Implementation of Non-SQL Data Server Framework Applying Web Tier Object Modeling

권기현,천상호,최형진,Kwon Ki-Hyeon,Cheon Sang-Ho,Choi Hyung-Jin The Korean Institute of Communications and Informa 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.4B

엔터프라이즈 애플리케이션 개발을 위한 분산 아키텍처를 개발할 때는 여러 고려 사항 중에서 계층(tier)의 응집력(cohesion)을 높이고 계층간 연결 결합력(coupling)을 낮추기 위해 페이지 작성자와 소프트웨어 개발자의 역할을 명확히 분리하는 것과 비즈니스 로직의 단위가 되는 엔터티(entity)를 정의하고 데이터베이스 연결과 트랜잭션 처리에 엔터티의 사용 및 역할에 대해 정의하는 것이 우선적으로 필요하다. 이 논문에서는 DONSL(Data Server of Non SQL query) 아키텍처를 제시하여 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 이 아키텍처는 웹 티어 오브젝트 모델링 방법을 사용하며 계층(tier)간의 결합도를 낮추고, 데이터베이스 연결에 반드시 사용되는 DAO(Data Access Object)와 엔터티를 효과적으로 분리하여 이러한 문제점을 해결 한다. 핵심 내용으로 DAO에서 엔터티 객체를 제거하는 방안을 통해 DAO 개발을 용이하게 하는 방법과 SQL 질의 자동 생성을 통해 트랜잭션 처리 자동화 방법, 그리고 트랜잭션 처리시 AET(Automated Executed Transaction)와 MET(Manual Executed Transaction)를 효율적으로 운용하는 방법에 대해 제시하고 시스템을 구현하였다. Various aspects should be taken into account while developing a distributed architecture based on a multi-tier model or an enterprise architecture. Among those, the separation of role between page designer and page developer, defining entity which is used for database connection and transaction processing are very much important. In this paper, we presented DONSL(Data Server of Non SQL query) architecture to solve these problems applying web tier object modelling. This architecture solves the above problems by simplifying tiers coupling and removing DAO(Data Access Object) and entity from programming logic. We concentrate upon these three parts. One is about how to develop the DAO not concerning the entity modification, another is automatic transaction processing technique including SQL generation and the other is how to use the AET/MET(Automated/Manual Execute d Transaction) effectively.

차세대 멀티미디어 통신을 위한 후각정보 측정데이터의 독립성분분석

권기현,최형진,황성호,주상렬,Kwon, Ki-Hyeon,Choi, Hyung-Jin,Hwang, Sung-Ho,Joo, Sang-Yeol 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.8

후각 정보의 실감성을 높일 수 있는 멀티미디어 통신 시스템에서 후각정보 전달을 위한 오더(odor) 센싱 시스템 및 관련 신호 처리 기술 개발은 차세대 멀티미디어 산업을 위한 핵심 과제로 떠오르고 있다. 오더 센싱 시스템의 성능 측정에 전통적으로 많이 사용된 방법은 주성분분석(PCA)이다. PCA는 분산에 기반한 도구로서 많은 경우 잘 동작한다. 그러나 오더 센싱 측정 데이터에 대해서는 의미 있는 값을 표시하는 것에 한계가 있다. 이 논문은 독립성분분석(ICA)을 사용하여 오더 센싱 데이터를 분석하는 방법을 설명한다. PCA와 ICA의 차이를 실질적인 측정데이터를 사용하여 비교하도록 한다. 실험을 통해 ICA가 개선된 변별력으로 센서의 경향 분석, 차원축소, 보다 적합한 데이터 표현 등에 있어 PCA보다 나은 결과를 도출함을 보인다. Odor sensing system that is electronic nose device and its signal processing technique has potential to become a critical service for the people who require tangibility of sense of smell in the multimedia communication. PCA(Principal Component Analysis) have been used for dimensionality reduction and visualization of multivariate measurement data. PCA is good for estimating importance value by variance of data but, have some limitation for getting meaningful representation from odor sensing system. This paper explain about how to analyze the data of odor sensing system by ICA(Independent Component Analysis). We show that ICA can give better result like sensor drift analysis, dimensionality reduction and data representation by improved discrimination.

