• 제목/요약/키워드: 대표 객체

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인공지능 기반 구글넷 딥러닝과 IoT를 이용한 의류 분류 (Classification of Clothing Using Googlenet Deep Learning and IoT based on Artificial Intelligence)

  • 노순국
    • 스마트미디어저널
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    • 제9권3호
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    • pp.41-45
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    • 2020
  • 최근 4차 산업혁명 관련 IT기술 중에서 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 인공지능과 사물인터넷은 다양한 연구를 통해 여러 분야에서 우리 실생활에 적용되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷과 객체인식 기술을 활용한 인공지능을 적용하여 의류를 분류하고자 한다. 이를 위해 이미지 데이터셋은 웹캠과 라즈베리파이를 이용하여 의류를 촬영하고, 촬영된 이미지 데이터를 전이학습된 컨벌루션 뉴럴 네트워크 인공지능망인 구글넷에 적용하였다. 의류 이미지 데이터셋은 온전한 이미지 900개와 손상이 있는 이미지 900 그리고 총 1800개를 가지고 상하의 2개의 카테고리로 분류하였다. 분류 측정 결과는 온전한 의류 이미지에서는 약 97.78%의 정확도를 보였다. 결론적으로 이러한 측정결과와 향후 더 많은 이미지 데이터의 보완을 통해 사물인터넷 기반 플랫폼상에서 인공지능망을 활용한 여타 사물들의 객체 인식에 대한 적용 가능성을 확인하였다.

자바 프로그램을 위한 효율적인 디버깅 방법 (A Efficient Debugging Method for Java Programs)

  • 고훈준;유원희
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.170-176
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    • 2002
  • 자바 언어는 다양한 플랫폼과 다양한 분야에서 사용되고 있는 대표적인 객체지향 언어이다. 자바 언어는 객체지향의 특징 때문에 전통적인 절차지향 언어 보다 프로그램의 구조가 단순하다. 그러나 복잡한 자바 프로그램을 디버깅하는 일은 쉽지 않다. 디버깅은 항상 소프트웨어 발전의 많은 비용이 드는 부분이다. 자바 프로그램의 구문 오류는 현재 디버깅 시스템에 의해서 쉽게 발견된다. 그러나 자바 프로그램에 포함된 논리적인 오류는 발견하기가 어렵다. 자바 프로그램을 위한 기존의 디버깅 기술은 절차지향언어에서 사용하는 순차적인 방법을 사용하고 있다. 불행히도, 이 전통적인 방법들은 종종 특별한 프로그램의 오류를 찾는데 적당하지 않다. 이는 프로그램의 크기가 커지고 복잡해짐에 따라 디버깅하는데 걸리는 시간이 프로그램을 개발하는 시간의 많은 부분을 차지하게 된다. 디버거 사용자가 자바 프로그램 내에 포함되어 있는 오류를 쉽게 찾아내는 일은 효율적인 소프트웨어 개발에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 사용자가 자바프로그램을 좀 더 빠르게 디버깅을 할 수 있도록 알고리즈믹 디버깅 방법을 적용한다. 알고리즈믹 디버깅 방법은 함수의 호출관계를 실행 트리로 구성하고 이를 검사하여 에러가 포함 되어 있는 함수를 발견하는 방법이다. 따라서 기존의 순차적인 방법보다 디버깅하는 횟수를 줄일 수 있다.

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MR 뇌 영상에서 물리기반 영상 개선 작업을 통한 효율적인 회백질 경계 검출 방법 (Effective Gray-white Matter Segmentation Method based on Physical Contrast Enhancement in an MR Brain Images)

  • 은성종;황보택근
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.275-282
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    • 2013
  • 의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 픽셀들의 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 정보 등 다양한 컴퓨팅 처리 방법으로 수행되어 진다. 그러나 컴퓨팅 방법에 사용되는 다양한 정보들이 의미가 없을 경우 객체인식에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 의료 영상에서의 물리적인 이론에 기반한 영상처리 방법을 전처리에 활용하고자 한다. 제안된 방법은 대비 개선 작업을 주된 목적으로 하는 SWI(Susceptibility Weighted Imaging) 처리를 통해 의미 있는 전처리 작업을 수행하고, 이에 대한 결과를 텍스처 분석을 통해 MR 뇌 영상의 회백질을 효과적으로 검출하는 과정으로 구성된다. 실험결과 제안 방법은 평균 영역차이가 5.2%로 기존의 대표적인 영역분할 방법에 비해 보다 효율적임을 증명하였다.

