본 프로그램은 반도체 설계공정 중 HDL(Hardware Description Language)로 하드웨어를 기술하기 전에 SystemC로 하드웨어를 모델링한 시뮬레이터를 개발하고, 시뮬레이션을 통해 반도체 시스템을 구성하는 하드웨어와 소프트웨어를 동시에 설계 및 검증하기 위한 자동화 도구이다.
연도 : 2016년 ㅣ 상훈 : 은상 _ KOSSA협회장상 ㅣ 부문
: 학생 ㅣ 팀명 : TwoBlock | 작품명
: 오픈소스 기반 Electronic System Level 설계 검증용 EDA Tool
클라우드브레드(CloudBread) 공개SW 프로젝트 클라우드 기반의 오픈소스 프로젝트로서 폭발적인 성장을 하고 있는 모바일 게임 개발과 게임 서비스를 위한 통합 서버 엔진 플랫폼으로 MGBaaS((Mobile Game Backend as a Services)를 지향하고 있습니다.
머신러닝(Machine Learning)을 통한 학습처리 특히, 모바일 게임 과정 축적되는 빅데이타(Big Data)인 사용자의 다양한 행동(패턴)등의 축적과 그 분석 데이터를 활용한 머신러닝을 중장기적인 개발과 발전 방향으로 고려하고 있습니다. 축적된 다양한 데이터를 기반으로 인공지능(Artificial Intelligence)의 주요 기술인 머신러닝(Machine Learning) 엔진의 활용 및 접목을 통해서 축적된 데이터를 머신러닝 측면에서 (재)활용할 수 있도록 중장기적인 차별화 대상 목표로 하고 있습니다.
AX-BOOT는 프론트-엔드에서 백-엔드 영역까지 웹개발에 필요한 핵심적인 요소들을 미리구성하여 제공하는 웹 개발 풀스택 프레임워크 입니다. AX-BOOT는 AXISJ UI Framework의 경험과 노하우를 기반으로 완전히 재 탄생한 AX5-UI를 프론트-엔드 프레임워크로 사용하고, 대한민국 개발자들에게 가장 보편적인 자바-스프링 프레임워크를 백-엔드 프레임워크로 구성하여 많은 학습없이도 웹 애플리케이션을 아름답게(Beautiful), 견고하게(Strong), 빠르게(Fast) 만들 수 있도록 합니다.
SnuMAP 은 멀티 코어 시스템에서 동작하는 어플리케이션들의 실행 흐름 및 성능 정보를 수집하는 프로파일러이다. SnuMAP 은 경량으로 동작하면서 어플리케이션의 성능을 거의 감소시키지 않고 유용한 정보들을 제공한다. 특히 SnuMAP 은 데이터 센터의 컴퓨터 노드에서 실행되는 빅 데이터 처리 프로그램들의 실행 및 성능 정보들을 수집하여 빅 데이터 플랫폼 자원 관리자에게 유용한 정보를 시각화해서 제공하기 위해서 사용된다.
연도 : 2016년 ㅣ 상훈 : 금상 _ NIPA원장상 ㅣ 부문
: 학생 ㅣ 팀명 : SnuMAP | 작품명
: SnuMAP: SNU Many-core Profiler for Big-data
본 연구팀이 제출하는 작품은 CPS (Cyber-Physical System)를 개발하기 위한 도구이다. 본 도구는 기존의 CPS 개발 도구에서 지원하지 못하는 정확한 기능적, 시간적 동시 검증을 포함하여 개발 전 과정에 필요한 작업들을 지원한다. 본 도구를 사용함으로써 CPS 개발 과정에서의 비효율성을 제거하여 개발 시간 및 비용의 절감 효과를 기대할 수 있다.
