Robotic software has been dramatically complicated as performing intelligent service tasks. These types of robots demand a very powerful software framework to make them easy. Robotic software framework means an integrated software environment that simplifies jobs of robotic software engineer by providing tools, reusable components, and runtime environments. Finally it reduces the project cost. There are lots of works related with them. Among them we focus on five frameworks that are MSRDS, ERSP, OROCOS, OpenRTM, and OPRoS. In terms of intelligent service robot, the study on robotic software frameworks is very important. And outlook on them is also very important in the sense of that the robotic software frameworks should be used to initiate service robot market.
International Journal of Reliability and Applications
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제7권2호
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pp.155-166
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2006
Many software reliability growth models (SRGMs) based on nonhomogeneous Poisson process (NHPP) have been developed and applied in practice. NHPP SRGMs are characterized by their mean value functions. Mean value functions are usually derived from differential equations representing the fault detection/removal process during testing. In this paper such differential equations are regarded as frameworks for generating mean value functions. Currently available frameworks are theoretically discussed with respect to capability of representing the fault detection/removal process. Then two general frameworks are proposed.
Deep neural networks (DNNs) are widely used in various domains such as speech and image recognition. DNN software frameworks such as Tensorflow and Caffe contributed to the popularity of DNN because of their easy programming environment. In addition, many companies are developing neuromorphic processing units (NPU) such as Tensor Processing Units (TPUs) and Graphical Processing Units (GPUs) to improve the performance of DNN processing. However, there is a large gap between NPUs and DNN software frameworks due to the lack of framework support for various NPUs. A bridge for the gap is a DNN software platform including DNN optimized compilers and DNN libraries. In this paper, we review the technical trends of DNN software platforms.
모바일 앱 개발자는 크로스 플랫폼 개발 프레임워크를 사용하여 서로 다른 모바일 플랫폼들에 구동되는 앱들을 하나의 단계로 구현할 수 있다. 공격자들 또한 크로스 플랫폼 개발 프레임워크를 사용하여 한번 작성된 악성 코드를 여러 모바일 플랫폼들 상에 바로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 AndroZoo 사이트로부터 수집한 안드로이드 앱들을 대상으로 크로스 플랫폼 개발 프레임워크들로 작성된 정상 앱들과 악성 앱들의 비율을 연도별로 분석한다. 분석 결과, 크로스 플랫폼 개발 프레임워크들로 작성된 정상 앱들의 비율이 지속적으로 증가하여, 2018년도에는 전체 정상 앱들에서 45%를 차지한다. 크로스 플랫폼 개발 프레임워크로 작성된 악성 앱들의 비율은 2015년에는 전체 악성 앱들에서 25%를 차지하였으나 이후 그 비율이 감소하고 있다. 이러한 연구는 크로스 플랫폼 앱 개발 시에 직면할 수 있는 여러 선택 문제들을 해결하는데 기여할 수 있다.
소프트웨어 개발을 성공적으로 수행하기 위하여서 유닛 테스팅은 아주 필수 불가결한 요소이다. Python, Java, C# 등의 현대 컴퓨터 개발 언어에서는 유닛 테스팅을 용이하게 하기 위하여 다양한 기능을 제공하고 있다. 하지만, C++ 언어에 있어서는 워낙 많은 프레임워크를 제공하고 있는 관계로, 유닛 테스팅을 위한 프레임워크 선택이 결코 용이하지 않다. 이 논문에서는 C++ 언어에서의 유닛 테스팅을 위한 프레임워크를 집약된 test runner와 분리된 test runner의 두 그룹으로 나눠서 고찰하였다.
This paper concerns about how and why design frameworks for optimization should consider various software development environments such as MATLAB, VB, VBscript, Python, Tcl, PHP, Perl, and JAVA. The frameworks can be utilized by many engineers who have a basic concept about the optimization theory and/or basic knowledge about the computer programming languages. The framework will integrate a number of remote CAE tools, automatically execute them for design optimization, and have the capabilities of post-processing of data such as objective functions, state variables and design variables using a third-party spreadsheet program like Excel. The prototype framework developed in this study will be applied to various examples of optimization problems and show the validity of the proposed method of a framework implemenation.