자율주행 차량의 안전성을 위한 도로의 장애물 추출에 대한 기초 연구 (A Basic Study of Obstacles Extraction on the Road for the Stability of Self-driving Vehicles)

  • 박창민
    • Journal of Platform Technology
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    • 제9권2호
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    • pp.46-54
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    • 2021
  • 최근, 차량의 자율주행에 대한 기술이 개발되면서 안정성은 매우 흥미로운 요소로 관심이 증대되고 있다. 그리고 자율주행에 대하여 1980년대 중반부터 전세계의 많은 대학, 연구 센터, 자동차 회사, 그리고 다른 산업의 회사들에 의해 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 자율주행 차량의 안전성을 위한 도로의 위협적인 장애물을 자동 추출하는 방안에 대한 기초 연구를 제안한다. 자동차 도로 위에는 다양한 장애물들이 존재하지만, 본 연구에서는 위협적인 장애물은 도로의 중앙에 위치하며 비교적 큰 개체로 정의한다. 먼저, 입력 영상에 대하여 해상도를 달리하여 분할하고 분할된 영역들은 내부 영역과 외부 영역으로 분류한다. 외부 영역은 영상의 경계에 인접하고 내부 영역은 그렇지 않다. 또한, 저해상도 영상에 인접한 영역이 동일한 영역에 포함되면 각 영역은 인접 영역과 병합된다. 그리고 주요한 객체 영역과 주요한 배경 영역은 각각 내부 영역과 외부 영역에서 선택된다. 따라서, 주요한 객체 영역은 면적과 크기 정보를 활용하여 장애물을 대표하는 영역으로 추출된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 자동차 자율주행 안전성을 높여 사고와 사상자를 줄일 수 있는 기초연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

내용 기반 검색을 위한 뉴스 비디오 키 프레임의 특징 정보 추출 (Extraction of Features in key frames of News Video for Content-based Retrieval)

  • 정영은;이동섭;전근환;이양원
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권9호
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    • pp.2294-2301
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    • 1998
  • 본 논문은 방송사별 각 장면의 중요한 내용의 성격을 갖고 있는 특징을 방송사별 뉴스 비디오에서 추출하기 위한 것이다. 추출하고자 하는 특징의 요소는 방송사 구별을 위한 방송사 아이콘과 각 장면의 대표적 성격을 갖고 있는 아이콘, 각 장면내의 주요 내용을 대표하는 정보인 자막의 문장 추출이다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 비디오 프레임으로 입력되는 영상을 YIQ칼라 공간으로 전환한 뒤 히스토그램 평활화 방법을 이용하여 입력 영상의 영역 구분을 명확하게 한 후에, 영상의 에지를 추출하고 수직과 수평선에 기반한 에지 히스토그램의 비교에 의하여 원하는 특징을 추출하는 것이다. 또한 히스토그램 차이값에 의해서 선택된 키 프레임들 중에서 뉴스 아이콘을 추출하고 아이콘에 의하여 각 장면을 분할 할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램이나 웨이블릿, 또는 객체의 움직임에 기반한 복잡한 방법대신 에지 히스토그램 비교 방법을 사용하여, 알고리즘을 간소화함으로써 계산 시간을 단축하였으며 특징 추출에도 좋은 결과를 나타냈다.

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Squall: 실시간 이벤트와 마이크로-배치의 동시 처리 지원을 위한 TMO 모델 기반의 실시간 빅데이터 처리 프레임워크 (Squall: A Real-time Big Data Processing Framework based on TMO Model for Real-time Events and Micro-batch Processing)

  • 손재기;김정국
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권1호
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    • pp.84-94
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    • 2017
  • 최근 다양하고 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 빅데이터의 특성인 5V(Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value) 중에서도 속도(Velocity)의 중요성이 강조되면서 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 기술인 실시간 스트림 처리(Real-time Stream processing)를 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실시간 빅데이터 처리를 위해 대표적인 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 개념을 도입한 Squall 프레임워크를 제시하고, 단일 노드에서 동작하는 Squall 프레임워크와 그 동작들에 대해 기술한다. TMO는 작업을 수행할 때, 특정 조건에 대해 실시간으로 처리하는 비주기적인 처리방법과 일정 시간 간격동안 주기적인 처리를 지원하는 객체 모델이다. 따라서 Squall 프레임워크는 실시간 빅데이터의 실시간 이벤트 스트림 및 마이크로-배치 처리를 동시에 지원하고, 기존 아파치 스톰과 스파크 스트리밍 대비 상대적으로 우수한 성능을 제공한다. 하지만 Squall은 대부분의 프레임워크에서 제공되는 다중 노드에서의 실시간 분산처리를 위한 추가적인 개발이 필요하다. 결론적으로, TMO 모델의 장점은 실시간 빅데이터 처리시 기존 아파치의 스톰이나 스파크 스트리밍의 단점들을 극복할 수 있다. 이러한 TMO 모델은 실시간 빅데이터 처리에 있어 유용한 모델로서의 가능성을 가지고 있다.

