ОГЭ по информатике 2021 демоверсии и КИМы.

ОГЭ по информатике 2021 демоверсии и КИМы. | Университет СИНЕРГИЯ

Демоверсии и КИМы

Демоверсия ОГЭ по информатике 2021

PDF

Спецификация ОГЭ по информатике 2021

PDF

Кодификатор ОГЭ по информатике 2021

PDF

Информатика: учебный период

202120222023

Курс подготовки к ЕГЭ и ОГЭ. Идёт набор!

Я даю согласие на обработку персональных данных, согласен на получение информационных рассылок от Университета «Синергия» и соглашаюсь c  политикой конфиденциальности.

Новости ЕГЭ

Какие ЕГЭ наиболее популярны в 2023 году?

13.03.2023

Сложно, но можно: как изменить ЕГЭ после 1 февраля

06.03.2023

ЕГЭ по информатике будут сдавать по-новому

27.02.2023

ЕГЭ по математике: школьники смогут корректировать уровень госэкзамена

20.02.2023

Порядок проведения ЕГЭ планируют изменить

09.02.2023

Будущим инженерам не понадобится ЕГЭ по русскому

07. 02.2023

Смотреть все

Полезная информация

Какую профессию можно получить, сдав обществознание и английский

25.10.2022

Из чего складывается проходной балл

30.06.2022

Что значит первичный балл в ЕГЭ

14.06.2022

Самые высокооплачиваемые профессии, связанные с биологией

14.06.2022

Распределение баллов ЕГЭ по русскому языку

14.04.2022

Куда можно поступить после 9 класса с обществознанием и информатикой

28.03.2022

Смотреть все

Всё нужное в твоём телефоне

Скачай приложение и узнавай самую актуальную информацию

ПОДБЕРИ КУРС ЕГЭ И ОГЭ

Ответь на пять вопросов и узнай, где будешь учиться!
Подобрать программу

Образование для карьеры

К каким профессиям вы более склонны?

ТехническимГуманитарнымТворческимМедицинским

Какой у вас уровень образования?

Без образованияШкола 9-11 классКолледжБакалавриатМагистратураАспирантура

Какой формат обучения вам подходит?

ОчноЗаочноОнлайнПо выходным дням

Вас интересуют бюджетные места?

ДаНет

И последний вопрос. Вы из Москвы?

ДаНет

Мы подобрали вам программу обучения

Заполните форму, чтобы узнать больше о программе и наших предложениях

Я даю согласие на обработку персональных данных, согласен на получение информационных рассылок от  Университета «Синергия» и соглашаюсь c политикой конфиденциальности

Уважаемый посетитель!

Если у вас есть вопрос, предложение или жалоба, пожалуйста, заполните короткую форму и изложите суть обращения в текстовом поле ниже. Мы обязательно с ним ознакомимся и в  30-дневный срок ответим на указанный вами адрес электронной почты

Статус Абитуриент Студент Родитель Соискатель Сотрудник Другое

Филиал Абакан Актобе Алагир Алматы Алушта Анапа Ангарск Архангельск Армавир Асбест Астана Астрахань Атырау Баку Балхаш Барановичи Барнаул Белая Калитва Белгород Бельцы Берлин Бишкек Благовещенск Бобров Бобруйск Борисов Боровичи Бронницы Брянск Бузулук Чехов Челябинск Череповец Черкесск Дамаск Дербент Димитровград Дмитров Долгопрудный Домодедово Дубай Дубна Душанбе Екатеринбург Электросталь Елец Элиста Ереван Евпатория Гана Гомель Гродно Грозный Хабаровск Ханты-Мансийск Хива Худжанд Иркутск Истра Иваново Ижевск Калининград Карабулак Караганда Каракол Кашира Казань Кемерово Киев Кинешма Киров Кизляр Королев Кострома Красноармейск Краснодар Красногорск Красноярск Краснознаменск Курган Курск Кызыл Липецк Лобня Магадан Махачкала Майкоп Минеральные Воды Минск Могилев Москва Моздок Мозырь Мурманск Набережные Челны Нальчик Наро-Фоминск Нижневартовск Нижний Новгород Нижний Тагил Ногинск Норильск Новокузнецк Новосибирск Новоуральск Ноябрьск Обнинск Одинцово Омск Орехово-Зуево Орел Оренбург Ош Озёры Павлодар Пенза Пермь Петропавловск Подольск Полоцк Псков Пушкино Пятигорск Радужный Ростов-на-Дону Рязань Рыбинск Ржев Сальск Самара Самарканд Санкт-Петербург Саратов Сергиев Посад Серпухов Севастополь Северодвинск Щербинка Шымкент Симферополь Слоним Смоленск Солигорск Солнечногорск Ставрополь Сургут Светлогорск Сыктывкар Сызрань Тамбов Ташкент Тбилиси Терек Тихорецк Тобольск Тольятти Томск Троицк Тула Тверь Тюмень Уфа Ухта Улан-Удэ Ульяновск Ургенч Усть-Каменогорск Вёшенская Видное Владимир Владивосток Волгодонск Волгоград Волжск Воркута Воронеж Якутск Ярославль Юдино Жлобин Жуковский Златоуст Зубова Поляна Звенигород

