A component is a reusable and replaceable software module accessed through its interface. Component-based development is expected to shorten the development period, reduce maintenance costs, and improve program reusability and the interoperability of components. This paper proposes a new robot software component platform in order to support the entire process of robot software development. It consists of specifications of a component model, component authoring tool, component composer, and component execution engine. To show its feasibility, this paper presents the analysis results of the component's communication overhead, a comparison with other robotic software platforms, and applications in commercial robots.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.385-388
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2021
CNN 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 영상에서 돈사의 조명에 직접 노출된 돼지들이 노출 과다 현상에 의해 탐지되지 않는 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제점은 싱글 모델로서는 정확도 개선의 한계가 있어, 복수개의 모델을 이용한 모델 앙상블 기법을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 영상 처리 기법을 사용하여 생성된 상호 보안적인 데이터를 통해 학습된 두 개의 TinyYOLOv4 모델을 결합하면, 돼지 객체 탐지의 정확도가 하나의 TinyYOLOv4 모델에 비하여 획기적으로 개선되었음을 확인하였다.
Although the object detection accuracy with still images has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the object detection problem with video data remains as a challenging problem due to the real-time requirement and accuracy drop with occlusion. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment. First, we determine a motion, from a video data obtained from a tilted-down-view camera, based on the average size of each pig at each location with the training data, and extract key frames based on the motion information. For each key frame, we then apply YOLO, which is known to have a superior trade-off between accuracy and execution speed among many deep learning-based object detectors, in order to get pig's bounding boxes. Finally, we merge the bounding boxes between consecutive key frames in order to reduce false positive and negative cases. Based on the experiment results with a video data set obtained from a pig farm, we confirmed that the pigs could be detected with an accuracy of 97% at a processing speed of 37fps.
Although the object detection accuracy with a single image has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the detection accuracy for pig monitoring is challenged by occlusion problems due to a complex structure of a pig room such as food facility. These detection difficulties with a single image can be mitigated by using a video data. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment with a static camera. That is, by using both image processing and deep learning techniques, we can recognize a complex structure of a pig room and this information of the pig room can be utilized for improving the detection accuracy of pigs in the monitored pig room. Furthermore, we reduce the execution time overhead by applying a pruning technique for real-time video monitoring on an embedded board. Based on the experiment results with a video data set obtained from a commercial pig farm, we confirmed that the pigs could be detected more accurately in real-time, even on an embedded board.
In this paper, we propose a software quality measurement metrics of ISO / IEC 25023, which is newly proposed for software quality evaluation, to compare the difference with ISO / IEC 9126-2 which was used for software quality evaluation. In this paper, we propose a method for evaluating the quality of reliability based on the software reliability growth model among the eight quality characteristics presented in ISO / IEC 25023. Based on ISO / IEC 25023, software-quality evaluations demonstrate that there is some risk in evaluating reliability when based on data.
This study proposes a method to measure software reliability according to software reliability measurement model to measure software reliability. The model presented in this study uses the distribution of Non - Homogeneous Poisson Process and presents a measure of the software reliability of the presented model. As a method to select a suitable software reliability growth model according to the presented model, we have studied a method of proposing an appropriate software reliability function by calculating the mean square error according to the estimated value of the reliability function according to the software failure data. In this study, we propose a reliability function to measure the software quality and suggest a method to select the software reliability function from the viewpoint of minimizing the error of the estimation value by applying the failure data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.374-376
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2022
Community detection is meaningful research in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper proposes a method to detect community by detecting maximal cliques and obtain the high influence cliques by high influence nodes, then merge the cliques with high similarity in social network.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.934-936
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2022
현재 사회적인(COVID-19) 영향으로 메타버스에 대한 수요가 급증하였지만, 메타버스 플랫폼 진입을 지원하는 XR(AR/VR) 장비의 높은 가격대와 전문성 요구로 폭넓은 수요층을 포괄하기 어려운 상황이다. 본 논문에서는 이러한 수요층의 어려움을 개선하고자 웹 캠이나 스마트폰 카메라로 생성된 개인의 사진 이미지를 StyleGAN 딥러닝 기술과 접목시켜 캐릭터를 생성해 Mediapipe를 활용하여 모션 측정 및 제어를 처리하는 서비스를 제안하여 메타버스 시장의 대중화에 기여하고자 한다.
In today and near future, most of the commercially manufactured IT products will be evolved into software convergence product. Recently, the embedded software products is called as 'Software Convergence Products.' This phenomenon does not simply show the trendy fashion, but has the seriously implication that the functionalities of IT product is accomplished and evolved via software technology, not via mechanical nor electrical means. It will become true that the quality of the convergence product is dominantly governed by the software it uses. Meanwhile, we are facing with the threatening fact that software defects in the mass products will requires tremendous amounts of cost proportional to the quantity of the product. We can remind ourselves of the disasters that have been already happened, such as Automotive recalls, Smart-phone recalls, and others. In software engineering, there have been large amount of work done in software quality improvement for the past couple of decades. Software process improvement, and testings are the representative ones. But we are facing with limitations of those traditional approaches in current convergence industry; exponentially increasing software sizes and rapid changes in software technology. In this paper, we analyze the characteristics of the software convergence industry, the limitations of the traditional Software quality improvement approaches. We suggest a new approaches in software quality improvement in different angles of thought and philosophy.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.689-692
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2020
People have studied English using online English dictionaries when they looked for the meaning of English words or the example sentences. These days, as the AI technologies such as machine learning have been developing, documents can be translated in real time with Kakao, Papago, Google translators and so on. But, there has still been some problems with the accuracy of translation. The AI secretaries can be used for real-time interpreting, so this kind of systems are being used to translate such the web pages, papers into Korean. In this paper, we researched on the usage frequency of the combined English phrases from dictionaries by analyzing the number of the searched results on Google. With the result of this paper, we expect to help the people to use more English fluently.
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