• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.1013-1022
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• 2003

본 논문은 연속적인 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법과 칼만 필터 기반의 동적 AR(2) 프로세스 기법을 적용하여 객체의 움직임을 적응적으로 추적하는 실시간 객체 추적 알고리즘을 구현하였다. 다양한 환경 조건에서 입력되는 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법을 이용하여 처리함으로써 효과적으로 움직임 객체를 추출하였으며, 객체의 움직임을 동적 AR(2) 프로세스 모형으로 모델링하고 동적으로 변하는 AR(2) 프로세스의 파라미터를 칼만 필터를 통해 추정함으로써 객체의 다변적인 움직임을 적응적으로 예측하여 추적할 수 있었다. 구현된 객체 추적 시스템을 실험한 결과, 기존의 선형 칼만 필터 기법을 이용한 추적 기법과 비교하여 추정 오차가 약 1/2.5∼1/50 만큼 더 적게 나와 객체의 움직임을 더 근사적으로 추적함을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.1522-1536
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• 1998

우리는 이 논문에서 실시간 시스템을 위한 모형화 방법을 제공한다. 이 방법은 DARTS(Design Approach for Real Time Systems)에 기초하며 훨씬 확장되었다. 기존의 DARTS 방법은 좋은 설계 가이드라인은 제공해 주지만, 구조적 분석방법을 이용하며, 명세언어를 제공하지 않는다. 그래서 본 논문에서는 객체에 기반하고 분석까지 가능한 확장된 DARTS 모형화 방법을 제공하고자 한다. 분석을 위해 수치 페트리넷(NPN)을 이용하여 시스템의 내부행위를 보여주며, 천이동기 순서제어를 위해 시제논리에 기초한 명세언어를 제공한다. 적용 예제를 통하여 제안된 방법이 잘 적용되었고 내부의 메시지 전달과정에 대한 도달성 그래프를 통하여 데드락의 존재여부를 미리 확인할 수 있어 분석이 용이하며 자연스럽게 설계와 연결된다.

• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1275-1288
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• 2015

미기상해석모듈(microscale weather analysis module)은 복사에너지, 열, 습도 등의 순환을 시-공간적으로 세밀하게 설명하고 모의실험 할 수 있도록 개발한 초고분해능($1km{\times}1km$ 이내)의 기상모델이다. 본 논문은 미기상해석모듈의 정확성을 시공간적으로 검증할 수 있도록 고안한 객체기반 검증법을 제안한다. 이 검증법은 통계그래픽을 사용하는 시각적인 방법이며, 미기상해석모듈의 평가통계출력장 구축단계, 객체식별 및 병합단계, 모듈의 정확성 검증단계로 이루진다. 이를 위해 두 가지 통계를 사용하여 삼차원의 평가통계출력장을 구축하였고, 구축된 출력장에서 정의되는 시계열통계들에 대해 합성(convolution), 가면화(masking) 및 병합작업(merging)을 시행하여 출력장에서 모듈검증대상 지역인 객체를 식별하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 사례연구를 통해 제안된 객체기반 검증법의 유용성을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.284-288
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• 2005

본 연구에서는 낙동강수계 일별 운영 계획 수립을 위한 저수지군 최적 연계운영 모형(CoMOM, Coordinated Multiple Reservoir Operating Model)을 개발하였다. 이를 위하여 동적 네트워크 흐름 모형을 기반으로 한 다중목적 혼합 정수 목표계획 모형 (MOMIGP, Multiple Objective Mixed Integer Goal-Programming)을 수립하였다. 이 모형은 월말 목표 수위 및 운영 제약 등을 목표 계획법으로 구성하였으며, 일별 운영의 특성을 고려하여 하도추적의 효과를 반영하였고, 선형화된 발전함수를 이용하여 발전량을 최대화 하도록 한 후 정확한 발전량을 사후에 산정하였다. 이와 같이 수립된 수학 모형을 GUI를 비롯한 프로그램(CoMOM)으로 개발하여 사용자가 편리하게 수행 할 수 있도록 하였다. 이 프로그램은 의사결정자의 운영 목표와 의도를 효과적으로 반영할 수 있도록 대화형 목표 계획법을 구현하였으며, 상충되는 여러 목적에 대하여 가능한 파래토(Pareto) 최적해를 제시하고 의사결정자가 가장 선호하는 해를 선택하도록 대화형 다중목적 계획법 CBITP(Convex hull of individual maxima Based Interactive Tchebycheff Procedure)를 활용하여 구현하였다. 한편 객체지항적 프로그램 기법을 활용하여 수계 내의 노드(저수지, 수요지, 발전소 등)를 추가 하거나 삭제 할 수 있도록 하여, 다른 수계로의 확장이 용이하도록 개발하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.713-713
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• 2012

그동안 사회적 여러 갈등의 갈등 조정을 위한 연구나 기술들은 주로 갈등발생원인들 중 법/제도적이나 정책추진 방법론 등 한 두 가지측면을 고려하여 평면적 분석을 시도하는 것이 대부분이고 특정지역 및 사례에 제한적으로 적용되는 것이 일반적이었다. 이와 같은 갈등 조정의 한계를 극복하기 위해 최근에는 이해당사자의 참여를 유도하고 공학적으로 접근하여 여러 대안 및 시나리오에 대해 모색할 수 있는 공영시각모형이 소개되면서 많은 정책결정과 수자원관리, 수질관리 분야 등에 널리 활용되고 있다. 하지만 객체지향을 내세우고 있는 공영시각모형은 신속한 모의 및 쉽게 모형을 다룰 수가 있다는 장점이 있으나, 공간적인 분석 및 표현은 불가능하다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 ArcGIS를 기반으로 HEC-RAS와 연계하여 대상지역의 선 면적 개념의 치수적인 문제점을 도출시켜 이해당사자들에게 인식 및 이해시킬 수 있도록 하였으며, 댐 규모나 다른 대안이 수립되는 경우 이에 따른 수위저감효과와 홍수범람모의 및 홍수피해액 등을 제시할 수 있도록 개발하였다. 모형의 정확성, 신속성 및 다른 지역에서의 적용성 등을 확인하기 위하여 한탄강댐 갈등사례가 있었던 임진강 유역에 적용하여 모의운영 하였다. 그 결과 가상의 여러 대안에 의한 각 결과를 잘 제시하고 있었으며, 댐 건설 갈등현안 중 치수부문에 적용되어 갈등 조정에 기여할 수 있을 것이라고 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.586-588
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• 2000

