• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.202-211
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• 2003

객체지향 방법론에서 정적 및 동적 모델에 관한 구문(Syntax)과 의미론(Semantics)의 형식적 정의는 잘 이루어 졌으나 객체 상호작용의 행위에 대한 형식론은 아직까지 제시되지 않았다. 본 논문에서는 객체 상호작용을 묘사하는 UML의 순서(Sequence) 다이어그램을 토대로 프로세스 대수를 사용하여 객체 상호작용을 정의하고 객체 상호작용의 특성을 정규화 시킨다. 이러한 결과는 M. Snoeck과 G. Dedene[9]가 제시한 종속존재 관계의 개념을 상호작용 관계의 개념으로 대체하여 형식론을 전개할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.871-872
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• 2024

본 논문은 서비스용 멀티로봇과 사용자가 상호작용할 수 있는 XR 인터페이스를 제안한다. 사용자는 자신이 내린 명령이 스케줄러를 통해 여러 대의 로봇으로 분배된 결과와 실시간 작업 현황을 확인할 수 있다. 또한, 대기 중인 작업에 한해 작업의 순서를 변경하거나, 2 개의 작업을 한 번에 수행하도록 합칠 수 있고, 그에 대한 스케줄링 결과를 확인할 수 있다. 구현에는 Unity 엔진을 사용하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권5호
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• pp.647-656
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• 1999

본 논문에서는 오프라인 무제약 필기 한글 단어를 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 단어 인식 시스템은 크게 다석가지 모듈-문자 분리,조합행렬생성, 특징 추출, 문자인식, 사전 후처리 -로 구성되어 있다. 문자 분리 모듈은 입력된 단어 영상을 하나의 문자보다 더 작은 이미지 조각으로 과다 분리하며 , 조합 행렬 생성모듈에서는 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 분리된 이미지 조각들로부터 사전상의 모든 단어들과 대응되는 가능한 모든 조합을 생성한다. 문자인식모듈은 각 그룹에 대하여 일괄적으로 얻어진 특징과 유니그램을 이용하여 문자인식을 수행한다. 마지막으로 사전 후처리 모듈에서는 각 그룹에 대한 문자인식 결과와 단어 사전을 사용하여 입력단어에 대한 최종 인식 결과를 도출한다. 본 문에서 제안한 방법은 문자 분리, 문자 인식 및 후처리를 상호 보완적으로 결합함으로써 한글이 포함된 무제약 필기 문자열을 효과적으로 인식할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실제 우편 봉투 상에 쓰여진 필기 한글 단어 200개를 대상으로 실험을 하였다. 실험 결과 200개의 단어중 172개의 단어를 정인식하여 86%의 정확도를 얻을 수 있었으며 나머지 28개의 오인식된 단어들을 분석한 결과 대부분의 오류는 문자 인식기의 낮은 신뢰도 때문임을 알 수 있었다. 또한, 하나의 단어를 인식하기 위하여 약 2초가 소요되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1468-1481
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• 1999

didates.본 논문은 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학하기 위한 다단계 절차중 첫 절차인 객체 추출 절차에 대하여 기술한다. 사용한 객체 추출 방법은 전처리, 기본 분할 및 결합, 정제 결합, 결정 및 통합의 다섯 단계로 이루어진다 : 1) 전처리 과정에서는 객체 추출을 위한 FTV(Function, Type, Variable) 그래프를 생성/분할 및 클러스터링하고, 2) 기본 분할 및 결합 단계에서는 다중 객체 추출을 위한 그래프를 생성하고 생성된 그래프의 정적 객체를 추출하며, 3) 정제 결합 단계에서는 동적 객체를 추출하며, 4) 결정 단계에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가가 하나의 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하며, 5) 통합 단계에서는 전처리 과정에서 분리된 그래프가 여러 개 존재할 경우 각각의 처리된 그래프를 통합한다. 본 논문에서는 클러스터링 순서가 고정된 결정론적 방법을 사용하였으며, 가능한 경우의 수에 따른 다중 객체 후보, 객관적이고 의미가 있는 객체 추출 방법으로의 정제와 결정, 영역 모델링을 통한 의미적 관점에 기초한 방법 등을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 전문가는 객체 추출 단계에서 좀더 다양하고 객관적인 선택을 할 수 있다.Abstract This paper presents an object extraction process, which is the first phase of a methodology to transform procedural software to object-oriented software. The process consists of five steps: the preliminary, basic clustering & inclusion, refinement, decision and integration. In the preliminary step, FTV(Function, Type, Variable) graph for object extraction is created, divided and clustered. In the clustering & inclusion step, multiple graphs for static object candidate groups are generated. In the refinement step, each graph is refined to determine dynamic object candidate groups. In the decision step, the best candidate group is determined based on the highest similarity to class group modeled from domain engineering. In the final step, the best group is integrated with the domain model. The paper presents a new clustering method based on static clustering steps, possible object candidate grouping cases based on abstraction concept, a new refinement algorithm, a similarity algorithm for multiple n object and m classes, etc. This process provides reengineering experts an comprehensive and integrated environment to select the best or optimal object candidates.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권5호
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• pp.373-382
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• 2004

