• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.179-184
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• 2006

많은 기업들은 정보기술의 발전과 더불어 이익을 증대시키고 비용을 절감하기 위하여 정보화 시스템을 도입하고 있다. 본 논문에서는 객체지향 방법론 설계 도구인 UML을 사용하여 AS-IS를 구축하고 닷넷 환경의 유스케이스 다이어그램, 시퀀스 다이어그램, 컴포넌트 다이어그램 등을 통하여 TO-BE 프로세스 모델을 설계한다. 그리고 소규모 회사 조직 시스템에 적용시키기 위하여 닷넷 기반으로 구축하면 컴포넌트 재사용 및 소프트웨어 생산성을 증진시킬 수 있다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제19권5호
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• pp.1123-1130
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• 2005

In view of the lack of efficient coordination of interdependent task in the collaborative design system, the mechanisms for temporal and resource coordination problems are established based on Petri Nets, respectively. Both of the mechanisms are encapsulated and implemented in the coordination component so as to increase the flexibility and acceptability of the system. We model the CSCW system based on Petri Nets for simulation, analysis and optimization. A case study on the overhead traveling crane is given to demonstrate and validate our theory.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.9-19
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• 2004

본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 시스템(Content Based Image Retrieval System)의 특징 추출(feature extraction)과 분석(analysis)을 위한 방법으로 적응적 컴포넌트 분석(ACA: Adaptive Component Analysis)을 제안하고 있다. 검색을 위해서 영상에서 추출된 특징들은 영상의 도메인(domain)에 따라 적절하게 적용해야만 좋은 검색 결과를 얻을 수 있다. 이러한 조건을 만족시키기 위한 방법으로 본 논문에서는 검색 측정도(retrieval measurement)를 제안하고 있다. ACA는 알고리즘과 시스템적인 관점에서 볼 때, 기존의 내용 기반 영상 검색을 위한 중간 단계라고 할 수 있으며, 검색 속도 향상 및 성능 개선에 목표를 두고 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.283-284
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• 2006

In this paper, we propose a novel segmentation and classification method using texture features for the document image. First, we extract the local entropy and then segment the document image to separate the background and the foreground using the Otsu's method. Finally, we classify the segmented regions into each component using PCA(principle component analysis) algorithm based on the texture features that are extracted from the co-occurrence matrix for the entropy image. The entropy-based segmentation is robust to not only noise and the change of light, but also skew and rotation. Texture features are not restricted from any form of the document image and have a superior discrimination for each component. In addition, PCA algorithm used for the classifier can classify the components more robustly than neural network.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.457-460
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• 2002

복잡한 응용 프로그램을 빠르게 개발하고 이의 유지보수가 용이하도록 하기 위해 재사용 가능한 컴포넌트 기반의 소프트웨언 개발(CBD: Component-Based Development)개념이 확산되고 있고, 이와 관련 되어 컴포넌트 재사용성을 높이기 위한 EJB, COM, CCM 등과 같은 컴포넌트 모델과 이의 개발 및 이미 개발된 컴포넌트를 재사용하고자 하는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 컴포넌트를 기반으로 시스템을 효과적으로 구성하기 위해서는 컴포넌트들이 서로 정확하게 결합하여 작동할 수 있는 아키텍쳐를 기반으로 컴포넌트의 조림 작업이 이루어져야 한다. 잘 정의된 아키텍쳐가 존재하면, 시스템이 상위수준에서 어떻게 구성되어 있고, 어떠한 기능을 수행하는지의 방향을 제시해 주므로 조립하는 시스템이 제공하는 서비스를 추상화하여 표현할 수 있다. 본 논문은 제 삼자에 의해 개발된 컴포넌트들의 조림을 통한 시스템 개발을 지원하기 위하여 아키텍쳐 기반의 시스템 설계 방법을 제안하고 이를 지원하는 도구인 COBALT(Component-Based Application DeveLopment Tool) 조립도구의 아키텍쳐 모델러를 소개한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.873-876
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• 2000

The information-theoretic approach to face recognition is based on the compact coding where face images are decomposed into a small set of basis images. Most popular method for the compact coding may be the principal component analysis (PCA) which eigenface methods are based on. PCA based methods exploit only second-order statistical structure of the data, so higher- order statistical dependencies among pixels are not considered. Independent component analysis (ICA) is a signal processing technique whose goal is to express a set of random variables as linear combinations of statistically independent component variables. ICA exploits high-order statistical structure of the data that contains important information. In this paper we employ the ICA for the efficient feature extraction from face images and show that ICA outperforms the PCA in the task of face recognition. Experimental results using a simple nearest classifier and multi layer perceptron (MLP) are presented to illustrate the performance of the proposed method.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.145-148
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• 2019