Тип обращения Вопрос Предложение Благодарность Жалоба

Тема обращения Поступление Трудоустройство Обучение Оплата Кадровый резерв Внеучебная деятельность Работа автоматических сервисов университета Другое

* Все поля обязательны для заполнения

Я даю согласие на обработку персональных данных, согласен на получение информационных рассылок от Университета «Синергия» и соглашаюсь c  политикой конфиденциальности

Предметно – содержательный анализ результатов ОГЭ по информатике в 2022 году

Предметно – содержательный анализ результатов

ОГЭ по информатике в 2022 году

МБОУ СОШ №5

Основной государственный экзамен (ОГЭ) по информатике представляет собой форму государственной итоговой аттестации, проводимой в целях определения соответствия результатов освоения обучающимися основных образовательных программ основного общего образования соответствующим требованиям федерального государственного образовательного стандарта. Для указанных целей используются контрольные измерительные материалы (КИМ), представляющие собой комплексы заданий стандартизированной формы. В КИМ обеспечена преемственность проверяемого содержания с Федеральным компонентом государственного стандарта основного общего образования по информатике.

Краткая характеристика КИМ по предмету «Информатика»

Каждый вариант КИМ состоит из двух частей и включает в себя 15 заданий. Количество заданий, проверяющих каждый из предметных результатов, зависит от его вклада в реализацию требований ФГОС и объёмного наполнения материалов в курсе информатики основной школы.

Часть 1 содержит 10 заданий с кратким ответом.

В КИМ предложены следующие разновидности заданий с кратким ответом:

– задания на вычисление определённой величины;

– задания на установление правильной последовательности, представленной в виде строки символов по определённому алгоритму.

Ответы на задания части 1 даются соответствующей записью в виде натурального числа или последовательности символов (букв или цифр), записанных без пробелов и других разделителей.

Часть 2 содержит 5 заданий, для выполнения которых необходим компьютер. Задания этой части направлены на проверку практических навыков использования информационных технологий. В этой части 2 задания с кратким ответом и 3 задания с развёрнутым ответом в виде файла.

В КИМ представлены задания разных уровней сложности: базового, повышенного и высокого. Задания базового уровня проверяют освоение базовых знаний и умений, без которых невозможно успешное продолжение обучения на следующей ступени. Задания повышенного уровня сложности проверяют способность экзаменуемых действовать в ситуациях, в которых нет явного указания на способ выполнения и необходимо выбрать этот способ из набора известных ему или сочетать два-три известных способа действий. Задания высокого уровня сложности проверяют способность экзаменуемых решать задачи, в которых нет явного указания на способ выполнения и необходимо сконструировать способ решения, комбинируя известные им способы.

Верное выполнение каждого задания части 1 и заданий 11 и 12 части 2 оценивается 1 баллом. Эти задания считаются выполненными, если экзаменуемый дал ответ, соответствующий эталону верного ответа. Максимальное количество первичных баллов, которое можно получить за выполнение заданий с кратким ответом, равно 12.

Выполнение заданий 13 и 15 с развёрнутым ответом оценивается от 0 до 2 баллов, выполнение задания 14 – от 0 до 3 баллов. Максимальное количество баллов, которое можно получить за выполнение заданий с развёрнутым ответом, равно 7.

Максимальное количество первичных баллов за выполнение всех заданий экзаменационной работы равно 19.

В ОГЭ по информатике приняли участие 10 обучающихся 9-х классов

Класс

Кол-во участников

Средний балл

«5»

«4»

«3»

«2»

% успев.

% кач.

9 А

8

4,5

3

4

1

0

100

86

9 Б

2

3,5

0

1

1

0

100

50

10

4

3

5

2

0

100

68

Протокол № 1. результатов ОГЭ по информатике

Фамилия

Имя

Задания с кратким ответом

Задания с развёрнутым ответом

Первичный балл

Оценка

Балюра

Леонид

+++-++++++++

1(2)3(3)0(2)

15

4

Беляев

Илья

++++—+-+—

1(2)1(3)0(2)

8

3

Гуськов

Владислав

++++++++++++

2(2)3(3)0(2)

17

5

Костюченко

Артём

+++++++-+++-

1(2)0(3)0(2)

11

4

Майоров

Илья

+++++-+—+-

0(2)0(3)0(2)

7

3

Надточий

Екатерина

+++++++++++-

2(2)3(3)2(2)

18

5

Шангин

Алексей

+++++-++++++

1(2)1(3)0(2)

13

4

Шмаков

Владислав

+++++-++++++

1(2)3(3)0(2)

15

4

Протокол № 2. результатов ОГЭ по информатике

Фамилия

Имя

Задания с кратким ответом

Задания с развёрнутым ответом

Первичный балл

Оценка

Терентьев

Владислав

+++++++++++-

2(2)3(3)0(2)

16

5

Француз

Никита

++-++++-+-++

1(2)3(3)0(2)

13

4

Наибольшее количество баллов набрали:

Надточий Е. (9А) (18 баллов), Гуськов В. (9А) (17 баллов),

Терентьев В. (9А) (16 баллов).

