• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.203-206
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• 2006

Ada는 객체지향 특성과 소프트웨어 모듈화 및 일반화 메커니즘을 통해 프로그래밍 언어 차원에서 소프트웨어의 재사용성을 제공하고 있다. 그러나 특정 언어 자체를 이용하는 것만으로 소프트웨어의 재사용이 확보되지는 않으며 설계자가 컴포넌트간의 유기적인 관계를 파악하고 재사용을 통해 얻을 수 있는 장.단점을 판단할 수 있어야 한다. 본 논문은 재사용 가능한 소프트웨어 객체와 인터페이스를 식별하고 재사용 모듈의 설계에 필요한 요소들을 파악함과 동시에 소프트웨어 설계 시 적용할 수 있는 코딩 패턴을 제시한다. 또한 이들을 보다 효율적인 설계도구인 Statemate에서 재사용 모듈로 활용할 수 있도록 기존 generic chart의 한계를 고려한 확장 개념의 재사용 모듈을 작성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.415-417
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• 2002

컴포넌트는 소프트웨어의 재사용을 통하여 소프트웨어 제품의 향상된 생산성을 제공해 줄 수 있는 방안으로 인식되면서 , 학계와 산업계의 관심 이 집중되고 있다. 그에 대안 반영으로 컴포넌트 자체를 개발하거나, 상용 컴포넌트를 기반으로 하여 어플리케이션을 개발하기 위한 방법론들이 제안되고 있고, 이런 개발 방법론이 바로 컴포넌트 기반의 개발 방법론이다. 컴포넌트 개발 방법론이 확산됨에 따라 성공적인 컴포넌트 기반의 프로젝트의 중요한 요소로써 효과적인 컴포넌트 인터페이스 설계 기법이 부각되고, 제안되었다. 그러나, 기존의 객체지향 방식으로 구현된 모델을 컴포넌트 기반의 모델로 전환 시의 지침들이 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 객체 지향 방식으로 모델링 한 UML동적모델에서 근거한 컴포넌트 인터페이스 설계 기법을 제안한다. 즉, 분석 단계에서 컴포넌트를 식별하고, 설계 단계의 산출물인 Use Case모델과 클래스 다이어그램을 이용하여 컴포넌트의 메소드들을 추출한다. 그리고, 컴포넌트 인터페이스를 정의한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3372-3383
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• 2000

객체지향 패러다임에서 응집도가 높은 클래스들은 단 하나의 데이터 요소만이 정의되고 모든 메소드(또는 연산)들이 그 데이터 요소 상에서 수행되거나, 메소드와 데이터 요소간에 최대연결이 이루어진 클래스이다. 따라서 데이터 요소의 증가와 최대연결을 저해하는 연산들은 클래스의 응집을 저해하는 주 요인들이다. 본 연구에서는 이러한 저해요인들에 근거하여, 응집도에 관한 우리의 직관과 더욱 일치하는 측정을 할 수 있는 새로운 클래스 응집도 척도인 CM(Cohesion Metric)을 제안하였다. 본 연구에서는 응집도를 저해하는 요인의 식별을 위해 참조 그래프(reference graph)를 이용하고, 참조 그래프의 분석을 기초로 하여 클래스의 응집도를 측정하였다. 또한 제한된 CM 측정값이 응집도 척도가 만족해하는 특성들을 만족함을 보였고, 기존 응집도 척도들과의 비교평가를 통해서 CM이 기존의 척도들보다 향상된 측정을 제시함을 보였다.

• Convergence Security Journal
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• v.5 no.3
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• pp.67-73
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• 2005

Security requirements must be defined well to reduce software vulnerabilities in requirement specification phase. In this paper, we show how to specify security requirements in structured manner for object-oriented development methodology. Our method specifies security requirements through four phases: defining security objectives, identifying the threat, construct attack tree, and specifying security function. This method would help developers to specify security requirements and functions which software have to possess clearly and systematically.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.115-122
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• 2001

정보추출 기법을 논의할 때 핵심 역할을 차지하는 것이 추출 패턴(규칙)을 표현하는 종류와 규칙을 만들어 내는 기계학습의 방법이다. 본 논문에서는 mDTD(modified Document Type Definition)라는 새로운 추출패턴을 제안한다. mDTD는 SGML에서 사용되는 DTD를 구문과 해석 방식을 변형하여 일반적인 HTML에서의 정보추출에 활용되도록 설계하였다. 이러한 개념은 DTD가 문서에 나타나는 객체를 지정하는 역할을 하는 것을 역으로 mDTD를 이용하여 문서에 나타는 객체를 식별하는데 사용하는 것이다. mDTD 규칙을 순차기계학습으로 확장시켜서 한국어와 영어로된 인터넷 쇼핑몰 중에서 AV(Audio and Visual product) 도메인에 적용하여 실험하였다 실험 결과로 정보추출의 평균 정확도은 한국어와 영어에 대해서 각각 91.3%와 81.9%를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.445-449
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• 2008

