고품질 소프트웨어의 요구 증가로 국제표준, 산업 기능안전(IEC 61508), 자동차(ISO 26262), 무기체계 내장형 소프트웨어 지침 등 품질 인증 요구가 많다. 스타트 업, 벤처, 중소 업체들은 비용 및 인력 측면에서 체계적인 품질 획득이 어려움이 있다. 그들 업체에게 자동 테스트 케이스 생성은 비용, 시간, 인력 문제에도 소프트웨어 품질을 향상할 수 있는 해법으로 제시 될 수 있다. 이를 위해, 시스템 및 소프트웨어 설계 검증이 가능한 "의사 결정표" 기반 테스트 케이스 자동화를 제안한다. 이는 OMG의 표준 기법인 메타모델과 모델 변환 기법을 사용해 각각 의사 결정표(Model)와 테스트 케이스(Text)의 메타모델 설계 및 모델변환을 정의한다. 즉 의사 결정표 입력으로 테스트 케이스 발생 자동화이다. 이를 통해 MC/DC 커버리지등도 쉽게 적용 가능하다.
기존의 2D 애니메이션에 나타나는 캐릭터 색은 아트 디렉터의 주관적 색감에 의해 지정되고 있는데 장면의 분위기가 달라지면 동일 캐릭터일지라도 지정되는 색이 다르게 된다. 본 논문에서는 2D 애니메이션 각 장면마다의 캐릭터 색을 자동 생성할 뿐 아니라 아트 디렉터의 주관적 색감을 재현하기 위해 비선형시스템인 신경회로망을 이용하여 캐릭터 색을 자동적으로 변환하는 모델을 제안하였다. 구체적으로, 기존의 2D 애니메이션 장면에 있는 캐릭터 색을 활용하여 캐릭터의 기본색이 각 장면마다 달라지는 것을 신경회로망으로 학습시켜 어떠한 캐릭터 일지라도 기본색 만 주어진다면 그 장면 분위기에 잘 어울리는 색을 자동으로 변환하는 것이 가능하도록 하였다. 그리고 애니메이션 색채전문가들의 평가를 통해 다양한 장면에서 자동 변환된 캐릭터 색에 대한 자연스러움의 정도를 검증함으로써 본 연구에서 제안한 장면에 따른 캐릭터 색의 자동변환 시스템의 타당성을 입증하였다.
현재 유사 도메인에 대한 feature 모델과 class 모델간의 재사용을 위해, 모델 차원에서 상호변환 연구와 두 모델간 온톨로지를 이용한 변환 연구가 있으나, 메타모델을 통한 일관성 있는 변환이 되지 못하며, 각 모델이 가진 변환 대상 모델링 요소가 충분치 않고, 특히, 자동 변환 알고리즘 및 지원 툴을 제공하지 않음으로써 모델간 재사용의 저하를 초래하고 있다. 본 논문에서는 메타모델 상에서 온톨로지를 사용한 feature 모델을 class 모델로의 변환 방법을 제시한다. 이를 위해, feature 모델, class 모델 및 온톨로지에 대한 메타모델을 재정의하고, 각 메타모델별 모델링 요소에 대한 속성을 정의한다. 이 속성들에 기반하여 feature 모델과 온톨로지 간 그리고 온톨로지와 class 모델간의 변환 규칙 프로파일을 집합 이론과 명제논리로 정의한다. 이러한 변환의 자동화 구축을 위해 변환 알고리즘을 생성하고, 지원 툴을 구현한다. 제시한 변환규칙 및 툴을 사용해 전자 결재시스템을 통해 실제 적용한다. 기대효과로써, 기 구축된 feature 모델을 class모델로 변환하여 상이한 개발방법간에 생성된 모델을 재사용을 할 수 있다. 특히, 온톨로지를 사용해서 의미적 변환의 모호성을 해소시킬 수 있으며, 변환의 자동화 및 모델간 일관성을 유지시켜줄 수 있다.
Movement order program of robot operating program is generally made by teach-in method. Therefore in most cases it is sufficient as long as the robot system shows a reguired repeatability for the working conditions. But the trend in the robot application moves to the automatic generation of the working programs. A mathematical robot model similar to the reality is necessary for the analysis of the kinematic transformation of the robot system. The purposes of this paper are to make a better describing form and to suggest an automatic algorithm for kinematic parameter identification.
