• Title/Summary/Keyword: 변화 객체

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ASADAL/OBJ Hybrid: An Object-Oriented Framework for Modeling and Validating Hybrid Systems (ASADAL/OBJ Hybrid: 고신뢰성 하이브리드 시스템 모델링을 위한 객체지향 프레임워크)

  • Shin Seungyeob;Kim Moonzoo;Kang Kyo C.
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.337-339
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    • 2005
  • 하이브리드 시스템이란 연속적인 변화와 이산적인 변화가 함께 존재하는 시스템으로 많은 임베디드 시스템이 하이브리드 시스템으로 모델링 된다. 이러한 하이브리드 시스템을 모델링하고 타당성을 검사(validation) 할 수 있는 도구의 제안은 시스템 개발자들에게 하이브리드 시스템의 복잡한 변화로 인한 시스템의 복잡성을 간소화 시킬 수 있는 방법을 제공하고, 고품질의 제어 소프트웨어를 개발할 수 있도록 해준다. 본 논문에서 소개하는 ASADAL/OBJ Hybrid는 고신뢰성 하이브리드 시스템 모델링을 위한 도구로써 객체지향 모델링에 따라 여러 하이브리드 시스템을 객체로 모델링하며, 이들 간의 통신은 이벤트와 데이터 전송으로 이루어지도록 한다. 환경 객체의 경우 3D 형태 정보를 가지고 있어서 3D 시뮬레이션을 통해 시스템의 변화 양상을 개발자에게 직관적으로 제공하도록 하고 있다.

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A Study on Access Control Mechanism for Secure Downgrading of Objects in the MLS System (MLS에서 객체의 안전한 보안등급의 하강을 위한 접근통제메커니즘에 관한 연구)

  • Park, Chun-Goo;Shin, Wook;Kang, Jung-Min;Lee, Dong-Ik
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.790-792
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    • 2001
  • MLS 보안 시스템은 가용성측면에서 주체 및 객체의 보안등급의 변화를 고려하여야 한다. 하지만 보안등급의 변화에 관련된 모든 요구사항은 해결하기 어렵고, 보안규칙과 보안요구사항의 구현기능을 갖는 기존의 접근통제메커니즘 또한 이러한 보안등급의 변화에 관련된 요구사창을 해결할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 MLS 정책기반 안전한 운영체제에서 발생할 수 있는 보안등급의 변화에 관련된 요구사항 중 특히 시스템의 환경에 의해 주체의 보안등급이 하강 되었을 때 해당 주체가 생성했던 객체들 중 비밀성이 저해되지 않는 범위 내에서 객체의 보안등급의 안전한 하강과 관련된 보안요구사항을 해결할 수 있는 접근통제 메

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Implementation of Distributed Active Object System(DAOS) (분산 능동 객체 시스템(DAOS)의 구현)

  • 이미은;유은자;양유진;음두헌
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.472-474
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    • 1999
  • 기존 객체지향 기술의 객체는 상태(data) 정보와 행위(behavior) 정보를 캡슐화하여 실세계의 객체를 표현하지만, 메시지가 전달되어야만 반응하는 수동 객체(passive object)이다. 본 논문에서 소개하는 분산 능동 객체 시스템(Distributed Active Object System: DAOS) 방식은 CORBA 기반의 분산 환경에서, 객체의 상태 정보와 행위 정보 뿐 아니라 객체 자신의 제어(control) 부분까지 캡슐화한 능동 객체(active object)를 지원하여 실객체를 더욱 자연스럽게 표현할 수 있다. 여기서, 자신의 제어란 자신의 상태뿐 아니라 인터페이스 변수(interface variable)로 연결된 타 객체의 상태까지 모니터링하고 그 상태 변화에 따라 스스로 행위를 수행하는 것을 말한다. 따라서 DAOS 방식은 프로그램의 메인에서 메시지 전달을 통한 각 분산 객체들의 제어를 기술하지 않고, DAOSMain 클래스에서 인터페이스 변수들을 사용하여 객체들을 구성적으로 조립하여 시스템을 구축한다. 즉, DAOS 방식은 객체 조립성을 지원하여 분산 소프트웨어의 생산성을 향상시키고, 제어까지 캡슐화된 능동 객체를 지원하여 분산 소프트웨어의 생산성을 향상시키고, 제어까지 캡슐화된 능동 객체를 지원하여 컴포넌트의 재사용성을 개선한다.

