Design Problems are often both multidimensional and highly interactive. Very rarely does any part of a designed thing serve only one purpose. The activity of designing is thus a goal-directed activity and normally a goal-directed problem-solving activity. This means, problem solving is finding a way to get from some initial situation to a desired goal. Designers are transforming agents within a society whose goals are to improve the human condition through physical metamorphosis. Many theorist have agreed that designing involves problem solving or decision making. Accordingly evaluation plays an essential role in design activity. The evaluation factors include all attributes that have levels specified by quantitative and qualitative objectives Alternatives in multi-objective decision prOblems generally possess numerous attributes by which they can be described and compared. The evaluation factors include all attributes that have levels specified by quantitative and qualitative objectives. However since qualitative factors are difficult to quantify as numeral estimates, these factors have tended to be ignored without regard for their importance to human content. We adapted the Accumulative Evaluation Model as an evaluation algorithm for IDES. Industrial Design Evaluation System (IDES) consists of 3 major modules ( 1 Design Element, 2.Matrix, 3.Evaluation). It is intended to be an aid for design evaluation. The luther thinks IDES is a new design evaluation approach which could provide effective rating of design values to make value judgements. It is an attempt to provide industrial designers with access to design evaluation. The author's aim is to produce an Object-Oriented Evaluation System which can guide the designers and decision makers under complex design projects. It uses\ulcorner an Object-Oriented Programming for this prototype, Because of managing complexity (Flexibility and Reusability) and improving productivity(Extensibility & Maintainability and Programming by User) in software development process. The author has chose the C++ because it is a hybrid, rather than pure Object-Oriented Language.
Object-oriented databases (OODBs) have been adopted for managing non-standard applications such as computer-aided design (CAD), office document management and many multimedia applications. One of the major characteristics of OODBs is class hierarchy where a subclass is allowed to inherit the definitions defined on its superclasses. In this paper, I present the evaluation metrics for class hierarchy quality in OODBs. These metrics are developed to determine if a concurrency control scheme can achieve good performance or not on a given class hierarchy. I first discuss the existing concurrency control schemes for OODBs. Then I provide evaluation metrics based on structural information and access frequency information in class hierarchies. In order to discuss significance of the proposed performance metrics, an analytical model is developed. Analysis results show that the performance metrics are important factor in concurrency control performance. I consider both single inheritance and multiple inheritance. The proposed metrics can be used to provide guidelines on how to design class hierarchy of an OODB for maximizing the performance of concurrency control technique.
This study presented a model predictive tracking control algorithm of autonomous truck based on object state estimation using extended Kalman filter. To design the model, the 1-layer laser scanner was used to estimate position and velocity of the object using extended Kalman filter. Based on these estimations, the desired linear path for object tracking was computed. The lateral and yaw angle errors were computed using the computed linear path and relative positions of the truck. The computed errors were used in the model predictive control algorithm to compute the optimal steering angle for object tracking. The performance evaluation was conducted on Matlab/Simulink environments using planar truck model and actual point data obtained from laser scanner. The evaluation results showed that the tracking control algorithm developed in this study can track the object reasonably based on the model predictive control algorithm based on the estimated states.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.742-748
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2014
The research of the object-oriented visual programming education is related to investigate the instructional method for computer programming, the process for program development for students, and the suitability analysis and design methodology for program development. In order to develop the educational methodology for the students who have the difficulties to study the computer programming and to enhance the abilities for the development of object-oriented programs, in this paper, we suggest the evaluation metrics to apply and assess for the object-oriented programming education. Also, we introduce the visual programming education methodology and curriculum using Alice programming. The evaluation metrics for the visual programming education suggested in this paper, is accepted when the visual programming languages/tools are used in the programming education to assess and analyze the suitabilities for the programming education for students, so to utilize the analyses for abilities of understanding, abstraction, and program implementation by level.
This paper is to define the method that develops the software In proper to application areas of Geographic Information Systems and design patterns according to functions and roles that implement the system for safety evaluation of the groundwater well based on an object oriented spatial model. In order to design the user interface of the groundwater well, this paper proposes the framework that should classify only requisite components adaptable to various application areas. By specifying De pattern appropriate to the application domain and designing the analysis pattern using the UML based on the object oriented methodology. this paper shah contribute to enhance the reuse of components that can develop and distribute a .large scale open system.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.6
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pp.627-636
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2010
Image segmentation technique is becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification to extract object regions of interest within images. This paper presents a new method for image segmentation to consider spectral and spatial information of high resolution satellite image. Firstly, the initial seeds were automatically selected using local variation of multi-spectral edge information. After automatic selection of significant seeds, a segmentation was achieved by applying MSRG which determines the priority of region growing using information drawn from similarity between the extracted each seed and its neighboring points. In order to evaluate the performance of the proposed method, the results obtained using the proposed method were compared with the results obtained using conventional region growing and watershed method. The quantitative comparison was done using the unsupervised objective evaluation method and the object-based classification result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the object-based analysis of high resolution satellite images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.5
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pp.1400-1420
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2012
Object detection and tracking using visual sensors is a critical component of surveillance systems, which presents many challenges. This paper addresses the enhancement of object detection and tracking via the combination of multiple visual sensors. The enhancement method we introduce compensates for missed object detection based on the partial detection of objects by multiple visual sensors. When one detects an object or more visual sensors, the detected object's local positions transformed into a global object position. Local and global information exchange allows a missed local object's position to recover. However, the exchange of the information may degrade the detection and tracking performance by incorrectly recovering the local object position, which propagated by false object detection. Furthermore, local object positions corresponding to an identical object can transformed into nonequivalent global object positions because of detection uncertainty such as shadows or other artifacts. We improved the performance by preventing the propagation of false object detection. In addition, we present an evaluation method for the final global object position. The proposed method analyzed and evaluated using case studies.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.7
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pp.1997-2007
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2000
This paper presents a new benchmark for object-relational database systems, which are regarded as the next-generation database system. This benchmark has been developed to evaluate system performance peculiar to object-relational database systems. The design philosophy, test databases, an test queries of the benchmark are presented. This benchmark features scaleability, use of a synthesized database only, and a query-oriented evaluation. We have implemented his benchmark with two commerical object-relational database systems and the experimental results are also reported.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.7
no.2
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pp.5-20
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2017
The notion of object oriented analysis and design in software engineering has many rewards that aid the programmer to have an understanding of and improve the program efficaciously. Object oriented metrics helps rather a lot to a programmer or developer to comprehend and unravel the thing-oriented trouble readily and exactly. Object oriented metrics helps in examining the usefulness of object oriented applied sciences or in simple phrases Object-oriented metrics depict characteristics of object-oriented programming. The intention of this paper is to have an understanding of concerning the UML, Object oriented evaluation and design and the way it plays in UML.
Visual Object Tracking is known as the most fundamental problem in the field of computer vision. Object tracking localize the region of target object with bounding box in the video. In this paper, a custom CNN is created to extract object feature that has strong and various information. This network was constructed as a Siamese network for use as a feature extractor. The input images are passed convolution block composed of a bottleneck layers, and features are emphasized. The feature map of the target object and the search area, extracted from the Siamese network, was input as a local proposal network. Estimate the object area using the feature map. The performance of the tracking algorithm was evaluated using the OTB2013 dataset. Success Plot and Precision Plot were used as evaluation matrix. As a result of the experiment, 0.611 in Success Plot and 0.831 in Precision Plot were achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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