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      • 김정일의 김일성 주체사상관

        김형일 북한연구소 1983 北韓 Vol.- No.137

        '스콜라' 이용 시 소속기관이 구독 중이 아닌 경우, 오후 4시부터 익일 오전 7시까지 원문보기가 가능합니다.

      • EDF하에서의 연성 비주기적 태스크 스케줄링 알고리즘

        김형일,이승룡,이종원 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.1

        고정 우선순위를 기반으로 한 CTI(Critical Task Indicating) 알고리즘은 다른 연성 비주기적 태스크 알고리즘에 비하여 비주기적 태스크의 평균 반응시간이 빠르며 오프라인에서 작성된 CTI 테이블을 이용하므로 예측성이 우수하고 높은 workload에서도 안정적으로 동작하는 장점이 있다. 본 논문은 CTI 알고리즘을 가변 우선순위 스케줄링 영역으로 확대하였는데 그것은 가변 우선순위인 EDF 알고리즘을 기반으로 오프라인에서 CTI 테이블을 생성한 뒤, 스케줄링 시 EDF 알고리즘과 CTI 테이블의 정보를 혼합하여 비주기적 태스크를 서비스하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 오프라인과 온라인 스케줄링을 이용하여 제안한 알고리즘의 성능 및 특성을 평가하였는데 시뮬레이션 결과는 EDF 알고리즘을 적용한 경우가 고정 우선순위 알고리즘을 적용한 경우보다 더 빠른 반응시간을 나타내었다.

      • KCI등재

        자율주행로봇을 위한 임계기반 충돌회피기법

        김형일 한국기계기술학회 2020 한국기계기술학회지 Vol.22 No.5

        Robots for a wide range of purposes have been developed along with the rapid industrialization. On the basis of higher convenience, the robots have been creating new industrial environment. The robots are generally classified into service robots and industrial robots. Robots in various shapes have been developed on the basis of the autonomous mobile robots. The autonomous mobile robots have the possibility to crash against any object in their moving range. This paper suggests a collision avoidance method to prevent collision of robots. The collision avoidance method analyzes the road context data and makes a robot move to a safe area. The collision avoidance method proposed in this paper converts the road context data into the information value. The collision avoidance method analyzes the present risk on the basis of the converted information value. The collision avoidance method makes a robot move to a safe area when crash is estimated by the information analysis.

      • KCI등재

        공간정보를 이용한 뇌 자기공명영상 분류

        김형일,김용욱,김준태,Kim, Hyung-Il,Kim, Yong-Uk,Kim, Jun-Tae 한국시뮬레이션학회 2009 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.18 No.4

        '스콜라' 이용 시 소속기관이 구독 중이 아닌 경우, 오후 4시부터 익일 오전 7시까지 원문보기가 가능합니다.

        의료정보 시스템은 의료영상과 진단정보를 공유할 수 있는 환경을 제공해주는 효과적인 진단 보조 도구이지만 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 단점을 해결하고 진단활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분류 및 검색 시스템이 필요하다. 의료영상 분류 및 검색 시스템은 질환 영상과 유사한 영상을 제공함으로써 진단활동의 효율성을 높이고, 다양한 사례 확인을 통하여 보다 전문적인 의료활동을 제공할 수 있다. 그러나 기존의 영상 분류 및 검색 시스템은 영상의 표면적인 정보만을 이용하므로 영상이 내포하는 의미를 파악하기 어렵다. 그러므로 영상의 표면적인 정보뿐만 아니라 영상을 구성하는 요소들의 관계를 파악하여 영상을 분류할 수 있는 의료영상 분류 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 기법은 뇌 자기공명영상에서 영상의 표면적인 정보와 공간정보를 추출하여 뇌 자기공명영상을 학습하고 분류한다. 영상의 표면적인 정보는 영상 자체가 갖는 색상, 모양 등의 정보로 하위 영상정보라 하고, 영상의 논리정보를 상위 영상정보라 한다. 본 논문에서는 하위 영상정보와 상위 영상정보를 추출할 때 뇌의 해부학적 명칭과 구조를 활용하였다. 하위 영상정보는 뇌 영상의 부분 영역들에 대한 해부학적 명칭을 부여하기 위해 활용되고, 상위 영상정보는 명칭이 부여된 부분 영역들의 관계를 활용하여 정보를 추출한다. 각 정보는 학습과 분류에 사용된다. 실험에서는 질환을 갖는 뇌 자기공명영상을 활용하였다. The medical information system is an effective medical diagnosis assistance system which offers an environment in which medial images and diagnosis information can be shared. However, this system can only stored and transmitted information without other functions. To resolve this problem and to enhance the efficiency of diagnostic activities, a medical image classification and retrieval system is necessary. The medical image classification and retrieval system can improve efficiency in a medical diagnosis by providing disease-related images and can be useful in various medical practices by checking diverse cases. However, it is difficult to understand the meanings contained in images because the existing image classification and retrieval system has handled superficial information only. Therefore, a medical image classification system which can classify medical images by analyzing the relation among the elements of the image as well as the superficial information has been required. In this paper, we propose the method for learning and classification of brain MRI, in which the superficial information as well as the spatial information extracted from images are used. The superficial information of images, which is color, shape, etc., is called low-level image information and the logical information of the image is called high-level image information. In extracting both low-level and high-level image information in this paper, the anatomical names and structure of the brain have been used. The low-level information is used to give an anatomical name in brain images and the high-level image information is extracted by analyzing the relation among the anatomical parts. Each information is used in learning and classification. In an experiment, the MRI of the brain including disease have been used.

