본 논문에서는 차량 전장용 소프트웨어의 일부인 Basic Software(BSW) 모듈 설정이 AUTOSAR 표준을 따르는 지를 평가하는 도구를 설명한다. 평가 도구는 크게 평가 속성 추출 부분과 속성 평가 부분으로 구분된다. 평가 속성 추출 부분에서는 AUTOSAR에서 제공하는 BSW 메타 모델로부터 평가 속성을 정의하는 데 사용되는 정보를 자동으로 추출하며 속성 평가 부분에서는 앞에서 추출한 정보를 이용하여 평가 속성을 정의한 후 사용자가 설정한 BSW 사용자 설정 모델에 대해서 평가를 자동으로 수행한다. 한편 평가 속성을 정의하는 데 BSW 메타 모델과 BSW 사용자 설정 모델이 이용된다. 이 두 모델은 XML 구조를 따르고 있으며 이 두 모델로부터 필요한 정보를 얻기 위해서는 XML 탐색이 요구된다. 이를 위해서 우리는 XML 질의어 중 하나인 XPath를 사용하였으며 BSW 메타 모델과 BSW 사용자 설정 모델로부터 평가에 필요한 정보를 얻을 수 있었다. 또한 평가 속성을 정의하는 데에도 XPath 를 사용하였으며 XPath로 정의한 평가 속성을 이용하여 우리는 BSW 사용자 설정 모델을 평가할 수 있었다.
본 논문에서는 센서네트워크를 위한 운영체제인 Nano-Qplus 기반의 응용프로그램을 자동으로 생성하기 위한 프로그래밍 모델을 제시한다. 즉, 센서네트워크를 구성하는 센서, 라우터, 싱크, 엑츄에이터와 같은 노드들이 수행해야 하는 기능에 대한 프로그램을 자동으로 생성하기 위한 프로그래밍 모델을 제시한다. 제안한 프로그래밍 모델에 따라 센서네트워크에 대한 모델을 작성하고, 이를 바탕으로 센서네트워크의 각 노드에 대한 속성 값을 스크립트를 통하여 설정하면 각 노드를 동작시킬 수 있는 프로그램이 자동으로 생성된다. 본 논문에서는 프로그래밍 모델에서 사용하는 각 노드의 속성을 설정할 수 있는 스크립트와 프로그램을 자동으로 생성하는 알고리즘을 프로그래밍 모델과 함께 설명한다. 본 논문에서 제시한 기법을 이용하면 센서네트워크를 구성하는 각 노드에 대한 속성설정만으로 실행코드를 자동으로 생성함으로써 개발자들은 코드에 대한 상세한 내용을 알지 못하더라도 쉽게 응용프로그램을 구현할 수 있다. 또한 실행코드를 자동으로 생성함으로써 센서네트워크 응용프로그램을 개발하는데 소요되는 노력을 줄일 수 있으며, 신속한 코드생성을 통해 조기에 테스트를 수행하여 오류를 찾아내고 수정함으로써 검증된 코드를 생성할 수 있다.
본 연구에서는 인쇄회로기판을 위한 자동 광학 검사시스템에서 핵심적인 기능인 보정 데이타 산출을 위한 기하학적 특징 기반 방법을 제안하였다. 현재 적용되고 있는 자동 광학 검사 시스템에서는 보정데이타 산출을 위해 작업자가 직접 수작업으로 모델을 설정하고 있고, 검사영상에 기하학적인 변화가 있는 경우 비검사영역이 생기는 등 문제가 발생되고 있다. 이는 검사 작업의 신뢰성에 영향을 미치게 됨은 물론 검사 처리 시간을 지연시키는 요인이 된다. 제안된 방법은 주어진 PCB 영상으로부터 기하학적인 모양이 적합한 모델을 자동으로 선정할 수 있고, 기하학적인 모델 매칭 기법을 통해 신뢰성 있는 보정데이타를 산출할 수 있다. 제안된 방법의 사용으로 검사 시스템을 보다 편리하게 사용할 수 있고, 수작업에 의한 모델설정으로 발생되는 불필요한 시간을 절약할 수 있다. 또한, 기하학적인 변화량에 관계없이 보정데이타 산출이 가능하고, 잘못된 모델 선정 등 부정확한 보정데이터의 사용시 발생되는 문제점을 해결할 수 있는 장점을 갖는다.
