그 동안 이루어진 웹 캐싱에 대한 연구주제는 캐시에 대한 구조적인 접근을 통한 성능의 향상과, 캐싱 기법 자체에 대한 연구, 이들 기법을 혼합적으로 결합한 기법에 대한 연구가 주로 이루어져 왔다. 또한 기존의 웹 객체 참조특성 분석은 웹 로그를 통한 히스토리 분석, 사용자선호도, 데이터마이닝 관점에서의 사용자 특성을 위주로 이루어져왔다. 본 연구에서는 웹 객체참조특성을 확률분포적인 특성 관점에서 분석하며, 이를 통해 객체의 평균수명을 분석하고 이를 웹 캐싱 성능 향상에 도입하는 새로운 연구 방법을 제시한다. 본 연구는 다양한 연구로 발전할 수 있으며, 전자상거래시스템의 성능향상, 지연시간 계산을 통한 고객 만족도의 향상, 웹 로그분석을 통한 데이터마이닝 분야 등 다양한 분야에 대해 연구의 파급 효과가 기대된다.
본 논문에서는 건물 구조 통합 구조설계 시스템의 구현을 위한 설계모델인 설계 객체 모델을 제안하였다. 건물 구조에 대한 구조 설계 정보를 단계(초기구조설계, 해석, 상세설계) / 계층(시스템, 서브시스템, 콤퍼넌트)별로 분류 모델링한 후, 제시된 요구조건에 대한 세부관점별 해결방법을 고려하여 설계 객체 모델을 개발하였다. 이와 같은 방법론을 통하여 시스템 구현을 고려한 설계 객체 모델의 체계적 분석과 모델링이 가능하였다. 제시된 설계 객체 모델은 계획 설계 측면의 설계정보 표현을 통하여 효율적인 설계정보의 관리가 가능하며, 위상 설계 객체에 의한 공간상 구조부재의 인식이 용이하고, 해석 관련 설계정보를 이해하기 용이한 표현으로 관리할 수 있게 한다.
Purpose: The purpose of this study is to identify the object-oriented metrics which have strong impact on the reliability and fault-proneness of software products. The reliability and fault-proneness of software product is closely related to the design properties of class diagrams such as coupling between objects and depth of inheritance tree. Methods: This study has empirically validated the object-oriented metrics to determine which metrics are the best to predict fault-proneness. We have tested the metrics using logistic regressions and artificial neural networks. The results are then compared and validated by ROC curves. Results: The artificial neural network models show better results in sensitivity, specificity and correctness than logistic regression models. Among object-oriented metrics, several metrics can estimate the fault-proneness better. The metrics are CBO (coupling between objects), DIT (depth of inheritance), LCOM (lack of cohesive methods), RFC (response for class). In addition to the object-oriented metrics, LOC (lines of code) metric has also proven to be a good factor for determining fault-proneness of software products. Conclusion: In order to develop fault-free and reliable software products on time and within budget, assuring quality of initial phases of software development processes is crucial. Since object-oriented metrics can be measured in the early phases, it is important to make sure the key metrics of software design as good as possible.
Rapid object recognition is one of the main stream research themes focusing to reveal how human recognizes object and interacts with environment in natural world. This field of study is of consequence in that it is highly important in evolutionary perspective to quickly see the external objects and judge their characteristics to plan future reactions. In this study, we investigated how human detect natural scene objects and categorize them in a limited time frame. We applied Magnetoencepahlogram (MEG) while participants were performing detection (e.g. object vs. texture) or basic-level categorization (e.g. cars vs. dogs) tasks to track the dynamic interaction in human brain for rapid object recognition process. The results revealed that detection and categorization involves different temporal and functional connections that correlated for the successful recognition process as a whole. These results imply that dynamics in the brain are important for our interaction with environment. The implication from this study can be further extended to investigate the effect of subconscious emotional factors on the dynamics of brain interactions during the rapid recognition process.
Recently the research is much interested in about the inspection system using by computer vision system. In this paper, we deal with shape inspection technique for moving to be long and narrow object on conveyor belt. first, we are acquired for moving object on conveyor belt. then the object segmentation is using by color information for background and object. the object position be calculated by horizontal and a vertical histogram. second, we are checked for two hole in front part, widths and top/bottom side information in middle part, and finally checking for two holes in rear part. The performance of our proposed model is evaluated by experiments, within error of 1㎜, and can be checking to 17 object /min.
Several lines of evidence indicate that scopolamine as a nonselective muscarinic antagonist disrupts object recognition performance and spatial working memory when administered systemically. In the present study, we investigated the different effects of scopolamine on acquisition, consolidation, and retrieval phases of object recognition performance and spatial working memory using the object recognition and the Morris water maze tasks in mice. In the acquisition phase test, scopolamine decreased recognition index on object recognition task and the trial 1 to trial 2 differences on Morris water maze task. In the consolidation and retrieval phase tests, scopolamine also decreased recognition index on object recognition task, where as scopolamine did not exhibited any effects on the Morris water maze task.
This study is concentrated on the development of hight speed multi-object image processing algorithm, and based on these a1gorithm, vision control scheme is developed for the robot's position control in real time. Recently, the use of vision system is rapidly increasing in robot's position centre. To apply vision system in robot's position control, it is necessary to transform the physical coordinate of object into the image information acquired by CCD camera, which is called image processing. Thus, to control the robot's point position in real time, we have to know the center point of object in image plane. Particularly, in case of rigid body, the center points of multi-object must be calculated in a image plane at the same time. To solve these problems, the algorithm of multi-object for rigid body control is developed.
한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.103-110
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2008
In this thesis, we describe a statistical method for 3D object detection. In this method, we decompose the 3D geometry of each object into a small number of viewpoints. For each viewpoint, we construct a decision rule that determines if the object is present at that specific orientation. Each decision rule uses the statistics of both object appearance and "non-object" visual appearance. We represent each set of statistics using a product of histograms. Each histogram represents the joint statistics of a subset of wavelet coefficients and their position on the object. Our approach is to use many such histograms representing a wide variety of visual attributes. Using this method, we have developed the first algorithm that can reliably detect faces that vary from frontal view to full profile view and the first algorithm that can reliably detect cars over a wide range of viewpoints.
In this paper, we deal with the algebraic thinking from the perspective of ‘process’ and ‘object’ aspects. Generally, mathematical concepts have come from the concrete process. We consider the origin of algebra as the arithmetic calculations. Also, the concept of school arithmetic is beginning from actions or procedures. However, in order to develop the alge- braic thinking and to apply this thinking, we have to see the history of algebraic thinking, and find this duality. Next we investigate various researches relating to the ‘process-object duality’. Theses studies suppose that the concept formation and thinking process should be stared from the process-object duality. Finally, we reinterprete many difficulties in algebra - equals sign, variables, algebraic expressions, and linear equations, the principle of permanence of form- from the perspective of the process-object duality.
In order to utilize remote sensed images effectively, a lot of image classification methods are suggested for many years. But, the accuracy of traditional methods based on pixel-based classification is not high in general. In this study, object oriented classification based on image segmentation is used to classify Landsat images. A necessary prerequisite for object oriented image classification is successful image segmentation. Object oriented image classification, which is based on fuzzy logic, allows the integration of a broad spectrum of different object features, such as spectral values , shape and texture. Landsat images are divided into urban, agriculture, forest, grassland, wetland, barren and water in sochon-gun, Chungcheongnam-do using object oriented classification algorithms in this paper. Preliminary results will help to perform an automatic image classification in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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