The application of object-oriented modeling to develop a powertrain performance simulation program, called O-DYN, is introduced. Powertrain components, such as the engine, transmission, shaft, clutch are modeled as classes which have data and method by using object-oriented modeling methodology. O-DYN, a performance simulation program, based on the object-oriented modeling is made in C++. One powertrain simulation using O-DYN is proposed, and it is expected that the simulation program or individual class constructed in this paper would be useful for automotive engineers to predict the performance of powertrains and to develop a simulation program.
Foreground estimation in object segmentation has been an important issue for last few decades. In this paper we propose a GrabCut based automatic foreground estimation method using block clustering. GrabCut is one of popular algorithms for image segmentation in 2D image. However GrabCut is semi-automatic algorithm. So it requires the user input a rough boundary for foreground and background. Typically, the user draws a rectangle around the object of interest manually. The goal of proposed method is to generate an initial rectangle automatically. In order to create initial rectangle, we use Gabor filter and Saliency map and then we use 4 features (amount of area, variance, amount of class with boundary area, amount of class with saliency map) to categorize foreground and background. From the experimental results, our proposed algorithm can achieve satisfactory accuracy in object segmentation without any prior information by the user.
상속 변칙이 발생하는 기본적인 이유는 병행객체에 대해 동기화 코드가 메소드 코드와 적당하게 분할되지 않을 때, 파생 클래스를 만들어내기 위한 코드의 확장이 슈퍼 클래스에 존재하는 동기화 코드와 메소드 코드를 변경하도록 할 때, 그리고 병행 객체지향 언어에서 상속성과 병행성이 결합할 때 발생한다. 강조할 점은 상속 변칙을 피하는 방법이다. 그래서 본 논문에서는 새로운 모델인 객체 모델을 제안하고 행위 방정식을 사용하여 병행 객체지향 언어에서 나타나는 상속 변칙의 문제를 최소화시키고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제1권3호
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pp.99-103
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2003
Classes are apt to include useless codes and inadequate inheritance relationship between them when they are being updated, inserted and deleted during the evolution process of object-oriented software, leading to lots of errors. Conventional class restructuring methods degrade the effectiveness of reusability since they go with preprocesses such as dependency analysis and estimation of class cohesion and run statically. In this paper, we propose a new C++ class-restructuring algorithm that does not require those preprocesses and runs dynamically by improving ART learning algorithm in the artificial neural networks.
객체 지향 소프트웨어 개발에서 재사용은 소프트웨어 품질 향상과 소프트웨어 개발자의 생산성 향상을 위하여 연구되고 있다. 그러나 설계 단계에서 부적절한 작성과 유지보수시의 잘못된 변화로 인하여 클래스를 재사용 하는데 문제점이 존재한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 C++. 프로그램 의존도 그래프를 이용하여 클래스의 의미론적인 결합 도를 분석하고, 결합 도에 따라 클래스를 분해하여 클래스의 품질 재평가와 확장성을 지원하도록 하는 방법이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방안은 개발자가 객체 지향 프로그램을 개발시에 원하는 부품만을 선택하여 재사용 시스템 구축을 용이하게 하였다.
본 논문에서는 객체지향 데이타베이스 시스템에서 동시성을 향상시킬 수 있는 로 킹 프로토콜을 제안하였다. 제안한 방법은 복합 객체의 요소 객체에 그 객체의 루트를 확인하도록 부여된 루트 객체 식별자를 이용한다. 복합 객체에 로크를 요구하는 하나 의 트랜잭션은 접근하고자 하는 요소 객체의 루트객체 식별자가 있는지, 그 루트 객 체에 로트되어 있는지를 검사한다. 그러나 하나의 트랙잭션에 의해 어느 한 복합 객 체의 루트 객체가 로트되어 있더라도 또 다른 트랜잭션들은 복합 객체의 요소 객체가 속한 클래스내의 다른 루트 객체 식별자를 갖는 인스턴스를 접근해서 읽거나 갱신하게 함으로써 동시성을 증가시킬 수 있다.
다양한 외형 변화를 가지는 물체의 범주 인식성능을 향상 시키는데 있어서 사람의 행동은 매우 효과적인 컨텍스트 정보이다. 본 연구에서는 Bayesian 접근법을 기반으로 하는 간단한 확률 그래프 모델을 통해 사람의 행동을 물체 범주 인식을 위한 컨텍스트 정보로 활용하였다. 다양한 외형의 컵, 전화기, 가위 그리고 스프레이 물체에 대해 실험을 수행한 결과 물체의 용도에 대한 사람의 행동을 인식함으로써 물체 인식 성능을 8%~28%개선할 수 있었다.
본 논문에서는 클래스들간의 종속관계를 효율적으로 표현하기 위한 모듈클래스 종속그래프를 제안한다. 객체 지향언어는 설계시 독립적으로 개발되어지고, 클래스들간의 관계를 형성하여 구성되어진다. 따라서 이러한 독립적인 특성을 고려하고, 클래스 계층구조에 존재하는 클래스들간의 관계를 효율적으로 표현할 필요가 존재한다. 본 논문에서는 어플리케이션에 종속적인 기존의 시스템 종속그래프와 단위 클래스를 표현하는 클래스 종속그래프에서 제시되지 않고 있는 클래스들간의 관계를 표현하기 위해 객체지향시스템의 설계단위인 모듈의 개념을 이용하여 모듈클래스들 종속그래프를 제시하고, 객체지향의 특징인 객체의 생성자, 상속관계 및 동적 바인딩 효과를 적용시켜 효율성의 검증과 이를 절차간 슬라이싱에 적용시켜 슬라이싱의 관계를 고찰한다. 또한 모듈 클래스에 존재하는 클래스의 멤버데이터들간의 구별을 가능하게 하기 위한 파라메터의 표현법을 제시한다. 이러한 모듈클래스 종속 그래프를 통해 시스템 설계시 모듈 클래스간의 관계를 보다 정확하게 분석할 수 있고, 시스템 분석에 필요한 역공학, 테스팅, 시각화와 같은 다른 응용에 폭넓게 적용될 수 있다.
기존의 주성분 분석을 이용한 물체 인식 기술은 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class 방식인 k-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다. 또한, 물체 인식을 하는데 있어 본 논문에서 제안한 주성분 분석법은 물체 영상 자체를 계산하여 인식하는 게 아니라 물체 영상 공간이라는 고유 공간을 구성한 후에 단지 기여도가 큰 5개의 벡터로만 인식을 수행하기 때문에 자원 축소의 효과까지 얻을 수 있었다.
최근에 인터넷과 통신망의 활성화로 인하여 멀티미디어 정보들을 효율적으로 관리하고 서비스하기 위한 여러 가지 방법들의 제안되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 기반의 멀티미디어 사서함 구축을 위한 객체관리기로서 $\alpha$-cut 을 이용한 FBOM을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 필터링을 이용하여 객체들을 고나리하기 위해 객체 분류, 퍼지 필터링, 클래스 생성구조를 이용한다. 또한 제안된 시스템의 성능을 알아보기 위해 1000개의 멀티미디어 정보를 이용하여 실험을 수행하고, 랜덤 키 방법과 FBOM 방법을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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