Низкие результаты показали:

Беляев И. (9А) (8 баллов), Майоров И. (9Б) (7 баллов).

Результаты работы доведены до сведения девятиклассников и их родителей. Подготовка к экзамену имела место только на уроке. В изучении текущего учебного материала включались задания, соответствующие теме урока, заданиям КИМ.

Анализ выполняемости заданий КИМ по информатике ОГЭ в 2022 году

№

Задания

КИМ

Проверяемые элементы содержания / умения

Уровень сложности задания

Балл

Количество участников, выполнявших задание

%

участников, выполнивших задание

1

Оценивать объём памяти, необходимый для хранения текстовых данных

Б

1

10

100%

2

Уметь декодировать кодовую последовательность

Б

1

10

100%

3

Определять истинность составного высказывания

Б

1

9

90%

4

Анализировать простейшие модели объектов

Б

1

9

90%

5

Анализировать простые алгоритмы для конкретного исполнителя с фиксированным набором команд

Б

1

9

90%

6

Формально исполнять алгоритмы, записанные на языке программирования

Б

1

6

60%

7

Знать принципы адресации в сети Интернет

Б

1

10

100%

8

Понимать принципы поиска информации в Интернете

П

1

6

60%

9

Умение анализировать информацию, представленную в виде схем

П

1

9

90%

10

Записывать числа в различных системах счисления

Б

1

7

70%

11

Поиск информации в файлах и каталогах компьютера

Б

1

9

90%

12

Определение количества и информационного объёма файлов, отобранных по некоторому условию

Б

1

5

50%

13

Создавать презентации (вариант задания 13. 1) или создавать текстовый документ (вариант задания 13.2)

П

2

2 б — 3

90%

1 б — 6

0 б — 1

14

Умение проводить обработку большого массива данных с использованием средств электронной таблицы

В

3

3 б — 6

80%

2 б — 0

1 б — 2

0 б — 2

15

Создавать и выполнять программы для заданного исполнителя (вариант задания 15. 1) или на универсальном языке программирования (вариант задания 15.2)

В

2

2 б — 1

10%

1 б — 0

0 б — 0

Анализ результатов ОГЭ по основным разделам учебного курса информатики представленных в таблице, позволяет сделать выводы о хорошем уровне усвоения обучающимися содержания основных тем. Однако учащиеся 9 – х классов справились не со всеми заданиями первой части экзаменационной работы.

Наиболее успешно выпускники справились с заданиями базового уровня сложности и повышенного:

  • № 1,2,7 –100%

  • № 3,4,5,9,11,13 — 90%

  • № 14 – 80%

Самый низкий процент выполнения для заданий базового уровня сложности

  • № 6 Формально исполнять алгоритмы, записанные на языке программирования 60 %

  • №7 Понимать принципы поиска информации в Интернете 60%

  • № 12 Определение количества и информационного объёма файлов, отобранных по некоторому условию 50%.

Низкий процент выполнения для заданий высокого уровня сложности части №2

  • №15 — Создавать и выполнять программы для заданного исполнителя (вариант задания 15.1) или на универсальном языке программирования (вариант задания 15.2) 10%

Выводы об итогах анализа выполнения заданий:

Анализ результатов выполнения экзаменационной работ позволил сделать следующие выводы в подготовке выпускников:

  • высокий процент выполнения заданий, не требующих углубленных знаний в

области информационных технологий;

  • низкий процент у заданий на основы логики;

  • низкий уровень умения программировать;

  • недостаточный уровень умений обрабатывать большие объемы данных, работать

с электронными таблицами.

Ошибки были допущены в следующих разделах:

  • умение анализировать простейшие модели объектов;

  • умение анализировать алгоритм для конкретного исполнителя с фиксированным набором команд;

  • умение исполнить простейший циклический алгоритм, записанный на алгоритмическом языке;

  • знание принципов адресации в сети Интернет;

  • умение понимать принципы поиска информации в Интернете;

  • умение посчитать количество файлов по маске;

  • определение количества и информационного объёма файлов, отобранных по

  • умение составить программу.

