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김태경(Tae-Kyung Kim),김훈기(Hun-Gi Kim),최치환(Chi-Hwan Choi),정승현(Seung-Hyun Jung),허보경(Bo-Kyeng Hou),조완섭(Wan-Sup Cho) 한국컴퓨터정보학회 2010 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.18 No.2
다중서열정렬 알고리즘은 생명정보학 분야에서 서열기반의 계통분류 분석에 가장 많이 사용되며, 가장 대표적인 공개 프로그램은 ClustalW로 사용자가 로컬시스템에 설치하여 이용할 수 있다. 그러나 실제로 사용자들이 ClustalW을 설치한 후, 서열데이터의 준비, 가공, 처리 및 타 시스템과 연동 등과 같은 작업을 하는데 여러 가지 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 다중서열정렬 작업을 편리하고 빠르게 수행할 수 있는 웹기반의 고성능 다중서열정렬시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 특징은, (1) Inter-Query 라우팅 알고리즘을 통해 다수의 PC 자원을 효율적으로 활용하여 계산 성능을 극대화하였으며, (2) 사용자 편의성을 고려한 웹인터페이스의 제공을 통해 개인화된 데이터관리, 실시간 모니터링, 데이터 편집 등을 지원하여 사용자가 손쉽게 서열데이터의 수집, 관리 및 처리할 수 있도록 지원한다.
EV용 인 휠 모터 동기 구동을 위한 FPGA 기반의 SVPWM 제어
하성필(Sung-Pil Ha),이정효(Jung-Hyo Lee),박진호(Jin-Ho Park),최치환(Chi-Hwan Choi),이택기(Teack-Ki Lee),원충연(Chung-Yuen Won) 전력전자학회 2011 전력전자학술대회 논문집 Vol.2011 No.7
인 휠 모터를 이용하여 구동되는 전기차량은 각 모터의 동기 제어가 요구된다. 기존의 마이크로컨트롤러는 구동시킬 수 있는 모터의 개수가 제한되어 인 휠 모터를 이용하여 구동되는 전기차량과 같은 다축 제어 시스템에 적용하기가 어렵다. 따라서본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용하여 4축 동기 SVPWM 기법을 구현하였으며, 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하였다.
조완섭(Wan-Sup Cho),이정은(Jeong-Eun Lee),최치환(Chi-Hwan Choi) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.6
웹 크롤러는 서버의 부담을 최소화하면서도 최신의 데이터를 웹사이트로부터 수집하고 유지해야 한다. 빅데이터 시대와 같이 데이터가 폭발적으로 증가하는 시대에 데이터 소스로부터 자주 모든 데이터를 추출하는 것은 서버에 심각한 부담을 주게 된다. 무선통신 기술과 다양한 스마트 기기들의 확산으로 정보가 급속도로 생성되고 있으며, 어디에서나 어느 시간이나 지속적으로 생성 및 변경되고 있다. 웹크롤러는 이러한 상황을 감안하여 최신의 정보를 적은 오버헤드로 유지해 나가는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹사이트의 변경사항을 체크할 수 있는 효과적인 방안과 웹사이트의 수집 주기를 동적으로 변경함으로써 적은 비용으로 최신성을 유지할 수 있는 방안을 제시한다. 핵심 아이디어는 과거 히스토리로부터 웹사이트 변경이 집중되는 시간을 파악하여 웹수집 주기를 결정하는데 반영한다는 점이다. 논문에서는 특정 웹사이트의 데이터를 추출하는 Java 크롤러를 개발하고, 제안된 방식과 기존 방식의 유용성을 비교하였다. 제안된 기법을 사용하면 정적인 방식보다 서버 오버헤드를 절반정도(46.2%)로 줄이면서도 최신성을 더욱 높게 보장할 수 있게 된다. Web crawler should maintain fresh data with minimum server overhead for large amount of data in the web sites. The overhead in the server increases rapidly as the amount of data is exploding as in the big data era. The amount of web information is increasing rapidly with advanced wireless networks and emergence of diverse smart devices. Furthermore, the information is continuously being produced and updated in anywhere and anytime by means of easy web platforms, and smart devices. Now, it is becoming a hot issue how frequently updated web data has to be refreshed in data collection and integration. In this paper, we propose dynamic web-data crawling methods, which include sensitive checking of web site changes, and dynamic retrieving of web pages from target web sites based on historical update patterns. Furthermore, we implemented a Java-based web crawling application and compared efficiency between conventional static approaches and our dynamic one. Our experiment results showed 46.2% overhead benefits with more fresh data compared to the static crawling methods.