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스마트폰 상에서 프로젝트 관리를 위한 소셜 네트워킹 서비스 기반의 일정 통지 및 이슈추적 시스템
강대기,장원태,Kang, Dae-Ki,Chang, Won-Tae 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.3
In this paper, we propose a novel project schedule notification and issue tracking system based on a social networking service for project management on a smartphone. The proposed system has a server subsystem and a client subsystem. The server is in charge of enabling a deadline notification and an issue tracking of the project to project participants by exploiting a legacy social networking service. The client running on a smartphone displays timelines of the project schedule using Gantt chart and let the project participant edit their schedule. The proposed system combines the mobility of smartphones and the connectivity of social networking services and apply them to schedule notification and issue tracking, which demonstrates a novel usage of social networking services. 본 논문에서는 스마트폰 상에서 프로젝트 관리를 위한 소셜 네트워킹 서비스 기반의 일정 통지 및 이슈추적 시스템을 새롭게 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 서버 시스템과 클라이언트 시스템으로 나뉜다. 서버 시스템은 기존의 소셜 네트워킹 서비스를 적극적으로 활용하여 참여자에게 프로젝트 작업의 데드라인에 대한 통지와 이슈 추적을 가능하게 한다. 스마트폰 상에서 개발된 클라이언트 시스템은 프로젝트 참여자에게 간트 차트를 디스플레이 해 주고, 자신의 일정을 입력 내지 수정할 수 있도록 한다. 제안된 시스템은 기존의 스마트폰이 가지고 있는 이동성과 소셜 네트워킹 서비스가 가지는 연결성을 적극적으로 활용하여, 프로젝트 개발에서의 일정 통지 및 이슈추적에 이용하며, 이를 통해 소셜 네트워킹 서비스의 새로운 용용 가능성을 제시한다.
강대중(姜大仲),박지숙(朴志淑),김의태(金義泰) 서울대학교 교육연구소 2013 아시아교육연구 Vol.14 No.1
이 연구의 목적은 노숙인의 자립·자활을 위한 노숙인 지원 단체의 교육지원활동이 한국과 일본에서 어떻게 진행되고 있는지를 비교·이해하는 것이다. 이를 위해 한국의 대표적인 노숙인 지원 단체인〈다시서기센터〉와 일본의 〈홈리스지원 전국네트워크〉를 사례로 선정해 두 단체가 전개하고 있는 교육지원활동의 내용을 살펴본 후 양국의 교육지원활동에서 나타나는 특징과 그 배경을 탐색하였다. 연구결과 한국과 일본의 노숙인 지원 단체의 교육지원활동은 공통적으로 다른 유관기관과의 연계를 통해 이루어짐을 알 수 있었다. 하지만 한국의 경우 노숙인을 대상으로 하는 교육프로그램을 중심으로 교육지원활동이 이루어지는 반면, 일본의 경우는 지원 단체의 실무자를 대상으로 하는 교육프로그램이 체계를 갖추고 있다는 점에서 차이를 보였다. 이러한 차이는 노숙인의 자립과 자활을 위한 양국의 제도적 기반이라 할 수 있는 사회보장제도의 실질적인 효용성에 기인한다. 상대적으로 사회보장제도가 취약한 한국의 경우, 노숙인의 자존감 회복을 통한 자활의지 향상과 함께 교육기회 제공을 통한 단계적·복합적 지원체계 구축에 힘쓰고 있다. 반면 일본은 사회보장제도를 통한 노숙인의 자립·자활에 초점을 맞춤으로써, 노숙인에게 전문적인 지원서비스를 제공할 수 있는 실무자 양성을 위해 노력하고 있다. 양국 모두 노숙인의 근본적인 자립을 위해 보다 다양한 관점을 수용하고 구체적인 실천을 고민한다는 점에서 양국의 노숙인 지원 단체가 펼치고 있는 교육지원활동은 상호보완적인 관계에 있다. This study aimed to compare educational activities of NGOs for homeless support in Korea and Japan. We selected Korea and Japan"s representative NGOs, 〈Korean Support Center For the Homeless〉 and 〈Japanese National Homeless Support Network〉and found some characteristic features of educational activities between the two countries. First of all, both NGOs commonly developed educational activities for the homeless with the help from the other organizations that were not directly related to the homeless. 〈Korean Support Center For the Homeless〉focuses on education program for the homeless, whereas 〈Japanese National Homeless Support Network〉 emphasizes training program for the NGO staffs. The differences were originated from the two countries’ social security system for the homeless. Korea"s social security system is relatively weak; therefore, Korean NGO came to empower the homeless through the long-term educational programs for recovering self-esteem and building support system gradually. In contrast, Japanese NGO basically works on the basis of relatively firm social security system. It is important in Japan to train NGO staffs so that they can effectively help the homeless with the social security system. This is why Japan introduced qualification system for NGO staffs that Korea does not have yet. Educational activities of the two countries’ NGOs can inform with each other what they need to develop their practices.
