• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권4호
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• pp.381-392
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• 2003

소프트웨어 재사용에 중점을 두고 있는 컴포넌트 기반 개발(CBD): Component-Based Development) 기술은 생산성을 극대화하려는 소프트웨어 개발 업체로부터 많은 관심을 끌고 있다. 하지만, CBD 기술의 핵심 프로세스인 컴포넌트 식변 프로세스는 주로 도메인 전문가의 경험과 직관에 의존하여 지원 도구 개발에 어려움이 많았다. 이 논문에서는 객체 의존성과 객체 사용 패턴 정보를 이용하여 체계적인 컴포넌트 식별 과정을 제안하고 이를 지원하는 도구를 설계 및 구현한다. 객체 지향 도메인 모델에서는 다양한 관점의 다이어그램들이 존재하므로 이틀로부터 객체 간의 연관성 정보를 추출하고 통합하여 객체 의존 네트워크로 나타내고 이를 기반으로 수행되는 컴포넌트 식별 알고리즘을 제안한다 마지막으로 컴포넌트 시벽 프로세스 및 도구에 대한 적용성을 평가하기 위해 인터넷 뱅킹 시스템에서의 컴포넌트 식벽 과정을 설명한다.

• 한국음향학회지
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• 제31권3호
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• pp.188-196
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• 2012

본 논문에서는 커널 주성분 분석 (KPCA, kernel principal component analysis)으로 강화한 화자 특징을 이용하여 복수의 분류기를 학습하고 이를 앙상블 결합하는 화자 식별 방법을 제안한다. 이 때, 계산량과 메모리 요구량을 줄이기 위해 전체 화자 특징 벡터 중 일부를 랜덤 선택하여 커널 주성분 분석의 기저를 추정한다. 실험 결과, 제안한 방법이 그리디 커널 주성분 분석 (GKPCA, greedy kernel principal component analysis)보다 높은 화자 식별률을 보였다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제7권2호
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• pp.301-314
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• 2015

Aiming at accurately distinguishing modeless component and natural vibration mode terms from data series of nonlinear and non-stationary processes, such as Vortex-Induced Vibration (VIV), a new empirical mode decomposition method has been developed in this paper. The key innovation related to this technique concerns the method to decompose modeless component from non-stationary process, characterized by a predetermined 'maximum intrinsic time window' and cubic spline. The introduction of conceptual modeless component eliminates the requirement of using spurious harmonics to represent nonlinear and non-stationary signals and then makes subsequent modal identification more accurate and meaningful. It neither slacks the vibration power of natural modes nor aggrandizes spurious energy of modeless component. The scale of the maximum intrinsic time window has been well designed, avoiding energy aliasing in data processing. Finally, it has been applied to analyze data series of vortex-induced vibration processes. Taking advantage of this newly introduced empirical decomposition method and mode identification technique, the vibration analysis about vortex-induced vibration becomes more meaningful.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.328-335
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• 2017

본 논문에서는 레이다 표적식별 성능을 향상시키기 위하여 고해상도 거리측면도(High Resolution Range Profile: HRRP)에 포함된 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 HRRP에 포함된 잡음의 통계적인 특성과 EMD(Empirical Mode Decomposition) 알고리즘을 이용하여 HRRP에 포함된 잡음을 효과적으로 제거한다. 잡음 제거 실험 결과에서는, 본 논문에서 제안한 기법이 잡음을 효과적으로 제거하면서, 표적 식별 성능을 크게 향상시키는 것을 수치적으로 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제32권6호
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• pp.96-103
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• 2004

기존의 축척방법을 개선하기 위하여 실험 데이터나 엔진 제작사에서 제공된 일부 데이터로부터 일련의 구성품 성능선도들을 구하고, MATLAB 프로그램의 다항식을 이용하여 새롭게 성능선도를 구성하는 축척방법을 제안하였다. 본 연구에서는 소형 터보축 엔진의 실험 데이터를 이용하여 새로 제안된 기법을 검증하였고, 실제 항공기 엔진인 PT6A-62에 새로 제안된 기법을 적용하여 보았다. 여기서 얻어진 구성품 성능선도로 성능해석을 수행한 결과를 실제 엔진 성능 데이터, 기존의 축척방법으로 얻어진 구성품 성능선도로 성능해석을 수행한 결과와 비교하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.165-175
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• 2008

현재 소프트웨어 개발을 위한 방법론은 객체지향에서 컴포넌트지향으로 컴포넌트지향에서 서비스지향 발전되어 오고 있다. 컴포넌트지향 개발 방법과 서비스지향 개발 방법들은 객체지향 UML 모델을 기반으로 분석되어지므로 효율적인 객체지향 분석 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 UML 기반의 클래스 식별 및 유스케이스 모델링이 개발자의 직관과 경험에 의존하는 문제점을 보완하여 입력 데이터-처리 프로세스-출력 데이터를 사용한이벤트 기반의 유스케이스 및 클래스 분석 가이드라인과 분석 프로세스를 제안 한다.

