• Title/Summary/Keyword: 검증 소프트웨어

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Recognition of Sign Language using LSTM (LSTM을 활용한 수어 단어 인식)

  • Jung, Eui-Son;Jo, Dong-Hee;Park, Se-Hee;Gang, Hyeon-Ah;Park, Seung-Bo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.287-288
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    • 2022
  • 기존 수어 통역 서비스의 문제점들을 보완하고 대체할 수 있는 수단이 필요하다. 본 논문에서는 LSTM을 활용한 수어 단어 번역을 제안한다. 데이터는 총 단어의 개수 56개를 사람 16명으로, 그리고 관측 방향을 5개로 나누어 총 4480개의 단어별 영상을 사용하였다. 학습 횟수 250회 검증 정확도는 78%에 도달하였다.

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A Study on Software Development Effort Allocation using Defect Prediction Performance Model based on CMMI (CMMI 기반 결함 예측 성과 모델을 이용한 소프트웨어 개발 노력 분배 연구)

  • Kwak, Mi-Kyung;Ahn, Young-Jung;Choi, Jin-Young
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2008.05a
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    • pp.351-354
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    • 2008
  • 소프트웨어 프로젝트를 진행할 때, 소프트웨어 개발에 투입할 노력의 정확한 추정과 더불어 소프트웨어 생명주기 단계별 적정한 개발노력을 투입하는 것은 프로젝트 성공을 위해 필요한 요소 중 하나이다. 조직의 과거 데이터를 활용한 기존의 개발노력 분배 방식은 단계별로 발생되는 결함의 양에 따라 개발노력의 투입량 변동이 발생될 수 있다. 본 연구에서는 CMMI 조직 프로세스성과(Organization Process Performance) 프로세스 기반의 결함 예측을 이용한 개발노력 분배 성과모델을 제시하고, 제시한 성과모델의 예측값과 프로젝트 수행 결과 값의 비교를 통해서 제시한 성과모델의 유효성 및 결함과 개발노력 분배의 연관성에 대해서 검증 하고자 한다.

Development of an Electric Scooter App Utilizing Alcohol Detection Sensors (음주측정 센서를 활용한 전동킥보드 앱 개발)

  • Eun-Gyeom Jang;Seung-Nyun Kim;Huck Kim;Jeong-Yo Ahn;Min-su Mun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.233-234
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    • 2024
  • 본 논문은 킥보드 음주운전을 방지하기 위해 알코올 센서를 활용하여 킥보드 대여 전 사전에 음주운전을 방지하는 기능을 가지고 있는 애플리케이션이다. 기존 킥보드 대여 애플리케이션과는 다르게 제안한 애플리케이션은 킥보드 대여 전 API를 이용한 운전면허 검증 및 아두이노 알코올 센서를 이용한 알코올 수치를 측정하여 사용을 제한하고 사고를 미리 방지한다. 또한 사용자는 애플리케이션을 통해 지도에 표시된 킥보드의 마커를 클릭하여 대여 및 반납 시 카드 자동결제를 통해 간편하게 사용할 수 있도록 구현하였다.

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Image Recognition-based Learning Space Congestion Analysis App Development (영상인식 기반 학습공간 혼잡도 분석 앱 개발)

  • Jungkyun Lee;Youngchan Lee;Minsung Kim;Minseong Cho;Hong Min
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2024.05a
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    • pp.179-180
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    • 2024
  • 영상에서 객체를 인식하는 다양한 알고리즘이 제안되고 있으며 인식된 결과를 통해 새로운 서비스를 사용자에게 제공하는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 카메라를 탑재한 임베디드 기기에서 영상을 촬영하고 촬영된 영상에서 의자와 사람을 탐지하여 학습공간의 혼잡도를 분석하는 앱을 설계하고 구현하였다. 구현 과정에서 실험을 통해 실시간성 확보 여부와 의자를 통한 빈자리 분할이 가능하다는 것과 앱에서도 모니터링 할 수 있다는 것을 검증하였다.