• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.85-87
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• 2012

본 논문에서는 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술에 대한 평가 항목, 평가 기준, 평가 방법을 설정하여 관련 기술의 성능을 객관적으로 검증하는 방법에 대해 설명한다.. 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술은, 다양한 분야에서 활용이 가능한데, 대표적인 서비스 분야는 e-Learning 분야, 문화재 정보검색 분야, 모바일 AR 분야, 스마트 TV 분야, 모바일 쇼핑분야, 모바일 영상 감시분야 등 매우 다양하다. 본 논문에서 제시한 객체기반 모바일 콘텐츠 검색 기술 평가 지침은 국내 디지털 콘텐츠 업계에서 개발, 생산하고 있는 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 체계를 제공함으로써, 사용자는 표준화된 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 인증서의 내용을 토대로 자신의 목적에 따라 선택하여 사용할 수 있도록 하고, 기술 개발자들에게는 보다 우수한 객체기반의 모바일 콘텐츠 검색 기술의 개발을, 평가자에게는 공정한 평가를 가능하게 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.57-62
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• 2004

현재 모바일 환경에서 위치 데이타를 활용하는 LBS(Location Based Services)나 Telemetics 같은 분야가 새로운 화제로 대두되었으며, 관련된 다양한 이동 객체 관리 시스템이 국내외에서 개발되고 있다. 이러한 시스템은 위치 데이타의 효율적인 저장 및 검색을 지원해야 하며, 또한 저장 및 검색의 효율성과 안전성을 검증하기 위해 다양한 데이타 셋을 이용한 테스트 및 성능 평가가 요구되고 있다. 그리고, 이 경우에 특정 상황을 가정한 임의 데이타 셋보다 실제 환경에 가까운 데이타 셋을 이용한다면 보다 정확한 테스트와 성능 평가가 가능할 것이다. 본 논문에서는 이러한 필요성을 해결하기 위해 실제 환경에서의 지형 지물과 같은 다양한 고정 객체와 지형 지물상에서 이동하는 다양한 이동 객체를 고려하여 위치 데이타를 생성하는 기법을 연구하였다. 특히, 고정 객체 및 이동 객체의 위치 데이타를 표현하는데 있어 OGC(Open GIS Consortium)에서 제안한 지리 데이타 공유 및 저장의 표준인 GML(Geography Markup Language) 명세에 기반한 GML 문서를 사용하였다. 즉, 본 논문에서는 다양한 이동 객체 관리 시스템이 실제 환경에 가까운 테스트 및 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하기 위해 GML 기반 이동 객체 위치 데이타 생성자를 개발하였으며, 생성된 데이타 셋은 LBS나 Telemetics는 물론 4D GIS 분야에서 보다 정확한 테스트 및 성능 평가를 위해 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.433-436
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• 2008

프로그램의 생산성을 향상시키기 위해 프로그램 개발 단계에서 소요되는 비용을 최소화하려는 목적으로 점진 평가를 사용하고 있다. 점진 평가는 전체 프로그램을 다시 평가하는 대신 수정한 부분과 그 부분에 영향 받는 부분만을 다시 평가하는 방법이다. 본 논문에서는 기존의 종속 차트(dependency chart)를 확장하여 객체 지향언어인 자바 같은 언어에서 점진 평가를 수행할 수 있도록 확장된 종속 차트를 제시한다. 객체 지향언어에서 점진 평가를 수행하는 알고리즘을 제시하고 실험을 통해 점진 평가의 효율성을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.389-392
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• 2004

객체지향 프로그래밍 초보자도 수월하게 좋은 품질의 객체지향 프로그램을 작성할 수 있도록 하기 위한 개발 도구 및 프로그래밍 교육지원 도구에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는, 객체지향 프로그래밍 초보자를 위한 자바 개발 환경으로서 널리 사용되고 있는 BlueJ의 Extension 기능을 이용하여 클래스 품질 평가 기능을 설계/구현하였다. 본 연구결과는 객체지향 프로그래밍 교육자 및 피교육자가 손쉽게 클래스 품질 평가를 수행할 수 있음으로써, 프로그래밍 교육에 활용될 수 있으며, 객체지향 프로그래밍 초보자에게 있어서, 자신이 작성한 클래스에 대한 품질 평가론 반복적/즉각적으로 수행함으로써 보다 좋은 품질의 객체지향 프로그램을 작성할 수 있는 프로그래밍 환경을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1311-1314
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• 2022

DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.27 no.6
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• pp.653-662
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• 2014

The data repositories for structural experiment information needs to be efficient to use in order to allow structural engineers and researchers to store and retrieve easily the information involved in the structural experiments. The data repositories can be evaluated in terms of the organization of the data repositories themselves and of the organization of the actual experiment information in the data repositories, which can be represented using classes and objects with their attributes. This paper proposes the evaluation criteria of attributes of the classes and objects. The evaluation criteria of the attributes of the classes, such as the number of attributes in class and the numbers of the data-valued and object entity-valued attributes, are used for understanding the complexity of the organization of the data repositories. The evaluation criteria of the attributes of the objects, such as the number of valued attributes in object, are used for describing how the actual experiment information is stored through the levels in the data repositories for the structural experiment information.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1997.04a
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• pp.13-17
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• 1997

생산시스템 관련 연구에서 시뮬레이션은 중요한 도구로 폭넓게 활용되어 왔다. 생 산시스템을 분석하기 위한 시뮬레이션 모델은 그 기본구조가 정형화되어 있기 때문에 생산 시스템 시뮬레이터 개발에 관련된 사례연구가 적지 않다. 최근 들어서는 객체지향 접근방법 을 이용한 시뮬레이터가 상용화되는 추세이다. 본 연구에서는 객체지향 생산시스템 시뮬레 이터를 설계 및 구현하는데 있어서 객체지향 접근 방법의 잇점인 재사용성 및 확장성을 제 고 시킬수 있는 방안으로 Pattern을 이용한 설계기법 및 S/W Metrics를 이용한 설계평가 방법에 대해서 논의한다. 또한 현재 개발중인 생산 시스템 시뮬레이터 KU-FASIM에 이런 개념들이 실제 적용된 결과에 대해서 검토해 본다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.66-70
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• 1998

제조환경 정보의 급속한 변화는 변화에 유연(flexible)하게 대처할 수 있는 제조관리 시스템 개발을 요구하게 되었으며 이를 위한 방법으로 객체지향 개발방법론을 이용한 제조관리 시스템이 구축되어 시스템 구성요소들의 재사용성, 확장성, 유연성을 높일 수 있게 되었다. 그러나 개발된 객체지향 제조관리 시스템은 과거 데이터와 불확실한 데이터를 바탕으로 개발된 시스템이므로 시스템의 타당성 및 효율성의 검증을 위한 방법으로 객체지향 시뮬레이터를 개발하였다. 객체지향 시뮬레이터는 개발된 제조관리 시스템이 현장에 구축되었을 때 발생될 수 있는 문제점을 사전에 검출할 수 있을 뿐만 아니라 시스템의 성능을 사전에 측정할 수 있어 제조관리 시스템의 개발비용을 단축할 수 있게 된다. 본 연구에서는 가상공장의 특성을 구현한 가상공장(virtual factory) 콤포넌트, 제조관리 시스템과의 인터페이스를 담당하는 커넥터(connector) 콤포넌트, 제조시스템의 구성환경을 모델링하는 컨피규레이션(configuration) 콤포넌트, 시뮬레이션의 시간전진을 담당하는 시계(clock) 콤포넌트 등으로 이루어진 객체지향 시뮬레이션의 프레임워크(framework)를 제시하고, 제조관리 시스템과 연계된 시뮬레이션을 통해 제조관리 시스템의 검증, 평가 방안으로 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.460-462
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• 1998

객체 지향 방법론을 이용한 소프트웨어의 개발은 최근에 대중적인 개념으로 자리를 잡고 있다. 이러한 객체 지향 개념은 전통적인 구조화 개발 방법론과 많은 차이점을 가지고 있다. 따라서 소프트웨어의 품질 특성을 평가하는 메트릭스도 객체 지향 개념에 맞게 재정의되는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 이 논문에서는 이러한 메트릭스를 품질 측정 척도의 관점에서 객체 지향의 핵심 개념으로 평가하였다. 그리고 이를 바탕으로 품질 척도로서의 기능을 잘 발휘하는 메트릭스를 선별 적용하고, 적용한 결과를 사용자에게 해석하여주며, 코딩 스타일도 함께 검증하여서 사용자에게 실질적인 도움이 될 수 있도록 도구를 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.667-670
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• 2020

최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.