• 한국농공학회논문집
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• 제54권2호
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• pp.115-125
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• 2012

Application of the Object-oriented Programming (OOP) method to the Finite Element Model (FEM) program has various strengths including the features of encapsulation, polymorphism and inheritance. However, this technique should be based upon a premise that the independency of the object method and data to be used is guaranteed. By attempting to apply the OOP to the FEM, existing researches go against the independency of the OOP which is an essential feature of the method. The reason is this: existing researches apply the OOP to modules in accordance with analysis procedures, although the data to be used is classified as an element unit in the FEM. Therefore, the required independency cannot be maintained as whole stiffness matrices and boundary conditions are combined together. Also, solutions are sought from analysis module after data is regrouped at the pre-processor, and their results are analyzed during the post-processor. As this is similar to a batch processing, it cannot use data at analysis, and recalculation should be done from the beginning if any condition is changed after the analysis is complete, which are limitations of the existing researches. This research implemented the Object-orientation of elements so that the three features of the OOP (i.e. encapsulation, polymorphism and inheritance) can be guaranteed and their independency maintained as a result. For this purpose, a model called 'Object-oriented Finite element Model ensuring the Independency of Elements (OFMIE)', which enables the analysis of targets through mutual data exchanges within instance, was developed. In conclusion, the required independency was achieved in the instance of the objected elements and the analysis results of previous conditions could be used for the analysis after changes. The number of repetitive calculations was reduced by 75 per cent through this gradual analysis processes.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.481-489
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• 2019

다시기 위성 영상을 이용한 변화탐지 분석은 인간 활동의 변화를 직접 반영하는 지표이다. 변화탐지는 크게 화소 기반 변화탐지(PBCD: Pixel-Based Change Detection)와 객체 기반 변화탐지(OBCD: Object-Based Change Detection)로 구분한다. 화소 기반 변화탐지는 알고리즘이 간단하고 비교적 쉽게 정량적 분석이 가능해 전통적으로 많이 쓰여온 기법이나 고해상도 영상에서의 화소 기반 변화탐지는 오탐지나 노이즈(noise)가 발생하기 때문에 고해상도 영상에서의 활용도가 떨어진다. 또한, 고해상도 다시기 영상은 취득 당시 센서의 자세나 지형적 특성으로 인해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 지형적 불일치가 발생한다. 등록오차(registration noise)라고 불리는 이 지형 불일치는 고해상도 다시기 영상 활용을 위한 공간정보 추출 시 정확도를 떨어뜨리는 방해요인으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 등록오차를 고려한 고해상도 영상의 객체 기반 변화탐지를 수행하였다. 이 때, 다양한 화소 기반 변화탐지 결과를 모두 고려한 객체 기반 변화탐지 결과를 도출하였으며 이 과정에서 분할 영상(segmentation image)과의 major voting을 적용하였다. 제안 기법과 화소 기반 변화탐지 결과, 그리고 화소 기반 변화탐지 결과를 객체 기반 변화탐지로 확장한 결과의 비교를 통해 제안 기법의 우수성을 평가하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.159-164
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• 2005

Monostatic RCS analysis of complex structures has been done with a combined method of physical and geometric optics, commonly applied to high frequency electromagnetic backscattering problems. In the analysis, the complex structure is modeled as a number of flat surfaces and the RCS of whole structure is calculated by summing RCS of each surface, which can be obtained from an analytical solution of flat surface phase integral derived from physical optics. The reflected and hidden surfaces are searched by an object precision method based on adaptive triangular beam method, which can take account for effects of multiple reflections and polarizations of electromagnetic wave. The validity of the presented RCS analysis method has been verified by comparing with exact solutions and measured data for various structures.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.694-696
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• 2004

With the more sophisticated abilities development of video, object motion analysis and interpretation has become the fundamental task for the computer vision understanding. For that understanding, firstly, we seek a sum of absolute difference algorithm to apply to the motion detection, which was based on the scene. Then we will focus on the moving objects representation in the scene using spatio-temporal relations. The video can be explained comprehensively from the both aspects : moving objects relations and video events intervals.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.86-92
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• 2000

