• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.495-497
• /
• 2022

COVID-19 상황이 지속됨에 따라 플라스틱 쓰레기 배출량은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있는 반면 플라스틱 폐기물의 재활용률은 현저히 낮은 편에 속한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 국가적으로 여러 플라스틱 폐기물 중 순환 가능한 PET를 분리하여 수거하고자 하는 노력을 하고 있다. 하지만, 현재 대량의 플라스틱 폐기물은 수거되는 시점부터 여러 폐기물과 혼합된 형태로 재활용 센터에 수거되어 추가 분류하는 인적자원이 요구되는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계점들을 해결하기 위해 AI 기술 중 하나인 Multi-Object Detection의 YOLOv7 모델을 적용하여 실시간으로 PET에 부착된 객체들을 탐지함으로써 순환 가능한 PET만을 분류하는 YOLOv7 기반 순환 가능한 PET 분류시스템을 설계 및 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2022.07a
• /
• pp.123-125
• /
• 2022

Git의 커밋 메시지는 프로젝트가 진행되면서 발생하는 각종 이슈 및 코드의 변경이력을 저장하고 관리하고 있기 때문에 소프트웨어 유지관리와 프로젝트의 생명주기와 밀접한 연관성을 갖고 있다. 이러한 Git의 커밋 메시지에 대한 정확한 분석 결과는 소프트웨어 개발 및 유지관리 활동 시, 시간과 비용의 효율적인 관리에 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 대한 기존 연구로 Git에서 발생하는 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 세 가지 형태로 분류하고 매핑하여 정확한 분석을 시도하려는 연구가 진행되었으나, 최대 87%의 정확도를 제시한 연구 결과가 있었다. 이러한 연구들은 정확도가 낮아 실제 프로젝트의 개발 및 유지관리에 적용하기에는 위험성과 어려움이 있는 현실이다. 본 논문에서는 커밋 메시지 분류에 대한 선행 연구 조사를 통해 각 연구들의 프로세스와 특징을 추출하였고, 이를 이용한 분류 정확도를 높일 수 있는 커밋 복합 분류 모델에 대해 제안한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.2 no.4
• /
• pp.219-226
• /
• 2013

Feature selection is the one of important issues in the field of machine learning and pattern recognition. It is the technique to find a subset from the source data and can give the best classification performance. Ie, it is the technique to extract the subset closely related to the purpose of the classification. In this paper, we experimented to select the best feature subset for improving classification accuracy when classify success and failure factors in software reuse. And we compared with existing studies. As a result, we found that a feature subset was selected in this study showed the better classification accuracy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1370-1373
• /
• 2013

영상에서 사람의 얼굴 영상을 추출하여 성별 및 연령대를 자동으로 분석하는 시스템은 광고판 등을 이용한 마케팅, 보안, 통계 분야 등 여러 가지 적용이 가능하다. 이러한 시스템의 개발을 위해서는 얼굴 인식 알고리즘과 특성 분류 알고리즘이 요구된다. 그러나 기존 알고리즘의 경우 문제점이 존재한다. 얼굴 인식 알고리즘으로 가장 많이 사용되는 HAAR 특징은 오탐률이 높으며, 특성 분류 알고리즘으로 사용하는 Fisherface 기법의 경우 분류 Class가 3가지 이상시 분류 성공률이 현저히 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘의 문제점을 개선한 새로운 알고리즘을 제안한다. 얼굴 인식을 위해 기존 HAAR 특징과 LBP 특징을 결합하여 오탐률을 크게 감소시켰다. 또한 특성 분류를 위하여 3 Class 이상의 분류를 대체할 방법으로 2 Class-multi-level 반복 분류방식을 사용하였다. 대량의 데이터에 대한 실험을 통하여 제안한 방법이 기존 방법들보다 성능이 향상되었음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.01a
• /
• pp.145-146
• /
• 2020

현재 4차 산업 혁명 시대에서 가장 중요한 화두는 빅데이터(Big Data), 인공지능이며, 이를 이용한 분야로 생산, 제조 분야에서도 인공지능 영상 인식 기술을 활용한 생산품을 자동으로 분류하고 나아가 품질검사도 할 수 있도록 개발하고 있다. 또한, 로봇을 공장의 생산라인에 운영하여 노동력 감소에 따른 보완이 되고, 제조과정의 효율성 증가와 생산시간 감소로 생산성을 높일 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 실시간 객체감지 기술인 YOLO-v3 알고리즘을 이용해서 PCB보드 인식, 분류할 수 있는 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11b
• /
• pp.478-480
• /
• 2005

