• Title/Summary/Keyword: Requirements Extraction

Search Result 143, Processing Time 0.024 seconds

LiDAR 데이터를 이용한 수치지도의 건물 및 등고선 레이어 생성 (Generation of Building and Contour Layers for Digital Mapping Using LiDAR Data)

  • 이동천;염재홍
    • 한국측량학회지
    • /
    • 제23권3호
    • /
    • pp.313-322
    • /
    • 2005
  • 급속한 기술의 발전과 인간 생활 및 문화 활동의 범위가 변하고 확장됨에 따라 지표면에 빠른 변화가 발생하고 있으므로 지도와 지형공간 데이터베이스의 갱신주기는 짧아져야 한다. 이를 만족시키기 위하여 최근에 지형공간정보 분야에서는 지도제작 과정의 자동화와 데이터 처리속도의 단축을 위한 연구가 진행되고 있으며, 이 결과 수치사진측량 워크스테이션, GPS/INS 기술, 위성영상의 활용기술, 자동 정보추출 및 LiDAR 시스템이 개발되었다. 항공 LiDAR 데이터로부터 자동으로 건물을 추출하고 등고선을 생성할 수 있는 가능성에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나 숙련된 작업자에 의해 수동으로 건물을 도화하는 기존의 사진측량 방법에 의한 결과와 비교하면, 정확도와 효율성에 대한 좀더 심도 깊은 연구가 수행되어야 한다. 반면에, LiDAR 데이터로부터 등고선을 생성한 결과, 품질 및 정회성에 있어서 효율적이고 경제적이었다. 본 연구에서는 수치지도 제작에 필요한 건물을 추출하고 등고선을 생성하기 위하여 LiDAR 데이터의 전처리 과정과 단계별 처리과정에 관련되는 다양한 조건의 영향 및 정확도에 관하여 평가하였다.

재사용 모듈 추출을 위한 오픈 소스 기반 소프트웨어 시스템 구축 (Constructing an Open Source Based Software System for Reusable Module Extraction)

  • 변은영;박보경;장우성;김영철;손현승
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
    • /
    • 제23권9호
    • /
    • pp.535-541
    • /
    • 2017
  • 소프트웨어 시장 규모가 확대되면서 다양한 요구사항을 만족시키는 대규모 소프트웨어가 개발되고 있다. 이로 인해 소프트웨어 복잡도가 증가하게 되고 품질 관리는 어려워졌다. 특히, 레거시 시스템의 개선 및 새로운 시스템 개발 환경에서 재사용은 중요하다. 이 논문에서는 품질을 인증 받은 모듈을 재사용하는 방법을 제안한다. 재사용 적용 레벨은 코드 영역(메소드, 클래스, 컴포넌트), 프로젝트 도메인, 비즈니스로 나누어진다. 이 논문에서는 소프트웨어 복잡성을 측정하는 결합도와 응집도 기반의 재사용 메트릭과 메소드와 클래스 레벨에 따라 "재사용에 적합한 모듈 덩어리"를 시각화하는 재사용 적합 모듈 추출 메카니즘을 제안한다. 레거시 프로젝트에 역공학 기법을 적용하여 어떤 모듈/객체/덩어리가 재사용할 수 있는 지를 식별하고 확장 시스템을 개발하거나 유사한 새로운 시스템을 개발하기 위해 재사용한다면 소프트웨어의 신뢰성을 보장하고 소프트웨어 개발 단계에서 필요한 시간과 비용을 절감시킬 수 있다.