수치지도의 도로명주소 체계 연계를 위한 매칭 및 속성 융합 방안 - 도로중심선 레이어를 중심으로 - (Matching and Attribute Conflating Method for Linking the Digital Map with the Road Name Address System - Focused on the Road Centerline Layer -)

  • 방윤식;가칠오;유기윤
    • 한국측량학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.379-388
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    • 2012
  • 2011년부터 본격적으로 도로명주소 체계가 시행 및 활용되고 있으나, 가장 대표적인 국가기본도인 수치지도는 현재 도로명주소 체계와 관련된 정보를 포함하지 않고 있는 관계로 도로명주소 체계하에서의 활용이 원활하게 이루어지기 어렵다. 본 논문에서는 수치지도 객체의 속성정보에 도로명주소 관련 정보를 추가하여 확장형 수치지도를 생성할 수 있는 방법론을 연구하였다. 먼저 도로명주소 지도의 도로구간 레이어와 수치지도 도로중심선 레이어와의 중첩 분석을 통하여 두 레이어의 객체간 매칭 관계를 도출였으며, 두 레이어의 속성항목 분석을 통하여 도로명주소 지도에서 수치지도로 추가할 속성항목을 추출하였다. 도출된 결과를 이용하여 도로명주소 지도의 도로명주소 관련 속성정보들을 수치지도 도로중심선 데이터로 전달하였다. 이러한 과정을 거쳐 속성 확장된 수치지도 도로중심선 레이어는 도로명주소 체계에 따른 도로명 정보를 속성으로 갖게 되며, 이에 따라 수치지도 활용시에 도로명주소 체계에 따른 위치참조가 가능하게 된다.

서비스 지향 컴퓨팅을 위한 GoF 디자인 패턴 적용 기법 (Methods to Apply GoF Design Patterns in Service-Oriented Computing)

  • 김문권;라현정;김수동
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제19D권2호
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    • pp.187-202
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    • 2012
  • 대표적인 재사용 패러다임 중 하나인 서비스 지향 컴퓨팅 (Service-Oriented Computing, SOC)는 독립적으로 실행가능하며 외부 인터페이스를 통해서만 접근 가능한 서비스를 재사용 단위로 사용한다. SOC는 서비스 지향 아키텍처 개념과 클라우드 컴퓨팅의 개념을 통칭하는 용어이다. 서비스는 서비스 제공자에게는 높은 재사용성으로 인해 수익을 내도록 하며, 서비스 소비자에게는 서비스를 재사용하여 보다 빠른 시간 내에 적은 노력으로 애플리케이션을 개발할 수 있는 경제성과 생산성을 제공한다. 디자인 패턴 (Design Patterns)는 객체 지향 소프트웨어 설계시에 자주 발생하는 문제들을 해결하기 위한 범용적이며 재사용 가능한 방법들이며, Open/Closed 원칙을 이용하여, 가변성 및 여러 설계 이슈를 보다 쉽게 처리할 수 있는 설계 구조를 제안한다. 그러나 객체지향 패러다임의 객체와 SOC의 서비스는 구별되는 차이점을 가지고 있어, 기존의 디자인 패턴을 그대로 SOC에 적용하는 것은 어렵다. 서비스 제공자의 입장에서는 서비스 소비자마다의 가변적인 기능을 허용하며, 서비스의 고유 특징을 반영하는 서비스를 설계하고, 서비스 소비자 입장에서는 서비스가 제공하는 기능을 목적에 변경하여 빠른 시간 내에 목표 애플리케이션을 개발하도록 디자인 패턴이 SOC에 맞게 특화되어야 한다. 그러므로 본 논문에서는 서비스 제공자가 재사용성을 비롯한 서비스 고유의 특징을 반영하도록 서비스를 설계하고, 서비스 소비자는 제공되는 서비스를 목적에 맞게 특화하여 목표 애플리케이션을 개발하기 위해, SOC의 특성을 고려하여 특화된 디자인 패턴을 제안한다.

