• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권3호
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• pp.289-300
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• 2006

제품 라인은 재사용을 위한 연구 방법으로 널리 인식되어 왔다. 제품 라인에서 대표적인 중요 자산은 소프트웨어 컴포넌트이다. 그러나, 제품 라인에 대한 많은 관심에 비해 제품 라인에서 컴포넌트 구조 및 스펙에 대한 연구는 아직 미흡하다. 본 논문은 제품 라인에서 가변성(variability)을 반영한 컴포넌트 구조와 컴포넌트 스펙 방법을 제시한다. 본 논문은 FORM(Feature-Oriented Reuse Method)을 기반으로 제품 라인 컴포넌트의 정적 및 동적 구조, 제품 라인 컴포넌트의 행동 및 동시성 정보를 기술한다. 제품 라인 컴포넌트 스펙에 대한 각 정보는 블랙박스(black-box)와 화이트박스(white-box) 형태로 구분되어 기술되며 각 스펙 정보는 BNF로 정형화된다. 그 스펙들이 제품 라인 컴포넌트의 많은 서로 다른 특징의 충분한 고려를 통해 기술되기 때문에 본 논문은 제품 라인에서 컴포넌트의 손쉬운 개발을 돕고 제품라인 공학 방법론의 적용 방법을 잘 이해하도록 돕는다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.300-311
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• 2014

환경의 변화에 따라 급속도로 변화하는 생태계에 대한 체계적인 연구를 위해 식물의 정보를 수집 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트 기기의 카메라를 이용하여 언제 어디서나 사용자가 원하는 식물의 종류를 검색할 수 있는 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 식물 인식 및 생태계 분석을 위해 다양한 식물의 잎을 종류별로 분석할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 이를 위해, 카메라부터 입력된 식물 잎 사진의 관심 영역을 GrabCut을 통해 배경과 분리한 후, 형태 기술자 추출 방법인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 이용하여 형태 기술자를 추출하고, 이것을 부호화 기법 및 공간 피라미드 방법을 이용한 분류 특징 벡터를 만든다. SVM(Support Vector Machine)을 통한 식물 잎 분류 및 인식한다. 다양한 식물 잎에 대한 실험 결과를 통해 비슷한 색상이나 형태를 가지고 있더라도 방향성 특징 기술자를 활용한 식물 잎 분류 방법이 매우 효율적임을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권6호
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• pp.803-814
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• 2008

제품계열아키텍처는 제품에 따라 선택될 수 있는 가변요소를 포함하고 있는 아키텍처이다. 제품계열아키텍처부터 특정 제품을 위한 유효한 아키텍처를 유도하기 위해서는 제품계열아키텍처 내의 가변요소들을 체계적으로 관리해야 한다. 본 논문에서는 특성모델과 제품계열아키텍처 모델간의 명시적인 대응관계를 통해서 제품계열아키텍처의 가변성을 관리한다. 하지만, 이들 모델 간의 대응관계가 올바르지 않거나, 제품계열 아키텍처의 구성요소들 간에 일관성이 없다면, 제품계열아키텍처의 가변성 관리가 올바르게 이루어지지 않게 된다. 따라서 본 논문에서는 먼저, 제품계열아키텍처를 개념, 프로세스, 배치, 모듈의 네 가지 관점의 모델로 정의하고, 특성 모델과 이들 모델 사이의 대응관계를 정형적으로 정의 한다. 이를 바탕으로 제품계열아키텍처의 올바른 가변성 관리를 위해서, 제품계열아키텍처 모델의 일관성, 다른 관점의 아키텍처 모델간의 일관성, 특성모델과 제품계열아키텍처 모델간의 일관성 검사를 위한 규칙을 정의한다. 이러한 일관성 규칙은 제품계열아키텍처로부터 유효한 제품 아키텍처를 유도하기 위한 이론적 기반을 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.431-442
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• 2009

소프트웨어 제품 생산 라인(Software Product Line) 공학은 새로운 소프트웨어 개발 패러다임으로 각광받고 있다. SPL에 FORM(Feature-Oriented Reuse Method) 방법론을 적용하면, 휴대전화나 디지털TV 같이 공통점이 많은 제품군의 다양한 소프트웨어를 휘처 모델링을 통해 만들어진 재사용 가능하고 유연한 컴포넌트를 조합하여 생산해 낼 수 있다. 한편, MDA(Model Driven Architecture) 방법론은 PIM(Platform Independent Model) 을 통해 다양한 개별 플랫폼을 위한 소프트웨어를 생산할 수 있게 하는 새로운 기술을 제공한다. 위 두 가지 방법론의 장점을 조합하면 공통점을 공유하면서 다양한 플랫폼에서 동작하는 제품군의 소프트웨어를 생산하는데 도움이 된다. 이 논문에서는 FORM 방법론과 MDA 방법론을 조합하기 위해 먼저, 프로파일링 기법을 통해 UML2.0을 확장하여 FORM 아키텍처와 Parameterized Statechart 모델링이 가능하게 한다. 다음으로, 휘처가 휘처 모델과 Parameterized Statechart사이에서 일관성 있게 element의 형태로 위치하고 있는지 검증하는 일관성 규칙을 제공한다. 몇 가지 규칙은 FORM 아키텍처와 Parameterized Statechart 사이의 일관성을 검사하기 위해 고안되었다. 마지막으로, 엘리베이터 시스템의 사례연구를 통해 이 논문에서 제안하는 모델링 기법과 일관성 검사 법칙의 유효성을 제시한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제32권4호
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• pp.336-344
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• 2011