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객체지향성 도면정보 관리시스템 구현에 관한 연구

  • 권영직;김영순
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 1998.03a
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    • pp.207-211
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    • 1998
  • 오늘날 많은 양의 소프트웨어 제품을 우수한 품질을 가지도록 개발하고, 유지보수를 용이하게 할 수 있는 개발 방법론이 필요하게 되었는데, 이에 대표적인 방법이 객체지향 개발 방법론이다. 그러나 기존의 연구결과에 의하면 객체지향 분석 및 설계방법이 대부분 구조적 분석과 정보모델에 기반을 두고, 객체지향 프로그래밍 언어의 구문에 따라 분석 및 설계모델을 사용함으로써 개발 단계별 절차와 명세서등이 일치하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 객체지향 개발 방법론중 Rumbaugh의 OMT 기법을 이용하여 사용자의 요구를 정확히 반영하고 시스템의 기능적 요구와 비기능적 요구를 체계적으로분석할 수 있도록 분석, 설계, 구현단계를 세분화하여 효과적인 소프트웨어 개발 전 단계를 지원할 수 있다. 그리고 객체지향 분석 및 설계에 대한 단계별 명세서 작성을 제시하고 명세서의 내용구현결과의 일치성을 도모하여, 도면정보 관리 시스템의 구현후 결함의 제거와 다른 속성의 향상 또는 환경의 변화에 따른 사용자요구사항의 변화등 향후 유지보수를 위한 사용자 중심의 시스템을 구축하고자한다.

RGB-D Image Feature Point Extraction and Description Method for 3D Object Recognition (3차원 객체 인식을 위한 RGB-D 영상 특징점 추출 및 특징 기술자 생성 방법)

  • Park, Noh-Young;Jang, Young-Kyoon;Woo, Woon-Tack
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06c
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    • pp.448-450
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    • 2012
  • 본 논문에서는 Kinect 방식의 RGB-D 영상센서를 사용하여, 깊이(Depth) 영상으로부터 3차원 객체의 기하정보를 표현하는 표면 정규 벡터(Surface Normal Vector)를 추출하고, 그 결과를 영상화하는 방법을 제안하며, 제안된 방법으로 생성된 영상으로부터 깊이 영상의 특징점 및 특징 기술자를 추출하여 3차원 객체 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 생성된 RGB-D 특징 기술자들을 객체 단위로 구분 가능한 코드북(CodeBook) 학습을 통한 인식방법을 제안하여 객체의 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 RGB-D 기반의 특징 추출 및 학습 방법은 텍스쳐 유무, 카메라 회전 및 이동 변화 등의 환경변화에 강건함을 실험적으로 증명하였으며, 이 방법은 Kinect 방식의 RGB-D 영상을 사용하는 3차원 객체/공간 인식 및 추적, 혹은 이를 응용하는 증강현실 시스템에 적용하여 사용될 수 있다.

Real-time Position Tracking of Virtual Object using Artificial Landmark (인위적인 랜드마크를 이용한 실시간 가상객체 위치변화 추적)

  • Chung, Hae-Ra;Choi, Yoo-Joo;Kim, Myoung-Hee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.04a
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    • pp.135-138
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    • 2001
  • 증강현실 시스템을 구축하는데 있어 실시간 가상객체 위치 추적은 실세계와 가상객체를 정확하고 깊이감 있게 정합하고, 실세계 움직임에 따른 가상객체 위치변화 추적에 중요하다. 따라서 실시간 카메라 입력영상으로부터 가상객체의 위치를 추적하는데 있어 정확성과 함께 빠른 수행시간이 요구된다. 본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display)장비에 장착된 두 개의 카메라로부터 관찰자의 시점 이동에 따른 가상객체 정합위치 정보를 입력받아 그 위치를 정확하게 인식하고 빠르게 추적하기 위하여 인위적인 랜드마크 형태를 정의하였으며, 실시간 입력영상으로부터 랜드마크 중심점 위치를 실시간으로 추적하기 위해 일정시간 간격마다 입력받은 첫 영상으로부터 얻은 랜드마크 영역 정보를 이용하여 중심점의 위치를 추적함으로써 수행시간을 줄이고자 하였다.

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Feature Extraction in 3-Dimensional Object with Closed-surface using Fourier Transform (Fourier Transform을 이용한 3차원 폐곡면 객체의 특징 벡터 추출)

  • 이준복;김문화;장동식
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.4 no.3
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    • pp.21-26
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    • 2003
  • A new method to realize 3-dimensional object pattern recognition system using Fourier-based feature extractor has been proposed. The procedure to obtain the invariant feature vector is as follows ; A closed surface is generated by tracing the surface of object using the 3-dimensional polar coordinate. The centroidal distances between object's geometrical center and each closed surface points are calculated. The distance vector is translation invariant. The distance vector is normalized, so the result is scale invariant. The Fourier spectrum of each normalized distance vector is calculated, and the spectrum is rotation invariant. The Fourier-based feature generating from above procedure completely eliminates the effect of variations in translation, scale, and rotation of 3-dimensional object with closed-surface. The experimental results show that the proposed method has a high accuracy.