본 논문에서는 센서 네트워크를 위한 운영체제인 Nano-Qplus를 기반으로 수행되는 센서 네트워크를 위한 프로그램의 코드를 자동으로 생성하는 기법을 제시한다. 즉, 센서 네트워크를 구성하는 센서, 라우터, 싱크, 엑츄에이터와 같은 노드들이 수행해야 하는 기능에 대한 코드를 자동으로 생성하도록 하는 기법을 제시한다. 센서 네트워크에 대한 모델을 작성하고, 이를 바탕으로 센서 네트워크의 각 노드에 대한 속성을 스크립트를 통하여 설정하면 각 노드를 동작시킬 수 있는 프로그램이 자동으로 생성된다. 이를 위하여 각 노드의 속성을 설정할 수 있는 스크립트와 프로그램을 자동으로 생성하는 알고리즘을 제공한다. 본 논문에서 제시한 기법을 이용하면 센서 네트워크를 구성하는 각 노드에 대한 속성설정만으로 실행코드를 자동으로 생성함으로써 센서 네트워크를 이용하는 어플리케이션을 개발하는데 소요되는 노력을 줄일 수 있으며, 신속한 코드생성을 통해 조기에 테스트를 수행하여, 오류를 찾아내어 수정함으로써 검증된 코드를 생성할 수 있다.
본 논문에서는 비닐 튜브의 결함검사에 이용하기 위한 이진화 임계치의 자동 결정방법과 패턴매칭에 이용되는 패턴 모델의 자동 친정방법에 대하여 기술한다. 256 Gray 영상을 받아 들여 이진화 임계치를 결성하기 위해서, 휘도치 분포 곡선에서 2개의 극대값을 찾고, 두 극대 위치의 중간위치를 이진화 임계치로 결정하는 방법을 이용하였다. 그리고 패턴 모델을 생성하기 위하여는 수직, 수평 방향의 누적함(Profile)을 이용하였다. 이 방법은 인쇄물 검사 시스템뿐 아니라 비슷한 휘도치 분포를 같는 반도체 자동 검사 시스템을 비롯한 일반적인 건사 시스템에 적용이 가능하다.
본 연구의 목적은 공간분석 및 모델링을 이용하여 지방행정구역을 재설정하는 최적화 모델을 개발하는 데에 있다. 이를 위해 먼저 기존의 지방행정체제 개편과 관련된 논의들을 비판적으로 검토하여 구역 설정을 위한 기준을 도출하였다. 도출된 기준을 바탕으로 행정구역 재설정을 위한 최적화 모델을 정의하였다. 구역내 동질성, 구역간 형평성, 공간적 배열이라는 세 가지 요소를 행정구역 재설정 최적화 모델의 주요 기준으로 고려하였다. 행정구역과 실제 생활권(경제권)을 일치시키기 위한 구역내 동질성은 구역에 포함된 단위 지역간 상호작용의 형태로 정량화되었다. 인구, 면적, 재정력 등의 차이를 이용하여 구역간 형평성을 평가하였다. 마지막으로 조밀하고 연속적인 구역이 형성되도록 공간적 배열을 제약하였다. 제시된 행정구역 재설정 최적화 모델은 GIS 환경에서 자동구획절차(AZP) 알고리즘을 이용하여 구현되었으며, 시군 공간 단위의 합역을 통한 광역체계 행정구역을 설정하는 문제에 적용되었다. 적용 결과 제시된 모델은 목적함수 대안에 따른 최적화된 구획체계를 도출하였다.