개인과 공공의 안전에 대한 요구가 증가함에 따라 카메라를 이용한 영상 감시 시스템이 점차적으로 증가하고 있다. 보안의 필요성에 따라 한 지역에 여러 대의 카메라를 설치하여 FOV(Field Of View)를 겹치는 경우도 있다. 이처럼 FOV의 중첩 영역에서 다중 카메라들로부터 얻은 영상을 처리하여 객체의 위치를 파악하고 추적하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 다수의 카메라를 이용해 감시 영역이 중첩되는 지역에서의 겹침이 발생해도 객체를 계속적으로 추적하는 방법을 제안한다. 이 방법으로 단일 카메라 상에서의 외형 식별자를 이용하여 추적하고 다중 카메라 간의 호모그래픽 매트릭스를 이용하여 노이즈에 강건한 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.848-849
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• 2014

특정 물체 혹은 객체 추적 기술은 해당 객체를 검출 및 인식하고 움직임을 감지하는 기능으로 구현된다. 시스템 자동화와 관련하여 이러한 영상 인식 및 추적 기술의 구현은 특정 물체를 정확히 감지 및 추적할 수 있는가가 성공의 관건이 되고 있다. 하지만 기존의 영상추적 기반 자동화 시스템은 이를 구현하기 위해 별도의 관리자가 카메라로부터 전송되는 영상을 모니터링 해야 하는 등 인력의 결합이 필수적이며, 결국 비용상승이라는 단점을 내포하고 있다. 이에 반해 최근 개발되고 있는 물체감지 및 추적 시스템의 구현은 별도의 모니터링 인력 없이도 특정 물체를 자동으로 식별하고, 움직이는 물체를 지속적으로 추적할 수 있다는 점에서 보다 효율적 이다. 본 연구에서는 특히 금속 화물 물체의 감지 및 추적 시스템 구현에 초점을 맞추고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.122-124
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• 2019

최근 IoT 시스템의 관심도가 높아지고 있어 기본 활용 기술의 방법 중 블루투스 비콘 모드를 이용한 정확한 위치 탐지 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 블루투스 모듈의 비콘 모드를 활성화하여 불특정 다수의 사용자들에게서 획득한 정보의 고유아이디(UUID, Universally Unique Identifiers) 식별 및 특정 기기의 위치를 파악하여 해당 UUID의 위치 탐지 방법을 제안하였다. 비콘 정보의 수신신호세기(RSSI, Received Signal Strength Indicator)값을 이용하여 불특정 사용자의 위치를 탐지하고, 설정된 RSSI의 범위 구간에 따라 탐지 객체의 IoT 모듈에 접근 여부를 판단하고, 접근이 감지되었을 때 해당 모듈의 IoT 모듈의 기능을 작동시키는 방식으로 활용할 수 있다. 또한, 위치 탐지의 정확성을 위해 RSSI의 데이터를 저장하고, 저장된 데이터 관찰을 통하여 해당 블루투스의 위치 데이터를 보다 정확하게 파악하는 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.76-78
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• 2022

기계 소비(machine consumption)를 대상으로 하는 이미지 및 비디오의 압축 목표는 사람이 소비하는 것과 다를 수 있다. 예를 들어, 인간의 소비에는 이미지 및 비디오의 전체 캡처 영역이 필요하지만, 기계는 응용 프로그램에서 요구하는 이미지 또는 비디오의 일부만 사용할 수 있다. 이 논문에서는, 효과적인 기계 소비를 위한 영상 압축 방법 개발을 통한 다중 임무(task) 수행 성능 개선 및 압축률(bpp) 향상을 목적으로, 관심 객체(object of interest) 또는 관심 영역(region of interest)을 식별하기 위한 신경망 기반 영상 분석 작업을 수행하는 전처리 네트워크 구성 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.927-929
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• 2021

최근 펫팸족(Pet-Family)과 같이 반려동물을 가족처럼 생각하는 가구가 증가하면서 반려동물 시장이 크게 성장하고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 반려동물의 객체 식별을 통한 객체 분할과 신체 좌표추정에 기반을 둔 반려동물의 행동 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 CCTV를 통해 반려동물 영상 데이터를 수집한다. 수집된 영상 데이터는 반려동물의 인스턴스 분할을 위해 Mask R-CNN(Region Convolutional Neural Networks) 모델을 적용하고, DeepLabCut 모델을 통해 추정된 신체 좌푯값을 도출한다. 이 결과로 도출된 영상 데이터와 추정된 신체 좌표 값은 CNN(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 행동을 분류한다. 본 모델을 바탕으로 행동을 분석 및 분류하여, 반려동물의 위험 상황과 돌발 행동에 대한 올바른 대처를 제공할 수 있는 기반을 제공할 것이라 기대한다.