이 논문에서는 내장형 소프트웨어의 성능 향상을 위하여 사용될 수 있는 레지스터 프로모션의 새로운 기법을 제안한다. 레지스터 프로모션은 프로그램 내의 메모리 접근 연산(memory access)을 레지스터 접근 연산(register access)으로 바꾸어서 프로그램의 성능 향상을 꾀하는 최적화 방법 중의 하나이다. 제안된 방법에서는 프로파일링(profiling)을 통하여 주어진 소스 코드 내에서의 메모리 접근 연산에 대한 트레이스(trace)를 얻는다. 그리고 각 함수의 수행 횟수에 대한 프로파일링 결과로부터 높은 동적 호출 횟수를 가지는 대상 함수를 선정하여 제안된 레지스터 프로모션 기법을 적용한다. 이와 같이 최적화의 대상이 되는 함수의 수를 줄임으로써 컴파일 시간을 줄일 수 있다. 최적화 대상 함수의 메모리 트레이스를 탐색하여 레지스터 접근 연산으로 변경될 경우 수행 사이클을 줄일 수 있는 메모리 접근 연산을 찾는다. 찾아진 메모리 접근 연산에 대해서는 컴파일러의 중간단계 코드를 수정하여 프로모션 레지스터를 할당한다. 이와 같은 과정을 거쳐 메모리 접근 연산이 프로모션 레지스터에 대한 접근 연산으로 대체되고 이로부터 성능향상을 얻을 수 있다. 제안된 레지스터 프로모션 기법을 ARM과 MCORE 프로세서용 컴파일러에 적용한 후 MediaBench와 DSPStone 벤치마크을 이용하여 실험한 결과 ARM과 MCORE 프로세서에 대하여 각각 평균 14%와 18%의 성능향상을 얻을 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1047-1054
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• 2022

네트워크 장비의 하드웨어 영역과 소프트웨어 영역을 분리하고 오픈소스 기반의 소프트웨어를 사용하여 네트워크를 정의하는 차세대 네트워크 기술인 SDN의 등장으로 기존 네트워크 체계가 가지고 있던 복잡성과 확장성의 문제를 해결하고 저비용으로 사용자의 환경과 요구조건에 맞춤형 네트워크 구성이 가능해졌다. 하지만, 컨트롤러와 스위치 간에 발생하는 많은 제어 통신으로 인한 네트워크의 부하가 발생할 수 있다는 구조적 단점을 가지고 있어 이를 효과적으로 해결하기 위한 네트워크 부하분산에 대한 많은 연구가 선행되었다. 특히 플로우 테이블과 관련된 부하분산 기법의 기존 연구에서는 플로우 엔트리에 대한 고려 없이 진행된 연구가 많아서 플로우 수가 많아지게 되면 패킷 처리속도가 떨어져 오히려 부하를 가중시키는 결과를 가져오기도 했는데, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 실시간으로 플로우를 모니터링하고 동적 플로우 관리 기법을 적용하여 플로우 수를 적정 수준으로 조절하면서도 높은 패킷 처리속도를 유지할 수 있는 새로운 네트워크 부하분산 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.339-346
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• 2003