스마트폰을 이용한 얼굴인식 출입관리 시스템

권기현(Ki-Hyeon Kwon),이근우(Gun-Woo Lee) 한국컴퓨터정보학회 2011 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.19 No.2

본 논문에서는 스마트폰 얼굴인식을 통해 출입을 관리하는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 스마트폰에서 얼굴인식을 위한 사용가능한 다양한 알고리즘을 조사하였다. 얼굴 인식의 첫 단계는 얼굴검출이며 다음 단계는 얼굴인식이다. 얼굴 검출을 위해서는 컬러 세그멘테이션, 템플릿매칭 등의 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴 인식을 위해서는 PCA(Principal Component Analysis)에 기반을 둔 Eigenface와 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 기반을 둔 Fisherface를 비교하여 구현하고 적용하였다. 스마트 폰의 제한된 하드웨어에서 얼굴인식 시스템을 구현하는 관계로 알고리즘의 정확도와 알고리즘의 계산 복잡도 사이에서 적절한 조절이 필요하였다.

웹캠을 이용한 골프공 품질 검사 시스템

권기현(Ki-hyeon Kwon),이현정(Hyun-Jung Lee) 한국컴퓨터정보학회 2016 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2

Multi Behavior Learning of Lamp Robot based on Q-learning

Ki-Hyeon Kwon(권기현),Hyung-Bong Lee(이형봉) 한국디지털콘텐츠학회 2018 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.1

The Q-learning algorithm based on reinforcement learning is useful for learning the goal for one behavior at a time, using a combination of discrete states and actions. In order to learn multiple actions, applying a behavior-based architecture and using an appropriate behavior adjustment method can make a robot perform fast and reliable actions. Q-learning is a popular reinforcement learning method, and is used much for robot learning for its characteristics which are simple, convergent and little affected by the training environment (off-policy). In this paper, Q-learning algorithm is applied to a lamp robot to learn multiple behaviors (human recognition, desk object recognition). As the learning rate of Q-learning may affect the performance of the robot at the learning stage of multiple behaviors, we present the optimal multiple behaviors learning model by changing learning rate.

Performance evaluation of Edge-based Method for classification of Gelatin Capsules

Ki-Hyeon Kwon(권기현),In-Soo Choi(최인수) 한국디지털콘텐츠학회 2017 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.1

In order to solve problems in automatic quality inspection of tablet capsules, computation-efficient image processing technique, appropriate threshold setting, edge detection and segmentation methods are required. And since existing automatic system for quality inspection of tablet capsules is of very high cost, it needs to be reduced through the realization of low-price hardware system. This study suggests a technique that uses low-cost camera module to obtain image and inspects dents on tablet capsules and sorting them by applying TLS curve fitting technique and edge-based image segmentation. In order to assess the performance, the major classifications algorithm of PCA, ICA and SVM are used to evaluate training time, test time and accuracy for capsule image area and curve fitting edge data sets.

U-Healthcare 지원을 위한 맥박 정보 모니터링 시스템의 설계 및 구현

권기현(Ki Hyeon Kwon),이형봉(Hyung Bong Lee) 한국디지털콘텐츠학회 2008 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.9 No.4

스테레오비전 센서의 3D 궤적 정보를 이용한 상지 재활 동작 인식

권기현(Ki-Hyeon Kwon),이형봉(Hyung-Bong Lee) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.8

뇌졸중 및 척수 신경 손상으로 인해 재활에 대한 요구는 증대되고 있다. 재활 영역 중에서도 상지(上肢) 재활은 신경의 복잡도로 인해 매우 어렵고 시간이 많이 걸린다. 재활은 전문치료사가 시설에서 작업치료를 하는 것이 효과적이기는 하나, 접근성, 상시성, 자발성 등에 대한 문제와 함께 비용과 시간이 많이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 상지 재활 동작을 인식하기 위해 스테레오 비전 센서를 통해 취득한 3D 궤적정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식정확도 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식정확도 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지 제시한다. 실험결과, PCA, ICA는 인식정확도가 낮아 사용하기에 부적합하며 LDA, SVM은 인식정확도가 우수하여 상지 재활 동작 인식에 사용이 적합함을 보인다. The requirement of rehabilitation is increasing from the stroke, spinal cord injury. One of the most difficult part is the upper limb rehabilitation because of its nervous complexity. A rehabilitation has effectiveness when a professional therapist treats in work at facility, but it has problems of an accessibility, a constant availability, a self-participation and taking lots of cost and time. In this paper, we test and experiment the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the upper limb function from the 3D trajectory information which is gathered from stereo vision sensor(Kinect). From the result, PCA, ICA have low accuracy, but LDA, SVM have good accuracy to use for physical rehabilitation on the upper limb function.

