Pattern classification is an essential step in automatic robotic assembly which joins together finite number of seperated industrial parts. In this paper, a fast and systematic algorithm for classifying occlusion-free objects is proposed, using the notion of incremental circle transform which describes the boundary contour of an object as a parametric vector function of incremental elements. With similarity transform and line integral, normalized determinant curve of an object classifies each object, independent of position, orientation, scaling of an object and cyclic shift of the stating point for the boundary description.
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.
TMN체계에서 GDMO(Guidelines for the Definition of Managed Object) 에이전트 플랫폼(Agent Platform)은 망 요소의 운영 상태와 자원들을 GDMO 표준에 따라 관리객체(Managed Object : MO)로 모델링 하고. 자원들의 상태를 유지하면서 관리자(manager)로 부터의 망관리 기능 요구에 따라 조작된다. 이러한 GDMO 에이전트의 기본 기능을 지원하기 위해 13가지의 시스템 관리 기능(System Management Function : SMF)이 구현되어져야 한다. 이 13가지의 시스템 관리 기능들 중 사건-보고-관리 기능(Event-Report-Management Function)은 모든 시스템 관리 기능에 관련되어진다. 그 이유는 지속적인 장비들과의 통신을 통하여 관리자(manager)측으로 즉각적인 자원들의 상태에 대한 보고가 일어나야 하기 때문이다. 본 논문에서는 효율적인 사건 보고 관리 기능을 위하여 장비(real resource)들과의 통신을 위한 몇 가지 방법에 대한 분석을 행하고 여기서 제시되는 문제점 향상을 위해 RRMC(Real Resource Message Coordinator)구조의 새로운 자원 감시 기법을 제안한다.
We propose a new method for merging partical regions which have similar motion characteristics. In the proposed method, the trajectories of each partial regions are computed and the regions consisting a same object are merged by a similarity function defined in this paper. The similarity function is defined to take into consideration the motion characteristics of the trajectories. The proposed method shows good performance when the regions of an object show little variation in size and shape.
For GPR applications, accurate analysis of the scatterered field is necessary to identify the unknown target. Dyadic Green's Function of the multilayered medium is developed and applied to analyse of underground conduting object. We used method of moment(MOM) with dyadic Green's function, and Discrete Complex Image Method(DCIM).
Object detection techniques based on deep learning such as YOLO have high detection performance and precision in a single channel video stream. In order to expand to multiple channel object detection in real-time, however, high-performance hardware is required. In this paper, we propose a novel back-end server framework, a real-time AI vision platform (RAVIP), which can extend the object detection function from single channel to simultaneous multi-channels, which can work well even in low-end server hardware. RAVIP assembles appropriate component modules from the RODEM (real-time object detection module) Base to create per-channel instances for each channel, enabling efficient parallelization of object detection instances on limited hardware resources through continuous monitoring with respect to resource utilization. Through practical experiments, RAVIP shows that it is possible to optimize CPU, GPU, and memory utilization while performing object detection service in a multi-channel situation. In addition, it has been proven that RAVIP can provide object detection services with 25 FPS for all 16 channels at the same time.
The object of the present paper is to obtain certain results involving the H function of several complex variables. An integral involving the generalized Whittaker functions and the multiple H function has been evaluated and this result has been further utilized in finding out an expansion formula for the multiple H function in terms of the Laguerre polynomials. Some particular cases of interest have also been indicated.
Recently, as a BIM-based construction simulation system, 4D CAD tools using virtual reality (VR) objects are being applied in construction project. In such a system, since the expression of the object is based on VR image, it has a sense of separation from the real environment, thus limiting the use of field engineers. For this reason, there are increasing cases of applying augmented reality (AR) technology to reduce the sense of separation from the field and express realistic VR objects. This study attempts to develop a methodology and BIM module for the pre-construction verification system using AR technology to increase the practical utility of VR-based BIM objects. To this end, authors develop an AR-based drawing verification function and drawing object-based 4D model augmentation function that can increase the practical utility of 2D drawings, and verify the applicability of the system by performing case analysis. Since VR object-based image has a problem of low realism to field engineers, the linking technology between AR object and 4D model is expected to contribute to the expansion of the use of 4D CADsystem in the construction project.
본 논문의 목적은 복잡한 군수지원시스템의 모델링과 시뮬레이션을 위한 방법론을 제안하는 것이다. 제안하는 군수지원시스템 시뮬레이션 모델을 구성하는 요소들은 세 가지가 있다 : Logistics force agent(static model), Military supplies transport manager(function model), Military supplies state manager(dynamic model). Logistics force agent는 main function agent와function agent로 구성된다. Function agent가 다른 Logistics force agent에도 적용할 수 있도록 설계되었으며, 이는 에이전트의 높은 조합성과 재사용성을 가진다. Military supplies transport manager는 보급로에 대한 정보를 가지며 military supplies state manager로부터 받은 결정변수를 기반으로 보급로를 결정하고 군수품을 수송하는 역할을 하는 에이전트이다. Military supplies state manager는 군수품 보급을 요청받고 보급량, 우선순위 따위의 결정 변수를 military supplies transport manager에게 알려주는 역할을 한다. 본 논문에서는 군수 시뮬레이션 모델의 설계를 위해 Discrete Event Systems Specification(DEVS) formalism을 이용하였다.
Purpose. This study was conducted to prove the difference of dominant hand and non dominant hand in hand functions. Methods. We study difference of dominant hand and non dominant hand in hand functions that 40 university students participated in the study and performed a correlation between Jebsen-Taylor Hand Function test, O'conner Finger Dexterity test and Purdue Pegboard test. Results. In left dominant hand are functional of small common object, simulated feeding and large light object in Jebsen-Taylor Hand Function Test. Also O'conner Finger dexterity test are functional in left dominant hand and same result in Purdue pegboard test. Conclusion. The results of this study was left dominant hand is more functional than right dominant hand. So, we suggests that both hand using are improving of hand function in right dominant hand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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