• 정보보호학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.79-94
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• 1997

분산 객체 시스템에서 보안 기술과 객체지향 기술의 통합은 중요한 요소이기 때문에 OMG(Object Management Group)에서는 객체 시스템에서 보안성을 다루기 위한 표준 보안 서비스 규격으로 CORBA(Common Object Request Broker Architecture) 보안 참조 모델(security reference model)을 제시하였다. CORBA 보안 참조 모델에서 접근 제어 기능은 특정 구현 메카니즘에 종속되지 않는 독립적인 개념으로 정의되고 있으며, 또한 보안 특성의 의미가 완전하게 기술되지 않는다. 이는 구현자와 사용자가 상호 일치되지 않은 개념을 갖을 가능성을 내포한다 따라서 본 논문에서는 CORBA 보안참조 모델에 기술된 접근 제어 기능이 갖는 의미가 정확히 기술될 수 있도록 집합론에 기초하는 정형화 언어인 Z 언어의 스키마 구조를 이용하여 CORBA 접근 제어 모델을 정형화한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권4호
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• pp.3-12
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• 2023

포스트-코로나 시대에는 방역 조치의 중요성이 크게 강조되고 있으며, 이에 맞춰 딥러닝을 이용한 마스크 착용 상태 검출 및 다른 전염병 예방에 관련된 연구가 진행되고 있다. 그러나 질병 확산 방지를 위한 문화시설 관람객 탐지 및 추적 연구도 마찬가지로 중요하므로 이에 대한 연구가 진행되어야 한다. 본 논문에서는 사전 수집된 데이터 셋을 이용하여 컨볼루션 신경망 기반 객체 탐지 모델을 전이 학습시키고, 학습된 탐지 모델의 가중치를 다중 객체 추적 모델에 적용하여 방문객을 모니터링 한다. 방문객 탐지 모델은 Precision 96.3%, Recall 85.2% F1-Score 90.4%의 결과를 보여주었다. 추적 모델의 정량적 결과로 MOTA 65.6%, IDF1 68.3%. HOTA 57.2%의 결과를 보여주었으며, 본 논문의 모델과 다른 다중 객체 추적 모델 간의 정성적 비교에서 우수한 결과를 보여주었다. 본 논문의 연구는 포스트-코로나 시대의 문화시설 내 방역 시스템에 적용될 수 있을 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.1-6
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• 2023

웹 서비스 환경에서 사용자가 원하는 서비스 품질을 만족하는 경제적인 방법의 하나는 객체의 크기를 조절하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 서비스 품질로 평균 응답 시간이 임의의 임계값 이하로 주어질 때, 이 제약 조건을 만족하는 최대 객체의 크기를 구한다. 시스템이 정상 상태일 때, 라운드-로빈을 사용하는 결정 모델의 평균 응답 시간은 일반 분포를 따르는 큐잉 모델에서의 평균 응답 시간과 같아질 것으로 추론할 수 있다. 이를 기반으로 최대 객체 크기를 발견하기 위한 해석적 수식과 절차를 수립한다. 웹 트래픽은 서비스 분포로 Pareto 분포가 적합하므로 M/G(Pareto)/1 모델과 지수 분포를 사용한 M/G/1/PS를 적용하여 최대 객체의 크기를 구한다. 수치 계산을 통한 성능평가는 Pareto 분포의 형상 파라미터(shaping parameter)가 커짐에 따라 M/G(Pareto)/1 모델과 M/G/1/PS 모델의 최대 객체 크기가 같아짐을 보여준다. 본 연구의 결과는 경제적인 웹 서비스 제어를 위해 객체의 크기를 조절하는 환경에 사용될 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.324-334
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• 1995

대부분의 사용자 인터페이스 관리 시스템은 사용자 인터페이스의 대화 모델을 채 택하고 있다. 사용자 인터페이스 관리 시스템의 구현은 채택된 사용자 인터페이스의 대화 모델에 의해 강한 영향을 받는다. 모델-뷰-콘트롤러(Model-View-Controller : MVC) 프레임웨이 Smalltalk 환경에서 사용자 인터페이스 개발의 여러 측면에서 기여한 동안 사용자 인터페이스는 강하게 결합된 모델, 뷰, 콘트롤러 클래스를 가진 MVC를 이 용하여 생성되었다. 이러한 결합은 소프트웨어 부품의 재사용을 방해하였다. 따라서 본 논문에서는 MVC모델이 갖는 강한 결합력으로 인한 소프트웨어 재사용의 저하를 해 결하기 위해, 상호 작용의 구문적 관리를 하는 다이알로그 객체를 추가하여 사용자로 부터 생성된 메세지가 콘트롤러에 의해 바로 값이 변경되지 않고 다이알로그에 전달 되도록 MVCD모델을 제안하였다. 메세지를 전달받은 다이알로그 객체는 모델 객체의 값 을 변경하기 위해 모델 객체를 호출한다. 모델 객체는 active 값들을 가지고 있기 때 문에 값의 변경은 연결된 콘크롤러 객체에게 전달된다. 최종적으로 콘트롤러 객체는 새로운 값을 변경하고 뷰 객체를 수정한다. 이러한 사용자 대화 모델에 기반을 둔 사 용자 인터페이스 구축기를 X-윈도우상에서 OSF/Motif을 이용하여 개발하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권6호
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• pp.366-371
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• 2014

