Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1992.04b
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pp.503-511
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1992
현존하는 대부분의 메타 시스템들은 개체-관계 모형을 기반으로 한 메타모형을 갖는다. 그러나 개체-관계 모형을 기반으로 하는 메타모형은 정보시스템 개발환경에 대한 정보를 충분히 표현하기에 부족하며 유추능력에 있어서도 한계성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하기 위해 확장된 메타모형이 제시되었다. 새로운 메타모형에서는 정보를 충분히 반영하기 위하여 객체지향적 데이타모형을 기반으로 하며 유추능력을 향상시키기 위하여 논리를 도입하였다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.1
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pp.152-161
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2017
Making precise 3D maps using Mobile Mapping System (MMS) sensors are essential for the development of self-driving cars. This paper conducts research on the extraction of 3D objects around the roads using the point cloud acquired by the MMS Light Detection and Ranging (LiDAR) sensor through the following steps. First, the digital surface model (DSM) is generated using MMS LiDAR data, and then the slope map is generated from the DSM. Next, the 3D objects around the roads are identified using the slope information. Finally, 97% of the 3D objects around the roads are extracted using the morphological filtering technique. This research contributes a plan for the application of automated driving technology by extracting the 3D objects around the roads using spatial information data acquired by the MMS sensor.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.6
no.4
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pp.115-123
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2003
It's difficult to find efforts for individualization other than suggesting simple, branching level learning materials among the developed courseware. The reason is primarily attributed to the facts that the courseware itself is not flexible, a fixed structure which is not reusable, and numerous costs and time should be consumed to develop one. In the same context of the appearance of the object-oriented concept in the method of software development, the concept of 'learning object' has appeared in the development of courses and contents, paving the way toward the possibility of designing versatile courses through the learning object. In the learning object-based course design, however, it still has similar shape and structure to the existing courseware, and the effort to realize the individualized learning by utilizing the learning object is not sufficient, as well. In this study, I suggest a outlined learning object model which can support the individualized learning by expanding the existing learning object, and based on th is model. design a instructional model that can show an individualized learning path, based on the ADDIE model.
With the availability of multi-scale hydrologic data in public domain depending on DEM size, there is a need for a modeling framework that is capable of using these data to simulate hydrologic processes at multiple scales for different topographic and climate conditions for distributed hydrologic model. To address this need, an object-oriented approach, called Geographic and Hydrologic Information System Modeling Objects (GHISMO), is developed. Main hydrologic approaches in GHISMO are storage-release for direct runoff and SCS curve number method for infiltration part. This paper presents conceptual and structural framework of storage-release concept including its application to two watersheds will be presented.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1992.04b
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pp.512-519
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1992
요즘 의사결정지원체제에서 모형화지원에 관한 연구가 활발해지고 있다.모형화지원에 있어서 데이타베이스는 모형화를 위한 기본자료의 저장소의 역할만을 할 뿐 아니라 모형화를 위한 지식이 내재되어있다. 특히 지식베이스가 구축되지 못한 환경에서 모형화를 할 때에는 데이타베이스에 있는 지식을 활용하는 것이 유용하다. 따라서 이 논문에서는 데이타베이스의 내재된 지식으로부터 수리모형을 유도해내는 과정을 객체지향적 데이타베이스를 예로 하여 보이고자 한다. 이의 해결을 위해 General Intelligence와 Fit이론을 사용하였다.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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1997.10a
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pp.445-449
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1997
구조 지향적인 개발방법론(Structured Methods)에서 객체 지향적인 개발방법론 (Object Orientation)으로 개발 방법의 변경은 시스템 개발 과정의 패러다임 쉬프트 (Paradigm Shift)라고 불린다. 본 연구는 이러한 시스템 개발 도구의 변경에서 나타나는 개 발자들의 혼동을 구조 지향적 개발방법론의 객체 지향적 개발방법론에 대한 지식간섭 (Knowledge Interference)의 현상으로 간주한다. 개인의 특성에, 예를 들면 지식간섭에 영 향을 미치는 구조 지향적 개발방법론의 사용 경험과 신기술에 대한 개방성, 맞는 훈련방법 이나 정보원이 존재하는지를 규명하는 연구모형을 제시한다.
Software changes for various kinds of reasons and they increase maintenance cost. Software metrics, as quantitative values about attributes of software, have been adopted for predicting maintenance cost and fault-proneness. This paper proposes relationship between some typical object-oriented metrics and software changes in industrial settings. We used seven metrics which are concerned with size, complexity coupling, inheritance and polymorphism, and collected data about the number of changes during the development of an Information system on .NET platform. Based on them, this paper proposes a model for predicting the number of changes from the object-oriented metrics using multiple regression analysis technique.
Latent Class model has been considered recently by many researchers and practitioners as a tool for identifying heterogeneous segments or groups in a population, and grouping objects into the segments. In this paper we consider data on prostate cancer patients from Korean National Cancer Institute and propose a method for grouping prostate cancer patients by using latent class Poisson model. A Bayesian approach equipped with a Markov chain Monte Carlo method is used to overcome the limit of classical likelihood approaches. Advantages of the proposed Bayesian method are easy estimation of parameters with their standard errors, segmentation of objects into groups, and provision of uncertainty measures for the segmentation. In addition, we provide a method to determine an appropriate number of segments for the given data so that the method automatically chooses the number of segments and partitions objects into heterogeneous segments.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.21
no.5
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pp.397-408
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2021
The construction industry has the highest occupational accidents/injuries and has experienced the most fatalities among entire industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. A long-time monitoring surveillance system causes high physical fatigue and has limitations in grasping all accidents in real-time. Therefore, this study aims to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the Microsoft common objects in context and the multiple object tracking challenge metrics. These results prove that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.
To support an efficient management of software verification and validation activities, much research has been conducted to predict defects in early phase. And defect prediction models have been proposed to predict defects. But the generality of the models has not been experimentally studied for other software system. In other words, most of prediction models were applied only to the same system that had been used to build the prediction models themselves. Therefore, we performed an experiment to explore generality of major prediction models. In the experiment, we applied three defects prediction models to three different systems. As a result, we cannot find their generality of defect prediction capability. The cause is analyzed to result from a different metric distribution between the systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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