This study presents the benchmark results of several design frameworks for the purpose of developing an efficient design framework in view of Excel interface. For the benchmark, three optimum design problems are chosen and solved by using the design frameworks. In order to compare the frameworks with each other, the evaluation criteria are specified and modified to fit the problems with Excel interface. Three example cases are solved and compared. The evaluation report is summarized in terms of efficiency, ease of use, internal structure, API, etc. However, the optimization result itself is not focused because the specific optimization algorithm is not our concern. Finally, some suggestions of how to develop an efficient design framework with Excel interface are presented.
PURPOSE. The purpose of the study was to assess the influence of build orientations and density of support structures on the trueness of the 3D printed removable partial denture (RPD) frameworks. MATERIALS AND METHODS. A maxillary Kennedy class III and mandibular class I casts were 3D scanned and used to design and produce two 3D virtual models of RPD frameworks. Using digital light processing (DLP) 3D printing, 47 RPD frameworks were fabricated at 3 different build orientations (100, 135 and 150-degree angles) and 2 support structure densities. All frameworks were scanned and 3D compared to the original virtual RPD models by metrology software to check 3D deviations quantitatively and qualitatively. The accuracy data were statistically analyzed using one-way ANOVA for build orientation comparison and independent sample t-test for structure density comparison at (α = .05). Points study analysis targeting RPD components and representative color maps were also studied. RESULTS. The build orientation of 135-degree angle of the maxillary frameworks showed the lowest deviation at the clasp arms of tooth 26 of the 135-degree angle group. The mandibular frameworks with 150-degree angle build orientation showed the least deviation at the rest on tooth 44 and the arm of the I-bar clasp of tooth 45. No significant difference was seen between different support structure densities. CONCLUSION. Build orientation had an influence on the accuracy of the frameworks, especially at a 135-degree angle of maxillary design and 150-degree of mandibular design. The difference in the support's density structure revealed no considerable effect on the accuracy.
The rapid growth of deep-learning applications has invoked the R&D of artificial intelligence (AI) processors. A dedicated software framework such as a compiler and runtime APIs is required to achieve maximum processor performance. There are various compilers and frameworks for AI training and inference. In this study, we present the features and characteristics of AI compilers, training frameworks, and inference engines. In addition, we focus on the internals of compiler frameworks, which are based on either basic linear algebra subprograms or intermediate representation. For an in-depth insight, we present the compiler infrastructure, internal components, and operation flow of ETRI's "AI-Ware." The software framework's significant role is evidenced from the optimized neural processing unit code produced by the compiler after various optimization passes, such as scheduling, architecture-considering optimization, schedule selection, and power optimization. We conclude the study with thoughts about the future of state-of-the-art AI compilers.
PURPOSE. The purpose of this in vitro study was to evaluate the accuracy of digitally designed removable partial denture (RPD) frameworks, constructed by additive and subtractive methods castable resin patterns, using comparative 3D analysis. MATERIALS AND METHODS. A Kennedy class III mod. 1 educational maxillary model was used in this study. The cast was scanned after modification, and a removable partial denture framework was digitally designed. Twelve frameworks were constructed. Two groups were defined: Group A: six frameworks were milled with castable resin, then casted by the lost wax technique into Co-Cr frameworks; Group B: six frameworks were printed with castable resin, then casted by the lost wax technique into Co-Cr frameworks. Comparative 3D analysis was used to measure the accuracy of the fabricated frameworks using Geomagic Control X software. Student's t-test was used for comparing data. P value ≤ .05 was considered statistically significant. RESULTS. Regarding the accuracy of the occlusal rests, group A (milled) (0.1417 ± 0.0224) showed significantly higher accuracy than group B (printed) (0.02347 ± 0.0221). The same results were found regarding the 3D comparison of the overall accuracy, in which group A (0.1501 ± 0.0205) was significantly more accurate than group B (0.179 ± 0.0137). CONCLUSION. In indirect fabrication techniques, subtractive manufacturing yields more accurate RPDs than additive manufacturing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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