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정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 update

KIPS Transactions on Software and Data Engineering

  • : 한국정보처리학회
  • : 공학분야  >  전자공학
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  • : 월간
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수록정보
5권7호(2016) |수록논문 수 : 6
간행물 제목
5권7호(2016년) 수록논문
권호별 수록 논문
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1오픈소스 프레임워크 Storm을 활용한 IoT 환경 스트리밍 데이터 처리

저자 : 강윤희 ( Yunhee Kang )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 5권 7호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 313-318 (6 pages)

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IoT 환경에서 센싱 정보의 활용을 위해서는 센서로부터 생성된 정보의 가공 및 처리를 위한 효율적인 소프트웨어 아키텍처 설계가 필수적 이다. 특히 IoT 환경에서 사물은 인터넷에 연결되고 각종 센서를 탑재한 디바이스간 통신이 가능하여야 한다. 그러나 MapReduce 기반의 Hadoop과 Twister은 데이터의 배치 처리에 적합하지만, 스트리밍 센서 자료의 이동중 처리에는 제약점을 갖는다. 전통적인 스트리밍 데이터 처리 방법인 MOM 기반의 메시지 큐 시스템을 이용해 메시지 스트림을 처리하는 방식은 프로그래머가 메시지 흐름의 복잡도를 고려해야 상세 한 처리를 프로그램 함으로써 유지보수 및 확장성을 갖기 어려움이 있다. 이 논문에서는 IoT 환경에서 수집된 센싱 자료의 처리를 위한 소프트웨어 아키텍처를 설계하였다. 또한 설계된 소프트아키텍처를 기반으로 오픈소스 프레임워크인 Storm의 응용 구성을 기술한다. 구성응용은 센서 게이트웨이(Sensor Gateway)를 통해 자료를 수집한 후 실시간 스트리밍 데이터를 파이프-필터 스타일로서 변환한다


To utilize sensory data, it is necessary to design architecture for processing and handling data generated from sensors in an IoT environment. Especially in the IoT environment, a thing connects to the Internet and efficiently enables to communicate a device with diverse sensors. But Hadoop and Twister based on MapReduce are good at handling data in a batch processing. It has a limitation for processing stream data from a sensor in a motion. Traditional streaming data processing has been mainly applied a MoM based message queuing system. It has maintainability and scalability problems because a programmer should consider details related with complex messaging flow. In this paper architecture is designed to handle sensory data aggregated The designed software architecture is used to operate an application on the open source framework Storm. The application is conceptually used to transform streaming data which aggregated via sensor gateway by pipe-filter style

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2모바일 앱에서의 사용자 행동 모델 기반 GUI 사용성 저해요소 검출 기법

저자 : 마경욱 ( Kyeong Wook Ma ) , 박수용 ( Sooyong Park ) , 박수진 ( Soojin Park )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 5권 7호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 319-326 (8 pages)

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어플리케이션의 구매 결정 소요시간이 짧은 동시에 구매 취소 역시 간편한 모바일 앱의 속성을 고려했을 때, 사용 편리성은 모바일 앱이 제공해 야 할 다양한 품질 요소들 중 상위의 우선순위를 가지는 요소라 할 수 있다. 이러한 배경에서 모바일 앱 개발자들은 앱의 상품성을 저하시키는 사용 성 저해 요소를 여러 가지 측면에서 최소화시키는데 많은 노력을 기울이고 있다. 모바일 앱의 사용 편리성을 저해하는 대부분의 요소는 GUI 설계 시에 발생되는 잠재적인 오류들로부터 기인한다. 우리는 앞선 연구에서 사용자 행위 로그를 이용한 모바일 앱의 사용성 분석 기법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 앞선 연구 결과를 토대로 사용자 행위로그를 유한 상태 모델로 표현하고, 여러 명의 사용자로부터 추출된 사용자 행위모델을 병 합하여 설계자의 의도가 반영된 설계 행위모델과 비교해 나감으로써, 체계적으로 모바일 앱의 GUI 모델상에 잠재된 사용성 저해 요소 검출해 내는 기법을 제안하고 있다. 또한 기존 개발자들이 사용성 오류 검출을 위해 행해왔던 반복적인 테스트 작업의 부담을 줄이기 위해, 본 논문에서는 제안 된 기법의 자동화가 가능하도록 하는 사용성 오류검출 자동화 도구를 함께 제안하고 있다. 제안된 기법과 도구의 효용성은 실제 오픈 소스 앱 개발 자들에 의해 제기된 GUI 이슈 리포트와 제안된 기법에 의해 검출된 이상징후들 간의 비교를 통해 논의하고 있다


