• 제목/요약/키워드: software convergence

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OPRoS: A New Component-Based Robot Software Platform

  • Jang, Choul-Soo;Lee, Seung-Ik;Jung, Seung-Woog;Song, Byoung-Youl;Kim, Rock-Won;Kim, Sung-Hoon;Lee, Cheol-Hoon
    • ETRI Journal
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    • 제32권5호
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    • pp.646-656
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    • 2010
  • 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.

강한 조명하에서 정확한 돼지 탐지를 위한 모델 앙상블 (Model Ensemble for Accurate Pig Detection under Strong Illumination Condition)

  • 손승욱;안한세;이나연;안윤호;정용화;박대희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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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.

비디오 모니터링 환경에서 정확한 돼지 탐지 (Accurate Pig Detection for Video Monitoring Environment)

  • 안한세;손승욱;유승현;서유일;손준형;이세준;정용화;박대희
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제24권7호
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    • pp.890-902
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    • 2021
  • 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.

임베디드 보드에서 영상 처리 및 딥러닝 기법을 혼용한 돼지 탐지 정확도 개선 (Accuracy Improvement of Pig Detection using Image Processing and Deep Learning Techniques on an Embedded Board)

  • 유승현;손승욱;안한세;이세준;백화평;정용화;박대희
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.583-599
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    • 2022
  • 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.

소프트웨어 오류 데이터를 기반으로 한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델 제안 (The Software Reliability Growth Model base on Software Error Data)

  • 정혜정;한군희
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.59-65
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    • 2019
  • 본 연구에서는 기존에 소프트웨어 품질 평가를 위해서 사용되었던 ISO/IEC 9126-2와의 차이점을 비교하기 위해서 소프트웨어 품질 평가를 위해서 새롭게 제시된 ISO/IEC 25023의 소프트웨어 품질 측정 메트릭을 제시하고 제시된 메트릭에 대해서 품질을 측정하는 방안을 제시한다. ISO/IEC 25023에 제시된 8가지 품질 특성 중에서 신뢰성에 대한 품질 측정 방안을 소프트웨어 신뢰성 성장 모델을 기반으로 평가하는 방안을 제시한다. ISO/IEC 25023을 기반으로 소프트웨어 품질을 평가하게 되어지면 신뢰성에 대한 평가에 있어 다소 리스크가 있을 수 있음을 데이터를 기반으로 하여 입증한다.

소프트웨어 신뢰성 모델링 기반 소프트웨어 품질 측정 (The software quality measurement based on software reliability model)

  • 정혜정
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.45-50
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    • 2019
  • 본 연구는 소프트웨어 신뢰성을 측정하기 위해 소프트웨어 신뢰도 측정 모형에 따라 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방법을 제시하려 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 형태는 비동질적 포아송 과장의 분포를 이용하였으며, 제시된 모형의 소프트웨어 신뢰도를 측정하는 방안을 제시하였다. 제시된 모형에 따라서 적합한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형을 선택하는 방법으로는 소프트웨어 고장 데이터에 따라서 신뢰도 함수의 추정 값에 따른 평균제곱오차를 계산하여 적합한 소프트웨어 신뢰도 함수를 제안하는 방법을 연구하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 품질을 측정하기 위한 신뢰도 함수를 제안하기 위하여 모델을 제시하고 고장데이터를 적용하여 추정 값의 오차를 최소화하는 관점에서 소프트웨어 신뢰도 함수를 선택할 수 있는 방안을 제시한 연구로 판단된다.

클리크 마이닝에 기반한 새로운 커뮤니티 탐지 알고리즘 연구 (A Novel Study on Community Detection Algorithm Based on Cliques Mining)

  • 양예선;펭소니;박두순;김석훈;이혜정;싯소포호트
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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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.

StyleGAN 딥러닝 기술을 활용한 카메라 기반 캐릭터 생성 및 모션 제어 시스템 개발 (Development of Camera-based Character Creation and Motion Control System using StyleGAN Deep Learning Technology)

  • 이정훈;김주형;신동현;양재형;장문수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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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.

융합 소프트웨어 품질의 특성, 개선 전략과 대안 (SW Quality of Convergence Product: Characteristics, Improvement Strategies and Alternatives)

  • 민상윤;박승훈;이남희
    • 중소기업융합학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.19-28
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    • 2011
  • 현시대 및 미래의 제조산업은 대부분 소프트웨어 융합 제품으로 이미 바뀌었거나 계속해서 바뀌고 있어, 소프트웨어가 부품의 의미로 사용되었던 '임베디드 소프트웨어 제품'이라는 용어도 이미 소프트웨어와 하드웨어가 동등한 역할을 하는 '소프트웨어 융합 제품'으로 불리고 있다. 이것은 단지 호칭의 유행이 아니라 제품의 기능적 진화의 대부분이 소프트웨어를 통해 중점적으로 진행되고 있음을 의미하며, 또한 소프트웨어의 품질이 융합 제품의 품질을 좌우하게 되었음을 의미한다. 융합 제품은 특성상 양산과 판매의 성격을 지닌다. 이는 양산된 제품의 소프트웨어 결함은 양산된 제품 수에 비례하여 엄청난 결함 비용을 발생한다는 것이다. 따라서 융합 산업에서 소프트웨어 품질은 기능의 경쟁력이기 이전에 사업의 안정성을 의미한다. 소프트웨어 품질 개선에 대해서는 그 동안 많은 연구와 노력이 있어왔으나, 국내나 아시아의 개발환경 하에서 실질적인 성공사례를 찾아보기는 쉽지가 않다. 아이폰의 충격과 토요타의 리콜 사건 등 많은 융합 산업의 물결 속에서 보다 현실적이고 냉정한 소프트웨어품질 관리 방안이 필요한 때이다. 본 논문에서는 융합 소프트웨어 산업의 태생적 특성을 살펴보고, 동시에 전통적인 소프트웨어 품질 개선 방법들의 현재 소프트웨어 융합산업에서의 적용 한계에 대해 논하여 본다. 그리고 융합 소프트웨어 산업의 특성을 고려한 보다 현실적인 소프트웨어 품질 개선 방안에 대해 소개하고자 한다. 본 논문에서 기술되는 전략은 프로세스 수준보다 개선 활동의 구현상에서의 구체적 전략에 해당한다. 따라서 CMMI혹은 TQM, 6시스마와 같은 품질 혁신활동과 어우러져 사용될 수 있다.

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A Study on Usage Frequency of Translated English Phrase Using Google Crawling

  • Kim, Kyuseok;Lee, Hyunno;Lim, Jisoo;Lee, Sungmin
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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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.