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대규모 IT 프로젝트에서 학습기반 애자일 프레임워크 적용사례 연구
박희원(HeeWon Park),최진영(Jin-Young Choi) 한국정보과학회 2017 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.23 No.7
애자일 개발 방법론이 확산되면서 초기에 불가능하다고 여겨진 대규모 IT 프로젝트에도 애자일 개발 방법론을 도입하고자 하는 노력이 있으며 이에 대한 사례도 다수 소개되고 있다. 본 논문에서는 2개의 대표적인 엔터프라이즈 애자일 방법론을 비교하고, 엔터프라이즈 애자일 개발 방법론의 하나인 학습기반 애자일 프레임워크(DAD, Disciplined Agile Delivery)를 적용한 사례를 소개한다. 유사한 개발 과제를 수행한 2개의 프로젝트 간의 비교를 통해 폭포수 방법론을 사용한 프로젝트와 학습기반 애자일 프레임 워크를 사용한 프로젝트의 개발 생산성을 정량적으로 측정하여 비교하였다. In an early stage, many people think that agile development methodology cannot be applied i large-scale IT projects. Nevertheless, agile development methodology has recently been introduced in variety of successful large-scale IT projects. In this paper, I compare two enterprise agile methodologies and introduce a case of Disciplined Agile Delivery (DAD) Framework, an enterprise agile development methodology. I compare and quantitatively measure the productivity of the development of two projects using Disciplined Agile Delivery framework and waterfall development methodology with a similar development scope.
미세조류를 이용한 바이오 에탄올 생산 연구에 관한 고찰
박종관(Jongkwan Park),문한솔(Hansol Mun),박민주(Min-Ju Park),장희원(Heewon Jang),정대운(Dae-Woon Jeong) 대한환경공학회 2020 대한환경공학회지 Vol.42 No.3
목적 : 바이오 에탄올은 식물체로부터 유래하고, 추가적인 시설 투자없이 기존의 에너지 인프라를 이용할 수 있다는 점에서 중요한 에너지원으로 알려져 있다. 또한 연소시에도 저농도의 오염물질을 매출하는 친환경 에너지 자원이다. 특히, 미세조류는 빠르게 성장하고 바이오에너지로 변환할 때 상대적으로 쉬운 전처리를 할 수 있다는 점에서 효과적인 바이오 에탄올을 위한 생물자원으로 보고되었다. 본 총설에서는 미세조류를 이용한 바이오 에탄올 생산에 대한 일반적인 내용과 다양한 생산 방식, 그리고 바이오 에탄올에 대한 경제적 전망에 대한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 방법 : 최근에 게제된 논문을 수집하고 분석하였으며, 연구 내용은 현재 바이오 에탄올과 미세조류 연구에 관한 소개, 바이오 에탄올 생산에 관한 일반적인 정보, 바이오 에탄올 생산 공정, 경제적 실효성, 마지막으로 한계점 및 앞으로의 전망의 순서로 구성되어 있다. 결과 및 토의 : 높은 수율의 바이오 에탄올을 얻기 위해서 적절한 미세조류의 선택과 배양 방법이 중요하다. 그리고 바이오 에탄올 생산을 위한 미세조류의 물리적, 화학적, 생물학적 전처리 방법과 다양한 생산 공정에 대한 장단점을 소개하였다. 결론 : 미세조류는 빠른 성장 주기, 높은 탄수화물 함량, 상대적으로 손쉬운 전처리 방법으로 인해 바이오 에탄올 생산을 위한 에너지원으로 기대가 된다. 그러나 경제성 향상을 위해 조류의 배양방법, 전처리 기술, 높은 수율의 바이오 에탄올을 생산하기 위한 적절한 발효 단계 등에 대한 추가적인 연구가 필요하다. Objectives : Bioethanol is known as an important energy source that comes from plants, uses existing energy infrastructure without additional investment, and emits a low concentration of pollutants during combustion as eco-friendly renewable energy. Microalgae is reported as an effective material for producing bioethanol because of rapid biomass growth and relatively easy pretreatment steps. The objectives of this study are 1) to introduce general information of bioethanol production, 2) to show various processes for bioethanol production from microalgae, and 3) to provide an economic perspective of bioethanol. Methods : Recent published peer-reviewed papers were collected and analyzed. The contents follow the order: 1) introduction, 2) general information about microalgae for bioethanol production, 3) bioethanol producing processes, 4) economic feasibility, and 5) conclusion. Results and Discussion : The selection of the microalgae species and growing method are important to obtain high yield bioethanol. Physical, chemical, biological pretreatment was introduced. Also, comparison of the bioethanol producing processes was provided. Conclusions : Bioethanol production from microalgae is a promising energy source because microalgae have lots of advantages as effective biomass such as rapid growth, high polysaccharide contents, and easy preparing step for bioethanol production. However, it has some limitations that need to overcome. Algae growing method, pretreatment technology, and fermentation steps still require advanced technology, which can improve economic feasibility.
Edge 분석과 ROI 기법을 활용한 콘크리트 균열 분석 - Edge와 ROI를 적용한 콘크리트 균열 분석 및 검사 -
박희원,이동은,Park, Heewon,Lee, Dong-Eun 한국건설관리학회 2024 건설관리 : 한국건설관리학회 학회지 Vol.25 No.2
This paper presents the application of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Region of Interest (ROI) techniques for concrete crack analysis. Surfaces of concrete structures, such as beams, etc., are exposed to fatigue stress and cyclic loads, typically resulting in the initiation of cracks at a microscopic level on the structure's surface. Early detection enables preventative measures to mitigate potential damage and failures. Conventional manual inspections often yield subpar results, especially for large-scale infrastructure where access is challenging and detecting cracks can be difficult. This paper presents data collection, edge segmentation and ROI techniques application, and analysis of concrete cracks using Convolutional Neural Networks. This paper aims to achieve the following objectives: Firstly, achieving improved accuracy in crack detection using image-based technology compared to traditional manual inspection methods. Secondly, developing an algorithm that utilizes enhanced Sobel edge segmentation and ROI techniques. The algorithm provides automated crack detection capabilities for non-destructive testing.