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- 저자 : 김흥남(HeungNam Kim) (검색결과 6 건)
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클라이언트 / 서버 환경에서 소스코드 분석에 의한 연산 부하 측정 시뮬레이션
김대현(DaeHyun Kim),김흥남(HeungNam Kim),윤인중(InJung Yoon),이준연(JunYeon Lee),김영찬(YoungChan Kim) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1A
클라이언트/서버 환경에서 운용되는 대부분의 애플리케이션 프로그램은 다계층 구조에서 동작이 가능하도록 하기 위해서 클라이언트, 애플리케이션 로직, 데이터 요소로 분할될 수 있다. 이와 같은 구조로 이루어진 애플리케이션 프로그램을 효율적으로 수행하기 위해서는 애플리케이션 프로그램의 성격에 따라 최적의 환경으로 분산되어 수행되어야 한다. 애플리케이션 프로그램 개발자가 부하 분산 정보를 코드 개발시에 파악할 수 있다면 부하 분산 정책을 유연하게 애플리케이션 프로그램에 적용시킬 수 있을것이다. 본 논문에서는 이러한 분산 정책을 코드 개발 단계에서 지원하기 위한 시뮬레이션 도구를 개발하고 이를 평가하였다.
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텍스트 마이닝과 소셜네트워크분석을 통한 AI·빅데이터 기반 제조기술 트렌드 연구
김일중(Iljung Kim),한아람(Aram Han),채희수(Heesu Chae),김하정(Hajeong Kim),유승화(Seunghwa Ryu),김준영(Joonyoung Kim),신민수(Minsoo Shin),김흥남(Heungnam Kim) 한국기술혁신학회 2021 기술혁신학회지 Vol.24 No.5
최근 스마트공장 질적 고도화의 일환으로 제조 생태계에 AI·빅데이터 기술적용에 대한 관심이 고조되고 있다. 그러나 기존 제조기술 트렌드 연구는 스마트공장 구축을 위한 자동화·로봇화에 집중되어 제조 AI·빅데이터 중심의 제조기술 트렌드 연구 및 활용은 미비한 실정이다. 본 연구는 제조업에 적용되는 AI·빅데이터 기술에 대한 최근 6년 동안의 주요 이슈 및 트렌드를 분석하여 제조기업의 AI·빅데이터 기술도입의 방향성을 제시하고자 한다. 분석결과의 적시성과 정확도를 증대하기 위해 특허, 논문, 뉴스, 박람회, 인공지능 중소벤처 제조플랫폼(KAMP) 콘텐츠를 분석 데이터로 통합화하였다. 그리고 수집 데이터의 정제로 Python 3.6과 텍스트 마이닝 및 소셜네트워크분석은 KrKwic 2.0, UCINET 6.721을 활용하였다. 분석 결과, 시간의 흐름에 따라 제조 특화 AI, 딥러닝, 알고리즘 키워드의 연결중심성이 높아지는 것으로 나타났으며 이를 구현하기 위해 고성능 컴퓨팅 기술을 포함한 다수의 제조AI 기술군집이 형성되었다. 제조현장의 AI 적용목적에 따라 보다 다양하고 최적화된 제조 특화 AI 알고리즘 및 제조 빅데이터 융·복합기술의 중요도가 증가하고 있음을 관찰할 수 있었다. Recently, there has been a surge of interest in manufacturing AI and big data technology application. Since current manufacturing technology trend research is focused on automation and robotization for the construction of smart factories, study and utilization of manufacturing technology trends centered on manufacturing AI and big data are insufficient. Therefore, this study examines major issues and trends in AI·big data technologies applied to the manufacturing industry over the last six years. To reflect the timeliness and accuracy of analysis results, patents, theses, news, fairs, and Korea AI Manufacturing Platform(KAMP) contents are integrated into analysis data, and data refinement is performed using Python 3.6, text mining, and social network analysis. KrKwic 2.0 and UCINET 6.721 were utilized for this purpose. It was discovered that the degree centrality of manufacturing AI keywords rose with time, prompting the formation of a number of manufacturing AI technology clusters. The significance of more diverse AI algorithms specialized in manufacturing and high-performance infra resources increases depending on the aim of AI application in the manufacturing site.