Вывод:

Анализируя полученные результаты по ошибкам можно сделать вывод, что учащиеся в основном справились с заданиями, но есть темы, которым надо уделить особое внимание задачам из практической части. Таким образом, проведенный анализ результатов выполнения заданий с кратким ответом позволяет сделать вывод о том, что из всех типов заданий наибольшие затруднения вызывают задания на принципы поиска информации в Интернете и определение количества информационного объёма файлов, отобранных по некоторому условию. В практической части не хватает умения проводить обработку большого массива данных с использованием электронных таблиц, а также создавать программы для исполнителей.

Это можно объяснить тем, что такие задания проверяют не только знание содержания курса по Информатике и ИКТ, но и умение пользоваться прикладными программами ОС, обработки информации, т.е. использовать приобретенные знания в практической деятельности и повседневной жизни.

ОГЭ показал, что ученики, которые повысили уровень, были хорошо подготовлены к экзамену. А тщательная проработка задания из практической части, на консультациях, помогла справиться с практической частью. Из-за упорной подготовки в течении учебного года и проработанных заданий они повысили свои результаты.

Результаты экзамена показывают, что базовая подготовка, составляющая основу общего образования, у учащихся, принимавших участие в государственной (итоговой) аттестации в 9 классе, в целом сформирована.

Рекомендации:

  • целесообразно определять учащихся, выбирающих информатику для сдачи ОГЭ или контрольных работ еще в начале 9-го класса и планомерно готовить их к сдаче экзамена;

  • в течение 9 класса проводить пробные экзамены на основе демоверсий экзаменационных работ, генераторов пробных заданий на ресурсах https://oge.sdamgia.ru/ или https://kpolyakov. spb.ru/school/oge.htm и т.д.

  • необходимо мотивировать учащихся на интерес к данному предмету и способствовать к детальному и глубокому рассмотрению тем, по которым составлен КИМ по информатике;

  • необходимо обращать внимание на методические рекомендации, составляемые ежегодно по итогам каждого экзамена. Сами изменения заданий незначительны, но, тем не менее, изменения происходят каждый год и подготовка по материалам большой давности менее эффективны, при подготовке учащихся необходимо учитывать этот момент;

  • подготовке к экзамену, обучающимся необходимо вырабатывать навык выбора оптимального решения поставленных задач, что связано с использованием математических расчетов с помощью степеней двойки, проведением исследования по индукции, исследованием поведения математической функции на интервале.

  • изучение различных приемов решения одной задачи и выбор наиболее оптимального варианта позволяет обучающимся чувствовать себя более уверенным во время выполнения экзаменационной работы;

  • обеспечить освоение обучающимися основного содержания курса информатики и оперирования ими разнообразными видами учебной деятельности, представленными в кодификаторе элементов содержания и требований к уровню подготовки.

  • особое внимание следует уделить изучению раздела «Алгоритмизация и программирование»;

  • необходимо, чтобы уже 6-7 классах учащиеся знакомились с основами программирования, а в 9 классе переходили к изучению языков программирования, таких как, например Pascal ABC или Phyton;

  • при проведении различных форм контроля в школе более широко нужно использовать задания разного типа, аналогичные заданиям ОГЭ;

  • для достижения положительных результатов на экзамене следует в учебном процессе увеличить долю самостоятельной деятельности обучающихся как на уроке, так и во внеурочной работе, акцентировать внимание на выполнение заданий с развернутыми ответами;

  • использовать при подготовке к ОГЭ учебно-методический комплекс по информатике Полякова К.Ю., также подробный разбор всех заданий, который доступен на сайте http://kpolyakov.spb.ru/ или сайте https://oge. sdamgia.ru;

  • необходимо уделять внимание интернет ресурсам при подготовке учащихся к сдаче ОГЭ, большую эффективность показали тематические каналы на сайте http://youtube.com. На этих ресурсах, как и самостоятельно, так и с помощью учителя, учащиеся могут подробно разбирать задачи различных тем, а также смотреть разборы тренировочных и диагностических.

28 июня 2022 г. Александрова З.В. ______________________

9

Страница Юнг-Юн Кима — доцента компьютерных наук в NCSU

Я доцент компьютерных наук в Университете штата Северная Каролина. Я смотрю на ИИ/машинное обучение через призму систем. Мои исследовательские интересы охватывают ресурсозависимое и энергоэффективное машинное обучение, ИИ/машинное обучение для киберфизических и встроенных систем, а также системы, критичные к безопасности и времени. До прихода в штат Северная Каролина я был доцентом EECS в Сиракузском университете (2021–2022 гг. ). До этого я был младшим научным сотрудником в области компьютерных наук в Йельском университете. Я получил степень доктора наук в области компьютерных наук в Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн, а также степени бакалавра и магистра в области компьютерных наук и инженерии в Сеульском национальном университете, Корея.

 

[email protected]

Доступные позиции

Я ищу высокомотивированных аспирантов/магистров. Если вы заинтересованы в работе со мной, я обычно ожидаю, что вы и я поработаем вместе какое-то время, чтобы посмотреть, работает ли это, или вы сначала пройдете мой класс, чтобы оба могли лучше понять друг друга. Если вы хотите связаться со мной, пожалуйста, включите свое резюме в электронное письмо и упомяните о своих научных интересах/опыте.

