• 한국측량학회지
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• 제39권5호
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• pp.297-311
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• 2021

Around the world, there is an increasing interest in Digital Twin cities. Although geospatial data is critical for building a digital twin city, currently-established spatial data cannot be used directly for its implementation. Integration of geospatial data is vital in order to construct and simulate the virtual space. Existing studies for data integration have focused on data transformation. The conversion method is fundamental and convenient, but the information loss during this process remains a limitation. With this, standardization of the data model is an approach to solve the integration problem while hurdling conversion limitations. However, the standardization within indoor space data models is still insufficient compared to 3D building and city models. Therefore, in this study, we present a comparative analysis of data models commonly used in indoor space modeling as a basis for establishing a generic indoor space feature model. By comparing five models of IFC (Industry Foundation Classes), CityGML (City Geographic Markup Language), AIIM (ArcGIS Indoors Information Model), IMDF (Indoor Mapping Data Format), and OmniClass, we identify essential elements for modeling indoor space and the feature classes commonly included in the models. The proposed generic model can serve as a basis for developing further indoor feature models through specifying minimum required structure and feature classes.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권2호
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• pp.119-127
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• 2005

제품계열분석(product line analysis)은 제품계열자산(product line asset)을 개발하기에 앞서, 제품계열 내에 속한 제품들의 다양한 요구사항과 이들 간의 관계 및 제약사항을 분석하는 활동을 말한다. 지금까지 특성모델링(feature modeling)이라 불리는 특성 지향의 공통성과 가변성 분석은 제품계열분석의 핵심적인 부분으로 간주되어 왔다. 비록 공통성과 가변성 분석이 제품계열분석의 핵심적인 요소이지만, 이것만으로는 재사용가능하고 적응성이 뛰어난 제품계열자산(예, 아키텍처와 컴포넌트) 개발에 한계가 있다. 특성간의 의존성 및 특성결합시간도 제품계열자산 개발에 중대한 영향을 미치는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 기존에 공통성과 가변성 관점에서 제품계열을 분석한 결과인 특성모델(feature model)을 세 가지의 특성 측면(즉, 제품특성의 공통성과 가변성, 특성간의 의존성, 그리고 특성결합시간)으로 확장한 특성지향의 제품계열분석 모델을 제안한다. 특히, 세 가지 측면의 일관성을 검증하기 위해서, 특성 지향의 제품계열분석 모델을 정형적으로 정의하고, 모델의 일관성을 검사하는 규칙을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.53-67
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• 2008

현재 유사 도메인에 대한 feature 모델과 class 모델간의 재사용을 위해, 모델 차원에서 상호변환 연구와 두 모델간 온톨로지를 이용한 변환 연구가 있으나, 메타모델을 통한 일관성 있는 변환이 되지 못하며, 각 모델이 가진 변환 대상 모델링 요소가 충분치 않고, 특히, 자동 변환 알고리즘 및 지원 툴을 제공하지 않음으로써 모델간 재사용의 저하를 초래하고 있다. 본 논문에서는 메타모델 상에서 온톨로지를 사용한 feature 모델을 class 모델로의 변환 방법을 제시한다. 이를 위해, feature 모델, class 모델 및 온톨로지에 대한 메타모델을 재정의하고, 각 메타모델별 모델링 요소에 대한 속성을 정의한다. 이 속성들에 기반하여 feature 모델과 온톨로지 간 그리고 온톨로지와 class 모델간의 변환 규칙 프로파일을 집합 이론과 명제논리로 정의한다. 이러한 변환의 자동화 구축을 위해 변환 알고리즘을 생성하고, 지원 툴을 구현한다. 제시한 변환규칙 및 툴을 사용해 전자 결재시스템을 통해 실제 적용한다. 기대효과로써, 기 구축된 feature 모델을 class모델로 변환하여 상이한 개발방법간에 생성된 모델을 재사용을 할 수 있다. 특히, 온톨로지를 사용해서 의미적 변환의 모호성을 해소시킬 수 있으며, 변환의 자동화 및 모델간 일관성을 유지시켜줄 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제34권4호
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• pp.218-225
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• 2013

In this paper hair bundle feature model and integration method for hair cell models were proposed. The proposed hair bundle feature model was based on spring-damper-mass model. Input of integrated vestibular hair cell model was frequency and output was interspike interval of hair cell that was reflected the feature of hair bundles. Irregular afferents that had a great gain variation showed reduction of negative stiffness section. Regular afferents that had a small gain variation, however, showed same feature with base negative stiffness feature. As a result, integrated vestibular hair cell model showed almost the same modeling data with experimental data in the modeled eleven frequency bands. It is verified that the proposed model is a good model for hair bundle feature modeling.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.105-113
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• 2009

특성 모델(Feature Model)은 소프트웨어 제품 라인 개발 시 도메인 공학 단계에서 제품들 사이의 공통점과 차이점을 모델링하는데 널리 사용된다. 특성 모델의 오류 또는 불일치성에 대한 발견 및 수정은 성공적인 소프트웨어 제품 라인 공학을 위해서 필수적이다. 특성 모델의 검증을 효과적으로 수행하기 위해서는 자동화된 도구의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 JESS 규칙 기반 시스템을 이용하여 특성 모델의 유효성을 검증하는 기법을 기술하고 이를 이용한 특성 모델 검증 도구를 제안한다. 본 논문의 도구는 특성 모델링 작업 시 실시간으로 특성 모델을 검증하여 오류의 존재 여부와 오류의 원인에 대한 설명을 제공함으로써 오류 없는 특성 모델을 생성할 수 있도록 해 준다. 특성 모델 검증 기법에 규칙 기반 시스템을 이용한 경우는 본 논문이 최초의 시도로 사료된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제10권3호
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• pp.189-201
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• 2011