비디오 월 컨트롤러의 멀티스크린에 여러 영상을 동시에 표출하는 경우 운영자는 표출할 영상들을 미리 설정해두고 필요할 때 이를 불러와서 표출한다. 비디오 월 컨트롤러의 운용 상황에 따라 표출하는 영상이 달라질 수 있지만, 관련성이 높은 영상들로 레이아웃을 구성하여 표출하는 것이 일반적인 운용 방식이다. 등록되어 있는 영상의 개수가 많지 않은 소규모의 시스템에서는 영상을 선택하고 설정하는 작업이 간단하지만, 영상의 개수가 늘어날수록 영상의 설정과 관리에 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 Implicit Rating과 워드투벡터를 이용하여 비디오 월 컨트롤러에 표출할 영상을 자동으로 설정하는 모델을 제안한다.
본 연구는 컴포넌트로 구성된 일반 아키텍처 모델에서 개별 컴포넌트의 기능성을 컴포넌트 개발 시에 확인할 수 있도록 유닛 테스트 기반의 테스트 드라이버 코드를 자동으로 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 즉, 본 연구는 아키텍처 모델에서 컴포넌트의 인터페이스에 대해서 아키텍처 설계자가 인터페이스에 대한 예상 기대값, 컴포넌트의 상태 정보, 특정 시점에서의 인터페이스의 입력정보들을 입력하면 이 정보를 이용하여 테스트를 수행하기 전에 컴포넌트의 상대를 설정하는 테스트 준비 코드와 테스트를 수행한 후에 발생하는 결과값과 예상 기대값을 비교하여 확인하게 하는 테스트 악인 코드를 포함하는 테스트 드라이버 코드를 자동으로 생성한다. 본 연구에 의하면, 아키텍처 설계 단계에서 아키텍처 설계자가 컴포넌트 개발자에게 테스트 드라이버 코드를 제공하게 함으로써 아키텍처 설계에서 요구하는 컴포넌트의 기능이 개별 컴포넌트 별로 제대로 개발되는지 개발시에 자동으로 검증하게 할 수 있다.
대부분의 자동 영상분할 방법은 한 화면에서 개별 객체를 추출하기가 어렵고, 비디오 객체의 명확한 모델이 없어 자동분할 방법에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 Active contour를 이용한 반자동 영상분할 방법을 제안한다. 일반적인 Active Contour 알고리즘은 유한개의 제어점을 설정하고 그 차이로 곡선의 특성을 묘사하므로 곡선 위의 제어점 사이의 모양 정보를 표현하는데 불충분하다 또한, 대부분의 Active Contour 알고리즘은 단순한 배경을 갖는 객체에는 잘 적용되도록 설계되었으나, 복잡한 배경을 갖는 객체에는 부적절한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 B-Spline을 이용하여 곡선을 표현하고, 복잡한 영상에서도 좋은 성능을 갖도록 곡의치 외부 에너지는 SUSAN 연산자를 이용하여 추출하였다.
양돈 ICT 자동 급이기는 설정된 조건에 맞춰 사료 등을 자동 급이가 가능하다. 그러나, 설정 조건 자체는 사용자의 경험에 의존해야 하는 단점이 있다. 그렇기 때문에, 시행착오를 유발하고, 효율성이 떨어지는 문제가 발생하고 있다. 따라서, 데이터에 기반한 최적의 급이 설정 조건을 제시해 양돈 생산성을 향상시킬 수 있는 시스템 개발 및 서비스 모델 구현이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 급이 데이터, 사양관리 데이터 및 양돈 생산 관리 시스템 등의 성적분석 프로그램을 활용한 양돈 급이 관리 서비스 모델을 개발하였다. 이를 통해, 양돈 데이터 분석으로 효율적으로 활용할 수 있는 수요자 중심의 급이 관리 서비스 모델을 개발하였다. 또한, 지능화된 자동 급이 관리 서비스로 농가의 폐사율 감소 및 MSY 증가에 일조함으로써 양돈 농가의 생산성 향상과 이로 인해 양돈 농가의 소득 증대에 기여하는 서비스를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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