• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.287-290
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• 2001

최근의 급속한 인터넷 성장에 힘입어 분산처리의 기술 및 환경은 인터넷을 기반으로 광역환경으로 확장될 전망이다. 이러한 환경은 사용자에게 보다 투명한 분산객체간의 효율적인 상호접속이 요구될 뿐 아니라, 광역환경에서 이름이나 속성에 의해 다양한 중복된 성질을 갖고 있는 객체들의 관리가 요구된다. 또한 광역 분산 환경에서 최적의 객체를 선정하는데 분산된 시스템들간의 부하분배를 고려하여 투명성을 제공하는 메카니즘이 필요하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 광역분산 컴퓨팅 환경에서 광역 서비스를 지원할 수 있는 이름/속성기반의 중복객체들을 관리를 위한 통합 트리 구성방법을 제안한다. 그리고 이를 통한 혼합(네이밍/트레이더)된 위치서비스(Location service)를 이용하여 무수히 산제한 중복된 분산 객체들을 효율적으로 유지하고, 최적의 객체 선정을 통해 부하균형을 유지할 수 있는 방안을 제시한다.

• Digital Contents
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• no.3 s.70
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• pp.72-79
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• 1999

분산객체지향 시스템 구축을 위하여는 일반적인 객체지향 시스템 분석/설계 이론과 원격 프로그램 처리를 할 수 있는 미들웨어 구조를 함께 이용할 수 있어야 한다. 객체지향 시스템 구축을 위한 분석/설계 방법론은 그 종류가 많아서 현재까지도, 최적의 방법론을 선정하는데 신경을 많이 쓰고 있는 형편이다. 여기서는 객체지향 분석/설계방법론과 이의 구현을 자바(Java)에 맞추되, 일반적인 객체지향 개념을 비롯해 분산객체를 지원하는 원격 객체의 설계관련 미들웨어, 대표적인 객체지향 방법론의 비교 및 그들이 특성을 설명하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.901-903
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• 2005

본 논문에서는 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학기 위한 다단계 절차 중 객체 추출 단계에서 선 클러스터링을 통해 불필요한 정제 결합단계를 축소하고, 영역 전문가의 선택으로 영역모델링에 가장 가까운 객체 후보군을 제시하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 기존의 연구에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가에게 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하였다. 하지만 영역 전문가가 제시하는 영역 모델링이 존재한다면 정제 결합단계이전에 최대한의 선 클러스터링을 통해서 영역 모델링과 가장 유사한 통합 객체를 제시할 수 있고, 정제 결합 단계를 선 클러스터링을 통해서 축소할 수 있으며 이를 통해서 객체 후보군과 영역모델링의 유사도를 향상 시키며 클러스터링에 따른 시간과 공간을 절약할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영역 모델링과 사용자의 함수, 전역변수의 선택을 통해 영역 모델링에 가장 유사한 객체 후보군을 찾는 선 클러스터링 알고리즘 제안 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1499-1502
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• 2002

최근 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 기반으로 규모가 확장됨에 따라 광역 컴퓨팅 환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경에서 클라이언트가 원하는 객체나 자원들의 투명성을 제공하는 메커니즘은 필수적이다. 그러나 기준의 네이밍 또는 트레이딩 서비스가 다루는 객체에 대한 식별자는 이름 대 주소 그리고 속성 대 주소의 한쌍으로 이루어져 위치에 따라 객체나 자원에 대한 식별자를 변경해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 이동 객체와 중복객체에 대한 위치 서비스는 더더욱 제공하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 식별자를 이름/속성에 따르는 객체 핸들 그리고 컨택 주소로 나누고 각각 독립적인 서비스로 관리하는 통합 바인딩 서비스를 제안하였다. 본 논문에서는 통합 바인딩 서비스에서 위치서비스가 관리하는 컨택 레코드 상에 컨택 주소가 여러 개가 등록이 되어 있을 경우, 중복된 객체를 의미한다. 이러한 중복된 객체들 중에 이들이 존재하는 서버의 부하정보를 이용하여 하나의 컨택 주소를 선택하는 과정을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.9A no.2
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• pp.241-248
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• 2002

With the structure of tilde-area computing system which Is specified by a researching team in Vrije University, Netherlands, lots of researchers and developers have been progressing the studies of global location and interconnection services of distributed objects existing in global sites. Most of them halve focused on binding services of only non-duplicated computational objects existing wide-area computing sites without any consideration of duplication problems. But all of objects existing on the earth rave the duplicated characteristics according to how to categorize their own names or properties. These objects with the same property can define as duplicated computational objects. Up to now, the existing naming or trading mechanism has not supported the binding services of duplicated objects, because of deficiency of independent location service. For this reason, we suggest a new model that can not only manages locations of duplicated objects In wide-area computing environments, but also provide minimum binding time by considering both the optimal selection of one of duplicated objects and load balance among distributed systems. Our model is functionally divided into 2 parts, one part to obtain an unique object handle of duplicated objects with same property as a naming and trading service, and the other to search one or more contact addresses by a node manager using a liven object handle, as a location service For location transparency, these services are independently executing each other. Based on our model, we described structure of wide-area integrated tree and algorithms for searching and updating contact address of distributed object on this tree. finally, we showed a federation structure that can globally bind distributed objects located on different regions from an arbitrary client object.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.12
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• pp.1468-1481
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• 1999