• 한국생산제조학회지
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• 제25권6호
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• pp.522-531
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• 2016

In this study, we propose an object identification method for bin-picking developed for industrial robots. We identify the grasp posture and the associated geometric parameters of grasp objects using the joint data of a robotic gripper. Prior to grasp identification, we analyze the grasping motion in a low-dimensional space using principle component analysis (PCA) to reduce the dimensions. We collected the joint data from a human hand to demonstrate the grasp-identification algorithm. For data acquisition of the human grasp data, we conducted additional research on the motion characteristics of a human hand. We explain the method for using the algorithm of grasp identification for bin-picking. Finally, we present a subject for future research using our proposed algorithm of grasp model and identification.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.383-390
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• 2002

컴포넌트에 의한 시스템 구축은 기능 중심의 독립적인 컴포넌트를 기반으로 새로운 소프트웨어를 구축한다. 컴포넌트를 중심으로 한 소프트웨어의 개발은 품질향상, 마른 개발과 유지보수의 효율성과 같은 소프트웨어의 재사용에 의해서 얻을 수 있는 이익을 얻을 수 있다. 컴포넌트 기반의 시스템에서 재사용성을 높일 수 있는 고 품질 컴포넌트의 효율적인 식별과 구축은 가장 중요한 목표이자 성공 요소이다. 따라서 컴포넌트 개발자는 현재 각 컴포넌트 개발 방법론들의 컴포넌트 식별에 대한 장점과 단점을 파악하여 개발하고자 하는 시스템에 적합한 방법론을 선택하는 것이 필요하고 또한 여러 방법론의 단점을 보완하여 독립적인 컴포넌트를 효율적으로 식별할 수 있는 새로운 방법론을 개발하는 것이 필요하다. 그러기 위해서는 다양한 방법론에 대한 비교 분석이 절실히 요청된다. 본 논문은 최근에 산업계에서 널리 쓰이고 있는 대표적인 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 방법론인 Rational사의 RUP(Rational Unified Process)［1,9］, Computer Associates사의 CBD96［2,3］과, Compuware사의 UNIFACE［5］ 그리고 Cheesman과 Daniels가 CBD96의 컴포넌트 개발 방법을 화장하여 제안한 UML Components 방법론［4］ 등의 컴포넌트 식별 방법을 설명하고 그들의 문제점을 기술한다. 그리고 컴포넌트 식별 방법들을 총체적인 측면에서 비교 분석한다.

• 음성과학
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• 제12권2호
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• pp.171-182
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• 2005

An efficient GMM (Gaussian mixture modeling) method based on LPCA (local principal component analysis) with VQ (vector quantization) for speaker identification is proposed. To reduce the dimension and correlation of the feature vector, this paper proposes a speaker identification method based on principal component analysis. The proposed method firstly partitions the data space into several disjoint regions by VQ, and then performs PCA in each region. Finally, the GMM for the speaker is obtained from the transformed feature vectors in each region. Compared to the conventional GMM method with diagonal covariance matrix, the proposed method requires less storage and complexity while maintaining the same performance requires less storage and shows faster results.

• Earthquakes and Structures
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• 제5권3호
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• pp.359-378
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• 2013

The problem of identification of multi-component and (or) spatially varying earthquake support motions based on measured responses in instrumented structures is considered. The governing equations of motion are cast in the state space form and a time domain solution to the input identification problem is developed based on the Kalman and particle filtering methods. The method allows for noise in measured responses, imperfections in mathematical model for the structure, and possible nonlinear behavior of the structure. The unknown support motions are treated as hypothetical additional system states and a prior model for these motions are taken to be given in terms of white noise processes. For linear systems, the solution is developed within the Kalman filtering framework while, for nonlinear systems, the Monte Carlo simulation based particle filtering tools are employed. In the latter case, the question of controlling sampling variance based on the idea of Rao-Blackwellization is also explored. Illustrative examples include identification of multi-component and spatially varying support motions in linear/nonlinear structures.