• Title/Summary/Keyword: 합성속성

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An Interaction Contract supporting Time-Constraint Properties (시간제약 속성을 지원하는 상호작용 컨트랙트)

  • 엄충용;신정민;류성열
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10b
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    • pp.328-330
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    • 2004
  • 컴포넌트의 합성을 통하여 신뢰성 있는 시스템을 구축하려면 명시된 품질 속성을 만족해야 한다. 이를 위해서는 잘 정의된 상호작용을 바탕으로 하여 비기능적 속성이 명세되어야 한다. 그러나 기존의 컴포넌트 명세 방법들은 컴포넌트의 기능 속성에 주로 초점을 맞추어 왔으며 비기능적 속성에 대한 지원이 미약하다. 본 논문에서는 비기능적 속성들을 명세하는 방법에 초점을 둔다. 구체적으로, 비기능적 속성들 중에서 시간제악 속성을 상호작용 컨트랙트에 정의하고 UML 다이어그램으로 표현하는 방법을 제시한다. 정형화 된 구조물 가진 컨트랙트에서 시간제약 속성들은 보다 명확한 의미를 가지며, 다양한 형태의 컴포넌트 합성에서 검증이 가능하다.

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A Research on the Efficient Type-Checking for an Expression Using LL and LR (LL과 LR에서의 효율적인 수식 타입 체킹에 대한 연구)

  • Chung, Yong-Ju
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.11 no.1
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    • pp.177-183
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    • 2011
  • One of the methodologies for the type-checking of an expression is the attribute grammar. But this attribute grammar is difficult to write because two attributes should be used with the full understanding of parsing steps. So this paper proposes a methodology to construct an expression attribute grammar easily. It shows the possibility to check the type of an expression with only one attribute through a grammar construction method.

Adaptive Multiview Subpixel Interlacing for Autostereoscopic Display (무안경 입체 디스플레이를 위한 적응적 다시점 서브 픽셀 재배치 기법)

  • Hong, Jong-Ui;Shim, Hyun-Bo;Choi, Yoo-Joo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.450-451
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    • 2015
  • 본 논문에서는 렌티큘러 렌즈를 이용한 무안경 입체 디스플레이 환경에서 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성의 변화에 따라 다중 시점에서 촬영한 영상으로부터 적응적으로 하나의 다시점 입체 합성 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 렌티큘러 렌즈의 기본 속성과 디스플레이 장치의 기본 속성값을 고려하여 다중 시점에서 획득된 영상의 서브픽셀들의 가중 평균을 구하고 이를 다시점 입체 합성 영상의 서브 픽셀의 값으로 사용하도록 하였다. 여러 다시점 영상을 이용한 실험을 통하여, 렌티큘러 렌즈의 속성과 디스플레이 장치의 속성이 정확히 하드웨어적으로 일치 하지 않은 상황에서도 본 논문에서 제안하는 적응적 다시점 서브 픽셀 재배치 기법을 통하여 3D 입체감이 안정적으로 제공됨을 확인하였다.

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Design of Metadata Structure and Platform to Increase Image Compositeness Convenience (이미지 합성 편의성을 높이는 메타데이터 구조 및 플랫폼 설계)