임베디드 시스템에서 임베디드 소프트웨어의 비중이 크게 확대됨에 따라 소프트웨어 재사용 자산에 대한 가치는 현저하게 증가하고 있다. 그러나 환경적 변화에 따른 유사한 특성을 지닌 임베디드 소프트웨어에 대한 반복적인 수요가 증가함에도 불구하고, 현재에는 임베디드 소프트웨어의 자산화를 위한 구체적인 지칭 제공이 전무하여 임베디드 소프트웨어를 단지 개발 과정에서 우연히 발생되는 임시방편적인 산출물로 인식하고 있어 조직 내 임베디드 소프트웨어의 생산은 항상 비용 소모적인 오류를 만들어 내고 있다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어에 의존적이며 외부 환경과 다양하게 상호협력 해야만 하는 임베디드 소프트웨어 자산들의 생성과 황용을 위해 문서화 관점에서 재사용 자산을 정의하고 분류하여 이들간의 상호 관계를 명확히 기술함으로써 임베디드 소프트웨어 재사용을 위한 표준 지칭을 제공하고자 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.12 no.7
• /
• pp.285-294
• /
• 2023

As software grows continuously in scale and complexity, the role of software architecture has become increasingly important across various industries. Although software architects often rely on their experience and intuition when designing such architecture, there is a variety of methodologies being researched for architecture design. However, these methodologies do not address the specific effects of applying multiple architectural patterns to a system or the sequence in which they should be applied. In this study, we explain the variation in architectural design results depending on the order in which the same set of architectural patterns is applied to a single system. Based on this phenomenon, we identify requirements for applying architectural patterns and propose a method of classifying the patterns to be applied. We also propose a prioritization process for requirements to efficiently apply the classified patterns in a specific order. Finally, we show a case study that prioritizing requirements based on architectural pattern types is beneficial for efficient software architecture design in terms of quality attributes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.809-812
• /
• 2019

소프트웨어 크래시 분류를 개선하기 위해 호출 스택 정보를 기반한 많은 연구들이 있다. 본 연구에서는 크래시 직전 이미지를 수집하여, 기존 호출 스택 기반의 분류에서 발생하는 문제를 개선하고자 한다. 또한 이미지 자체의 직관성으로 개발자뿐만 아니라 개발 지식이 없는 실무자도 크래시 정보를 활용할 수 있고, 문제 해결을 위한 재현 루트 파악, 위변조 여부와 같은 추가 정보를 확인할 수 있을 것으로 기대한다. 비지도 학습 기반인 딥러닝 클러스터링 N2D 알고리즘을 통하여 이미지를 자동 분류하고 순위화하는 시스템을 구축하여, 특정 소프트웨어에 특화되지 않고 다양한 소프트웨어의 크래시 이미지 자동 분류에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.718-721
• /
• 2023

이미지 내 글꼴을 파악하는 것은 디자인 자료 제작, 저작권 확인 등 다양한 곳에서 중요한 문제이다. 하지만 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 식별하는 시스템은 아직 존재하지 않으며, 수동으로 한글 글꼴을 파악하는 것은 시간과 정확도 측면에서 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 이미지 내 한글 글꼴을 자동으로 인식하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 개발한 시스템은 크게 두 가지 기법을 사용한다: (1) 한글의 기하학적인 특성을 활용하여 글자 단위로 텍스트를 인식하며, (2) 단어가 아닌 글자 단위로 글꼴을 분류하고 각 글자에 대한 글꼴 분류 결과를 종합하여 최종적인 글꼴 분류 결과를 얻는다. 10가지 한글 글꼴이 나타나는 직접 제작한 이미지를 사용하여 시스템의 성능을 평가한 결과 제안 방법은 비교 방법에 비해 더욱 정확히 한글 글꼴을 분류함을 확인하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.13 no.10
• /
• pp.1506-1513
• /
• 2010

Game Software is the high-value industry that is based on fun elements. To develop Game Software successfully, the method for systematically classifying and searching about fun elements needs. However, fun elements of game are still made by game developers 'experience', and have ambiguities about what are considered at development phase because of difference between viewpoints and definitions about them. We structured 9 groups and 34 fun elements after that 50 fun elements elicited from existing literature are classifies and refines by statistical analysis. And we found a omitted area with the result that the classified elements are applied to Roger Callois's Theory. Finally, we elicited new elements of omitted areas from web site and searched 1 group and 4 fun elements.