Текущие направления исследований

Я работаю над архитектурой нейронных сетей и технологиями искусственного интеллекта/машинного обучения с учетом ресурсов . Я заинтересован в изучении компромиссов между ресурсами и производительностью или другими факторами/аспектами/размерами/функциями/ценностями, о которых мы явно не знали. Например, чтобы увидеть, что мы можем потерять/получить, когда сделаем модель машинного обучения более compact (такими как неструктурированное/структурированное сокращение, дистилляция знаний или квантизация и т. д.) (наша статья NeurIPS ’22 является примером — представлена ​​в центре внимания и в новостях). платформа ограничена в ресурсах, таких как встроенные системы или периферийные устройства. Кроме того, я заинтересован в разработке модели, которая «продолжает учиться» для автономии , чтобы она не оставалась на статично обученной модели.

Наряду с этими проблемами или отдельно, меня волнует потребление энергии и выбросы углерода в моделях обучения, особенно во встроенных системах и периферийных устройствах, для устойчивости . В этом контексте меня больше интересует стоимость вывода, чем стоимость обучения, поскольку в нашей повседневной жизни можно использовать огромное количество обученных моделей.

 

Сервис
  • Панель NSF 2023
  • Программный комитет IJCAI 2023
  • Программный комитет AAAI 2023
  • Технический программный комитет DAC 2023 для алгоритмов A1 AI/ML
  • Комитет по технической программе DATE 2023 для E3 Решения для машинного обучения для встроенных и киберфизических систем
  • Веб-председатель Недели CPS-IoT 2023
  • Программный комитет по программированию и системному программному обеспечению IEEE Cluster 2023

 

Отдельные награды и награды
  • Облачный графический процессор, предоставленный Lambda, стоимостью 17 280 долларов США для моего курса «Ресурсозависимые нейронные сети», весна 2023 года. Спасибо, Lambda!
  • Семинар по карьерному наставничеству CRA (Ассоциация компьютерных исследований), 2022 г.
  • NSF SaTC (Безопасное и надежное киберпространство): CORE: Small: Иерархическое планирование в реальном времени без учета разделов, Co-PI, Национальный научный фонд, 2020–2023
  • Грант на GPU от NVIDIA Corporation, 2018 г.
  • Восходящие звезды MIT EECS, 2015 г.
  • Стипендия Ричарда Т. Ченга, 2015–2016 гг.

 

Преподавание
  • Ресурсозависимые нейронные сети, весна 2023 г., облачный графический процессор, предоставленный Lambda, стоимостью 17 280 долларов США. Спасибо, Лямбда!
  • Обучение в зависимости от ресурсов/времени, осень 2022 г.
  • Интеллектуальная киберфизическая система, осень 2021 г.

 