기존 연구실 연구에서는 메타모델 기반의 순차적 다이어그램을 통한 테스트케이스 생성의 자동화가 초점이었다. 하지만 메타모델 기반의 스테이트 다이어그램을 통한 테스트케이스 자동 생성에 관한 메커니즘에 관한 연구가 부족하다. 그래서 본 논문에서는 Model Driven Architecture(MDA) 메커니즘인 메타모델과 모델변형기법을 채택하여, UML내 스테이트 다이어그램을 통해 테스트케이스를 자동 추출메커니즘을 제안한다. 이를 위해 테스트케이스 생성단계 프로세스를 정의하고 각 단계별 메타모델 정의와 모델간의 변형 규칙을 정의한다. 제안한 기법을 통해 임베디드 소프트웨어 테스트 설계 및 테스트케이스 추출비용과 시간을 줄이고 임베디드 소프트웨어의 품질을 높이고자 한다.
MDD/MDA which recently raising its head is technology that increase software development productivity through automatic transformation form higer abstract model into lower abstract model, or from model to code. This paper analyzes the effect on productivity by measuring Function Point per MM(man-month) in a software development project which performed in CBD methodology, and introduce the method of applying MDD/MDA technology in the project.
기존 연구에서는 비즈니스 프로세스 프레임워크에서 정보 추출 및 검색을 위해 비즈니스 프로세스 시스템 질의 언어(BPSQL)를 제안했고, 기존 질의(Query)언어를 그대로 사용하기 위해 비즈니스 프로세스 프레임워크 내 각 레이어 정보들을 테이블화했지만, 레이어 정보의 스펙을 가지고 데이터베이스 구축을 수작업하는 단점이 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 메타모델 기반의 모델-텍스트 변환기법을 적용하여, 5 레이어의 비즈니스 프로세스 모델 스키마 기반의 구축 자동 방법을 제안한다. 이를 위한 단계절차는 전체 구조와 데이터베이스 스키마의 메타 모델 정의, 모델 변형 규칙 정의 순이다. 통합정보시스템 설계의 메타 모델링을 통한 각 레이어 스펙정의와 전체 레이어 모델정보 테이블 스키마 스펙을 정의하고, 이 두 스펙 정의를 가지고 모델-텍스트 변환기법을 통해 자동으로 전체 시스템이 구축 된다. 이를 통해서 통합정보시스템 구축이 효율적으로 될 수 있다.
This paper describes the forming of fine gear housing using RP system. In order to apply 3D model formed through CAD software to RP system, it is necessary of transforming 3D model into STL file format. Besides, when the same shape is formed repetitively, we must solve the program that the shape accuracy of prototype is irregular. Therefore, we will make an experiment on influence of 3D model, file transformation and prototype on facetres, AutoCAD system value. On the basis of experimental result, we will develop an automatic file transformation program for RP. In the final process, we will manufacture on a better prototype according to the experiment result of fine gear housing.
This paper presents a facial expression transformation algorithm and drawing rule generation algolithm for a portrait drawing robot which was developed for the '93 Taejeon EXPO. The developed algorithm was mainly focused on the robust automatic generation of robot programs with the consideration that the drawing robot should work without any limitation of the age, sex or race for the persons. In order to give more demonstratin effects, the facial expression change of the pictured person was performed.
A DEM(digital elevation model) is generated from a SPOT panchromatic stereo-pair using automated algorithms over a 8 km$\times$10 km region around Mokpo city. The aims are to continue the accuracy assessment over diverse conditions and to examine the applicability of a SPOT DEM for coastal disaster monitoring. The accuracy is assessed with respect to three reference data sets: 10 global positioning system records, 19 leveling data, and 1:50,000 topography map. The planimetric error is 10.6m r.m.s. and the elevation erroer ranges from 12.4m to 14.4m r.m.s.. The DEM accuracy of the flat Mokpo region is consistent with that over a mountainous area, which supports the robustness of the algorithms. It was found that coordinate transformation errors are significant at a few meters when using the data from leveling and topographic maps. The error budget is greater than the requirements for coastal disaster monitoring. Exploiting that a sub-scene is used, the affine transformation improves the accuracy by 50% during the camera modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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