• Title, Summary, Keyword: R 프로그래밍

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Studies on the Surfactants of the N-Acyl Amino Acid(part 10) -The Estimation of Theoretical cmc and Micellization Range by Computer Programming- (N-아실 아미노산계 계면활성제에 관한 연구(제10보) - 컴퓨터 프로그래밍에 의한 이론적 임계미셀농도 및 미셀화영역의 산정 -)

  • Kim, Tae-Young;Rho, Yun-Chan;Kim, Hong-Su;Kang, Yun-Seog;Nam, Ki-Dae
    • Applied Chemistry for Engineering
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    • v.7 no.2
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    • pp.221-227
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    • 1996
  • Micellization range and cmc for the dilute aqueous solution of N-acyl amino acid type anionic surfactants, that is, sodium N-acyl-N-methyl-${\beta}$-alaninate, sodium N-acyl sarcosinate and sodium N-acyl-N-methyl taurate were investigated by computer programming. The extreme of the curvature of ${\sigma}(C)$ as a new suggested method to determine the cmc and the micellization range was accomplished with computer programming. The values of cmc and micellization range can be obtained by the extreme of the curve by direct processing of only a few experimental data. The values of cmc particulary was in good agreement with those deduced intuitively from the shape of experimental curves of ${\sigma}(C)$.

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Processing large-scale data with Apache Spark (Apache Spark를 활용한 대용량 데이터의 처리)

  • Ko, Seyoon;Won, Joong-Ho
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.29 no.6
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    • pp.1077-1094
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    • 2016
  • Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing package. It provides a new abstraction named resilient distributed dataset, which is capable of support for fault tolerance while keeping data in memory. This type of abstraction results in a significant speedup compared to legacy large-scale data framework, MapReduce. In particular, Spark framework is suitable for iterative machine learning applications such as logistic regression and K-means clustering, and interactive data querying. Spark also supports high level libraries for various applications such as machine learning, streaming data processing, database querying and graph data mining thanks to its versatility. In this work, we introduce the concept and programming model of Spark as well as show some implementations of simple statistical computing applications. We also review the machine learning package MLlib, and the R language interface SparkR.

A Study on the Method for Extracting the Purpose-Specific Customized Information from Online Product Reviews based on Text Mining (텍스트 마이닝 기반의 온라인 상품 리뷰 추출을 통한 목적별 맞춤화 정보 도출 방법론 연구)

  • Kim, Joo Young;Kim, Dong soo
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.21 no.2
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    • pp.151-161
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    • 2016
  • In the era of the Web 2.0, characterized by the openness, sharing and participation, it is easy for internet users to produce and share the data. The amount of the unstructured data which occupies most of the digital world's data has increased exponentially. One of the kinds of the unstructured data called personal online product reviews is necessary for both the company that produces those products and the potential customers who are interested in those products. In order to extract useful information from lots of scattered review data, the process of collecting data, storing, preprocessing, analyzing, and drawing a conclusion is needed. Therefore we introduce the text-mining methodology for applying the natural language process technology to the text format data like product review in order to carry out extracting structured data by using R programming. Also, we introduce the data-mining to derive the purpose-specific customized information from the structured review information drawn by the text-mining.

Topologically Adaptable Geometric Snakes (위상변화가 자유로운 기하학적 스네이크)

