An optimal robust design methodology has been developed to minimize warpage in injection-molded pats. The response surface methodology was applied to obtain a functional relationship between design variables and warpage value, and the modified complex method was used as an optimization tool to search for an optimal design solution over prescribed design region. To attain robustness against process variations, Taguchi's SN ratio was introduced as the design metric. The proposed optimal design procedure was applied to an actual part, the Guide-ASF model of a fax machine, and the usefulness of the methodology was shown through the CAE simulation using a commercial injection molding software package.
시나리오 형태의 요구사항 분류는 ATAM, SAAM, Software Quality Metric 과 같은 품질 요구사항 분석 및 평가 방법 등 많은 분야에 응용된다. 이들 기법들은 소프트웨어 시스템의 품질 요구사항을 분석, 평가하기에 앞서 초기 수집된 요구사항들을 분류하게 된다. 그러나 요구사항을 분류하는 일은 수작업을 통해 이루어지게 되고, 따라서 미 분류, 중복분류, 등의 결함을 가질 수 있다. 결함의 가능성을 요구사항의 수가 많은 대형 프로젝트 일수록 높아지게 된다. 따라서 본 논문에서는 요구사항 분류언어를 통한 품질 요구사항 자동 분류 기법을 제안한다. 제안된 기법은 분류언어와 유사도를 이용한 2 단계 분류기법을 이용하였다. 분류언어는 각 도메인별로 개발되어 비슷한 도메인일 경우 재사용될 수 있다. 이를 검증하기 위해, 본 논문에서는 15 여개의 프로젝트로부터 수집된 요구사항을 이용해 실험을 수행하고 그 결과를 분석, 평가 하였다.
For the reliability of controllers in a software defined network (SDN), a dynamic and self-learning schedule method (DSL) is proposed. This method is original and easy to deploy, and optimizes the combination of multiple controllers. First, we summarize multiple controllers' combinations and schedule problems in an SDN and analyze its reliability. Then, we introduce the architecture of the schedule method and evaluate multi-controller reliability, the DSL method, and its optimized solution. By continually and statistically learning the information about controller reliability, this method treats it as a metric to schedule controllers. Finally, we compare and test the method using a given testing scenario based on an SDN network simulator. The experiment results show that the DSL method can significantly improve the total reliability of an SDN compared with a random schedule, and the proposed optimization algorithm has higher efficiency than an exhaustive search.
소프트웨어 관리 모델은 크게 소프트웨어 프로젝트 견적 모델과 소프트웨어 설계평가 모델, 소프트웨어 복잡성 모델, 소프트웨어 신뢰도 성장 모델, 소프트웨어 프로세스 개선 모델 등으로 나누어진다. 그 중에서도 개발된 소프트웨어를 정량적으로 분석하여 평가하는 모델이 소프트웨어 복잡도 모델이다. 본 논문은 이런 관점에서 대표적인 소프트웨어 복잡성 모델에 대한 적용법에 대해 기술하고 개발중인 교환시스템의 소프트웨어에 대해 volume metrics와 process complexity metrics 방법에 대한 분석 결과와 기타 시스템 개발을 수행하는 과정에서 발생되고 있는 문제점들에 대해 다각도로 분석을 하여 이를 연구개발 및 프로젝트 관리에 활용하고자 한다.
A prototype selection method chooses a small set of training points from a whole set of class data. As the data size increases, the selected prototypes play a significant role in covering class regions and learning a discriminate rule. This paper discusses the methods for selecting prototypes in a classification framework. We formulate a prototype selection problem into a set covering optimization problem in which the sets are composed with distance metric and predefined classes. The formulation of our problem makes us draw attention only to prototypes per class, not considering the other class points. A training point becomes a prototype by checking the number of neighbors and whether it is preselected. In this setting, we propose a greedy algorithm which chooses the most relevant points for preserving the class dominant regions. The proposed method is simple to implement, does not have parameters to adapt, and achieves better or comparable results on both artificial and real-world problems.
본 논문은 사물인터넷을 인프라로 한 IoT 서비스를 기반으로 품질평가 모델을 제시한다. 제시된 품질평가 모델은 기존 ISO 9126의 전통적인 소프트웨어 어플리케이션을 평가하는 품질평가 요인과 ISO25000에서 제시된 보안성(Security)에 초점을 맞춰 품질평가모델을 제시한다. 전통적인 품질평가 중 4가지 요소에 보안성(Security)에 관련된 품질평가 요소를 Metric에 적용하여 품질평가의 신뢰성과 효율성을 검증 하였다.