This paper reports a machine learning approach for image object detection. Object detection and localization in a wild image, such as a STL-10 image dataset, is very difficult to implement using the traditional computer vision method. A convolutional neural network is a good approach for such wild image object detection. This paper presents an object detection application using a convolutional neural network with pretrained feature vector. This is a very simple and well organized hierarchical object abstraction model.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.285-289
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• 2003

본 논문에서는 Bio-XML 문서를 효율적으로 객체 데이터베이스에 저장하고, XML 질의에서 주로 사용되는 경로식을 효과적으로 처리할 수 있는 DTD의존적인 객체 데이터베이스 스키마 설계기법을 제안한다. XML DTD와 객체데이터베이스의 스키마는 구조적으로 비슷하고, 객체 데이터베이스의 고유특성인 객체 참조와 집합값 속성은 XML 데이터를 저장하는데 유리하다. 본 논문에서는 객체 데이터베이스의 고유 특성을 충분히 반영하여 두 가지의 스키마 설계기법인 기본적 방법과 인라인 방법을 제안한다. 뿐만 아니라, 각각 설계 기법에 대하여 시스템성능 평가를 수행하였으며, 설계 기법에 따른 공간효율과 시간 효율을 비교 및 분석하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제21권3호
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• pp.175-195
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• 1996

In conventional analysis methods, data and process are loosely coupled for building information systems. Several object oriented approaches have been proposed to integrate data and process. However, object oriented analysis requires a radical paradigm and thus system analysts find difficulties in generating object models direcctly from end users. To alleviate these difficulties, this paper proposes a methodology for deriving an object model by using structured analysis results. Objects are obtianed primarily from entities in Entity-Relationship Diagram. Methods are obtained through the analysis of the relationship between processes and data stores in Data Flow Diagram Methods are assigned to the objects by using object/process matrices. A real-life case is illustrated to demonstrate the usefulness of the methodology.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권1호
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• pp.55-63
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• 1998

This paper presents a new maching algorithm by Hopfield Neural Network for 3-D object recognition. In the proposed method, a model object is represented by a set of polygons in a single coordinate. And each polygon is described by a set of features; feature attributes. In case of 3-D object recognition, the scale and poses of the object are important factors. So we propose a strategy for 3-D object recognition independently to its scale and poses. In this strategy, the respective features of the input or the model objects are changed to the startegical constants when they are compared with one another. Finally, we show that the proposed method has a robustness through the results of experiments which included the classification of the input objects and the matching sequence to its 3-D rotation and scale.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.35-41
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• 2012

This paper proposes a moving object detection algorithm for active camera system that can be applied to mobile robot and intelligent surveillance system. Most of moving object detection algorithms based on a stationary camera system. These algorithms used fixed surveillance system that does not consider the motion of the background or robot tracking system that track pre-learned object. Unlike the stationary camera system, the active camera system has a problem that is difficult to extract the moving object due to the error occurred by the movement of camera. In order to overcome this problem, the motion of the camera was compensated by using SURF and Pseudo Perspective model, and then the moving object is extracted efficiently using stochastic Label Cluster transport model. This method is possible to detect moving object because that minimizes effect of the background movement. Our approach proves robust and effective in terms of moving object detection in active camera system.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.535-540
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• 2009

Recently, autonomous robots which can achieve the complex tasks have been required with the advance of robotics. Advanced robot vision for recognition is necessary for the realization of such robots. In this paper, we propose a method to recognize an object in the actual environment. We assume that a 3D-object model used in our proposal method is the voxel data. Its inside is full up and its surface has color information. We also define the word "recognition" as the estimation of a target object's condition. This condition means the posture and the position of a target object in the actual environment. The proposal method consists of three steps. In Step 1, we extract features from the 3D-object model. In Step 2, we estimate the position of the target object. At last, we estimate the posture of the target object in Step 3. And we experiment in the actual environment. We also confirm the performance of our proposal method from results.