연도 : 2016년 ㅣ 상훈 : 금상 _ NIPA원장상 ㅣ 부문
: 학생 ㅣ 팀명 : RUBIS | 작품명
: D2A-CPS(Design to Auto-implementation for develop)
Hain은 사용자가 원하는 행동을 빠르게 실행할 수 있게 만들어 주는 Windows용 런처 프로그램입니다. 어떤 작업을 하고 있든지, 몇 번의 타이핑만으로 사용자가 원하는 행동을 할 수 있습니다. 다른 프로그램을 실행하거나, 사전을 통해서 단어의 뜻을 찾아보는 등의 행동을 할 수 있습니다. NodeJS 기반으로 만들어져서, npmjs 환경을 그대로 이용할 수 있기 때문에 JavaScript 개발자라면 굉장히 쉽게 플러그인을 만들 수 있어, 기능을 무한히 확장할 수 있다는 장점이 있습니다.
* 시연: https://youtu.be/f_b_xSynJdM
연도 : 2016년 ㅣ 상훈 : 대상 _ 미래부장관상 ㅣ 부문
: 일반 ㅣ 팀명 : Hain | 작품명
: Hain
NANS(N-App N-Screen) 기술이란 스마트폰에서 사용자 주변의 다양한 입/출력 자원들을 동시에 활용하여 멀티태스킹을 제공할 수 있는 세계 최초의 모바일 멀티스크리닝 기술입니다.
NANS 기술에서는 스마트폰에서 여러 개의 App(N-App)을 동시에 수행하여 서로 다른 외부 디스플레이 장치(N-Screen)에 표시하고, 각각의 App들을 스마트폰과 외부 입력 장치(N-Input)들을 이용해 각각 제어하는 것이 가능해야 합니다. NANS Framework은 이러한 NANS 기술을 실현하기 위해 Android Mobile Platform 상의 앱 수행 관리를 비롯하여 윈도우 관리, 화면 합성, 입력 전달에 이르는 S/W 모듈들을 완전히 새롭게 대체하는 오픈소스 프로젝트입니다. 또한 NANS Framework에서 제공하는 API들은 App 개발자들도 복수 개의 입・출력 장치를 활용하는 시나리오를 가진 전혀 새로운 멀티스크린 앱과 서비스들을 개발할 수 있도록 해줄 것입니다.
연도 : 2016년 ㅣ 상훈 : 대상 _ 미래부장관상 ㅣ 부문
: 학생 ㅣ 팀명 : RUBIS | 작품명
: NANS Framework
TRONCO started in 2014 as a collaborative effort between a Bioinformatics unit at Milano-Bicocca (Italy) and one at New York University (USA); it provides the R implementation of a set of state-of-the-art machine learning algorithms to infer models of cancer progression from cancer genomics data. The Pipeline for Cancer Inference, PiCnIc, is a very recent software pipeline developed in 2016, which includes further collaborations from the University of Edinburgh (UK) and Stanford University (USA). PiCnIc is the first full pipeline to pre-process cancer genome data and automatize all the procedure to use TRONCO. The Cytoscape interface is a perspective tool, cyTRON, that will allow manipulating cancer data within the common platform Cytoscape, so to be able to exploit the Cytoscape well-known capabilities of integrating different type of "omics" data in a very intuitive way.
연도 : 2016년 ㅣ 상훈 : 은상 _ KOSSA협회장상 ㅣ 부문
: 국제 ㅣ 팀명 : TRONCO-PiCnIc | 작품명
: An R tool for TRanslational ONCOlogy (TRONCO)
Traccar is an open source GPS Tracking System with support for more than 100 communication protocols. It is the only free and open source alternative to proprietary systems with support for all popular tracking hardware.
Tizen 기반 1인칭 3D 방 탈출 게임이며 Unity를 이용해 개발하였습니다. 터치스크린과 Accelerometer(가속도 센서), Compass Sensor(나침반 센서)를 사용하여 휴대폰의 Orientation과 게임 속 플레이어의 Orientation을 일치시켜 현실감을 높였습니다.
