객체 지향 모델링의 결과를 소스 코드로 매핑 할 때 구현 플랫폼에 맞는 정확하고 체계적인 매핑 기법이 요구된다. 또한, 모델링 자체는 구현 언어나 특정 플랫폼에 종속적이지 않기 때문에 특정 플랫폼이나 언어에 맞게 구현할 수 있는 효율적이며 순차적인 접근법이 필요하다. 모델링한 결과는 구현상의 소스 코드로 정확하게 나타나야 하며 정확한 매핑을 위해서 본 논문에서는 EJB(Enterprise Java Beans) 2.0을 기준으로 하여 구현하고자 할 때, 모델링 단계에서 도출된 각 클래스가 가지는 비즈니스 오퍼레이션들이 EJB 2.0에서 지원하는 여러 가지 구현 가능한 장치들을 통해서 어떻게 나타날 수 있는지에 대한 절차적이며 구체적인 방법 및 디자인 패턴을 제시한다. 따라서 개발자로 하여금 이러한 기법들을 이용하여 비즈니스 오퍼레이션을 좀 더 체계적이며 정확하게 EJB 2.0 플랫폼에 맞도록 구현하여 설계 내용이 구현 소스 코드 상에 정확히 대응되어 나타날 수 있도록 지침을 제시한다.
CAD/CAM program developers have made substantial progress in enabling engineers to design, analyze, visualize, visualize, and simulate the performance of structures and systems. Many researchers, however, agree that there is still a way to go before the existing commercial computer software can be used in ship structural analysis to their full potential as solvers which can identify opportunities to reduce man-hours and cut costs. CAD systems used for these works in ship yards are general-purposed and not custom-tailored for ship structures, which force end-users to do tiresome and routine works. The new preprocessor "MeshGen" announced in this study can load several ship types and user-friendly generate their FE meshes employing the object-oriented approach based on the parametric and top-down design. Also "MeshGen" reduces dramatically the time required to prepare CAD models under window-based environments on desktop personal computers and makes it much easier and faster for end-users to change topology and material properties.
내장 실시간 시스템은 그 응용 분야가 매우 다양하며 그에 따라 실시간 처리와 신뢰도 보장에 대한 요구 또한 다양하다. 이러한 내장 실시간 시스템의 효율적인 개발과 실시간성 및 신뢰도 보장을 위해서는 적절한 실시간 모델이 필요하다. 최근 들어 객체지향 모델과 실시간 시스템을 접목시키는 실시간 객체 모델에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서 제안하는 dRTO (dependable Real-Time Object) 모델은 내장 실시간 시스템의 다양한 요구사항을 지원할 수 있도록 객체지향 개념, 실시간 개념, 신뢰성 개념 등을 단일 모델에 수용한다. 그리고 이 3 가지 기본 개념을 지원하기 위해서 5 가지 원시 클래스를 제공한다. dRTO 모델의 특징은 다음과 같다. 첫째, 객체의 시간 제약사항은 물론 객체 간의 상호작용과 관련된 시간 제약을 효율적으로 모델링하고 구현할 수 있도록 해준다. 둘째, 내장 시스템을 구성하는 하드웨어, 응용 소프트웨어, 커널 등을 하나의 틀 안에서 모델링할 수 있다. 셋째, 결함 감지 및 처리에 관해 명시적으로 표현할 수 있다.
IoT 에서는 인간과 사물, 사물과 사물들이 통신하며 공통적인 네트워크를 형성하여 자동화 서비스를 실현하는 것이 무엇보다 중요하다. 인간과 사물, 사물과 사물을 공통적인 네트워크로 공유하는 방식으로 웹은 가장 강력한 수단 중의 하나이다. 따라서 IoT에서 사용되는 각 디바이스와 웹과의 통신방식의 효율성은 IoT의 성패를 가름할 수 있다. 웹 응용에서 소프트웨어의 재사용은 소프트웨어의 고품질과 고생산성을 위한 최상의 방법으로 여겨진다. 모듈, 클래스, 패턴, 프레임워크, 비즈니스 컴포넌트들은 다양한 관점의 재사용 요소들이다. 컴포넌트는 잘 정의된 인터페이스를 통해서 다른 것들과 쉽게 플러깅함으로써 응용 개발의 근본 문제인 복잡성을 극복하고 개발과 운용의 다양성을 제공할 수 있다. IoT 및 Network Management를 위한 웹 기반의 분산 환경은 각 종 디바이스에서 수집되는 정보를 이용하는 응용의 개발과 활용을 위한 표준 아키텍처이다. 따라서 IoT 및 NM 응용에서 최상의 서비스 제어를 위해 구성 자원들을 관리, 체계화하는 네트워크 관리는 개별 응용 뿐 아니라 응용의 대부분에서 하부 계층 지원 서비스로 요구된다. 본 논문에서는 이질적인 인터 네트워크상에서 컴포넌트 기반 IOT 및 관련 네트워크 관리 시스템 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 필요한 컴포넌트들의 분류 계층화를 위한 컴포넌트 아키텍처를 정의하고 네트워크 도메인에서 필요로 하는 컴포넌트를 식별, 분류하며 실제 네트워크 관리 시스템의 유형을 제시한다.