Experimental study of extracting artificial boundary condition frequencies for dynamic model updating

  • Hou, Chuanchuan;Mao, Lei;Lu, Yong
    • Smart Structures and Systems
    • /
    • 제20권2호
    • /
    • pp.247-261
    • /
    • 2017
  • In the field of dynamic measurement and structural damage identification, it is generally known that modal frequencies may be measured with higher accuracy than mode shapes. However, the number of natural frequencies within a measurable range is limited. Accessing additional forms of modal frequencies is thus desirable. The present study is concerned about the extraction of artificial boundary condition (ABC) frequencies from modal testing. The ABC frequencies correspond to the natural frequencies of the structure with a perturbed boundary condition, but they can be extracted from processing the frequency response functions (FRF) measured in a specific configuration from the structure in its existing state without the need of actually altering the physical support condition. This paper presents a comprehensive experimental investigation into the measurability of the ABC frequencies from physical experiments. It covers the testing procedure through modal testing, the data processing and data analysis requirements, and the FRF matrix operations leading to the extraction of the ABC frequencies. Specific sources of measurement errors and their effects on the accuracy of the extracted ABC frequencies are scrutinised. The extracted ABC frequencies are subsequently applied in the damage identification in beams by means of finite element model updating. Results demonstrate that it is possible to extract the first few ABC frequencies from the modal testing for a variety of artificial boundary conditions incorporating one or two virtual pin supports, and the inclusion of ABC frequencies enables the identification of structural damages without the need to involve the mode shape information.

상황과 정보 집적도를 고려한 유사도 기반의 맞춤형 지식 생성프레임워크 (Customized Knowledge Creation Framework using Context- and intensity-based Similarity)

  • 손미애;이현정
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제12권5호
    • /
    • pp.113-125
    • /
    • 2011
  • 정보의 출처와 형식이 다양해지고 정보의 양 또한 많아짐에 따라 소셜 웹에서의 맞춤형 지식 생성은 더욱 어려워지고 있다. RSS(Really Simple Syndication)가 정보 수집 방법의 개선에 일조했으나, 웹에 산재된 정보를 찾아 필요한 정보들만으로 구성된 맞춤형 지식을 생성하는 것은 여전히 사용자들의 몫으로 남아 있다. 본 논문에서는 맞춤형 지식 생성의 용이성을 제고하기 위해 상황 기반 유사도를 이용한 맞춤형 지식생성 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크는 기본적으로 사례 기반추론의 절차를 따르지만, 기존 사례 기반의 유사도 계산 방식이 문법적 추론에 기반했던 것과 달리, 온톨로지를 활용한 의미적 유사도를 이용한 사례 기반 추론을 활용한다. 또한 사용자 요구를 만족하는 유사사례의 보정을 위해 온톨로지를 활용한 정보 집적도 기반의 유사도 방법론을 제안하였다. 본 프레임워크에서는 첫째 비구조적인 웹 정보를 사례 형태의 구조적 정보로 변환하고, 둘째 사용자의 요구에 적합한 의미론적 유사사례를 찾은 후 셋째, 선택된 유사사례의 정보 집적도를 고려한 보정을 통해 맞춤형 지식을 생성하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 유사도 계산에 일반적으로 활용되는 여러 방법론들과 비교를 통하여 제안한 온톨로지 기반 의미적 유사도 계산 방법론의 타당성을 입증하였다.

HTML 논리적 구조분석을 통한 본문추출 알고리즘 (Text Extraction Algorithm using the HTML Logical Structure Analysis)

  • 전현지;고찬
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
    • /
    • 제16권3호
    • /
    • pp.445-455
    • /
    • 2015
  • 인터넷과 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 정보의 양이 폭발적으로 증가하였으며, 이로 인해 다양한 웹 저작 도구 및 새로운 웹 표준의 출현과 웹에 대한 접근성이 보다 편리해지면서 매우 다양한 종류의 웹 콘텐츠들이 아주 빠르게 생산되고 있다. 하지만 웹 문서는 여러 블록으로 나누어 다양한 주제를 담아내고 있으며, 각각의 블록들이 서로 연관성이 없는 주제를 다루는 경우가 많을 뿐만 아니라 네비게이션, 단순한 장식물, 광고, 저작권 정보 등과 같이 콘텐츠로 볼 수 없는 블록들도 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 HTML 웹 문서의 정확한 본문영역만을 추출하여 사용자 요구조건을 충족하고 효과적으로 정보를 학습할 수 있도록 하며, 추후에는 문서를 체계적으로 관리할 수 있게 최적화된 웹 검색 시스템으로서의 재구성 방법을 제안하고자 한다.