Публикация конференции/журнала
  • Куонг Тран, Фердинандо Фьоретто, Юнг-Юн Ким
    , Ракшит Найду. «Сокращение по-разному влияет на точность модели», в NeurIPS, 2022 г.
    • 🏆 В центре внимания Новости
  • Man-Ki Yoon, Jung-Eun Kim , Richard Bradford, Zhong Shao, «TimeDice: инверсия приоритетов с сохранением расписания для смягчения скрытых каналов синхронизации между разделами реального времени», в материалах 52-й Международной конференции IEEE/IFIP по Надежные системы и сети (DSN), июнь 2022 г.
  • Man-Ki Yoon, Mengqi Liu, Hao Chen, Jung-Eun Kim , Zhong Shao, «Blinder: Partition-Oblivious Hierarchical Scheduling», в материалах 30-го симпозиума по безопасности USENIX, август 2021 г.
  • Юнг-Юн Ким , Ричард Брэдфорд, Макс Дель Джудис и Чжун Шао, « Адаптивное генеративное моделирование в средах с ограниченными ресурсами », в материалах 24-й конференции ACM/IEEE по проектированию, автоматизации и тестированию в Европе (ДАТА) , февраль 2021 г.
  • Юнг-Ын Ким , Ричард Брэдфорд, Макс Дель Джудис и Чжун Шао, « Парная структура обучения для обучения с ограничением по времени », в материалах 24-й конференции ACM/IEEE по проектированию, автоматизации и тестированию в Европе (ДАТА), февраль 2021 г.
  • Юнг-Юн Ким
    , Ричард Брэдфорд и Чжун Шао, « AnytimeNet: контроль соотношения времени и качества в архитектурах глубоких нейронных сетей », в материалах 23-й конференции ACM/IEEE по проектированию, автоматизации и тестированию в Европе (ДАТА) , март 2020 г.
  • Юнг-Юн Ким , Ричард Брэдфорд, Ман-Ки Юн и Чжун Шао, « ABC: Абстрактное предсказание до конкретности », в материалах 23-й конференции ACM/IEEE по проектированию, автоматизации и тестированию в Европе (ДАТА), март 2020 г.
  • Лю Мэнци, Лайонел Риг, Чжун Шао, Ронхуэй Гу, Дэвид Костанцо, Юнг-Юн Ким
    и Ман-Ки Юн, «Виртуальная временная шкала : формальная абстракция для проверки упреждающих планировщиков с временной изоляцией », в материалах 47-й симпозиум ACM SIGPLAN по принципам языков программирования (POPL 2020), январь 2020 г.
  • Юнг-Юн Ким , Тарек Абдельзахер, Луи Ша, Амоц Бар-Ной, Реджинальд Хоббс и Уильям Дрон, « Расписание, управляемое решениями, г», The Journal Real-Time Systems, Vol. 55, выпуск 3, стр. 514-551, июль 2019 г.
  • Чондог Ли, Кельвин Маркус, Тарек Абдельзахер, доктор Танвир А. Амин, Уильям Дрон, Рамеш Говиндан, Реджинальд Хоббс, Шаохан Ху, Амоц Бар-Ной, Юнг-Юн Ким и Шуочао Яо, « Афина: на пути к решению- centric Упреждающая доставка информации датчика
    », Journal of Sensor and Actuator Networks, Vol. 7, выпуск 1, январь 2018 г.
  • Тарек Абдельзахер, Танвир Аль Амин, Амоц Бар-Ной, Уильям Дрон, Рамеш Говиндан, Реджинальд Хоббс, Шаохан Ху, Юнг-Юн Ким , Шуочао Яо и Йиран Чжао, « Исполнение на основе решений: парадигма управления распределенными ресурсами для эпохи Интернета вещей », в Proc. 37-я Международная конференция IEEE по распределенным вычислительным системам (ICDCS), Атланта, Джорджия, июнь 2017 г.
  • Юнг-Ын Ким     , Ричард Брэдфорд, Тарек Абдельзахер и Луи Ша, «Тест планирования миграции программного обеспечения на многоядерных системах», , в материалах 20-й конференции ACM/IEEE по проектированию, автоматизации и тестированию в Европе (ДАТА 2017 г.), март 2017 г.
  • Юнг-Юн Ким , Тарек Абдельзахер, Луи Ша, Амотц Бар-ной и Реджинальд Хоббс, « Планирование данных, ориентированное на спорадические решения, с нормально выключенными датчиками », в материалах 37-го симпозиума IEEE по системам реального времени ( RTSS 2016), декабрь 2016.
  • Юнг-Юн Ким
    , Тарек Абдельзахер, Луи Ша, Амотц Бар-ной, Реджинальд Хоббс и Уильям Дрон, « О максимальном повышении качества информации для Интернета вещей: перспектива планирования в реальном времени (приглашенный доклад) , ” в материалах 22-й Международной конференции IEEE по встроенным вычислительным системам и приложениям реального времени, август 2016 г.
  • Луи Ша, Марко Каккамо, Ренато Манкузо, Юнг-Юн Ким , Ман-Ки Юн, Родольфо Пеллиццони, Хичул Юн, Рассел Кегли, Деннис Перлман, Грег Арундейл и Ричард Брэдфорд, « Вычисления в реальном времени на многоядерных процессорах », в IEEE Computer, Vol. 49, нет. 9, стр. 69-77, сентябрь 2016 г.
  • Юнг-Юн Ким
    , Тарек Абдельзахер и Луи Ша, « Монотонный анализ бюджетной обобщенной скорости для разделенной, но глобально планируемой однопроцессорной модели », в материалах 21-го симпозиума IEEE по технологиям и приложениям реального времени и встраиваемым системам (RTAS). 2015 г. на CPS Week 2015), апрель 2015 г.
  • Юнг-Юн Ким , Тарек Абдельзахер и Луи Ша, «Ограничение возможности планирования для интегрированных модульных разделов авионики», , в материалах 18-го совещания ACM/IEEE по проектированию, автоматизации и испытаниям в Европе (ДАТА 2015 г.), март 2015 г.
  • Юнг-Юн Ким , Ман-Ки Юн, Ричард Брэдфорд и Луи Ша, «Планирование разделов интегрированной модульной авионики (IMA) с бесконфликтным вводом-выводом для многоядерных систем авионики », в материалах 38-й компьютерной конференции IEEE Конференция по программному обеспечению и приложениям, июль 2014 г.
  • Ман-Ки Юн, Сибин Мохан, Джэсик Чой, 9 лет0015 Юнг-Юн Ким  и Луи Ша, « SecureCore: многоядерная архитектура обнаружения вторжений для встроенных систем реального времени «, в материалах 19-го симпозиума IEEE по технологиям и приложениям реального времени и встроенным технологиям (RTAS 2013 в CPS неделя 2013 г.
    ), апрель 2013 г.
  • Юнг-Юн Ким , Ман-Ки Юн, Сонджин Им, Ричард Брэдфорд и Луи Ша, « Оптимизированное планирование разделов Multi-IMA с эксклюзивным регионом для синхронизированной многоядерной системы реального времени », в Proceedings of 16th ACM/IEEE Design, Automation, and Test in Europe (DATE 2013), март 2013 г.
  • Man-Ki Yoon, Jung-Eun Kim , Richard Bradford и Lui Sha, « Целостная оптимизация параметров проектирования нескольких периодических ресурсов в иерархическом планировании «, в материалах 16-го ACM/IEEE Design, Automation, and Test in Европа (ДАТА 2013 г.), март 2013 г.
  • Мин-Ён Нам, Кёнтхэ Кан, Родольфо Пеллиццони, Кён-Джун Пак, Чон-Ын Ким, и Луи Ша, «Моделирование в направлении постепенного раннего анализа сетевых систем авионики с использованием виртуальной интеграции », в ACM Transactions on Embedded Computing Systems, Vol. 11, нет. 4, стр. 81:1–81:23, декабрь 2012 г.
  • Ман-Ки Юн, Юнг-Юн Ким и Луи Ша, « Оптимизация настраиваемого WCET с общим распределением ресурсов и арбитражем в многоядерных системах жесткого реального времени », в материалах 32-го симпозиума IEEE по системам реального времени (RTSS). 2011), ноябрь 2011.
  • Jung-Eun Kim , Junghee Han и Chang-Gun Lee, « Оптимальное 3-покрытие с минимальными требованиями к разделению для вездесущих вычислительных сред », ACM/Springer Mobile Networks and Applications, Vol. 14, выпуск 5, стр. 556–570, октябрь 2009 г. 90 064
  • Юнг-Юн Ким , Ман-Ки Юн, Джунхи Хан и Чанг-Гун Ли, «Размещение датчика для 3-покрытия с минимальными требованиями к разделению », в материалах 4-й Международной конференции IEEE по распределенным вычислениям в сенсорных системах (DCOSS 2008), июнь 2008 г.
  • Мин-Янг Нам, доктор Захер Аль-Саббах, Юнг-Юн Ким , Ман-Ки Юн, Чан-Гун Ли и Ын-Йонг Ха, « Повсеместная система помощи при жизни в режиме реального времени: комбинированное планирование датчиков и связь для отслеживания в реальном времени », в IEEE Transactions on Computers (TC), Vol. 57, нет. 6, стр. 795-808, июнь 2008 г.
  • Юнг-Юн Ким , Ман-Ки Юн, Джунхи Хан, Чан-Гун Ли и Ын Йонг Ха, « Метод оптимального размещения датчиков для создания вездесущего инфракрасного датчика », Корейский компьютерный конгресс (KCC 2008), июнь 2008 г.