Given the attributes of mobile apps that shorten the time to make purchase decisions while enabling easy purchase cancellations, usability can be regarded to be a highly prioritized quality attribute among the diverse quality attributes that must be provided by mobile apps. With that backdrop, mobile app developers have been making great effort to minimize usability hampering elements that degrade the merchantability of apps in many ways. Most elements that hamper the convenience in use of mobile apps stem from those potential errors that occur when GUIs are designed. In our previous study, we have proposed a technique to analyze the usability of mobile apps using user behavior logs. We proposes a technique to detect usability hampering elements lying dormant in mobile apps`` GUI models by expressing user behavior logs with finite state models, combining user behavior models extracted from multiple users, and comparing the combined user behavior model with the expected behavior model on which the designer``s intention is reflected. In addition, to reduce the burden of the repeated test operations that have been conducted by existing developers to detect usability errors, the present paper also proposes a mobile usability error detection automation tool that enables automatic application of the proposed technique. The utility of the proposed technique and tool is being discussed through comparison between the GUI issue reports presented by actual open source app developers and the symptoms detected by the proposed technique

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3패턴인식을 이용한 수삼 등급판정 알고리즘에 관한 연구

저자 : 정석훈 ( Seokhoon Jeong ) , 고국원 ( Kuk Won Ko ) , 강제용 ( Je-yong Kang ) , 장수원 ( Suwon Jang ) , 이상준 ( Sangjoon Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 5권 7호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 327-332 (6 pages)

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본 연구는 비 정형 농산물 중 6년근 수삼의 자동 등급 분류하기 위한 선행연구로, 이를 위해 4방향에서 이미지 취득이 가능한 수삼 영상 측 정기를 제작 하였으며 총 245 수삼 개체에 대해서 영상을 취득하였다. 취득된 영상의 각 수삼 개체마다 12개의 파라미터를 추출하였으며, KGC 인삼공사의 수삼등급 분류 기준과 각 등급별 평균 파라미터의 분포를 조사하여 최종 4개 파라미터를 선정하였다. 패턴인식 분류기는 Support Vector Machine을 사용하였으며 공용 소프트웨어인 OpenCV Library를 사용하여 k-Class 분류기를 설계하였다. 각 등급별 학습 데이터 수를 10, 15, 20으로 조정하여 등급별 인식률, 본인 거부율, 타인 인식율을 조사하였으며, 학습데이터 수가 10개일 때 1등급 인식률 94%, 2등급 인식 률 98%, 3등급 인식률 90%로 가장 높은 인식 성능을 보였다


This study is a leading research project to develop an automatic grade decision making algorithm of a 6-years-old fresh ginseng. For this work, we developed a Ginseng image acquiring instrument which can take 4-direction's images of a Ginseng at the same time and obtained 245 jingen images using the instrument. The 12 parameters were extracted for each image by a manual way. Lastly, 4 parameters were selected depending on a Ginseng grade classification criteria of KGC Ginseng research institute and a survey result which a distribution of averaging 12 parameters. A pattern recognition classifier was used as a support vector machine, designed to “k-class classifier” using the OpenCV library which is a open-source platform. We had been surveyed the algorithm performance(Correct Matching Ratio, False Acceptance Ratio, False Reject Ratio) when the training data number was controlled 10 to 20. The result of the correct matching ratio is 94% of the 1st ginseng grade, 98% of the 2nd ginseng grade, 90% of the 3rd ginseng grade, overall, showed high recognition performance with all grades when the number of training data are 10

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4영상 분석을 이용한 수삼의 중량추정

저자 : 정석훈 ( Seokhoon Jeong ) , 고국원 ( Kuk Won Ko ) , 이지연 ( Ji-yeon Lee ) , 이진호 ( Jinho Lee ) , 서현석 ( Hyeonseok Seo ) , 이상준 ( Sangjoon Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 5권 7호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 333-338 (6 pages)