      • SCOPUSKCI등재

        확장성과 개방성을 지원하는 SCADA 시스템 설계 및 구현

        김형일,이승룡,전태웅,박영택,Kim, Hyung-Ill,Lee, Sung-Young,Jeon, Tae-Woong,Park, Young-Tack 제어·로봇·시스템학회 1999 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.5 No.6

        The existing SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) system software is usually developed to suitable for the specific hardware platforms. However, as per rapid improvement of computer performance and development of network technology, it is required to support scalability and inter-operability in existing different SCADA systems. In order to meet such requirements, in this paper, we propose a new type of SCADA testbed using Java for electric distribution applications. The system consists of three modules; development support tools, client and server modules. The basic architecture of the proposed SCADA system is similar to existing one, however, we improve the function of MTU and MMI interface to facilitate LAN and WAN environment. Also, the proposed system can deals with alarm and history data by using heterogeneous DBMS. Since the system is built in Java environment, the development cost is cheap and it can support sacalability and portability. Our experience can be utilized to develop next generation of small and medium size of SCADA system.

      • KCI등재후보

        사회적 상황에 따른 정신지체학생의 사회적 정보처리 능력 연구

        김형일,신현기 한국특수교육학회 2003 특수교육학연구 Vol.38 No.1

        A Study on Competence in Social Information Processing According to Social Situation of the Students with Mental Retardation >이 연구에서는 사회적으로 부적응 행동을 보이는 정신지체아의 사회적 정보처리 능력을 파악하기 위하여 사회적 상황에 따른 사회적 정보처리 능력을 측정하였다. 이를 위해 서울에 소재한 11개 중학교 특수학급에 재학중인 정신지체학생 36명을 대상으로 사회적 적응부적응 행동 검사를 통해 적응아(12명), 공격아(12명), 위축아(12명) 집단으로 구성하였다. 그리고 이들 세 집단에 사회적 상황(적대적, 호의적, 애매한 상황)에 따른 각 집단의 사회적 정보처리 능력을 알아보았다. 또한 사회적 정보처리 능력과 실제 사회적 행동과의 연관성을 파악하기 위해 사회적 정보처리 마지막 단계인 실행단계에서는 교실에서의 실제 행동을 관찰하였다. 연구의 결과에서 정신지체학생들은 사회적 상황에 맞는 의미를 찾아 이를 정신적으로 부호화하거나 해석하고 이에 적절한 대응 전략을 선택한 뒤, 자신의 선택 전략이 합당한지 스스로 평가하는 능력이 부족한 것으로 나타났다. 그리고 반응평가단계의 적응아군이 애매한 상황에서 다른 두 집단보다 전략과 결과예측을 잘하였고, 공격아군은 적대적 상황이나 애매한 상황보다 호의적 상황에서 전략과 결과예측을 잘하였다. 또한 사회적 정보처리 능력과 실제 사회적 반응 행동과의 관계에서는 집단별로 각기 다른 반응을 하였다. 공격아들은 사회적 정보처리에서보다 실제 사회적 행동 장면에서 덜 공격적이었으나, 적응아군과 위축아군은 사회적 정보처리 능력과 실제 사회적 행동간에 의미 있는 차이를 보이지 않았다.<검색어> 사회적 정보처리능력, 정신지체, 사회적 상황

      • KCI등재

        중.고등부 장애학생의 사회적 능력 특성

        김형일 한국특수교육학회 2004 특수교육학연구 Vol.38 No.4

        The Special Education teacher' Recognition Analysis about The Characteristics of Social Competence to Middle and High School Students with Special Needs >이 연구의 목적은 중고등부 장애학생(정신지체, 청각, 시각, 지체, 정서장애)의 사회적 능력 특성에 대하여 특수학교 교사들의 인식을 비교 분석하는 것이다. 이를 위해 Walker-McConnell의 사회적 능력과 학교적응력 척도를 사용하였다. 이를 통해 장애학생의 사회적 적응 능력 즉, 자아통제, 또래관계, 학교적응력 그리고 감정이입의 성공여부를 판단해주는 단서로서의 정보와 교수전략의 시사점을 얻을 수 있기 때문이다. 중고등부 장애학생의 사회적 적응 특성은 또래에 비해 4가지 하위영역 모두에서 사회적 능력이 낮은 것으로 나타났다. 장애영역별로 보면 정서장애 학생이 다른 장애영역에 비해 하위영역에서 낮은 사회적 적응 능력을 보이고, 상대적으로 시각장애와 지체장애학생이 사회적 능력이 높은 것으로 조사되었다. 장애학생들이 모든 또래관계 하위영역에서 낮은 능력을 보였다. 성별로는 여자가 남자보다 그리고 고등부 장애학생이 중학교 장애학생보다 자아통제와 감정이입에서 사회적 능력이 높은 것으로 조사되었다. 따라서 장애유형, 성 그리고 연령에 적합한 사회적 능력과 또래관계 능력을 높이기 위한 구체적인 지원 전략이 필요한 것으로 제안되었다.<검색어> : Walker-McConnell Scale, 학교적응력, 사회적 능력, 중고등부 장애학생

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