This article describes a new recognition algorithm using correlation coefficient for intelligent wheelchair to avoid collision for elderly or disabled people. The correlation coefficient can be used to represent the relationship of two different areas. The algorithm has three steps: Firstly, we extract an edge vector using the Histogram of Oriented Gradients(HOG) which includes gradient information and unique magnitude for each cell. From this result, the correlation coefficients are calculated between one cell and others. Secondly, correlation coefficients are used as the weighting factors for normalizing the HOG cell. And finally, these features are used to classify or detect variable and complicated shapes of two wheelers using Adaboost algorithm. In this paper, we propose a new feature vectors which is calculated by weighted cell unit to classify with multiple view-based shapes: frontal, rear and side views($60^{\circ}$, $90^{\circ}$ and mixed angle). Our experimental results show that two wheeler detection system based on a proposed approach leads to a higher detection accuracy than the method using traditional features in a similar detection time.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권4호
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• pp.1807-1823
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• 2016

Local Binary Pattern (LBP) and its variants have powerful discriminative capabilities but most of them just consider each LBP code independently. In this paper, we propose sub oriented histograms of LBP for smoke detection and image classification. We first extract LBP codes from an image, compute the gradient of LBP codes, and then calculate sub oriented histograms to capture spatial relations of LBP codes. Since an LBP code is just a label without any numerical meaning, we use Hamming distance to estimate the gradient of LBP codes instead of Euclidean distance. We propose to use two coordinates systems to compute two orientations, which are quantized into discrete bins. For each pair of the two discrete orientations, we generate a sub LBP code map from the original LBP code map, and compute sub oriented histograms for all sub LBP code maps. Finally, all the sub oriented histograms are concatenated together to form a robust feature vector, which is input into SVM for training and classifying. Experiments show that our approach not only has better performance than existing methods in smoke detection, but also has good performance in texture classification.

• ETRI Journal
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• 제27권6호
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• pp.713-724
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• 2005

This paper focuses on the problem of key-frames coding and proposes a new promising approach based on the use of fractals. The summary, made of a set of key-frames selected from a full-length video sequence, is coded by using a 3D fractal scheme. This allows the video presentation tool to expand the video sequence in a "natural" way by using the property of the fractals to reproduce the signal at several resolutions. This feature represents an important novelty of this work with respect to the alternative approaches, which mainly focus on the compression ratio without taking into account the presentation aspect of the video summary. In devising the coding scheme, we have taken care of the computational complexity inherent in fractal coding. Accordingly, the key-frames are first wavelet transformed, and the fractal coding is then applied to each subband to reduce the search range. Experimental results show the effectiveness of the proposed approach.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권5호
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• pp.17-28
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• 2002

Time is regarded as an essential feature of land information enabling to track historical landmarks of land uses, ownerships, and taxations based on cadastral maps. Object-oriented temporal modeling helps to simulate and imitate time-varying cadastral data in a chronological and persistent manner. The aim of study is to analyze the role of temporal cadastre tracing footprints of foregoing events in response to various needs and demands associated with historical information of cadastral transactions. In this paper, temporal cadastral object model (TCOM) is proposed to delineate object version history. As an evidence of a new approach and conceptual idea for the importance of temporal cadastre, a part of spatio-temporal processes is illustrated to explain major changes of cadastral map. The feasibility and application of the approach is confirmed by proof-of-concept of temporal cadastre in land information management.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.129-134
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• 2024

Object Detection is an emerging technology in the field of Computer Vision and Image Processing that deals with detecting objects of a particular class in digital images. It has considered being one of the complicated and challenging tasks in computer vision. Earlier several machine learning-based approaches like SIFT (Scale-invariant feature transform) and HOG (Histogram of oriented gradients) are widely used to classify objects in an image. These approaches use the Support vector machine for classification. The biggest challenges with these approaches are that they are computationally intensive for use in real-time applications, and these methods do not work well with massive datasets. To overcome these challenges, we implemented a Deep Learning based approach Convolutional Neural Network (CNN) in this paper. The Proposed approach provides accurate results in detecting objects in an image by the area of object highlighted in a Bounding Box along with its accuracy.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.207-216
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• 2000

This paper introduces an effective system design method to develop a customer oriented product using a design optimization process and to select a set of critical design paramenters,. The process results in the development of a successful product satisfying customer needs and reducing development risk. The proposed scheme adopted a five step QFD(Quality Function Deployment) in order to extract design parameters from customer needs and evaluated their priority using risk factors for extracted design parameters. In this process we determine critical design parameters and allocate them to subsystem designers. Subsequently design engineers develop and test the product based on these parameters. These design parameters capture the characteristics of customer needs in terms of performance cost and schedule in the process of QFD, The subsequent risk management task ensures the minimum risk approach in the presence of design parameter uncertainty. An application of this approach was demonstrated in the development of weld quality monitoring system. Dominant design parameters affect linearity characteristics of weld defect feature vectors. Therefore it simplifies the algorithm for adopting pattern classification of feature vectors and improves the accuracy of recognition rate of weld defect and the real time response of the defect detection in the performance. Additionally the development cost decreases by using DSP board for low speed because of reducing CPU's load adopting algorithm in classifying weld defects. It also reduces the cost by using the single sensor to measure weld defects. Furthermore the synergy effect derived from the critical design parameters improves the detection rate of weld defects by 15% when compared with the implementation using the non-critical design parameters. It also result in 30% saving in development cost./ The overall results are close to 95% customer level showing the effectiveness of the proposed development approach.