소프트웨어 개발 생산성 향상과 유지 보수성 향상을 위한 객체지향 분석 및 설계는 학계와 산업계의 기본적인 패러다임으로 자리 잡고 있다. Enterprise Java Beans(EJB)는 높은 이식성을 제공하고 신속한 어플리케이션 개발 환경을 제공하기 때문에, 널리 사용되는 플랫폼중 하나 이다. EJB 객체지향 패러다임을 지원하지만, 객체지향 모델을 EJB 모델로 상세 설계 및 구현 할 때 고려할 사항들이 있다. 그 중 한 가지가 상속 문제이다. 본 논문에서는 객체지향 모델에서 나타날 수 있는 클래스 상속의 유형을 세 가지로 분류하고, 상속을 EJB 모델로 구현할 때 나타날 수 있는 문제점을 규명하며 상속을 지원하는 세 가지 패턴을 제시한다. 또한 제안된 패턴들에 대해서 객체지향 상속 유형별로 적용 가능한 패턴들과 지침을 제시한다.
Yuantian, Xia;XuPeng Kou;Weie Jia;Shuhan Lu;Longhe Wang;Lin Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1841-1857
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2023
CenterNet, a novel object detection algorithm without anchor based on key points, regards the object as a single center point for prediction and directly regresses the object's height and width. However, because the objects have different sizes, directly regressing their height and width will make the model difficult to converge and lose the intrinsic relationship between object's width and height, thereby reducing the stability of the model and the consistency of prediction accuracy. For this problem, we proposed an algorithm based on the regression of the diagonal half-length and the center angle, which significantly compresses the solution space of the regression components and enhances the intrinsic relationship between the decoded components. First, encode the object's width and height into the diagonal half-length and the center angle, where the center angle is the angle between the diagonal and the vertical centreline. Secondly, the predicted diagonal half-length and center angle are decoded into two length components. Finally, the position of the object bounding box can be accurately obtained by combining the corresponding center point coordinates. Experiments show that, when using CenterNet as the improved baseline and resnet50 as the Backbone, the improved model achieved 81.6% and 79.7% mAP on the VOC 2007 and 2012 test sets, respectively. When using Hourglass-104 as the Backbone, the improved model achieved 43.3% mAP on the COCO 2017 test sets. Compared with CenterNet, the improved model has a faster convergence rate and significantly improved the stability and prediction accuracy.
Since the first proposition of IEC61850 object model at 1993, many questions about making a seamless model have been issued. the reason which they have worry about is that the functions of the equipment are supposed to be changed properly and new equipment and scheme are need to be introduced according to user's application. To handle those issues, TC57 which is a IEC committee for power control and communication has continuously updated the object model. Nowadays along with the new object model involving power quality, distribution resource and wind power, the committee has a plan to announce the revision of IEC61850-7-4. In the study, authors will present the prediction and diagnosis object models for transformer. Transformer models for protection and control have already been dealt with in the international standard but the models for prediction and diagnosis have never mentioned until now. Designing the prediction and diagnosis functions with the existing IEC61850-7-4, it'll be shown what is a proper object model for prediction and diagnosis.
In this paper, we present auto-annotation tool and synthetic dataset using 3D CAD model for deep learning based object detection. To be used as training data for deep learning methods, class, segmentation, bounding-box, contour, and pose annotations of the object are needed. We propose an automated annotation tool and synthetic image generation. Our resulting synthetic dataset reflects occlusion between objects and applicable for both underwater and in-air environments. To verify our synthetic dataset, we use MASK R-CNN as a state-of-the-art method among object detection model using deep learning. For experiment, we make the experimental environment reflecting the actual underwater environment. We show that object detection model trained via our dataset show significantly accurate results and robustness for the underwater environment. Lastly, we verify that our synthetic dataset is suitable for deep learning model for the underwater environments.