Публикации семинаров, технические отчеты, диссертации
  • Юнг Ким , « Временной анализ в существующих и новых киберфизических системах », доктор философии. Диссертация, Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн, Урбана, Иллинойс, май 2017 г.
  • Jung-Eun Kim , Richard Bradford, Tarek Abdelzaher and Lui Sha, «Schedulability Analysis for Certification-friendly Multicore Systems», Технический отчет, Департамент компьютерных наук, Иллинойский университет в Урбана-Шампейн, ноябрь 2016 г.
  • Луи Ша, Марко Каккамо, Ренато Манкузо, Юнг-Юн Ким , Ман-Ки Юн, Родольфо Пеллиццони, Хичул Юн, Рассел Кегли, Деннис Перлман, Грег Арундейл и Ричард Брэдфорд, « одноядерных эквивалентных виртуальных машин для Hard Real — Time Computing on Multicore Processors », Технический отчет, Департамент компьютерных наук, Университет Иллинойса, Урбана-Шампейн, ноябрь 2014 г.
    • .
  • Юнг-Ын Ким , Ман-Ки Юн, Сонджин Им, Ричард Брэдфорд и Луи Ша, « Планирование нескольких разделов IMA с синхронизированными отдельными разделами для многоядерных систем авионики », Технический отчет, Департамент компьютерных наук, Университет Иллинойса, Урбана-Шампейн, май. 2012.
  • Man-Ki Yoon, Jung-Eun Kim , Richard Bradford and Lui Sha, « Оптимизация нескольких периодических ресурсов на основе геометрического программирования в иерархическом планировании », Технический отчет, Департамент компьютерных наук, Иллинойский университет в Урбана-Шампейне , Может. 2012.
  • Man-Ki Yoon, Jung-Eun Kim и Lui Sha, « WCET-Aware Optimization of Shared Cache Partition and Bus Arbitration for Hard Real-Time Multicore Systems «, Технический отчет, Департамент компьютерных наук, Университет штата Иллинойс в Урбана-Шампейн, http://www.ideals.illinois.edu/handle/2142/25909, май 2011 г.
    • .
  • Man-Ki Yoon, Jung-Eun Kim , Kyungtae Kang, Kyung-Joon Park, Min-Young Nam и Lui Sha, “ Сквозной анализ задержки беспроводной ЭКГ по сотовым сетям », в материалах 1-го международного семинара ACM по беспроводным сетям медицинского назначения (WiMD), стр. 21–26, май. 2009.
  • Мин-Ён Нам, Mhd Захер Аль-Саббаг, Юнг-Юн Ким , Ман-Ки Юн, Чан-Гун Ли и Ын Ён Ха. « Вездесущая система в режиме реального времени: отслеживание людей и объектов в помещении в режиме реального времени для вспомогательной жизнедеятельности », Технический отчет, Школа компьютерных наук и инженерии, Сеульский национальный университет, август 2007 г.