암호화된 SVC 비트스트림에서 조건적 접근제어 방법 (Conditional Access Control for Encrypted SVC Bitstream)

  • 원용근;배태면;노용만
    • 정보보호학회논문지
    • /
    • 제16권3호
    • /
    • pp.87-99
    • /
    • 2006
  • 본 논문에서는 암호화된 SVC (Scalable video coding) 비트스트림을 이용한 조건적 접근제어 방법을 제안한다. 제안한 방법은 새로운 비디오 코딩 기법인 SVC에 적합한 암호화와 암호화된 SVC 비트스트림에서 비트스트림 추출 (Extraction) 후 복호화를 통해 효과적인 조건적 접근제어(Conditional Access Control) 방법을 제공하는데 그 목적이 있다. 제안하는 SVC 조건적 접근제어는 SVC 비트스트림의 암호화에 대한 요구사항을 분석하여 SVC 코딩기법에 적합하게 암호화를 시행하고 암호화된 SVC비트스트림의 적응변환 수행 시 비트스트림 추출과 선택적 복호화를 통해 수행 된다. 본 논문은 SVC비트스트림에 대해 암호화를 시행한 후 다양한 비디오로 접근을 시도하는 실험을 통하여 제안한 방법의 유효성을 검증하였다.

A Novel RGB Image Steganography Using Simulated Annealing and LCG via LSB

  • Bawaneh, Mohammed J.;Al-Shalabi, Emad Fawzi;Al-Hazaimeh, Obaida M.
    • International Journal of Computer Science & Network Security
    • /
    • 제21권1호
    • /
    • pp.143-151
    • /
    • 2021
  • The enormous prevalence of transferring official confidential digital documents via the Internet shows the urgent need to deliver confidential messages to the recipient without letting any unauthorized person to know contents of the secret messages or detect there existence . Several Steganography techniques such as the least significant Bit (LSB), Secure Cover Selection (SCS), Discrete Cosine Transform (DCT) and Palette Based (PB) were applied to prevent any intruder from analyzing and getting the secret transferred message. The utilized steganography methods should defiance the challenges of Steganalysis techniques in term of analysis and detection. This paper presents a novel and robust framework for color image steganography that combines Linear Congruential Generator (LCG), simulated annealing (SA), Cesar cryptography and LSB substitution method in one system in order to reduce the objection of Steganalysis and deliver data securely to their destination. SA with the support of LCG finds out the optimal minimum sniffing path inside a cover color image (RGB) then the confidential message will be encrypt and embedded within the RGB image path as a host medium by using Cesar and LSB procedures. Embedding and extraction processes of secret message require a common knowledge between sender and receiver; that knowledge are represented by SA initialization parameters, LCG seed, Cesar key agreement and secret message length. Steganalysis intruder will not understand or detect the secret message inside the host image without the correct knowledge about the manipulation process. The constructed system satisfies the main requirements of image steganography in term of robustness against confidential message extraction, high quality visual appearance, little mean square error (MSE) and high peak signal noise ratio (PSNR).

Travel mode classification method based on travel track information

  • Kim, Hye-jin
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제26권12호
    • /
    • pp.133-142
    • /
    • 2021
  • 이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.

