UML class diagrams are used to visualize the static aspects of a software system and are involved from analysis and design to documentation and testing. Software modeling using class diagrams is essential for software development, but it may be not an easy activity for inexperienced modelers. The modeling productivity could be improved with a dataset of class diagrams which are classified by domain categories. To this end, this paper provides a classification method for a dataset of class diagram images. First, real class diagrams are selected from collected images. Then, class names are extracted from the real class diagram images and the class diagram images are classified according to domain categories. The proposed classification model has achieved 100.00%, 95.59%, 97.74%, and 97.77% in precision, recall, F1-score, and accuracy, respectively. The accuracy scores for the domain categorization are distributed between 81.1% and 95.2%. Although the number of class diagram images in the experiment is not large enough, the experimental results indicate that it is worth considering the proposed approach to class diagram image classification.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.658-660
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2001
본 논문에서는 Physical Model을 이용해 단소의 음을 합성해 내는 방법에 대해서 연구하였다. 이러한 모델을 이용한다면 별도의 음원 데이터를 사용하지 않고도 일반적으로 사용되고 있는 Table-lookup방식보다 더 효율적으로 악기 음을 합성 할 수가 있다. 먼저 파동방정식을 이용하여 단소내부 공기의 움직임을 나타내고 Physical Model을 제시하였다. Physical Model을 구현하기 위해서 두 개의 delay line이 사용되었으며, 그 양쪽 끝에는 각각 파동의 reflectance를 모델링 하기 위해 Reflectance filter가, 입력 신호를 모델링 하기 위한 input function이 사용되었다. 합성된 음을 평가 하기 위하여 실제 녹음된 음과 주파수 및 시간 도메인 상에서의 비교가 이루어 졌고 실제 악기와 유사한 음을 합성해 내었음을 확인 할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.412-414
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2005
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 사용자가 존재하는 장소와 그곳의 환경에 따른 맞춤 서비스의 제공이 요구된다. 이러한 맞춤 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 주변 환경을 인지 및 판단하여 서비스를 제공하는 소프트웨어가 필요하다. 소프트웨어가 환경을 인지하여 처리하려면 환경은 소프트웨어가 이해할 수 있도록 모델링 되고 언어로 표현되어야 한다. 기존의 Context 모델링 방법은 특정 상황에 초점이 맞추어져있어 다른 상황에의 적용이 쉽지 않다. 본 논문에서는 다양한 도메인에 적용 가능한 다단계 상황 모델링 방법, 이를 ontology언어 OWL을 사용하여 나타내는 방법, 이것을 적용하기 위한 적응형 소프트웨어 개발 framework를 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.638-640
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1999
객체지향 방법의 초기 단계인 객체지향 분석은, 문제 기술서에서 사용자 요구 사항을 실 세계의 개념과 도메인 지식을 통하여 객체 관점에서 모델링하고, 객체 지향 요구 명세를 생성하는 절차이다. 기존에 제안된 객체 모델링 방법론에서 분석 단계의 정적 모델링은 시멘틱 모델 등의 풍부한 시멘틱을 제공하여 모델과 모델링의 많은 부분들을 정형화할 수 있었다. 그러나 대부분의 방법론들의 분석과정은 동적 모델의 정형화가 미흡하다. 본 논문에서는 시스템의 정적인 구조를 검증할 수 있는 정보 트리 모델에 동적인 행위 정보를 포함하도록 확장하고, 검증 절차를 제시함으로써 시스템의 동적 행위를 검증할 수 있게 하였다. 또한, 객체 지향 요구 명세의 동적인 행위에 대한 검증은 확장 정보트리를 사용하여 use case와 시나리오를 추적하면서 검증한다.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2017.04a
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pp.166-166
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2017
모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.
Service-Oriented Architecture is a style of information systems that enables the creation of applications that are built by combining loosely coupled and interoperable services. A service is an implementation of business functionality with proper granularity and invoked with well-defined interface. In service modeling, when the granularity of a service is finer, the reusability and flexibility of the service is lower. For solving this problem concerns with the service granularity, it is critical to identify and define coarse-grained services from the domain analysis model. In this paper, we define the process to identify services from the Use Case model elicited from domain analysis. A task tree is derived from Use Cases and their descriptions, and Use Cases are reconstructed by the composition and decomposition of the task tree. Reconstructed Use Cases are defined and specified as services. Because our method is based on the widely used UML Use Case models, it can be helpful to minimize time and cost for developing services in various platforms and domains.
It is very important to understand system behaviors in collective pattern for each knowledge domain. However, there are structural limitations to represent collective behaviors because of the size of system components and the complexity of their interactions, causing the state explosion problem. Further composition with other systems is mostly impractical because of exponential growth of their size and complexity. This paper presents a practical method to model the collective behaviors, based on a new concept of domain engineering: behavior ontology. Firstly, the ontology defines each collective behavior of a system from active ontology. Secondly, the behaviors are formed in a quantifiably abstract lattice, called common regular expression. Thirdly, a lattice can be composed with other lattices based on quantifiably common elements. The method can be one of the most innovative approaches in representing system behaviors in collective pattern, as well as in minimization of system states to reduce system complexity. For implementation, a prototype tool, called PRISM, has been developed on ADOxx Meta-Modelling Platform.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.04a
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pp.189-192
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2005
공학시스템의 설계 문제는 시스템 구성이 복잡하고, 구조적으로 열려있으며, 전기, 기계, 유압, 열등의 서로 다른 에너지 도메인 구성 요소를 포함한다. 최적의 설계를 위해서는 각 도메인에 대한 통합된 설계 방법과 자동적이고 구조적으로 열린 공간에 대한 효율적인 탐색방법이 요구된다. 본 논문은 도메인에 독립적이며 모델링과 해석에 장점을 가진 본드 그래프 (bond graph)와 대규모 공간 해의 탐색에 접합한 진화 알고리즘의 일종인 유전자 프로그래밍(Genetic Programming)을 결합하여 멀티 도메인 동적시스템에 대한 디자인 해를 자동적으로 생성해주는 설계 방법을 제시하고, 제안된 설계방법의 효용성을 입증하기 위해서 이를 아나로그 필터 설계에 문제에 적용하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.199-202
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2004
레거시 시스템을 위한 기존의 도메인 분석의 문제점을 해결하기 위하여 동적인 모델링인 확장된 워크플로우 메커니즘을 기반으로 하는 도메인 분석 방법을 제안하고자 한다. 이 도메인 분석을 통해 공통/비공통의 프로세스 컴포넌트 식별 및 공통 프로세스 컴포넌트들의 클러스터를 추출하고 마지막 단계에서 UML 기법으로 컴포넌트 내의 객체를 추출할 수 있다. 또한 제안한 컴포넌트 가중치 측정 매트릭스에 적용해 사용 빈도수가 많거나 중요한 컴포넌트 및 컴포넌트 클러스터를 찾는 방법을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.313-315
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2004
UML은 범용의 목적으로 설계된 모델링 언어이지만 않은 도메인 영역에서 사용되고 있다. 그것은 UML을 각 도메인의 특성에 맞게 확장할 수 있는 프로파일이라는 메커니즘을 자체적으로 보유하고 있기 때문이다. UML 표준 명세에 기술되어 있는 확장 메커니즘과 프로파일은 그 자체로 매우 잘 설계된 모델이나 그대로 설계 도구에 도입하기에는 부적합한 면이 않다. 본 논문에서는 UML 기반의 설계 도구에서 프로파일을 수용할 수 있도록 확장 메커니즘 모델을 개선하고 프로파일을 정의할 수 있는 정형적인 방법들을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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