• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.15 no.2 s.40
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• pp.3-14
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• 2007

This study proposes an automatic method to generate 3D building models using a draft map, which is an intermediate product generated during the map generation process based on aerial photos. The proposed method is to generate a terrain model, roof models, and wall models sequentially from the limited 3D information extracted from an existing draft map. Based on the planar fitting error of the roof corner points, the roof model is generated as a single planar facet or a multiple planar structure. The first type is derived using a robust estimation method while the second type is constructed through segmentation and merging based on a triangular irregular network. Each edge of this roof model is then projected to the terrain model to create a wall facet. The experimental results from its application to real data indicates that the building models of various shapes in wide areas are successfully generated. The proposed method is evaluated to be an cost and time effective method since it utilizes the existing data.

• 전기의세계
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• v.44 no.1
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• pp.5-9
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• 1995

본고에서는 최근 활발하게 연구되고 있는 지연시험에 대해서 지연고장모델, 지연테스트의 종류, 여러 자동 테스트 생성 기법, 고장시뮬레이션 방법들에 대해서 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.115-120
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• 2001

본 논문에서는 비닐 튜브의 결함검사에 이용하기 위한 이진화 임계치의 자동 결정방법과 패턴매칭에 이용되는 패턴 모델의 자동 친정방법에 대하여 기술한다. 256 Gray 영상을 받아 들여 이진화 임계치를 결성하기 위해서, 휘도치 분포 곡선에서 2개의 극대값을 찾고, 두 극대 위치의 중간위치를 이진화 임계치로 결정하는 방법을 이용하였다. 그리고 패턴 모델을 생성하기 위하여는 수직, 수평 방향의 누적함(Profile)을 이용하였다. 이 방법은 인쇄물 검사 시스템뿐 아니라 비슷한 휘도치 분포를 같는 반도체 자동 검사 시스템을 비롯한 일반적인 건사 시스템에 적용이 가능하다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.27 no.3
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• pp.67-78
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• 2022

제조업과 같은 산업체에서는 현장을 이해하고 문서를 확인하는 과정에서 시간, 비용이 많이 소요되기 때문에 해석하기 용이한 3차원 형태의 데이터로 미리 제작하고 온라인으로 모델을 공유하고 수정하는 것은 작업 효율을 향상시킬 수 있다. 작업물을 3D 객체 형태로 분석하거나 수정 보완을 위한 가상 목업(mock-up)으로 활용할 경우, 3D 모델링을 빠르고 정확하게 생성하는 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2D CAD 이미지를 분석하여 도형 형태와 수치 정보를 각각 인식하고 3D 객체를 자동 생성하는 방법의 설계를 제안한다. 제안한 방식을 통해서 2D 이미지 파일의 별도 변환 없이 3D 객체로 자동 생성할 수 있다. 빠르게 자동 생성된 3D 객체는 XR 등의 다양한 플랫폼에서 정확하고 세밀한 형태를 가상 공간에서 공유할 수 있어 작업자 간 협업 효율성을 높일 수 있다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.11
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• pp.1096-1100
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• 2010

In this paper, we propose an automatic segmentation of the meniscus based on active shape model using interpolated shape information in MR images. First, the statistical shape model of meniscus is constructed to reflect the shape variation in the training set. Second, the generation technique of interpolated shape information by using the weight according to shape similarity is proposed to robustly segment the meniscus with large variation. Finally, the automatic meniscus segmentation is performed through the active shape model fitting. For the evaluation of our method, we performed the visual inspection, accuracy measure and processing time. For accuracy evaluation, the average distance difference between automatic segmentation and semi-automatic segmentation are calculated and visualized by color-coded mapping. Experimental results show that the average distance difference was $0.54{\pm}0.16mm$ in medial meniscus and $0.73{\pm}0.39mm$ in lateral meniscus. The total processing time was 4.87 seconds on average.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.918-921
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• 2010

본 연구에서는 Simulink Model(이하 Model)을 C Code 로 변환시켜주는 자동 코드 생성기, SimAutoCodeGenerator 를 제안하였다. Model 의 테스트케이스를 생성하기 위한 작업에서 반복적인 프로그램의 실행을 통한 테스터와의 다양한 피드백이 필요하다. 이때, Simulink는 이런 작업을 하는 데 있어서 적절한 정보를 제공하기 어려울 뿐만 아니라 테스트 케이스를 생성하는데 필요한, 실행 시 특정 시점으로 돌아가는 기능을 수행하기 위해서는 프로그램을 정지한 후 다시 실행해야하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와같은 단점을 보완하기 위하여 Model 을 C 코드로 변환하였다. 생성된 C 코드는 Model 과의 일치성을 증명한 후 자동 테스트케이스 생성을 위한 프로그램에 쓰이게 될 것이다. 먼저 C 코드의 생성 메커니즘을 알아보고 생성된 C 코드와 Model 의 일치성을 증명하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.1
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• pp.32-37
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• 2016

In model-based testing using sequence diagrams, test cases are automatically derived from the sequence diagrams. For the generation of test cases, scenarios need to be found for representing as a sequence diagram, and to extract test paths satisfying the test coverage. However, it is hard to automatically extract test paths from the sequence diagram because a sequence diagram represents loop, opt, and alt information using CombinedFragments. To resolve this problem, we propose a transformation process that transforms a sequence diagram into an activity diagram which represents scenarios as a type of control flows. In addition, we generate test cases from the activity diagram by applying a test coverage concept. Finally, we present a case study for test cases generation from a sequence diagram.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.213-217
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• 2007

소프트웨어 테스팅은 소프트웨어의 개발 과정에 있어서 가장 중요하고 많은 비용이 드는 부분이다. 소프트웨어 테스팅을 수동으로 행하는 것은 많은 문제를 발생시킬 수 있다. 소프트웨어 자동 테스팅을 하기 위해서 최근 활발히 연구되고 있는 부분이 모델 기반 소프트웨어 자동 테스팅 기법이다. 본 논문에서는 UML 모델 기반 테스트 케이스 자동 생성 기법을 제안한다. UML state chart 로 모델링 된 테스트 대상 소프트웨어를 제안된 자료구조에 저장 한 후, 이를 flow graph 로 변환한다. 최종적으로 변환된 flow graph 에서 테스트 케이스를 생성한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.1
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• pp.129-134
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• 2013

Previous research is focus on testcase generation automation using message sequence diagram based on metamodel. but that research is not enough for testcase genaeration automation using state diagram based metamodel. so in this paper is adopt Model Driven Architecture (MDA) mechanism for using metamodel and model transformation. and we suggest testcase automation mechanism using state diagram in UML. we will decrease cost of embedded software design and testcase genaration and increase quality of embedded software using metamodel mechanism.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.