본 연구는 객체 재사용과 재공학을 위해 레거시 시스템의 인터페이스 정보로부터 의미 있는 정보를 추출하고 새로운 시스템에 통합될 수 있도록 하기 위한 기존 레거시 시스템의 인터페이스에 기반 한 객체추출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 객체추출 기법은 인터페이스 사용 사례 분석 단계, 인터페이스 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등 4단계로 구성되어 있다. 인터페이스 사용 사례 분석 단계는 인터페이스 구조 그리고 레거시 시스템과 사용자간의 상호작용 등의 정보를 획득하는 단계이다. 인터페이스 객체분할 단계는 인터페이스 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계이며, 객체구조 모델링 단계는 인터페이스 객체들 간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링하는 단계이다. 마지막으로 객체 모델 통합 단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모델을 유도하는 단계다. 객체추출 기법에 의해 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 레거시 시스템 이해와 레거시 시스템의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 좀 더 용이한 효율성을 제공한다.
고속 네트워크의 보급과 LCD/LED TV 보급의 증대, 디스플레이장치의 대형화와 고해상도화로 인하여 정보전달전송매체(DID 또는 PID) 시장이 크게 성장하고 있고, 스마트 기기의 대중화와 정보전달전송매체 시장의 확대는 콘텐츠 서비스의 N-Screen화를 요구한다. 대학에서도 학교 및 학과의 홍보 및 정보 전달을 목적으로 다양한 형태의 DID를 설치, 운영 중에 있으나 아직은 미디어콘텐츠를 실행 시키는 수준에 머물러 있다. 이에 대학에서 스마트 폰과 인터넷이 통합된 양방향 N-Screen 통신이 가능한 차세대 전자게시판을 구현하고 평가한다. 본 게시판은 N-Screen을 지원하고, 게시물을 실시간으로 삽입, 삭제할 수 있고, 양방향 통신을 제공하여 효율성을 높였다.
최근 금융과 기술이 결합된 핀테크 기술이 각광받고 있고 모바일 기기에서 바이오 정보를 이용한 간편 결제를 이용하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기존의 지문, 홍채, 정맥 인식과 같은 생체인식 시스템과 달리 별도의 센서 추가 없이 스마트폰의 후면 카메라로 촬영된 엄지손가락 후면 영상을 이용한 새로운 비접촉식 바이오인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 엄지손가락의 길이, 너비, 주름 정보를 특징으로 사용한다. 이를 위해 가이드라인에 맞춘 엄지손가락 영상을 촬영하고, 조명 정규화, 피부색 영역 검출, 크기 정규화 및 정렬 과정을 거친 후 상관계수 계산을 통해 유사도를 측정한다. 인식 정확도 측정을 위해 동일인 매칭 및 타인 매칭을 진행하였으며, 오거부율이 1.55%일 때, 1.68%의 오수락율의 결과를 얻었다. 타인 매칭 결과에 대한 분포가 정규분포에 가깝게 나타나 보안성 측면에서 더욱 중요한 오수락율이 적다는 장점을 가진다. 오거부율이 15% 수준일 때 오수락율을 0%까지 낮출 수 있어 보안성을 우선시 하는 금융시장에서 본인 확인 목적의 바이오인식 방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지상 조건에서 우주비행체의 기동 및 자세제어 로직을 검증하기 위한 일반적인 방법으로는 우주비행체 설계단계에서 비행 소프트웨어를 이용한 시뮬레이션과 우주비행체 조립 후 시스템 수준에서의 통합 기능시험이 있다. 최근에는 소형화 및 정밀화된 부품들을 사용함으로써 지상에서도 시뮬레이터의 구동을 통해 우주비행체의 기동 및 자세제어 로직을 검증하는 연구가 활발하게 진행되는 추세다. 본 연구에서는 우주비행체 시뮬레이터의 개념설계 수행시 필요한 기초 데이터를 도출하기 위해 시뮬레이터용 냉가스 추진시스템에 대한 연구개발 동향 및 주요 성능 특성에 대해 조사하였다.
참조 표현이란 장면 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장들을 의미한다. 본 논문에서는 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 장면 영상 내 대상 물체의 영역을 찾아내기 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체뿐만 아니라 보조 물체, 그리고 대상 물체와 보조 물체 사이의 관계까지 풍부한 정보를 활용한다. 또한 제안 모델에서는 영상 내 각 후보 영역의 적합도 계산을 위해 물체 적합도와 관계 적합도를 참조 표현의 문장 구조에 따라 결합한다. 따라서, 본 모델은 크게 총 네 가지 서브 네트워크들로 구성된다: 언어 표현 네트워크(LRN), 물체 정합 네트워크(OMN), 관계 정합 네트워크(RMN), 그리고 가중 결합 네트워크(WCN). 본 논문에서는 세 가지 서로 다른 참조 표현 데이터집합들을 이용한 실험을 통해, 제안 모델이 현존 최고 수준의 참조 표현 이해 성능을 보인다는 것을 입증하였다.