공간 빅데이터의 개념 및 요구사항을 반영한 서비스 제공 방안 (Providing Service Model Based on Concept and Requirements of Spatial Big Data)

  • 김근한;전철민;정휘철;윤정호
    • 대한공간정보학회지
    • /
    • 제24권4호
    • /
    • pp.89-96
    • /
    • 2016
  • 본 연구에서는 빅데이터와 공간 빅데이터 선행연구들을 기반으로 공간 빅데이터를 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로 인식하고, 위치정보를 이용하여 공간화 할 수 있으며, 시계열 변화에 따라 계속적으로 누적되는 모든 데이터들과 이를 이용할 수 있는 활용체계를 공간 빅데이터라 정의하였다. 따라서 공간 빅데이터는 기존 빅데이터와 분리하여 구분할 것이 아니라, 기존 빅데이터를 구성하는 하나의 구성요소로서 이해하고, 이러한 활용체계 안에서 공간 빅데이터의 활용방안을 검토해야 한다. 본 연구에서는 공간 빅데이터가 제공해야 하는 서비스 요구사항들을 제시하였다. 공간정보를 포함한 공간 빅데이터는 기본적으로 다양한 공간분석이 가능해야 하고, 기존에 구축된 공간정보와 향후 구축될 공간정보까지 고려할 수 있는 서비스 고려가 필요하다. 시간의 흐름에 따른 위치별 시계열 변화의 탐지는 물론 공간정보의 속성정보들을 이용하여 다양한 빅데이터 관련 분석이 가능해야 한다. 공간정보가 아닌 빅데이터 또한 공간정보와 연계하여 공간 분석이 가능해야 한다. 이러한 공간 빅데이터 요구사항들을 만족시키기 위해 다양한 형태의 빅데이터들과 공간 빅데이터의 연계가 가능한 분석 서비스 제공을 위한 샘플링 포인트 생성 및 속성정보 추출 방안을 제시하였다. 이러한 빅데이터와 연계된 공간정보의 활용 증대는 공간정보 산업 및 기술발전에 크게 기여할 수 있을 것이라 판단된다.

프로덕트 라인에서 공통성과 가변성 분석을 통한 요구사항 관리방법 (A Method to Manage Requirements Analyzing the Commonality and Variability in Product Line)

  • 박동수;김동규;정기원
    • 정보처리학회논문지D
    • /
    • 제13D권7호
    • /
    • pp.909-922
    • /
    • 2006
  • 프로덕트 라인 공학(Product Line Engineering)에서 핵심자산은 제품계열에 속하는 패밀리 멤버들이 어플리케이션을 만드는데 기초가 되는 모든 자산을 포함한다. 핵심자산 가운데 하나인 요구사항은 전통적인 시스템 개발에서와 마찬가지로 모든 핵심자산의 기초가 되는 부분이며, 다른 핵심자산의 공통성과 가변성(Commonality and Variability : C&V)을 결정하는 중요한 요소가 된다. 하지만 요구사항은 도메인 전문가 혹은 개발자가 경험에 기반하여 정형적인 프로세스 없이 분석하고 있으며, 동일한 도메인 요구사항임에도 불구하고 요구사항이 재사용 되지 않고 있다. 따라서 도메인 요구사항은 객관적인 방법을 통해 공통성과 가변성을 도출하고 이를 재사용 할 수 있는 프로세스가 정립되어야 할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 도메인 요구사항을 객관적인 근거에 따라 분석할 수 있는 4가지 활동 즉 도메인 범위 결정, 도메인 요구사항 추출 및 일반화, 도메인 요구사항 분석 및 모델링, 도메인 요구사항 변경 관리 활동 및 그에 따른 세부적인 활동을 제시하였다. 이를 요구사항 관리에 적용할 경우 분석한 도메인 요구사항과 관련된 아키텍처 혹은 컴포넌트의 재사용성 증대를 통하여 제품 개발기간과 비용을 줄이며 생산성을 향상시키는 등의 장점을 가져올 수 있을 것으로 기대한다. 또한 프로덕트 라인 공학에서 핵심자산의 기초가 되는 요구사항을 체계적으로 분석하고 관리함으로써, 요구사항을 기반으로 산출되는 다양한 산출물의 품질을 높일 수 있을 것으로 기대한다.