  • Park, Jungsuk;Kim, Dong Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.246-249
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    • 2021
  • 기존의 이미지 분리 및 합성 과정은 전문 프로그램의 도움을 받아 이미지로부터 사물이나 환경을 분리하거나 합성하여 이루어져 왔으며 생산되는 이미지의 양에서 일반 사용자가 생성하는 이미지의 비중이 높음에도 상대적으로 적은 수의 인원만이 기존 이미지를 분리하고 합성할 수 있었다. 본 논문에서는 다량의 기존 이미지 내 요소를 손쉽게 분리, 합성하여 새로운 컨텐츠를 제작할 수 있도록 하는 메타데이터 구조와 이를 활용하여 이미지 합성에 대한 사용자 편의성을 높이는 플랫폼을 제안한다. 이는 object segmentation 을 기반으로 이미지의 각 요소를 분리하고 계층화 하여 이루어지며 이미지 합성에 대한 접근성을 높이고 분리된 이미지의 속성을 메타데이터로 함께 표기하여 다량의 기존 이미지에서 필요로 하는 이미지 요소를 빠르게 찾을 수 있도록 한다. 또한 분리된 이미지 요소의 속성을 구체화하기 위해 사용할 수 있는 방법들에 대해 논의한다. 결과적으로 위 제안은 기존 이미지 요소를 분리, 합성하기 위해 필요한 장벽을 낮추는 역할을 수행하여 더 많은 사용자들이 이미지 합성에 참여할 수 있게 할 것으로 기대된다.

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A Research on the Simplification of the Expression Attribute Grammar (수식 속성 문법 단순화에 대한 연구)

  • Chung, Yong-Ju
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.14 no.2
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    • pp.282-287
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    • 2011
  • The attribute grammar is a grammar for static semantic rules to overcome the difficulties of type checking. But this attribute grammar is difficult to write and understand by its additional rules. A grammar would be preferable if it has simple and small size of an attribute grammar. This paper shows how to decrease the size of an attribute grammar for an expression using LH method. This approach considers the types of an expression. That is, the construction of a semantic relation between the types of the expression can make it possible that an attribute grammar be written with its simpler and smaller size.

A Study on Synthetic Techniques Utilizing Map of 3D Animation - A Case of Occlusion Properties (오클루전 맵(Occlusion Map)을 활용한 3D애니메이션 합성 기법 연구)

  • Park, Sung-Won
    • Cartoon and Animation Studies
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    • s.40
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    • pp.157-176
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    • 2015
  • This research describes render pass synthetic techniques required to use for the effectiveness of them in 3D animation synthetic technology. As the render pass is divided by property and synthesized after rendering, elaborate, rapid synthesis can be achieved. In particular, occlusion pass creates a screen as if it had a soft, light shading, expressing a sense of depth and boundary softness. It is converted into 2D image through a process of pass rendering of animation projects created in 3D space, then completed in synthetic software. Namely, 3D animation realizes the completeness of work originally planned through compositing, a synthetic process in the last half. To complete in-depth image, a scene manufactured in 3D software can be sent as a synthetic program by rendering the scene by layer and property. As recently the occlusion pass can express depth notwithstanding conducting GI rendering of 3D graphic outputs, it is an important synthetic map not omitted in the post-production process. Nonetheless, for the importance of it, currently the occlusion pass leaves much to be desired for research support and books summarizing and analyzing the characteristics of properties, and the principles and usages of them. Hence, this research was aimed to summarize the principles and usages of occlusion map, and analyze differences in the results of synthesis. Furthermore, it also summarized a process designating renderers and the map utilizing the properties, and synthetic software usages. For the future, it is hoped that effective and diverse latter expression techniques will be studied beyond the limitation of graphic expression based on trends diversifying technique development.

Stock Price Direction Prediction Using Convolutional Neural Network: Emphasis on Correlation Feature Selection (합성곱 신경망을 이용한 주가방향 예측: 상관관계 속성선택 방법을 중심으로)

  • Kyun Sun Eo;Kun Chang Lee
    • Information Systems Review
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    • v.22 no.4
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    • pp.21-39
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    • 2020
  • Recently, deep learning has shown high performance in various applications such as pattern analysis and image classification. Especially known as a difficult task in the field of machine learning research, stock market forecasting is an area where the effectiveness of deep learning techniques is being verified by many researchers. This study proposed a deep learning Convolutional Neural Network (CNN) model to predict the direction of stock prices. We then used the feature selection method to improve the performance of the model. We compared the performance of machine learning classifiers against CNN. The classifiers used in this study are as follows: Logistic Regression, Decision Tree, Neural Network, Support Vector Machine, Adaboost, Bagging, and Random Forest. The results of this study confirmed that the CNN showed higher performancecompared with other classifiers in the case of feature selection. The results show that the CNN model effectively predicted the stock price direction by analyzing the embedded values of the financial data

