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동적 바이너리 계측을 이용한 최적화된 프로그램의 정확한 베이직 블록 커버리지 측정
정은지(Eunji Jeong),오진석(Jinseok Oh),문수묵(Soo-Mook Moon),오광근(KwangKeun Oh),오영근(YoungKeun Oh) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.5
코드 커버리지는 소프트웨어 테스팅에서 가장 기초적인 측정 항목 중 하나이다. 하지만 리소스가 부족한 임베디드 환경에서 프로그램의 코드 커버리지를 정확하게 측정하는 것은 어렵다. 먼저, 최적화를 생략하거나 추가 계측 코드를 삽입하는 기존의 방법은 프로그램 바이너리의 크기를 증가시키므로 메모리가 부족한 환경에서 적용하기 어렵다. 그리고 소스 코드를 컴파일할 때 코드를 최적화하는 과정에서 커버리지 측정 위치가 불명확해지기 때문에, 코드 커버리지를 정확하게 측정하기 어렵다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하여, 동적 바이너리 계측을 이용하여 메모리 증가 없이 베이직 블록 커버리지를 최대 99.9% 정확도로 측정할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. Code coverage analysis is a basic measure in software testing. However, analyzing code coverage in embedded system has several issues, mainly related to the resource limitations. First, existing methodologies, like disabling optimization or inserting additional instrumentation code, increase code size, so it is impossible to adopt for some embedded system which has small memory space. Second, aggressive compiler optimization is needed in embedded system to reduce code size, so it gets harder to analyze the program accurately. In this paper, we present a new coverage analysis framework to overcome these problems. Our framework can measure the basic block coverage of optimized program without increasing code size, with safety up to 99.9%.
농경지 토양 표면 거칠기 측정을 위한 무인항공기(UAV) 활용
정은지 ( Eunji Jeong ),박재성 ( Jaesung Park ),김동석 ( Dongsuk Kim ),송지수 ( Jisu Song ),황현정 ( Hyunjung Hwang ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
거친 토양 표면에서는 다양한 문제가 발생한다. 물과 토양, 씨앗, 비료 등이 낭비되어 생산 비용이 증가하고, 농기계 사용에 어려움을 주는 등 정밀농업 실현을 방해한다. 표면 거칠기가 높은 토양은 큰 입자를 가질 가능성이 크며, 이로 인해 식물의 성장을 저해할뿐더러 토양 내 수분 배출이 원활치 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 토양 거칠기를 측정하는 방법은 이미 알려져 있으나, 농지 전체의 거칠기를 직접 측정하는 것이 아닌 일부 지점에서 측정한 거칠기를 바탕으로 나머지 농지 면적의 거칠기를 예측하는 측정법이라는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 무인항공기(UAV)를 통해 생성한 포인트 클라우드를 활용하여 토양 표면 거칠기를 효율적으로 측정할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 경상남도 밀양시 소재 농지의 40m 상공에서 4분 39초간 총 180장의 jpg 사진을 촬영하였다. 촬영된 사진을 취합하여 농지 일대의 *.pcd 형식 포인트 클라우드를 제작하였으며, 이후 농지 부분의 조밀 점군만 추출하여 사용하였다. Python과 3D 이미지 처리를 위한 오픈소스 라이브러리를 통해 포인트 클라우드의 특정한 포인트를 기준으로 일정한 반경 이내에서 가장 가까운 점 10개를 선정하여 z축 높낮이 차이를 비교하여 값을 도출하는 알고리즘을 설계하였다. 해당 연구의 활용성을 검증하기 위해 결과를 농지 위에 나타내어 시각화하였다. 본 연구는 특정 지점의 거칠기 값을 대푯값으로 사용하지 않고 최대한 모든 지점의 거칠기를 도출하는 시스템을 설계함으로써 측정된 토양 거칠기의 공간 정확도를 높이고 농지 운영에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
농지 3차원 모델 구축 및 공간 정보 정확성 향상을 위한 오픈소스 라이브러리 활용
정은지 ( Eunji Jeong ),윤태양 ( Taeyang Yun ),황현정 ( Hyunjung Hwang ),최준석 ( Joonseok Choi ),박재성 ( Jaesung Park ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2
최근 LiDAR센서, RGB-D 센서와 같은 공간 데이터를 얻을 수 있는 장비가 3D 모델 및 디지털트윈 구축을 위한 기초자료를 획득하는데 이용되고 있다. 뿐만 아니라, RGB 센서에서 얻은 2차원 영상을 3차원 모델로 변환하는 SfM 기법도 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 하지만 GPS 위치 정보를 포함하지 않은 자료는 지점 정보뿐만 아니라 스케일 정보가 누락되어 있어 지점별 자료의 정확성을 확보하기 어렵고 현장에서 직접 활용하기 어려운 점이 있다. 이에 본 연구에서는 오픈소스 기반 3D 모델 분석 라이브러리를 활용하여 위치 및 스케일 정보를 추가함으로써 정밀농업 구현을 위한 농지 정보 DB 구성에 활용 가능한 방법을 제시하고 검증하고자 하였다. 먼저 농지에서 위치 정보를 포함하지 않는 RGB 영상 데이터를 획득한 후 SfM 기법을 통해 3D 모델을 구성하였다. 구축된 3D 모델은 대상 지역의 기지점에 대한 좌표 정보를 기준하여 오픈소스 라이브러리를 통해 변환하였다. 이 과정을 통해 최종적으로 위치정보 및 스케일 정보를 포함한 3D 모델은 동일 지역에서 저고도 UAV 영상으로부터 추출한 3D 모델과 비교를 통해 위치 정확성 및 활용 가능성을 평가하였다.