무기체계 효과도 분석을 위한 통합 시뮬레이션 엔진은 모델의 개발부터 시뮬레이션 수행 및 분석에 이르는 모델링 및 시뮬레이션 전 단계에 걸쳐 도구와 서비스 및 인터페이스를 제공해야 한다. 다양한 국방 통합 시뮬레이션 엔진을 제공하고 있는 국외와는 달리, 국내에서는 자체적인 분산 실시간 모의체계 엔진에 대한 연구 및 개발이 미흡하여 무기체계 M&S(Modeling and Simulation) 활동 시 유사 업무가 반복되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 국외의 기 개발된 국방 M&S 모의엔진의 서비스를 비교 분석하여 무기체계 효과도 분석을 지원하기 위한 통합 시뮬레이션 엔진인 OpenSIM(Open Simulation Engine for Interoperable Model)을 소개하고, OpenSIM에서 제공하는 서비스의 범위 및 내용을 정의한다. 정의된 서비스는 모델링 실행 분석에서 공통적으로 많이 사용되는 클래스, 함수 및 데이터 등을 구현하여 프로그래밍의 복잡도를 감소시킬 수 있다.
국제해사기구의 이내비게이션 전략은 선박에 새로운 기술을 도입하여 보다 편하고 안전한 항해를 지원하는 것이다. 이내비게이션 전략에 맞춰 선박에는 다양한 장비가 도입되고 육상의 시스템과 연계한 시스템 구조를 가지게 될 전망이다. 이에 따라 시스템간의 공통 데이터 구조가 필요하게 되었고 최종적으로 국제수로기구가 개발한 S-100 표준이 선정되었다. 본 논문은 이내비게이션 전략의 공통 해사 데이터 구조인 S-100 표준을 기반으로 해양 사고 데이터 모델을 설계하였다. S-100 표준의 데이터 모델은 UML의 클래스 다이어그램의 형태로 설계되며 최종 인코딩은 GML/XML의 형태를 따른다. S-100 표준과 현재 개발 중인 제품 사양에 대해 살펴보고 해양 사고 데이터의 S-100 표준 기반 데이터 설계와 포트레이얼 정의를 기술하였다.
대부분의 사용자 인터페이스 관리 시스템은 사용자 인터페이스의 대화 모델을 채 택하고 있다. 사용자 인터페이스 관리 시스템의 구현은 채택된 사용자 인터페이스의 대화 모델에 의해 강한 영향을 받는다. 모델-뷰-콘트롤러(Model-View-Controller : MVC) 프레임웨이 Smalltalk 환경에서 사용자 인터페이스 개발의 여러 측면에서 기여한 동안 사용자 인터페이스는 강하게 결합된 모델, 뷰, 콘트롤러 클래스를 가진 MVC를 이 용하여 생성되었다. 이러한 결합은 소프트웨어 부품의 재사용을 방해하였다. 따라서 본 논문에서는 MVC모델이 갖는 강한 결합력으로 인한 소프트웨어 재사용의 저하를 해 결하기 위해, 상호 작용의 구문적 관리를 하는 다이알로그 객체를 추가하여 사용자로 부터 생성된 메세지가 콘트롤러에 의해 바로 값이 변경되지 않고 다이알로그에 전달 되도록 MVCD모델을 제안하였다. 메세지를 전달받은 다이알로그 객체는 모델 객체의 값 을 변경하기 위해 모델 객체를 호출한다. 모델 객체는 active 값들을 가지고 있기 때 문에 값의 변경은 연결된 콘크롤러 객체에게 전달된다. 최종적으로 콘트롤러 객체는 새로운 값을 변경하고 뷰 객체를 수정한다. 이러한 사용자 대화 모델에 기반을 둔 사 용자 인터페이스 구축기를 X-윈도우상에서 OSF/Motif을 이용하여 개발하였다.