본 논문에서는 윈도우 환경에서 객체지향언어(Object-Oriented Programming)를 사용하여 LAN(Local Area Network) 기반의 TCP/IP(Transmission Control Protoco/Internet Protocol) 프로토콜을 분석할 수 있는 프로토콜 분석기를 개발하였다. TCP/IP 프로토콜 분석기는 윈도우 98/NT 환경에서 VC++ 6.0을 사용하여 프로토콜을 분석할 수 있도록 인터페이스 카드, 모니터 및 에뮬레이션 소프트웨어와 GUI(Graphic User Interface)를 개발하였다. 프로토콜 분석 소프트웨어는 네트워크에서 수집(capture)되는 정보를 실시간으로 분석할 수 있도록 실시간 객체(Real-Time Object)를 사용하였고, 모니터링 기능과 에뮬레이션 기능을 제공하도록 설계하였다. 성능시험 결과 LAN 기반에서 프레임 에러(frame error) 없이 TCP/[P 프로토콜 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있음을 보였다. 본 연구에서 개발된 프로토콜 분석기는 기존의 프로토콜 분석기보다 안정적이고 다양한 결과를 보였으며, 통신 및 네트워크 분야의 개발용으로 사용될 수 있으므로 수입대체 효과를 가져 을 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.49-58
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• 2020

본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권2호
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• pp.129-146
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• 2010

최근 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있는 XML 문서는 유연하고도 개방적인 특성으로 인해 정보교환이나 전송을 위한 수단으로 널리 이용되고 있다. 한편 XML 문서를 위한 시각적, 직관적 질의 언어인 XML-GL은 질의에 대한 의미와 결과 문서의 구조를 시각적으로 표현할 수 있기 때문에 XML 문서에 대한 구조 검색과 정보의 공유가 용이하다. 그리고 UML은 정해진 표기법과 다양한 다이어그램을 이용하여 객체지향 분석과 설계를 위한 도구로 사용되고 있다. 따라서 본 논문은 XML-GL의 데이터 모델인 XML-GDM을 기반으로 표현된 XML 문서를 UML 클래스 다이어그램으로 사상하기 위한 새로운 객체 모델링 방안을 제안한다. 이를 통해서 XML 문서를 직관적인 방법으로 객체지향데이터로 변환하고 저장/관리할 수 있다. 또한 객체지향 검색방법을 적용하면 보다 효율적으로 XML 문서를 검색할 수가 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권3호
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• pp.535-543
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• 2003

Cluster analysis has been widely used in many applications, such as pattern analysis or recognition, data analysis, image processing, market research on on-line or off-line and so on. Clustering can identify dense and sparse regions among data attributes or object attributes. But it requires many hours to get clusters that we want, because clustering is more primitive, explorative and we make many data an object of cluster analysis. In this paper we propose a new method of clustering using sample based on grid. It is more fast than any traditional clustering method and maintains its accuracy.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.257-262
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• 2004

본 논문은 해양 환경 평가 시스템 개발에 관한 것이다. 해양 환경 평가를 위한 시스템 개발을 위해 객체 지향 공간 모델의 유형적 분석 방법론을 도입하여 분석한다. 40개 해수 관측점을 통한 수질을 검사하고 공간 통계적 방법으로 해양 환경을 평가한다. 객체지향 유형적인 해양환경 시스템 분석 함으로써 객체 다른 지리 정보 시스템 개발과 유지보수에 대한 효율성을 증가 시키는데 기여할 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제37권2호
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• pp.118-128
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• 2018

본 논문은 사이드 스캔 소나 영상을 컨볼루션 신경망으로 학습하여 수중물체를 탐색하는 방법을 다루었다. 사이드 스캔 소나 영상을 사람이 직접 분석하던 방법에서 컨볼루션 신경망 알고리즘이 보강되면 분석의 효율성을 높일 수 있다. 연구에 사용한 사이드 스캔 소나의 영상 데이터는 미 해군 수상전센터에서 공개한 자료이고 4종류의 합성수중물체로 구성되었다. 컨볼루션 신경망 알고리즘은 관심영역 기반으로 학습하는 Faster R-CNN(Region based Convolutional Neural Networks)을 기본으로 하며 신경망의 세부사항을 보유한 데이터에 적합하도록 구성하였다. 연구의 결과를 정밀도-재현율 곡선으로 비교하였고 소나 영상 데이터에 지정한 관심영역의 변경이 탐지성능에 미치는 영향을 검토함으로써 컨볼루션 신경망의 수중물체 탐지 적용성에 대해 살펴보았다.