리튬-이온 배터리 이종 신호의 컨볼루션 신경망 기반 이상 현상 검출
정은지(Eunji Jeong),이헌철(Heoncheol Lee) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문은 Li-Ion Battery 의 이종 신호들에서 스펙트로그램(spectrogram)기반 CNN(Convolution Neural Network)) 기반 이상 현상 검출(anomaly detection) 방법을 제안하였다. 이종 신호들로부터 스펙트로그램을 생성하고, 생성된 일부를 학습데이터로, 나머지는 test 데이터로 사용하였다. 추론을 통해 정상신호, AC 노이즈를 포함한 신호, Impulse 노이즈를 포함한 신호 등 3 가지의 클래스로 배터리 데이터 신호를 분류하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 성능은 높은 정확도를 나타냄으로써 검증되었다.
모듈러 공법 기반 강교 공급사슬 관리를 위한 시뮬레이션 모형 개발
이재일,정은지,김시남,정근채,Lee, Jaeil,Jeong, Eunji,Kim, Sinam,Jeong, Keunchae 한국건설관리학회 2022 한국건설관리학회 논문집 Vol.23 No.2
본 연구에서는 모듈러 공법 기반 강교 건설공사에 대해 공급사슬 관리를 위한 시뮬레이션 모형을 개발한다. 이를 위해, 우선 강교 건설에 대한 공장 제작/현장 시공 체계 자료를 수집한 후, 이를 바탕으로 공급사슬, 개체, 자원, 공정 등을 정의하였다. 이후, Arena 소프트웨어를 이용하여 데이터, 플로차트, 애니메이션 모듈을 작성함으로써 강교 공급사슬 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 마지막으로, 개발된 모형의 논리성 검증과 유효성 확인을 위한 애니메이션 검증, 극한 조건 검증, 평균값 확인, 리틀의 법칙 확인, 사례 실적값 확인 등의 방법론을 이용하여 모형의 타당성을 검토하였다. 검토 결과, 개발된 시뮬레이션 모형은 논리적 오류 없이 강교 공급사슬의 공정과 특성을 적합하게 표현하며, 분석 대상 공급사슬에 대한 정확한 성능평가척도 예측치를 제공하였다. 향후, 본 연구에서 개발된 시뮬레이션 모형은 강교 공급사슬 체계를 최적으로 운영하기 위한 관리기법을 개발함에 있어 성능 평가 플랫폼으로서의 역할을 충실히 수행할 수 있을 것이다. In this study, we develop a simulation model for Supply Chain Management (SCM) of modular construction based steel bridge. To this end, first, Factory Production/Site Construction system data for the steel bridge construction were collected, and supply chain, entities, resources, processes were defined based on the collected data. After that, a steel bridge supply chain simulation model was developed by creating data, flowchart, and animation modules using Arena software. Finally, verification and validation of the model were performed by using animation check, extreme condition check, average value test, Little' s law test, and actual case value test. As a result, the developed simulation model appropriately expressed the processes and characteristics of the steel bridge supply chain without any logical errors, and provided accurate performance evaluation values for the target system. In the future, we expect that the model will faithfully play a role as a performance evaluation platform in developing management techniques for optimally operating the steel bridge supply chain.
영상 기반 자율경로주행을 위한 관심 영역 기반 End-to-End 심층 학습
장인식(Insik Jang),정은지(Eunji Jeong),이헌철(Heoncheol Lee) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문은 영상 기반 End-to-End 자율경로주행 시스템에 대해 다룬다. Robot Operation System (ROS) 기반의 소형 주행 로봇을 이용하여 시스템을 구축하였고, 적용된 심층학습 모델은 AlexNet 이었다. 단안 카메라로부터 획득된 영상데이터와 사용자가 입력한 키보드 이벤트의 주행 방향 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 영상 기반 End-to-End 자율경로주행의 성능 향상을 위해 관심 영역(Region of Interest, ROI)을 설정하면서 학습 및 추론 과정을 수행하였다. 실험 결과를 통해 본 연구에서 개발된 시스템이 별도의 고전적 영상처리 기법의 도움 없이 영상 기반 End-to-End 자율경로주행을 성공적으로 수행할 수 있음을 확인하였다.