KUeyes는 3차원 실세계의 영상처리를 위해 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된 컬러 스테레오 헤드아이 시스템이다. KUeyes는 인간의 시각 시스템을 모델로 하여 다해상도 변환 영상, 칼라 정보와 거리 정보, 움직임 정보를 이용하여 지능적이고 빠르게 객체를 탐지하여 추적한다. 또한 병렬적으로 수행되는 인식기를 통해 탐지된 사람의 얼굴을 인식한다. 다양한 실험 및 분석을 통해 KUeyes가 복잡한 실영상을 대상으로 움직이는 개체를 신시간으로 안정되게 추적하고 인식하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1721-1728
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• 2010

본 연구의 목적은 USLE 모형의 적용 범위 확장에 따른 모형의 적정성을 평가하는 데에 있다. 본 연구는 300 $km^2$ 정도의 유역면적을 갖는 만경강 봉동 수위관측소 유역에서 유사유출량을 모의한 후 이를 실측치와 비교 분석하는 과정으로 수행되었다. USLE 모형의 주요 인자 등은 객체지향프로그램인 ArcView를 이용하여 산정하였으며, 이를 강우침식인자, 토양침식인자, 지형인자, 식생피복인자, 침식조절인자 등과 같은 주제도에 격자기반($30m{\times}30m$)으로 구현하였다. 본 연구의 대상유역에서 모의된 2009년 평균토양침식량은 206.7 $ton/km^2/year$이며, 토양침식량에 Vanoni(1975)와 Boyce(1975), USDA(1972)의 유사전달비(sediment delivery ratio)를 고려한 유사유출량은 각각 47.128 $ton/km^2/year$, 19.223 $ton/km^2/year$, 61.596 $ton/km^2/year$로 산정되었다. Vanoni(1975)의 유사전달비가 고려된 유사유출량은 47.128 $ton/km^2/year$로 봉동 수위관측소에서 실측된 2009년 유사유출량 42.330 $ton/km^2/year$와 비교적 유사하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권9호
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• pp.1105-1113
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• 1999

객체 지향 소프트웨어의 확장과 더불어 소프트웨어의 재사용성의 중요도가 부각되면서 소프트웨어를 콤포넌트 단위로 구현하는 추세이다. 따라서 콤포넌트 기반의 소프트웨어 개발에서의 통합 테스트가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 콤포넌트들의 통합 테스트에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 논문에서는 UML을 기반으로 체계적인 통합 테스트 모형을 제안하고. 나아가 본 논문에서는 "멀티미디어 정보처리 시스템"의 사례를 본 논문의 콤포넌트 통합 테스트 모형에 적용한 결과를 분석하여 기술한다. 콤포넌트 통합 테스트 모형은 UML(Unified Modeling Language)의 순서도(sequence diagram)와 협력도(collaboration diagram)를 이용하여 전체 시스템에서 UML의 사건흐름을 구성하는 콤포넌트들 사이의 인터페이스 영역에 존재하는 오류들을 추출한다. 그리고 UML을 기반으로 통합 테스트를 수행함으로써, 테스트 준비 작업을 줄이고, 기존의 UML 지원 도구들과 연계하여 테스트 자동화 도구의 구현을 앞당길 수 있다. 또한 시스템의 순차적 흐름 뿐 아니라, 동시에 수행되는 흐름에 대한 정보까지 모두 수용하여 테스트함으로써, 콤포넌트 기반의 분산 환경의 특성에 적합하다. Abstract As the object-oriented approach to software development becomes more mature, software development from pre-existing, independently developed components becomes an important aim of software engineering. Therefore, integration testing becomes an important aspect of component-based software development. However, there has been little work done in the area of the component-based integration testing. In this paper, we propose the "component integration test model" which is based on UML. Furthermore, we describe a case study on "Multimedia Information Processing System" conducted to analyse the result from which our model is applied. Our model extracts the faults, which exist in interfaces of components, using sequence diagram and collaboration diagram of UML(Unified Modeling Language). As our model is based on UML, the preparation effort for testing is reduced and its test-tools can be implemented more easily through linking existing UML tool. And our model accepts the information of concurrent flow represented by collaboration diagram as well as sequential flow, so it is more suitable to component-based distributed environment.based distributed environment.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권1호
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• pp.1-7
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• 1993

핵연료 밀집공정의 조업을 보조하는 전문가시스템 모형을 개발하였다. 시스템의 지식기반은 3개의 데이타베이스와 60개의 규칙을 객체지향 방법에 의해 설계되었다. 본 전문가시스템은 핵연료 밀집시설의 물질계량관리 영역에서 핵물질의 이동 상황을 추적하여 체계적으로 데이터베이스화하고, 정상 및 비정상조업 조건하에서 현 운전상황을 진단하며, 비정상 조업상황을 적절히 회복할 수 있게 조업자에게 필요한 정보를 제공하여, 효과적으로 핵연료 밀집시설의 공정조업을 이룰 수 있도록 하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.