Feature models are widely used to model commonalities and variabilities among products during software product line development. Feature configurations are generated by selecting the features to be included in individual products. Automated tools to identify errors or inconsistencies in the feature models and configurations are essential to successful software product line engineering. This paper proposes a verification technique and tool based on semantic web technologies such as OWL, SWRL and Protege API. This approach checks the feature model and configuration based on predefined rules and provides information on existence of errors as well as the kinds of those errors. This approach is extensible due to ease of rule modification and may be easily applied to other environments because semantic web technologies can be easily integrated with other programming environments. This paper demonstrates how various semantic web-related technologies can support automatic verification of one kind of software development artifact, the feature model.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권6호
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• pp.441-447
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• 2022

In this paper, we propose a pill identification model using engraved text feature and image feature such as shape and color, and compare it with an identification model that does not use engraved text feature to verify the possibility of improving identification performance by improving recognition rate of the engraved text. The data consisted of 100 classes and used 10 images per class. The engraved text feature was acquired through Keras OCR based on deep learning and 1D CNN, and the image feature was acquired through 2D CNN. According to the identification results, the accuracy of the text recognition model was 90%. The accuracy of the comparative model and the proposed model was 91.9% and 97.6%. The accuracy, precision, recall, and F1-score of the proposed model were better than those of the comparative model in terms of statistical significance. As a result, we confirmed that the expansion of the range of feature improved the performance of the identification model.

• 한국CDE학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.131-138
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• 2008

With the advancements of the Internet and CAD data translation techniques, more CAD models are transferred from a CAD system to another through the network and interoperability is getting a common word in the CAD industry. However, when a CAD model is translated for an incompatible system into a neutral format such as STEP or IGES, its precious feature information is lost. When this feature information is lost, the advantage of feature based modeling is not valid any longer, and modification for the model is purely dependent on geometric and topological manipulations. However, the capabilities of the existing methods to modify these feature-independent models are limited as the modification involves a topological change in the model. To address this issue, we present a volumetric method to modify the solid models in neutral format. First, this method selectively decomposes the solid model to separate the portion of interest called feature volume. Next, the designer modifies the feature volume without concerning a topological change. Finally, the feature volume is united with the original solid model to complete the modification process. The results of test cases are presented to attest the usefulness of the proposed method.

• 융합보안논문지
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• 제17권3호
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• pp.51-57
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• 2017

VOD 서비스는 일반 유료방송가입자들 사이의 보편적인 인기뿐만 아니라 가입자 기반 수신료, 광고료와 같은 기존 방송사의 수익 외의 추가 수익을 제공하고 있다. 이와 같은 이유로 각 방송사들은 자신의 VOD 서비스를 개발하고 매출을 높이기 위해 잦은 개선 작업을 수행하기 때문에 개발업체는 이런 개발 요구들에 효과적으로 대응할 방법이 필요한 실정이다. 이 에 본 연구는 사례연구들을 통해 그 효율성이 입증된 대표적 피처지향 분석모델인 FODA (Feature-Oriented Domain Analysis)를 VOD 서비스 개발에 적용하였다. FODA는 카네기멜론대학 SEI에서 개발한 피처지향 분석모델로서 특정 도메인에 해당하는 소프트웨어의 피처모델을 개발하고 이를 기반으로 고객이 원하는 소프트웨어 형상을 결정하는 도구를 제공한다. 본 연구는 개발업체와 함께 VOD 서비스 도메인의 피처모델을 개발하고 VOD 서비스 개발 프로세스 향상을 위한 피처모델 기반의 VOD 서비스 기능과 테스트케이스들을 개발하였다.

• 인지과학
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• 제10권3호
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• pp.1-15
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• 1999

시각적 선택에 대한 과거 정신물리학적, 신경 생리학적 연구결과를 토대로 Feature Gate 라는 신경 망 모형을 제안하였다. 이 모형에는 공간 배치도가 위계 적으로 구성되어 있으며, 정보의 흐름이 위계의 각 수준으로부터 그 다음 수준으로 넘어갈 때 주의 게이트에 의해 조절되도록 되어 있다. 주의 게이트들은 독특한 세부 특징을 가진 위치에 반응하는 상향식 시스템과 표적 세부 특징이 있는 위치에 반응하는 하향식 기제 모두에 의해 조절된다. 본 연구는 Feature Gate 모형의 하향식 기제에 초점을 맞추어 모형을 설명하고, 현재 다른 모형들이 설명하지 못하는 Moran & Desimone(1985)의 연구결과를 이 모형이 어떻게 설명하는지를 제시하고자 한다. Feature Gate 모형은 병렬 적인 세부특징 검색, 계열 적 접합표적 검색, 단서에 의한 주의의 점진적 감소 모형, 세부특징-주도적인 공간적 선택, 주의의 분할, 방해자극 위치의 억제, 주변 억제 등을 포함한 시각적 주의 연구의 여러 가지 많은 현상들을 설명하는데 하나의 일관적인 해석을 제공해 준다. 앞으로 이 모형을 더욱 확장, 발전 시켜 세부특징의 조합된 배열에 반응하는 상위 수준의 유닛을 사용한다면 시각적 선택과정이 포함된 형태 재인 모형으로 개발될 수 있다.