RGB-D 이미지 인텐시티를 이용한 실내 모바일 로봇 장애물 회피

권기현(Ki-Hyeon Kwon),이형봉(Hyung-Bong Lee) 한국컴퓨터정보학회 2014 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.19 No.10

주어진 실내 환경에 위치한 여러 장애물에 대한 정보를 사전에 훈련하고 인식하여 로봇의 인지 능력을 향상시키기 위해 스테레오비전 센서의 RGB-D 이미지에서 인텐시티를 기반으로 일정 거리 안에 있는 장애물을 검출하는 기법을 제시한다. RGB-D 인텐시티 정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 주요 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식률 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식률 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지를 제시한다. 실험결과, RGB-D 데이터와 인텐시티 데이터를 비교한 결과 정확도면에서는 RGB-D 데이터가 4.2% 높은 인식률을 보였으나 훈련시간은 인텐시티 데이터가 RGB-D 이미지에 비해 LDA의 경우 29%, SVM의 경우 31% 빠르게 처리되었으며 테스트시간은 LDA의 경우 70%, SVM의 경우 33% 빠르게 처리되어 모바일 로봇 장애물 인식에 인텐시티 데이터를 사용하는 것이 정확도면에서도 우수하고 처리 속도 면에서 높은 개선효과가 있다. It is possible to improve the obstacle avoidance capability by training and recognizing the obstacles which is in certain indoor environment. We propose the technique that use underlying intensity value along with intensity map from RGB-D image which is derived from stereo vision Kinect sensor and recognize an obstacle within constant distance. We test and experiment the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it. From the comparison experiment between RGB-D data and intensity data, RGB-D data got 4.2% better accuracy rate than intensity data but intensity data got 29% and 31% faster than RGB-D in terms of training time and intensity data got 70% and 33% faster than RGB-D in terms of testing time for LDA and SVM, respectively. So, LDA, SVM have good accuracy and better training/testing time to use for obstacle avoidance based on intensity dataset of mobile robot.

스마트폰을 이용한 얼굴인식 출입관리 시스템

권기현(Ki-Hyeon Kwon),이형봉(Hyung-Bong Lee) 한국컴퓨터정보학회 2011 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.16 No.11

본 논문에서는 스마트폰 얼굴인식을 통해 출입을 관리하는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 스마트폰에서 얼굴인식을 위한 사용가능한 다양한 알고리즘을 조사하였다. 얼굴 인식의 첫 단계는 얼굴검출이며 다음 단계는 얼굴인식이다. 얼굴 검출을 위해서는 컬러 세그멘테이션, 템플릿매칭 등의 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴 인식을 위해서는 PCA(Principal Component Analysis)에 기반을 둔 Eigenface와 LDA(Linear Discriminant Analysis)에 기반을 둔 Fisherface를 비교하여 구현하고 적용하였다. 스마트 폰의 제한된 하드웨어에서 얼굴인식시스템을 구현하는 관계로 알고리즘의 정확도와 알고리즘의 계산 복잡도 사이에서 적절한 조절이 필요하였다. In this paper, we design and implement of gate management system by face recognition using smart phone. We investigate various algorithms for face recognition on smart phones. First step in any face recognition system is face detection. We investigated algorithms like color segmentation, template matching etc. for face detection, and Eigen & Fisher face for face recognition. The algorithms have been first profiled in MATLAB and then implemented on the Android phone. While implementing the algorithms, we made a tradeoff between accuracy and computational complexity of the algorithm mainly because we are implementing the face recognition system on a smart phone with limited hardware capabilities.