국내 정보통신 기술의 위상이 추격형에서 선도형으로 변화함에 따라, 신기술과 신시장을 창조하기 위한 원천기술 및 지식재산권 확보가 무엇보다 중요하고, 동시에 상용화의 수준을 높이는 기술개발이 요구되고 있다. 따라서 과제 기획단계에서 창의적 현식적인 아이디어가 연구과제로 채택되어 성공적으로 수행될 수 있도록 과제의 가치 및 기능에 대한 공감대 형성을 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 요구사항 추출에 사용된 유스케이스 작성 방법들을 분석하여 창의적 혁신적 과제에 적용할 수 있는 유스케이스 작성 방안을 제시하고, 이를 LASA 디스플레이 개발 과제에 적용하여 타당성을 검증하고자 한다. 향후에도, 새로운 기술 개발 에 대한 요구가 점증할 것으로 예상됨으로 지속적으로 유스케이스 발굴 방안에 대한 연구가 이루어 져야하고, 보다 정형화 되고 단계간의 연계가 논리적으로 이루어 질 수 있는 방법론에 대한 연구가 필요하다. 그리고 작성된 유스케이스 간의 연계 분석 방안 및 논리적 근거 제시 방안에 대한 방법론이 요구된다.
오늘날 촬영 상황을 조절할 수 있는 환경, 즉 고정된 촬영각이나 일관된 조도 조건에서는 얼굴인식 기술 수준은 신뢰할 수 있을 정도로 높다. 그러나 복잡한 현실에서의 얼굴 인식은 여전히 어려운 과제이다. SIFT 알고리즘은 촬영각의 변화가 미미할 때에 한하여, 크기와 회전 변화에 무관하게 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 다양하게 촬영각이 변하는 환경에서도 얼굴 인식을 할 수 있는 어파인 불변 지역 서술자를 탐지하는 ASIFT(Affine SIFT)라는 알고리즘을 적용하였다. SIFT 알고리즘을 확장하여 만든 ASIFT 알고리즘은 촬영각 변화에 취약한 단점을 극복하였다. 제안하는 방법에서 ASIFT 알고리즘은 표본 이미지에, SIFT 알고리즘은 검증 이미지에 적용하였다. ASIFT 방법은 어파인 변환을 사용하여 다양한 시각에 따른 영상을 생성할 수 있기 때문에 ASIFT 알고리즘은 저장 영상과 실험 영상의 시각 차이에 따른 문제를 해결할 수 있었다. 실험결과 FERET 데이터를 사용했을 때 제안한 방법은 촬영각의 변화가 큰 경우에 기존의 시프트 알고리즘보다도 높은 인식률을 보여주었다.
승용차의 휠은 타이어와 차체 무게를 지지하며, 회전력과 정지력을 노면으로 전달한다. 휠의 경량화는 차량의 연료효율에 효과적이므로, 스틸휠이 무게를 최소화하도록 디스크 홀이 형상을 최적화 하였다. 설계모델은 Pro/ENGINEER를 사용하여 설정하고, 설계모델의 해석은 ANSYS를 이용하였다. 범용 소프트웨어간의 직접적인 자료의 전달이 어려우므로 두 프로그램을 병합 사용하기 위해, 반응표면법을 이용한 근사함수를 구하였다. 5수준의 요인배치법의 실험값을 사용하여 최대응력과 최대 변위를 추출하였다. 초기 모델은 14인치 승용차용 스틸휠을 사용하였고, 디스크 홀의 폭을 설계변수로 선택하였다. 순차이차계획법과 활성화제약조건을 사용하는 PLBA(Pahenichny-Lim-Belegundu-Arora) 알고르즘을 이용하여 최적해를 구하였다.
창의성 및 문제해결력이 핵심역량이 되면서, 초 중등학교 교육과정에서 이루어지는 프로그래밍 과목의 교육목적은 '컴퓨팅 사고력(computational thinking)'에 있다. 이러한 목적은 단순한 컴퓨터 활용 능력과 프로그래밍 언어의 특성을 파악하는 수준으로는 달성할 수 없다. 프로그래밍 언어를 활용하여 실생활의 문제 해결을 위한 알고리즘을 작성하고 프로그램으로 구현할 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 능력을 배양하기 위해 초 중등학교 교육과정에 프로그래밍 영역 교육과정을 강화하였고, 성취도를 평가하기 위한 기준도 마련되었다. 그러나 실제 교육현장에서 활용할 수 있는 교육과정은 아직 확립되어 있지 않다. 본 연구에서는 기존 프로그래밍 교육과정들에 대한 연구들을 분석하고 이런 교육과정이 성취기준과 얼마나 부합하는지를 평가하였다. 또한 프로그래밍 교육과정 연구시 고려할 사항과 교육과정의 운영 결과가 성취기준과 부합하는지 검증하는 방법을 제시할 수 있었다. 아울러 초 중등학교 프로그래밍 교육과정에서의 향후 연구방향을 제시하였다.
The role of software process is getting more important to make good quality softwares. One of the measures to improve the software process is Defect Removal Efficiency(DRE). DRE gives a measure of the development team ability to remove defects prior to release. It is calculated as a ratio of defects resolved to total number of defects found. Software Engineering Levels are usually decided by CMMI Model. The model is designed to help organizations improve their software product and service development, acquisition, and maintenance processes. The score of software engineering levels can be calculated by CMMI model. The levels are composed of the three groups(absent, average, and advanced). This study is to find if there is any difference among the three categories in term of the result of software engineering levels on DRE. We propose One way ANOVA to analyze influence of software engineering levels on DRE. Bootstrap method is also used to estimate the sampling distribution of the original sample because the data are not sampled randomly. The method is a statistical method for estimating the sampling distribution of an estimator by sampling with replacement from the original sample. The data were collected in 106 software development projects by the survey. The result of this study tells that there is some difference of DRE among the groups. The higher the software engineering level of a specific company becomes, the better its DRE gets, which means that the companies trying to improve software process can increase their good management performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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