Interlocking software used in the electronic interlocking has been implemented through the structured approach until now. But there was the demerit that interlocking software has some problem in the standardization and the maintenance because of the limit in structured approach. Object-Oriented method overcoming this demerit was specified in the design step and the analysis step. There were object model, dynamic model and functional model in the analysis step and there were also two steps which were system design and object design in the design step. In this paper, Interlocking software was designed using Object-Oriented method to improve the standardization and the maintenance of the electronic interlocking. The electronic interlocking was analyzed with object modeling, dynamic modeling and functional modeling.
CAD, CAE, CAM, Database, Expert System등 다종의 응용프로그램으로 구성된 CIM 환경에서 Product Model의 역할은 Data 공유를 통한 System Integration이다. 이를 위하여 Product Model은 생산 활동에 포함되는 모든 정보를 관리한다. 이러한 정보의 종류에는 형상정보, 공정정보, 일정정보, 품질정보, 그리고 기존의 관리정보가 포함된다. Product Model의 Architecture에는 Product Model Kernel, Object Schema, 모델조작언어, 그리고 사용자 인터페이스 등이 있다. Product Model 을 통하여 공유될 객체들은 모델조작언어를 통하여 정의되고 그 정의는 Object Schema에 저장된다. 본 논문에서는 Product Model의 설계와 CAPP(Computer Aided Process Planning)프로그램을 통한 프로토타입의 구현을 설명한다.
본 논문에서는 효율적인 객체 관리와 고장 회복을 위해 에이전트 기술과 중복 메커니즘을 이용한 고장허용 객체그룹(fault Tolerant Object Group, FTOG)를 기반으로 에이전트 기반의 고장허용 객체그룹 모델을 제안한다. 고장허용 객체그룹의 확장된 기능으로 다섯 가지의 에이전트 - 내부처리 에이전트, 등록 에이전트, 상태처리 에이전트 사용자인터페이스 에이전트 서비스 에이전트를 정의하였다. 제안된 모델에서 에이전트들의 역할은 분산된 객체들의 상호작용을 줄이고 보다 효과적인 서비스를 제공하는데 있다. 에이전트 기반의 고장허용 객체그룹 모델의 효율성을 검증하기 위해 홈네트워크 서비스를 제공하는 가상의 지능형 홈네트워크 시뮬레이터를 구현하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 모델은 객체들 간의 상호작용을 줄이고(부하감소) 효율적인 장 회복 등 안정적이고 신뢰성 있는 서비스를 제공함을 검증하였다.
본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.
최근 국방관련 소프트웨어 산업은 자원 및 비용의 한계를 극복하기 위해서 M&S(Modeling & Simulation) 기반의 분산 시뮬레이션 시스템 개발을 늘리고 있다. 이러한 시스템을 개발하는데 있어 모의되는 개체의 재사용성과 개체 간 상호운용성의 제공은 핵심기술 중 하나이다. HLA 인터페이스 표준 구현물인 RTI는 이러한 핵심기술을 제공할 수 있는 소프트웨어로써, 시뮬레이션에 참여하는 모의기 간 정보교환을 위해서 시뮬레이션 연동모델인 FOM(Federation Object Model)을 사용하며, 각각의 모의기는 참여하는 시뮬레이션 내에서 동일한 FOM을 소유해야만 하는 특징을 지닌다. 본 논문에서는 기 개발된 HLA/RTI 기반의 시뮬레이션 네트워크 관리자에 적용된 연동모델의 재사용성과 상호운용성을 향상시키기 위해서 SISO 표준인 BOM(Base Object Model) 모델의 특징을 살펴보고, FOM 모델의 모듈화를 통해서 시뮬레이션 네트워크 관리자의 구조설계 방안을 제시한다.
The Off-Dock Container Yard (ODCY)s in Pusan are located at 48 different places, and it causes serious problems in the container cargo transport and inland traffic near Pusan district. Hence, the analysis and evaluation of ODCY operation is important. Therefore, this paper proposes a simulation model which evaluates the operation of ODCY. It also proposes a simulation model using an object-oriented approach which includes the system is modeled with object-class hierarchy and SIMPLE++, an object-oriented simulation software, is used to develop the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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