본 논문에서는 지역적 특성을 가지는 작은 인식기(마이크로 인식기)의 모음으로 인식기를 구현하는 다중 인식기 시스템을 제안한다. 각 학습패턴에서 k개의 이웃한 학습패턴을 추출해서 학습한 인식기를 마이크로인식기라고 한다. 각 학습패턴에는 한개 이상의 마이크로 인식기를 부여한다. 본 논문에서는 선형 커널을 사용한 SVM과 RBF 커널을 사용한 SVM등 두 가지 형태의 마이크로 인식기를 사용한다. 테스트 패턴이 인가되면 테스트패턴 주변의 마이크로인식기들 중에서 성능이 가장 좋은 것 하나를 선택한 후 선택된 인식기로 최종 클래스를 결정한다. 테스트패턴 주변에 있는 학습패턴들을 인식한 결과를 성능 측정 척도로 사용한다. Elena 데이터 베이스를 사용하여 기존의 단일 인식기, 다중 인식기 결합, 다중 인식기 선택 방법들과 인식률을 비교한 결과 제안된 방법이 우수함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권3호
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• pp.301-315
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• 2006

컴포넌트 기반 시스템에서 재사용 단위인 컴포넌트의 품질은 시스템 개발의 성공을 위해서 가장 중요하다. 컴포넌트의 품질을 향상시키기 위해서는 개발 이전에 측정 가능해야 하고, 그 결과를 컴포넌트 개발 과정에 반영할 수 있어야 한다. 또한 컴포넌트의 품질을 정확하게 측정하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 클래스들 간의 상호작용에 의한 정적 그리고 동적인 특성을 적용하여 식별된 컴포넌트의 품질을 좀 더 정확하게 측정할 수 있는 컴포넌트의 응집도와 결합도 메트릭스를 제안한다. 제안된 메트릭스가 이론적으로 타당하다는 것을 검증하기 위하여 Briand이 정의한 프레임워크에 적용하여 증명한다. 또한 메트릭스의 실용성을 검증하기 위해서 사례를 제시하고 기존의 메트릭스와의 비교분석을 통해서 평가 결과를 제시한다. 본 논문에서 제안한 컴포넌트 메트릭스는 식별된 컴포넌트의 품질을 좀 더 정확하게 측정함으로써 컴포넌트 설계를 위한 개발 시간과 노력을 절감한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권5B호
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• pp.816-823
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• 2010

정보 검색서비스 모델 도출 영역에서는 정보 검색시스템을 각 센서 네트워크의 서비스로의 추상화를 기반으로 동적으로 필요한 센서 네트워크 서비스의 검색서비스로 제공하는 시스템으로 정의하였다. 이어 효율적인 정보 검색서비스의 요구사항을 정의하였으며 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 성능 분석 모델을 개발하였으며 마지막으로 효과적인 설계 공간을 도출하였다. USN 기술 현황 분석 영역에서는 USN 시스템 기술, USN 네트워킹 기술, 그리고 USN 미들웨어 및 서비스플랫폼 부문으로 분류한 후 각 기술부분별로 세부기술에 대하여 국내외 대표적인 기술개발의 내용과 현황을 조사. 분석 결과를 제시한다. 이러한 기술 분석의 결과를 바탕으로 USN 소프트웨어 모델 도출 영역에서는 센서 네트워크의 센싱, 데이터 저장, 데이터 네이밍, 네임서비스 부문에 대하여 모델을 도출한다. 이러한 모델 도출은 USN 하드웨어 및 소프트웨어의 참조 모델을 제시한다. 정보 검색서비스 아키텍처 프레임워크 개발 영역에서는 입력 쿼리 명세, Lookup, 분산 레졸루션을 위한 성능확장성 측면에서 효과적인 시스템 구축 프레임워크로 DNS 기반 정보 검색서비스 아키텍처와 DHT 기반 정보 검색서비스 아키텍처 프레임워크를 제시하였다.