Image enhancement is a necessary end essential step after taking a picture with a digital camera. Many different photo software packages attempt to automate this process with various auto enhancement techniques. This paper provides and implements a system that can learn a user's preferences and apply the preferences into the process of image enhancement. Five major components are applied to the implemented system, which are computing a distance metric, finding a training set, finding an optimal parameter set, training and finally enhancing the input image. To estimate the validity of the method, we carried out user studies, and the fact that the implemented system was preferred over the method without learning user preferences.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제21권1호
/
pp.17-23
/
2023
Recently, several high-performance instance segmentation models have used the Mask R-CNN model as a baseline, which reached a historical peak in instance segmentation in 2017. There are numerous derived models using the Mask R-CNN model, and if the performance of Mask R-CNN is improved, the performance of the derived models is also anticipated to improve. The Mask R-CNN uses interpolation to adjust the image size, and the input differs depending on the interpolation method. Therefore, in this study, the performance change of Mask R-CNN was compared when various interpolation methods were applied to the transform layer to improve the performance of Mask R-CNN. To train and evaluate the models, this study utilized the PennFudan and Balloon datasets and the AP metric was used to evaluate model performance. As a result of the experiment, the derived Mask R-CNN model showed the best performance when bicubic interpolation was used in the transform layer.
컴포넌트 기반 개발 방법론은 클래스보다 더 큰 단위인 컴포넌트를 통해 높은 추상화와 재사용을 목표로 하는 개발 방법론이다. 컴포넌트 기반 시스템과 개별 컴포넌트의 품질 향상을 위해서는 개발 이전에 측정하고, 그 결과를 컴포넌트 개발 과정에 반영할 수 있어야 한다. 그러므로 컴포넌트 분석 및 설계 단계에 적용 가능한 컴포넌트 메트릭에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 설계 정보에 기반한 컴포넌트 응집도, 결합도, 독립도 메트릭을 제안한다. 제안한 메트릭은 컴포넌트의 서비스를 제공하기 위한 오퍼레이션들의 동작 유형의 유사도에 기반 한다. 또한, 기능적으로 응집도가 높으며 복잡도가 낮고 유지 보수가 용이한 컴포넌트 설계가 되도록 하기 위한 클러스터링 기법을 사용한 컴포넌트 재설계 과정을 제안한다. 그리고 개발 이전에 컴포넌트 측정과 컴포넌트 재설계 과정을 통해 바람직한 컴포넌트 설계가 되도록 할 수 있음을 사례 연구를 통해 확인했다.
객체지향 시스템의 개발은 클래스를 통해서 이루어진다. 즉, 문제 영역에 존재하는 중요한 대상 또는 개념을 클래스로 모델링하고, 이로부터 생성된 객체들 사이의 메시지 교환을 통해서 시스템은 구축된다. 또한, 클래스는 정보 은닉을 제공함으로써, 객체지향 시스템의 재사용성과 유지보수성에 상당한 기여를 한다. 그러나, 설계 단계에서 실세계의 대상을 부적절하게 모델링하거나, 또는 유지보수 단계에서 클래스에 무분별한 변경을 가하는 경우 클래스의 품질은 악화될 수 있고, 이는 결국 시스템을 유지보수 하거나 확장하는데 상당한 장애를 초래한다.응집도는 모듈의 구성 요소들 사이의 연관성 정도를 나타내는 척도로서 전통적으로 모듈의 품질을 평가하기 위한 기준으로 사용되어 왔다. 이 논문에서는 클래스의 품질을 평가하는 방법으로서의 클래스 응집도를 제안한다. 즉, 클래스가 실세계의 대상을 적절하게 모델링한다면, 그 구성요소들 사이에 밀접한 관련이 있고 결국 높은 응집도를 가지게 될 것이다. 반대로 실세계의 대상에 대한 적절한 모델이 아니라면, 그 클래스의 구성 요소들 사이에는 밀접한 관련성이 없을 것이고 따라서 낮은 응집도를 보일 것이다.Abstract Object-oriented systems are developed by means of classes; that is, classes captures the essential entities or concepts in the problem domain, and the system is embodied by the interactions of objects instantiated from the classes. In addition to the basic units of object-oriented systems, classes serves as the units of encapsulation, which considerably promote the modifiability and the extensibility of them. However, improper modeling in the design phase or uncontrolled changes during the maintenance phase can degrade the quality of classes, which leads to systems cumbersome to maintain and extend.Cohesion refers to the degree of connectivity among the elements of a single module, and is being used as a factor which characterizes the quality of a module. In this paper, we propose a new cohesion metric for assessing the quality of classes. If a class captures properly the essential features of objects, the members of the class surely have strong relationship among them. On the contrary, the poor relationship among class members can indicate that the class is not a proper model of objects.
이메일무단수집거부
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.