  • Kim, Haeng-Kang;Seo, Yong-Deuk;Jung, Moon-R.
    • Journal of The Korea Computer Graphics Society
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    • v.9 no.3
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    • pp.1-5
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    • 2003
  • 3차원 메쉬에서 특징을 추출하는 것은 메쉬 에디팅이나 메쉬 모핑 등의 여러 가지 메쉬 처리에 있어서 중요한 일이다. 특징을 추출하는 방법 중에서 사용자가 지정한 부근의 특징을 자동적으로 찾아주는 방법은 이미지 처리 분야에서는 오래 전부터 사용되어 왔는데 이미지 스네이크 알고리즘이 그것이다. 최근에는 그러한 이미지 스네이크 알고리즘이 3차원 메쉬에 적용되어 기하학적인 스네이크 알고리즘으로 탄생하였다. 본 논문은 기하학적 스네이크의 새로운 알고리즘을 제시하고, 찾고자 하는 특징의 모양에 따라 스네이크 곡선의 위상이 자유롭게 변화하는 기하학적 스네이크 모델을 제안한다. 본 논문에 사용된 알고리즘은 이미지 스네이크 알고리즘의 동적 프로그래밍 방법을 3차원 메쉬에 응용한 것으로 스네이크 포인트들이 메쉬의 에지를 따라 3차원 상에서 직접 이동을 하면서 에너지가 최소가 되는 지점을 찾아 가는 방식이다. 스네이크 곡선은 메쉬상의 이웃한 정점들의 순차적인 연결선으로 이루어지며 찾고자 하는 특징의 모양과 크기에 따라 스네이크 포인트의 개수가 자동으로 조절된다. 또한 주변의 다른 스네이크 포인트와 만났을 때 합쳐지거나 반대로 여러 스네이크 곡선으로 나뉘어 질 수 있다.

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Wireless Ad-hoc Routing Protocol Considering an Energy-Efficient of Nodes (단말의 에너지 효율을 고려한 무선 Ad-hoc 라우팅 프로토콜)

  • Lee, Won-Joo;Seong, Jin-Kyu;Keon, Chang-Ho
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • pp.767-768
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    • 2006
  • In this paper we propose a new routing protocol, which takes residue energy of nodes into account in order to prevent node failures resulting from energy shortage. Our routing protocol examines the smallest value of node residue energy ($E_m$) from each of all possible routing paths and selects the path which has the largest value of $E_m$. We prove, through simulation, that our routing protocol extends the lifetime of nodes which have limited amount of energy, reducing chances of path replacement. It is also shown that our proposed protocol helps alleviate network performance degradation.

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A Study of Performance Improvement of CFCS SW Using HPC (HPC를 활용한 지휘무장통제체계 SW 성능향상 연구)

  • Baek, Chi-Sun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • pp.1-2
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    • 2017
  • 본 논문에서는 지휘무장통제체계(이하 CFCS) 소프트웨어의 성능 향상 기법으로 고성능 컴퓨팅(이하 HPC) 시스템 활용 기법을 제안한다. 이 기법으로 본 논문에서는 HPC 분야인 멀티코어 프로세서를 활용하는 방법을 제안한다. 복잡한 반복연산을 하는 작업이 많은 CFCS의 특정 SW모듈에 대해 멀티코어 프로세싱 아키텍처를 이용한 병렬처리를 적용하여 기존 순차처리 대비 작업실행시간을 단축함으로써 작업 응답시간을 상당히 줄일 수 있다. 본 논문에서는 CFCS 시험 환경의 일부 특정 SW모듈 상에서 기존의 순차처리 방식으로 수행한 연산 결과와 다중 처리 프로그래밍 API인 OpenMP를 적용하여 수행한 연산 결과를 비교하여 CFCS에서의 멀티코어 프로세싱이 체계 전반의 성능 향상 면에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보인다.

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태양 가시광 영상을 이용한 흑점수 자동 산출 방안 연구