Патент
  • Чанг-Гун Ли, Юнг-Ын Ким и Джунхи Хан. Система развертывания датчиков для 3-покрытия . KR 10-1032998, подана 30 декабря 2008 г. и выдана 27 апреля 2011 г.

Домашняя страница Gwangsun Kim

Доцент @ POSTECH

Обо мне

Я доцент кафедры компьютерных наук и инженерии POSTECH. До прихода в POSTECH я работал в Arm над улучшением IP-адресов процессоров Arm для серверных систем. Я получил докторскую степень. (2016) и М.С. (2012 г.) степени KAIST в области компьютерных наук под руководством профессора Джона Кима и Б.С. степень (2010 г.) от POSTECH в области компьютерных наук и инженерии, а также электроники и электротехники (двойная специальность).

Я ищу амбициозных аспирантов и стажеров, которые хотят проводить инновационные исследования в области компьютерных систем (см. раздел «Области исследований и текущие проекты» ниже). Если вы заинтересованы в работе со мной, пожалуйста, свяжитесь со мной по адресу g.kim по адресу postech dot ac dot kr.

Ссылки по теме:

Домашняя страница нашей команды

Профиль Google Scholar

Страница LinkedIn

Работа

  • Доцент, POSTECH1 — 20 ноября0005

  • Старший инженер-исследователь, Arm Inc. , март 2018 г. – октябрь 2018 г.

  • Старший инженер по производительности, Arm Inc., сентябрь 2016 г. – март 2018 г. — Сентябрь 2015 г.

  • Стажер-исследователь, Samsung Electronics, июль 2014 г. — Сентябрь 2014 г.

Области исследований

Меня интересуют различные темы компьютерной архитектуры и ее взаимодействие с различными уровнями компьютерной системы, включая алгоритм, операционная система и модели программирования. Ниже приведены некоторые из тем, над которыми я работал:

  • , специфичные для домена ускорители для машинного обучения

  • Переработка / обработка / обработка в ближней дате

  • HW / SW Co-Design

    9004

  • System с системой памяти HW / SW Class Design

  • с памятью с памятью

    4. 77669

    4776 4776 4. Массивно-параллельные архитектуры (например, GPU)

  • Крупномасштабные системы (центры обработки данных и суперкомпьютеры)

  • Межсетевые соединения


Текущие проекты





студентов

Ph.D./Integrated MS-PHD. Student

  • Wonhyuk Yang

  • Geonwoo Park

  • Yunseon Shin

Researcher

  • Jinhoon Bae

Undergraduate Intern

  • Okkyun Woo

Alumni

  • Junkyung Choi (M. S., 2021)

  • Junho Lee (M.S., 2022)

  • Hyunuk Cho (M.S., 2023)

Publications









  • .0005

  • 25 -я Международная конференция по параллельным архитектурам и методам компиляции (PACT) (Accept. Ставка: 26,1%)

  • Награжден на премию «Лучшая бумага»

  • [Документ] [Слайд] 9977777775

    [PAPER] [SLIDES] 97777777779

    .

    • Прозрачная разгрузка и сопоставление (TOM): обеспечение прозрачной для программиста обработки почти данных в системах с GPU и Стивен В. Кеклер

    • The 43rd International Symposium on Computer Architecture (ISCA) (Accept. rate: 19.6%)

    • [ Paper ] [ Slides ]














Преподавание

  • CSED503: Advanced Computer Architecture, POSTECH, Fall 2020, Fall 2021

  • Spring CSED 2021 Architecture, Computer, POS1TECH, Spring 20375
  • 6 Computer CSED503: Advanced Computer Architecture, POSTECH, Fall 2020, Fall 2021, 2020, 2021, 2022, 2023

  • CSED490V: Parallel Architecture and Programming, POSTECH, Fall 2019, Fall 2022

  • CSED499: Research Project, POSTECH, Spring 2019

  • CSED199: Freshman Research Participation, Fall 2021

Контакт

  • Электронная почта: G.