객체지향적 작물 모델을 활용한 간작조건에서의 작물 생육 모의 (Simulation of crop growth under an intercropping condition using an object oriented crop model)

  • 김광수;유병현;현신우;서범석;반호영;박진유;이변우
    • 한국농림기상학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.214-227
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    • 2018
  • 농업생태계의 복잡한 상호작용을 고려하여 작물생육을 모의하기 위해 객체지향형 작물모델을 개발하였다. 대기, 작물, 토양 및 재배관리를 대표하는 Atmosphere 클래스, Plant 클래스, Soil 클래스, Grower 클래스가 설계되었다. 또한, 이들 클래스들이 구현된 객체들을 하나의 시스템으로 연계하여 통합시스템을 구축하였다. 사례연구로써, 농촌진흥청 본원의 전작시험 포장에서 1985년부터 1986년까지 수행된 실험에서 얻어진 옥수수와 콩의 수량 관측자료와 통합시스템으로 모의된 결과값을 비교하였다. 단작과 간작조건에서 통합시스템으로 예측된 옥수수의 수량은 4% 이내의 낮은 오차율로 모의되었다. 이삭중을 제외한 지상부 건물중의 경우, 옥수수와 콩의 관측값보다 과소추정되는 경향이 있었다. 예를 들어, 옥수수의 경우 잎과 줄기의 생체중 모의값은 관측값에 비해 약 31% 적게 추정되었다. 옥수수가 수확된 시점에서 같이 수확이 된 콩의 경우, 옥수수 보다는 비교적 작은 과소추정 오차를 가졌다. 비록 간단한 형태의 모델들로 구성되었으나, 이러한 모델을 활용하여 복잡한 상호작용을 모의할 수 있는 통합시스템이 개발될 수 있다는 것을 보여주었다. 추후 연구에서, 보다 상세한 작물 생육 모의를 위해 기존의 과정중심의 작물 모델을 역설계하여 통합시스템을 구축하는 연구가 진행되어야 할 것으로 사료되었다.

서비스 기반 안드로이드 어플리케이션의 설계 및 구현 프로세스 (A Process to Design and Implement Service-based Android Applications)

  • 이호중;라현정;금창섭;김수동
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제18D권4호
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    • pp.245-260
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    • 2011
  • 인터넷의 빠른 보급과 함께 발전한 모바일 디바이스는 유연한 이동성과 함께 언제 어디서나 네트워크에 연결되는 특성을 가지고 있고, 어플리케이션들을 실행할 수 있다. 그러나, 모바일 디바이스의 특성인 자원 제약성에 영향을 받기 때문에 복잡한 기능을 하는 어플리케이션을 실행시킬 수가 없다. 그러므로, 일부 기능을 외부에 위치하거나 외부 서비스를 이용하는 접근 방법에 대해 연구가 진행되고 있다. 안드로이드는 대표적인 모바일 플랫폼 중 하나로, 제한된 자원을 가지는 모바일 디바이스 상에서 여러 모바일 어플리케이션들을 실행시킬 수 있도록 설계되었다. 서비스 개념과 안드로이드 플랫폼을 이용한 서비스 기반 안드로이드 어플리케이션은 어플리케이션 기능이 분산되었다는 점과 안드로이드에 특화된 컴포넌트를 포함하고 있다는 점에서 전형적인 소프트웨어와 차이점을 가지고 있다. 그러므로, 일반적으로 널리 적용된 객체지향 분석 및 설계 기법은 서비스 기반의 안드로이드 모바일 어플리케이션 개발에는 그대로 적용되기가 어렵다. 본 논문은 기존 개발 프로세스를 확장하여 서비스 기반 안드로이드 어플리케이션의 개발 프로세스를 제안한다. 우선 서비스 기반 안드로이드 어플리케이션을 개발함에 있어서 발생되는 설계 이슈를 도출한다. 그리고, 각 도출된 이슈를 해결하기 위하여 기존의 객체지향 개발 프로세스를 확장한다. 확장된 프로세스는 이슈를 구체적으로 해결하기 위한 상세 지침과 설계 결과 양식을 포함한다. 마지막으로, 사례연구를 통해 확장된 프로세스의 적용 결과를 보여준다. 본 논문에서 제안된 설계 프로세스는 서비스 기반 안드로이드 어플리케이션 개발을 보다 체계적이고 효과적으로 수행하는데 기본적인 방법론 지침으로 활용될 수 있다.