본 논문에서는 센서 네트워크에서 응용 프로그램 개발을 지원하는 모델 기반의 통합 개발 도구를 제시한다. 제안하는 도구는 이클립스 플랫폼의 플러그인으로 개발되었으며, 사용자 그래픽 인터페이스, 모델 작성기, 설정정보 생성기, 모델 검증기, 소스코드 생성기 및 템플릿 저장소로 구성된다. 이 도구는 UML의 클래스다이어그램과 같은 표기법을 이용하여 구축하고자 하는 센서 네트워크를 모델링하고, 센서 네트워크 모델로부터 응용 프로그램 코드를 자동으로 생성할 수 있도록 한다. 개발자들은 도구를 이용하여 구현하고자 하는 센서 네트워크에 대한 모델을 작성하고, 모델에 속해 있는 각 센서들의 역할을 정의하여, 역할에 따른 속성값을 설정해 주기만 하면 각 센서들의 역할 수행을 위한 응용 프로그램이 자동으로 생성된다. 또한 작성한 모델에 대한 설계를 검증하여 오류를 조기에 발견하여 수정할 수 있도록 함으로써 고품질의 USN 응용 프로그램을 생성할 수 있다. 제안하는 도구를 이용하면, 개발자들은 하위레벨의 정보를 자세히 알지 못하더라도 다수의 센서 네트워크 응용 프로그램을 쉽고, 빠르게 구현할 수 있다.
오늘날의 컴퓨팅 시스템은 인터넷을 사용하여 비즈니스 거래와 분산 업무 처리로 확대되어가고 있으며 정보 기술은 점차적으로 재사용성과 독립성 그리고 이식성을 가진 컴포넌트를 기반으로 한 응용 개발이 확산되고 있다. 컴포넌트 개발 형태는 코드의 재사용이나 클래스 라이브러리보다 좀 더 발전된 형태의 부품개발 형태로서, CBD(Component Based Development)를 기초로 한다. 그러나, CBD를 이용하여 새로운 컴포넌트를 구축하는 비용의 증가와 함께 비즈니스 요구사항에 맞는 컴포넌트 개발을 위한 노력이 필요하며, 빠르게 정확한 컴포넌트 정보를 웹 상에서 지원할 수 있도록 시스템 측면에서 정규화 형태의 컴포넌트 모델이 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구사항에 접근하고 웹 상에서 빠르고 신속하게 애플리케이션이 개발되는데 목적을 두고 있으며, 네트워크 상에서 비즈니스 도메인을 기반한 가장 소규모 단위의 분산 컴포넌트를 대상으로 인터페이스 명세를 제공하고자 한다. 분산 컴포넌트 내부와 외부 관계를 담고 있는 명세는 사용자 중심의 컴포넌트를 제공하기 위해서 웹 상에서 요구사항을 작성하고 결국 이들은 조합되어 e-비즈니스 컴포넌트 명세 제공이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 분산 컴포넌트를 등록하고, 이에 대한 컴포넌트 정보를 검색말 수 있는 e-BCOS(e-Busines Component System)을 설계 구현한다. e-BCOS는 컴포넌트 등록. 검색을 위한 에이전트 시스템으로, 비즈니스 도메인에서의 분산 컴포넌트의 e-비즈니스 컴포넌트 개발을 통해 재사용성을 증대시키고, 웹 상에서 애플리케이션 구축을 빠르고 신속하게 처리될 수 있도록 하며, 사용자가 쉽게 컴포넌트에 관한 정보를 얻고 이해할 수 있도록 해준다. 또한 명세의 공유와 유통을 원활히 하기 위해서 XML(extensible Markup Language)로 명세를 표현하여 사용자의 다양한 욕구를 충족시키도록 한다. 따라서, e-BCOS는 에이전트에 의해서 효율성 증대와 시간 절약 및 신뢰성과 유지보수성을 증대할 수 있는 잇점을 가진다.
본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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