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이철희 ( Chul Hui Lee ),신용현 ( Yong Hyeon Shin ) 한국항행학회 2016 韓國航行學會論文誌 Vol.20 No.1
최근의 웹 환경은 스마트폰과 같은 모바일, 페이스북과 같은 소셜 네트워크의 증가로 인하여 네트워크의 트래픽이 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 WAS(web application server)의 애플리케이션에서 기존 자바의 단점인 I/O의 블로킹(blocking)과 버퍼에 가비지 컬렉션 (garbage collection)으로 인한 CPU 성능 감소 등의 문제를 NIO (non-blocking IO)의 다이렉트 버퍼와 DMA (direct memory access)를 이용하여 기존 시스템의 웹 응답 속도를 향상시켰다. 우선순위 변동 등으로 상대적으로 데이터 순환이 많은 키 값은 조작이 용이한 해시맵에 담아 캐시 우선순위 변경 알고리즘을 적용한다. 용량이 큰 응답 데이터는 속도가 빠른 다이렉트 버퍼에 분리 저장하여 성능을 높인다. 캐시 적중 시와 적중이 안 될 경우의 여러 상황에서의 실험을 통해 본 논문에서 제안한 NIO를 이용한 방법이 많은 성능 향상을 보여줌을 확인할 수 있다. Network traffic is increased rapidly, due to mobile and social network, such as smartphones and facebook, in recent web environment. In this paper, we improved web response time of existing system using direct buffer of NIO and DMA. This solved the disadvantage of JAVA, such as CPU performance reduction due to the blocking of I/O, garbage collection of buffer. Key values circulated many data due to priority change put on a hash map operated easily and apply a priority modification algorithm. Large response data is separated and stored at a fast direct buffer and improved performance. This paper showed that the proposed method using NIO was much improved performance, in many test situations of cache hit and cache miss.
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전자분야 산학일체형 도제학교에 대한 도제업무 담당교사의 교육요구도
이철희(Lee Chul Hui),김방희(Kim Bang Hee),김진수(Kim Jinsoo) 학습자중심교과교육학회 2019 학습자중심교과교육연구 Vol.19 No.17
이 연구의 목적은 전자분야 산학일체형 도제학교에 대한 도제업무 담당 교사들의 교육요구도를 분석하여 효과적인 도제학교 운영을 위한 지원 방안을 제시하는 것이다. 2017년 8월 기준으로 산학일체형 도제학교 중 전자분야 도제학교로 참여하고 있는 48개교의 도제반 운영 담당교사 168명을 대상으로 2017년 12월 18일부터 31일(2주)까지 설문 조사를 실시하였다. 수집된 121명의 설문지로 Borich의 요구도와 The Locus for Focus 모델을 활용하여 교육요구도 우선순위를 도출하였다. 분석 결과로는 첫째, 도제학교 운영 영역 중 ‘참여 기업 선정 및 관리’ 는 타 영역보다 교육요구도가 높게 나타났으며, ‘프로그램 개발, 학교 교육과정 편성 및 운영계획 수립’ 영역과 함께 최우선 순위로 분석되었다. 둘째, ‘학습 평가 및 신직업자격 평가’ 영역은 상대적으로 교육요구도가 낮은 수준으로 나타났다. 셋째, 영역별 21개 세부항목 중 10개 항목이 최우선 순위군으로 분석되었으며, ‘참여 기업 선정 및 관리’의 모든 항목은 최우선 순위로 나타났다. 셋째, ‘학생 선발 기준 수립 및 선발 방법’ 항목에 대해서는 충분한 역량을 갖추고 있다고 인식하고 있었다. The purpose of this study is to analyze the educational needs of teachers in charge of apprenticeship for industrial and academic type apprenticeship schools in electronic field, and to present support measures for effective apprenticeship school operation. As of August 2017, 168 teachers in charge of the operation of the apprenticeship class of 48 schools who are participating as apprentices in the field of electronics were surveyed from 18 to 31(two weeks) December 2017. In the 121 questionnaire collected, Borich s needs and The Locus for Focus model were utilized to derive priority for education requirements. The results of the analysis show that participation company selection and management among the school s operation areas has higher education requirements than other areas, and that it was analyzed as the top priority along with Program development, school curriculum preparation and operation plan establishment . Second, the areas of learning assessment and new job qualification were found to have relatively low educational requirements. Third, out of 21 sub-categories by area, 10 were analyzed as the top priority, and all items in Participating Companies Selection and Management were ranked first. Third, they were aware that they had sufficient competency in the items Standard of Student Selection and Method of Selection .
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색 공간 기반의 피부색 검출 방법과 관심 영역을 이용한 피부색 검출 기법
김대철 ( Dae Chul Kim ),이철희 ( Cheol Hee Lee ),최명희 ( Myong Hui Choi ),하영호 ( Yeong Ho Haa ) 한국화상학회 2012 한국화상학회지 Vol.18 No.4
피부색 정보는 컬러 영상에 포함된 얼굴 영역 또는 피부색 영역을 검출하는데 있어 중요한 요소이다. 일반적으로 피부색 정보로부터 통계 피부색 모델을 이용하여 피부색 영역을 검출한다. 하지만 영상에 피부색에 해당하는 색이 포함되어 있는 컬러 영상에서는 일반적인 통계 피부색 모델만으로 정확한 피부색 영역을 검출할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 다른 피부색 부분이 포함되어 있는 다양한 컬러 영상에서 피부색 영역만을 정확히 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저 RGB, YCbCr, HSI 피부컬러 모델을 기반으로 각 모델을 이용한 피부색 검출율을 가중치로 사용하여 얼굴 후보영역을 설정하였다. 또한 영상내의 피부색 영역이외의 부분을 제거하기 위하여 영상에서의 관심영역을 계산하여 얼굴 후보 영역과 관심 영역을 동시에 만족하는 피부색을 찾음으로써 피부색을 배경으로 가지는 컬러 영상에서 정확한 피부색 검출을 수행하였다. 실험 결과 제안한 방법이 유사한 피부색을 포함한 영상에서 우수한 피부색 검출 성능을 보였다. Skin color information is an important feature for skin region detection in color image. Generally, skin region is detected by using statistical skin color model. however, statistical model has an inaccurate performance in color image including skin color in background. Therefore, this paper proposes skin detection method to detect skin region correctly in various color images which other complexion part is included. First, candidate skin region is set by applying skin detection rates to RGB, YCbCr, HSI skin color models. after that we find region of interest to remove noise part and non-skin region in color image. Then, skin region is detected by using candidate skin region and region of interest. the proposed method is capable of distinguishing skin region from extremely similar skin colors in background. In experimental results, proposed method gives better skin detection than the previous methods.
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