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Spatio-Temporal Index Structure for Trajectory Queries of Moving Objects in Video (비디오에서 이동 객체의 궤적 검색을 위한 시공간 색인구조)

  • Lee, Nak-Gyu;Bok, Kyoung-Soo;Yoo, Jae-Soo;Cho, Ki-Hyung
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.11D no.1
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    • pp.69-82
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    • 2004
  • A moving object has a special feature that it's spatial location, shape and size are changed as time goes. These changes of the object accompany the continuous movement that is called the trajectory. In this paper, we propose an index structure that users can retrieve the trajectory of a moving object with the access of a page. We also propose the multi-complex query that is a new query type for trajectory retrieval. In order to prove the excellence of our method, we compare and analyze the performance for query time and storage space through experiments in various environments. It is shown that our method outperforms the existing index structures when processing spatio-temporal trajectory queries on moving objects.

Transparent Schema Evolution using Object-Oriented View Technology (객체지향 뷰 기술을 이용한 투명한 스키마 진화)

  • Na, Yeong-Guk
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.28 no.1
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    • pp.1-14
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    • 2001
  • 중대한 산업용 소프트웨어가 동작하는 공유된 객체지향 데이터베이스를 안전하게 변경하기 위해서는, 그 공유 데이터베이스를 변경할 동안 데이터베이스 위에서 작동하는 기존의 응용 프로그램이 지속적으로 작동되어야 한다. 데이터베이스 변경을 필요로 하는 새로운 요구사항은 새 응용 프로그램의 추가, 기존 응용 프로그램의 기능 확장, 초기 디자인 에러 수정 등으로 인하여 발생할 수 있다. 우리는 한 사람의 사용자가 다른 사용자에게 악영향을 주지 않고 데이터베이스 스키마를 변경할 수 있게 하여 이 문제를 해결하는 투명한 스키마 진화(TSE: Transparent Schema Evolution) 방법론을 소개한다. 이 방법론은 기존의 스키마를 직접 변경하는 대신 스키마 변경 연산의 의미를 반영하는 데이터베이스 큐를 공유 객체지향 데이터베이스 상에 생성하여 투명한 진화를 달성한다. 데이터베이스의 용량을 증가시키지 못하는 뷰 메카니즘의 한계를 극복하기 위하여 이 방법론은 데이터베이스 용량 증가 연산에 대하여 다음의 새 단계로 정렬된다. (1) 기저의 베이스 스키마는 데이터베이스 용량 증가를 위해 물리적으로 변호한다. (2) 데이터베이스 변경의 의미를 달성하는 목표 뷰가 위의 변화된 베이스 스키마로부터 생성된다. (3) 변화 이전의 베이스 스키마는 데이터베이스 뷰로서 재 구축된다. 이로써 기존의 다른 사용자가 정의한 데이터 인터페이스가 보존된다. 우리는 객체-지향 뷰 기술을 이용하여 스키마 변화 연산을 구현함으로써 TSE 방법론의 구현가능성(feasibility)을 확인하였다. 표준적인 객체-지향 뷰 모델이 정의되고 상용 객체-지향 데이터베이스인 잼스톤(Gemstone) 위에 구현되었다. 그 뷰 모델은 갱신 의미(semantic) 정의를 그 뷰가 베이스 스키마의 갱신 의미를 보존하도록 정의하였다. 그러한 뷰는 사용자가 그들이 실제로는 베이스 스키마가 아니라 뷰에서 작업하고 있다는 사실을 모르게 하기 위하여 TSE에서 필요하다.

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Object Tracking Algorithm with Color Information of an Initial Object and the Difference Image (객체의 색상 정보와 차영상을 이용한 동영상 내 객체 추적 기법)

  • Ko, Min-Su;Yoo, Jisang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.180-183
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    • 2010
  • 본 논문에서는 객체의 색상 정보와 차영상을 이용한 동영상 내 객체 추적 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 연속적은 프레임 간에 객체의 색상 정보의 변화가 크지 않다는 것을 가정하여 비슷한 색상 정보를 찾아 현재 프레임의 객체 영역을 얻는다. 입력한 이전 프레임의 초기 객체 정보를 사용하여 객체와 배경의 색상 히스토그램을 구한다. 또한 현재 프레임과 이전프레임의 차영상을 생성한다. 마지막으로 객체와 배경의 색상 히스토그램과 차영상을 사용하여 현재 프레임의 각 화소를 객체 또는 배경 영역으로 구분하여 현재프레임의 객체 영역을 얻는다. 생성된 현재 프레임의 객체 정보는 다음 프레임의 객체 추적에서 다시 사용한다.

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