Specification and Analysis of System Properties by using Petri nets (페트리 네트를 이용한 시스템 속성의 명세 및 분석)

  • Lee, Woo-Jin
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.11D no.1
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    • pp.115-122
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    • 2004
  • Software system modeling has a goal for finding and solving system's problems by describing and analyzing system model in formal notations. Petri nets, as graphical formalism, have been used in describing and analyzing the software systems such as parallel systems, real-time system, and protocols. In the analysis of Petri nets, general system properties such as deadlock and liveness are analyzed by the reachability analysis. On the other side, specific properties such as functional requirements and constraints are checked by model-checking. However, since these analysis methods are based on enumeration of ail possible states, there nay be state explosion problem, which means that system states exponentially increase as the size of system is larger. In this paper, we propose a new method for mechanically checking system properties with avoiding state explosion problem. At first, system properties are described in property nets then the system model and the property net are composed and analyzed. In the compositional analysis, system parts irrelevant to the specific property are reduced to minimize the analysis domain of the system. And it is possible to mechanically check whether a specific property is satisfied or not.

Compositional Safety Analysis for Embedded Systems using the FSM Behavioral Equivalence Algorithm (FSM의 행위 일치 알고리즘을 이용한 임베디드 시스템의 합성적 안전성 분석 기법)

  • Lee, Woo-Jin
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.14D no.6
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    • pp.633-640
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    • 2007
  • As the embedded systems closely related with our living become complex by interoperating each other via internet, the safety issue of embedded systems begins to appear For checking safety properties of the system interactions, it is necessary to describe the system behaviors in formal methods and provide a systematic safety analysis technique. In this research, the behaviors of an embedded system are described by Labeled Transition Systems(LTS) and its safety properties are checked on the system model. For enhancing the existing compositional safety analysis technique, we perform the safety analysis techniques by checking the behavioral equivalence of the reduced model and a property model after reducing the system model in the viewpoint of the property.

Multi-Query Merging Mechanism for Query Optimization in Sensor Network (센서 네트워크에서 질의 최적화를 위한 다중 질의 합성 메커니즘)

  • Park, No-Yeol;Park, Su-Kwon;Kim, Chang-Hwa;Kim, Sang-Kyung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.10d
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    • pp.176-179
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    • 2007
  • 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가지는 작은 노드들로 구성이 된다. 제한된 자원을 가지는 센서 네트워크에서 저 전력에 대한 연구는 핵심 분야로써, 다양한 연구가 진행 중이다. 센서 네트워크에서 에너지 효율을 높이는 방법들이 많이 연구되고 있다. 센서 네트워크에서 가장 큰 에너지 손실을 가져오는 부분은 통신 부분이며, 질의 기반 센서 네트워크에서는 질의를 배포하게 될 때 에너지 소비의 주요 요소들이 발생하게 된다. 따라서, 본 논문은 베이스스테이션으로 다중 질의를 요청할 때 질의 합성을 통해 전달되는 질의 수를 최소화하여 질의의 배포에 따른 에너지 소비 요소를 줄이는데 그 목적이 있다. 질의는 조건절에서 특정 속성에 대해서 판별하는데, 본 논문에서 제안하는 방법은 속성에 따라 질의를 합성하여 원본 질의의 개수보다 적게 하는 것이다. 제안 알고리즘을 통해 합성된 질의가 센서 노드에게 전해지는 과정에서 데이터의 송수신 횟수 및 overhead를 줄일 수 있으며, 또한 센서 노드는 합성된 질의로 센싱 횟수를 줄 일 수 있어 에너지 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법과 일반적인 방법을 비교하기 위해 에너지 소모 절감 예를 살펴봤다.

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