didates.본 논문은 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학하기 위한 다단계 절차중 첫 절차인 객체 추출 절차에 대하여 기술한다. 사용한 객체 추출 방법은 전처리, 기본 분할 및 결합, 정제 결합, 결정 및 통합의 다섯 단계로 이루어진다 : 1) 전처리 과정에서는 객체 추출을 위한 FTV(Function, Type, Variable) 그래프를 생성/분할 및 클러스터링하고, 2) 기본 분할 및 결합 단계에서는 다중 객체 추출을 위한 그래프를 생성하고 생성된 그래프의 정적 객체를 추출하며, 3) 정제 결합 단계에서는 동적 객체를 추출하며, 4) 결정 단계에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가가 하나의 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하며, 5) 통합 단계에서는 전처리 과정에서 분리된 그래프가 여러 개 존재할 경우 각각의 처리된 그래프를 통합한다. 본 논문에서는 클러스터링 순서가 고정된 결정론적 방법을 사용하였으며, 가능한 경우의 수에 따른 다중 객체 후보, 객관적이고 의미가 있는 객체 추출 방법으로의 정제와 결정, 영역 모델링을 통한 의미적 관점에 기초한 방법 등을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 전문가는 객체 추출 단계에서 좀더 다양하고 객관적인 선택을 할 수 있다.Abstract This paper presents an object extraction process, which is the first phase of a methodology to transform procedural software to object-oriented software. The process consists of five steps: the preliminary, basic clustering & inclusion, refinement, decision and integration. In the preliminary step, FTV(Function, Type, Variable) graph for object extraction is created, divided and clustered. In the clustering & inclusion step, multiple graphs for static object candidate groups are generated. In the refinement step, each graph is refined to determine dynamic object candidate groups. In the decision step, the best candidate group is determined based on the highest similarity to class group modeled from domain engineering. In the final step, the best group is integrated with the domain model. The paper presents a new clustering method based on static clustering steps, possible object candidate grouping cases based on abstraction concept, a new refinement algorithm, a similarity algorithm for multiple n object and m classes, etc. This process provides reengineering experts an comprehensive and integrated environment to select the best or optimal object candidates.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.247-250
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• 2007

다양한 지구관측위성으로부터 획득된 윈격탐사 자료들은 맴핑 환경모니터링, 재난 관리，도심 모니터링등과 같은 다양한 분야의 정보를 생성하고 분석하는데 많은 잠재력을 가지고 있다. 특별히 고해상도 위성영상의 경우 도심 지역의 다양한 정보를 손쉽게 파악이 가능하며， 이를 기반으로 효과적인 도심 관리 및 시설 투자가 이루어 질 수 있다 그러나 이러한 고해상도 위성영상의 경우 공간 해상력은 매우 좋으나분광해상력 측면에서는 많은 한계를 보이고 있는 단점을 가지고 있다 이를 보완하기 위한 방법으로 고해상도 흑백모드영상과 중${\cdot}$ 저해상도 다중분광영상 혹은 초분광영상간 영상 합성기법을 통해 분광 능력의 향상을 도모하는 기법들이 연구되어져 왔으며보다 최적의 결과를 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다 본 연구에서는 이러한 영상융합결과의 향상을 위한 방법으로 객체기반 단위의 영상합성 방법을 제시하였으벽이 결과와 화소기반 영상융합 결과와의 비교${\cdot}$ 분석도 수행해 보았다. 이를 위해 Landsat-7 ETM+ 혹백영상과 Hyperion 초분광영상을 실험대상으로 선정하여 분석하였으벽 대표적인 영상융합방법인 PCA 융합기법을 활용하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.18 no.3
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• pp.106-118
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• 2019

In recent years, research and development on image object recognition using artificial intelligence have been actively carried out, and it is expected to be used for road maintenance. Among them, artificial intelligence models for object detection of road surface are continuously introduced. In order to develop such object recognition algorithms, a backbone network that extracts feature maps is essential. In this paper, we will discuss how to select the appropriate neural network. To accomplish it, we compared with 4 different deep neural networks using 6,000 road surface damage images. Based on three evaluation methods for analyzing characteristics of neural networks, we propose a method to determine optimal neural networks. In addition, we improved the performance through optimal tuning of hyper-parameters, and finally developed a light backbone network that can achieve 85.9% accuracy of road surface damage classification.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.6
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• pp.521-528
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• 2007

The overall objective of this research was to investigate various combination of segmentation parameters and to improve classification accuracy of object-oriented classification. This research presents a method for evaluation of segmentation parameters by calculating Moran's I and Intrasegment Variance. This research used Landsat-7/ETM image of $11{\times}14$ Km developed area in Ansung, Korea. Segmented images are generated by 75 combinations of parameter. Selecting 7 combinations of high, middle and low grade expected classification accuracy was based on calculated Moran's I and Intrasegment Variance. Selected segmentation images are classified 4 classes and analyzed classification accuracy according to method of objected-oriented classification. The research result proved that classification accuracy is related to segmentation parameters. The case of high grade of expected classification accuracy showed more than 85% overall accuracy. On the other hand, low ado showed around 50% overall accuracy.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.22 no.50
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• pp.75-90
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• 1999

이 논문은 전자 부품 조립산업에서의 통합 물류 시스템의 효율적인 선택과 최적의 설계를 위해 객체지향형 전문가 시스템과 해석적 모델을 결합한 방법론을 제시한다. 물류시스템의 선택과 설계 (마이크로로드 AS/)RS 선정)를 위해 지능형 물류시스템 (IMHSS:Intelligent Material Handling and Storage System)을 개발하여, 그 결과를 시뮬레이션 결과와 비교함으로써 지능형 물류시스템 모델의 적합성을 나타내고자 한다.