스마트 디바이스에서 증강 현실 기반 3차원 게임 설계를 위한 고려 사항 분석
강대기,차경환 한국정보기술융합학회 2011 정보기술융합연구 Vol.3 No.2
본 연구에서는 스마트 디바이스 상에서 증강 현실을 지원하는 게임의 설계에 대해 고려한다. 본 연구에서 고찰한 설계의 고려 사항을 보면, 우선 스마트 디바이스의 한정된 컴퓨팅 및 메모리 자원을 고려하여 3차원 객체를 로드하는 방안에 대해 분석하였다. 또한, 스마트 디바이스 기반의 3차원 게임 엔진이 게임 제작에서 얼마나 효과적인지를 여러 개의 스마트 디바이스 기반의 게임 엔진들의 정성적 비교를 통해 분석하였다. 본 연구에서는 분석 과정에서의 효율적인 검증과 독자의 용이한 이해를 위해 3차원 기반의 증강현실 슈팅 게임을 개발하여 제시하였다.
Applying decision tree algorithms for analyzing HS-VOSTS questionnaire results
강대기 한국공학교육학회 2012 공학교육연구 Vol.15 No.4
Data mining and knowledge discovery techniques have shown to be effective in finding hidden underlying rules inside large database in an automated fashion. On the other hand, analyzing, assessing, and applying students’ survey data are very important in science and engineering education because of various reasons such as quality improvement, engineering design process, innovative education, etc. Among those surveys, analyzing the students’ views on science-technology-society can be helpful to engineering education. Because, although most researches on the philosophy of science have shown that science is one of the most difficult concepts to define precisely, it is still important to have an eye on science, pseudo-science, and scientific misconducts. In this paper, we report the experimental results of applying decision tree induction algorithms for analyzing the questionnaire results of high school students’ views on science-technology-society (HS-VOSTS). Empirical results on various settings of decision tree induction on HS-VOSTS results from one South Korean university students indicate that decision tree induction algorithms can be successfully and effectively applied to automated knowledge discovery from students’ survey data.
Heterogeneous Ensemble of Classifiers from Under-Sampled and Over-Sampled Data for Imbalanced Data
강대기,한민규 한국인터넷방송통신학회 2019 Journal of Advanced Smart Convergence Vol.8 No.1
Data imbalance problem is common and causes serious problem in machine learning process. Sampling is one of the effective methods for solving data imbalance problem. Over-sampling increases the number of instances, so when over-sampling is applied in imbalanced data, it is applied to minority instances. Under-sampling reduces instances, which usually is performed on majority data. We apply under-sampling and over-sampling to imbalanced data and generate sampled data sets. From the generated data sets from sampling and original data set, we construct a heterogeneous ensemble of classifiers. We apply five different algorithms to the heterogeneous ensemble. Experimental results on an intrusion detection dataset as an imbalanced datasets show that our approach shows effective results.