Principal Component Analysis (PCA) is a powerful technique in data analysis and widely used to detect anomalies in Wireless Sensor Networks. However, the performance of conventional PCA is not high on time-series data collected by sensors. In this paper, we propose a Joint Exponential Smoothing and Trend-based Principal Component Analysis (JES-TBPCA) for Anomaly Detection which is based on conventional PCA. Experimental results on a real dataset show a remarkably higher performance of JES-TBPCA comparing to conventional PCA model in detection of stuck-at and offset anomalies.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.48-54
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• 2011

As personal or compact devices with image acquisition functionality are becoming easily available for common users, the voluminous images that need to be managed by image related services or systems demand efficient and effective methods in the perspective of image identification. The objective of image identification is to associate an image with a unique identifier. Moreover, whenever an image identifier needs to be regenerated, the newly generated identifier should be consistent. In this paper, we propose three image identifier generation methods utilizing image features: linear component, luminance area, and combination of both features. The linear component based method exploits the information of distribution of partial lines over an image, while the luminance area based method utilizes the partition of an image into a number of small areas according to the same luminance degree. The third method is proposed in order to take advantage of both former methods. In this paper, we also demonstrate the experimental evaluations for uniqueness and similarity analysis that have shown favorable results.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.21-43
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• 2001

오늘날 GIS 영역을 포함하는 정보시스템 개발 환경은 소프트웨어의 복잡성 및 다양성 그리고 분산처리 및 네트워크 컴퓨팅 등의 측면에서 과거에 비해 현저하게 변화되었다. 이에 신속하게 대응하기 위하여 소프트웨어 개발 패러다임에 변화가 일어나고 있으며 객체지향기술에 바탕을 둔 컴포넌트 기반 개발이 대세로 자리잡고 있다. GIS 개발에서도 국내외적으로 관련 표준 지침을 만들어 컴포넌트에 기반한 개발을 독려하고, 앞으로 컴포넌트 기술의 적용이 증가하는 추세이다. 이러한 추세에 부응하여 GIS를 위한 컴포넌트 기반개발 방법론의 필요성이 대두되나 아직 연구가 충분히 이루어지지 못하는 실정이다. 본 연구는 UML을 활용한 컴포넌트 기반의 GIS 개발 방법론(ATOM Advanced Technology Of Methodology for GIS)의 프로세스의 제안과 함께 사례연구를 통하여 이의 적용가능성을 확인하는 것이다. ATOM은 컴포넌트 개발 그 자체를 지원할 뿐만 아니라 식별된 컴포넌트와 기존 재사용 가능한 컴포넌트에 바탕을 둔 소프트웨어 개발 생명주기 전체 단계를 지원하는 전사적인 GIS 구축 방법론이다. ATOM은 생명 주기 각 단계에 대한 주요 활동과 각각의 활동을 수행하기 위한 작업들을 정의하였다. 또한 작업간 입력물과 출력물을 제시하고, 각종 문서화를 위한 표준 양식과 항목을 제시하며 작업들의 성공적 수행을 위한 상세한 지침을 제시하여 최대한 방법론의 이해를 돕고자 하였다. 무엇보다도 ATOM의 가장 중요한 특징은 단순한 기능과 최소의 크기, 최대의 재사용을 위한 컴포넌트 추출에 목적을 두고 GIS 도메인의 여러 특징을 고려한 GIS를 위한 컴포넌트 기반의 개발방법론이라 할 수 있다. ATOM의 사례 적용은 재사용 및 상호운용성이 뛰어난 컴포넌트의 추출과 함께 보다 체계적이고 구체적인 개발 가이드 라인을 제공하여 응용GIS 구축의 생산성 및 품질 향상에 기여할 뿐만 아니라 우리의 최종목표인 GIS 소프트웨어 자동 생산에도 크게 기여할 것으로 사료된다.

• 대한본초학회지
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• 제27권1호
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• pp.35-39
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• 2012

Objectives : The purpose of this study was to investigate the changes in the contents of constituents in Samultang and its fermentations with 10 species of lactic acid bacteria. Methods : Ten strains of lactic acid bacteria, Lactobacillus casei, L. acidophilus, L. casei, L. plantarum, L. amylophilus, L. curvatus, L. delbruekil subsp. lactis, L. casei, B. breve, and B. thermophilum, were used for the fermentation of Samultang. The increased and decreased constituents were identified using HPLC/DAD and various liquid chromatographic techniques, and the structure was elucidated using NMR and MS. These compounds were quantitatively analyzed using an HPLC/DAD system. Results : A remarkably increased component was identified to be nodakenetin and a decreased component was determined to be nodakenin. The fermentation of the ten lactic acid bacteria demonstrated that the decomposable rate of these two compounds in fermented Samultang were different. Samultang fermented by L. plantarum showed the most remarkable changes. Conclusion : Nodakenetin was identified as bioconversion component after fermentation and L. plantarum was discovered the best bacteria to increase the component.