  • Park, Jong-Yeop;Mun, Yong-Jae;Choe, Seong-Hwan
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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    • v.35 no.1
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    • pp.30.1-30.1
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    • 2010
  • 오늘날 태양의 흑점과 흑점군의 개수는 각 국의 천문대에서 관측자가 태양을 스케치하여 직접 산출하고 있다. 이렇게 산출된 자료는 해당 천문대의 관측 특성을 나타내는 상수를 사용하여 국제 흑점 상대수로 변환되고, 이는 태양의 활동성을 나타내는 중요한 지표로 사용된다. 하지만 이들의 수를 직접 산출하는 것은 인력과 시간을 필요로 하고, 관측자의 주관적인 판단이 개입될 수 있다. 우리는 이러한 점을 개선하기 위하여 컴퓨터 프로그래밍을 통한 흑점과 흑점군의 개수를 산출하는 방법을 연구하였다. 우선 태양 백색광 영상에서 광도 히스토그램를 통해 경계값을 찾아 이진화하고, 흑점을 분리하기 위해 경계검출기법과 채움기법을 사용하였다. 그리고 분리된 흑점들의 거리를 계산하여 이들의 거리가 경험적 기준거리보다 가까운 흑점을 군집화하였다. 이 방법을 20개의 영상에 적용한 결과, 관측자가 직접 산출한 흑점수와 컴퓨터 프로그램을 사용하여 얻은 흑점수가 서로 매우 좋은 상관관계(r=0.91)를 보였다. 이 연구 결과를 토대로 흑점수 자동 산출 프로그램의 발전방향과 활용방안에 대해 논의하고자 한다.

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Implementation of DAG-based Co-Scheduling for Efficient RPC Program in the Grid Environment (그리드 환경에서 효율적 RPC프로그램 위한 DAG기반의 Co-Scheduling의 구현)

  • ;;R.S.Ramakrishna
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.472-474
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    • 2004
  • 본 논문은 그리드 환경에서 RPC 프로그래밍 메커니즘의 성능향상을 위하여 DAG기반의 Co-scheduling시스템의 구현에 관한 것이다. 제안된 Co-scheduling의 목적은 복수개의 관련된 RPC들의 데이터 입출력 관계를 고려하여 불필요하거나 중복되는 네트워크상의 데이터전송을 제거함으로써 실행시간을 줄이는 것이다. 사용자에 의해 만들어진 작업흐름을 DAG로 구성하여 각 작업에 대한 자원을 탈당 받아 실행기반 시스템을 통해 수행된다. 이 논문에서는 기존 RPC시스템에서의 오버헤드를 지적하고 그것을 극복하기 위한 DAG기반 Co-scheduling을 설명한다. 실험을 통해 구현된 시스템의 성능향상을 확인한다.

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Security Log Collection and Analysis by Utilizing Hadoop Eco System (하둡 에코 시스템을 이용한 보안 로그 수집 및 분석)

  • Kim, Duhoe;Shin, Dongkyoo;Shin, Dongil
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.194-196
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    • 2015
  • 시스템에 이상 징후가 발생하거나 해킹을 당했을 때, 전문가들은 가장 먼저 로그 파일을 확인한다. 이처럼 로그파일을 관리하고 분석하는 것은 시스템을 관리 하는 것에 있어서 필수불가결하다. 하지만 보안을 담당하는 장비에서 발생하는 로그들은 저장 공간의 한계 때문에 일부만 저장되었다가 사라지거나 HDD가 없는 보안장비들은 로그를 남길 수 없다. 따라서 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 보안 로그 수집과 분석에 하둡 에코 시스템을 접목시켜 방대한 로그를 저장하고, 이를 R프로그래밍으로 분석 할 수 있는 시스템 모델을 제안한다. 제안한 시스템 모델을 구현하기 위한 아키텍처에 대해서도 상세한 결과를 서술하였다.

Development of AI Chatbot Education based on Maker-education (메이커 교육 기반 인공지능 챗봇 수업 개발)

  • Yang, Hwan-Geun;Lee, Tae-Wuk
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • pp.619-621
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    • 2020
  • 본 논문에서는 메이커 교육을 기초로 인공지능 챗봇 수업을 개발하였다. 세부적으로 R. M. Gagne(1985)에 9가지 이론을 기초로 정보교과 문제해결과 프로그래밍 단원의 지도안을 작성 후 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 교육현장에서 인공지능 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축(인공지능 플랫폼)과 빅데이터 분석·확보하여 개인 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 본 논문을 토대로 인공지능 교육의 체계적인 연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.

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