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인천 청라지역의 연약지반 개량공법에 따른 지반개량효과 및 침하분석
공진영(Kong, Jinyoung),김흥남(Kim, Heungnam),천병식(Chun, Byungsik) 한국지반환경공학회 2012 한국지반환경공학회논문집 Vol.13 No.2
본 연구에서는 연약지반 중 선행하중재하 공법을 적용한 6개 지역과 연직배수 공법을 적용한 6개 지역을 대상으로 압밀침하 특성을 비교하였다. Asaoka방법, 쌍곡선방법, Hoshino방법의 장래 예측 침하량 기법을 이용하여 압밀침하량을 예측하고, 실제계측 침하량과 비교하였으며, 종합적으로 Asaoka방법에 의해 예측된 장래침하량이 쌍곡선방법이나 Hoshino방법에 비해 예측 정확도가 높게 평가되었다. 연직배수공법을 적용한 지역에서는 Asaoka방법이 침하량 예측 정확도가 다른 방법에 비해 높게 평가된다고 알려진 것과는 다르게 세 방법 모두 비슷한 정확도를 나타내었다. 또한 연구대상지역의 지반개량 전후의 확인조사를 통해 N치의 변화, 토층의 물리적, 역학적 특성을 조사하였으며, 개량 후 물성치는 개선되고, 침하량 크기와 관계되는 역학적 특성들은 개선되었다. 또한, 토질의 강도는 증가한 것을 확인하였으며, 침하량과 관계되는 물성치의 변화가 큰 것으로 나타났다. In this study, characteristics of consolidation settlement of soft grounds adapting preloading method and vertical drain method were compared. A real measurement settlement is compared with predicted one by the future settlement prediction method like the Asaoka"s method, the Hyperbolic method and the Hoshino method. A accuracy of predicted future settlement by the Asaoka"s method is relatively higher than the Hyperbolic method or the Hoshino method generally. But in the area conducted with the vertical drain method, settlement prediction accuracy of three methods is similar unlike popular beliefs; Asaoka"s is the better method for prediction than others. The study area is also confirmed by investigation of the drainage system after applying the change through the N values, soil physical and mechanical properties were investigated, and physical properties are improved.
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빈 인트로스펙션 메커니즘을 이용한 자바 소스 코드 생성기 구현
손승우(Seungwoo Son),김창갑(Changkap Kim),김흥남(Heungnam Kim) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅰ
자바빈 컴포넌트를 이용한 RAD 개발 도구들은 일반적으로 자바빈 컴포넌트를 시각적으로 배치하고, 속성 및 이벤트를 편집할 수 있는 개발 환경을 제공한다. RAD 개발 도구들은 배치된 컴포넌트에 대한 속성과 이벤트를 편집할 수 있는데 특히 이벤트는 개발자의 응용 논리가 포함된 부분으로 완전한 시각화를 통한 구현이 어렵다. 본 논문에서는 자바빈 컴포넌트 기반 개발 환경에서 자바 언어의 인트로스펙션(Introspection) 메커니즘을 이용한 자바 소스 코드 생성 기법을 제시한다. 자바 소스 코드의 생성은 태그로 표시된 템플릿 코드의 생성과 자바의 위임 이벤트 모델을 이용한 이벤트 처리 코드를 생성하여 템플릿 코드에 합성하는 방법을 따른다. 본 논문에서 제시하는 기법은 인트로스펙션에 의해 추출된 정보를 개발자에게 시각적으로 보여주며 개발자의 시각적 조작에 따라 이벤트에 대한 소스 코드를 자동으로 생성해준다.
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