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본 연구의 목적은 수삼 등급을 판정하는 기준 중에서 수삼의 중량을 직접 측정하지 않고 영상 분석으로 가능한 근접하게 추정하는 것이다. 이를 위해 수삼영상 취득장치를 제작하였으며 126개의 수삼샘플을 대상으로 영상을 취득하였다. 각각의 수삼샘플의 중량을 측정하고 영상분석 데이터를 이용하여 중량추정공식을 산출하는데 이용하였다. 영상분석과 파라미터 추출과정에는 C언어 기반의 Labwindows/CVI 개발 툴과 오픈 소스 라이브러리 OpenCV를 이용하였다. 영상분석 과정에서 추출한 파라미터와 중량과의 상관관계를 가장 잘 표현할 수 있는 필터설정 값을 추적하여 적용하였고, 최소제곱법을 사용한 선형 회귀분석으로 선형성을 가지는 0.9162의 강한 양의 상관계수 값을 얻을 수 있었다.


This study is to estimate proximity without direct measurement of the weight of fresh ginseng. For this work, we developed a ginseng image acquiring instrument and obtained 126 ginseng images using the instrument. Image analysis and parameter extraction process was used C language based Labwindows/CVI development tools and open source library OpenCV. Estimation formula is made by weighing the sample with image analysis of fresh ginseng. We analyzed the correlation between the pixel number and the weight of ginseng using a linear regression approach. It was obtained a strong positive correlation coefficient of 0.9162 with a linearity value

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5중소 자동차 전장 사업체를 위한 오픈 소스 기반 Automotive SPICE 관리 도구 구현

저자 : 백영윤 ( Young Yun Baek ) , 정성윤 ( Sung Yun Jung ) , 이은서 ( Eun-ser Lee ) , 양재수 ( Jae Soo Yang )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 5권 7호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 339-344 (6 pages)

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자동차 소프트웨어의 복잡성이 높아짐에 따라 안전문제가 중요해졌다. 그래서 이를 해결하기 위하여 Automotive SPICE 프로세스가 제안되었다. Automotive SPICE 프로세스 수행을 위해서는 통합된 관리 체계와 도구가 필요하다. 하지만 중소기업의 경우에는 인원과 자본이 부족하 여 통합된 관리체계와 도구를 도입하기 힘들다. 따라서 Automtovie spice 최소 요구사항을 준수하는 HIS scope 항목을 목표로 해야 한다. 본 논문에서는 Automotive HIS scope 항목을 수행하는데 필요한 오픈 소스 기반 프로세스 관리 도구 시스템을 제안한다. 제안된 시스템으로 Automotive SPICE HIS scope 항목을 수행할 수 있으며, 수행 결과를 통하여 Automotive SPICE HIS scope 항목을 만족하는 것을 보였다


With increasing complexity of automotive software it has become important issue in the automotive safety. So, Automotive SPICE process have been proposed to solve this problem. The integrated management system and tools are needed for perform the Automotive SPICE process. It is difficult to adopt an integrated management system and tools because small business are lack of human resource and tools. Therefore, HIS scope items comply with Automotive SPICE minimum requirement should be targeted for the small business. In this paper, an open-source system based on process management tool required to perform the Automotive HIS scope items is proposed. The proposed system can perform the Automotive SPICE HIS scope items are carried and it showed that satisfy the Automotive SPICE HIS scope items

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6트위터를 활용한 실시간 이벤트 탐지에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법

저자 : 하현수 ( Hyunsoo Ha ) , 황병연 ( Byung-yeon Hwang )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 5권 7호 발행 연도 : 2016 페이지 : pp. 345-350 (6 pages)

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본 논문에서는 트위터를 활용하여 이벤트를 실시간으로 탐지하는 시스템에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법을 제안한다. 스마트폰 의 보급이 SNS의 빠른 확산을 이끌었고, 최근 SNS를 활용하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. SNS 중에서 트위터는 140자의 단문으로 작성 되어 빠르게 확산되는 특성을 가지고 있다. 따라서 트윗 사용자들이 작성하는 트윗은 하나의 센서 역할을 수행할 수 있다. 이러한 특성들을 이 용하여 발생한 이벤트를 탐지하는 연구가 진행되었다. 그러나 최근 개인 정보 유출 사례가 증가해 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려함에 따라 재난이 발생한 지역을 파악하는데 어려움이 있다. 또한 맞춤법을 따르지 않은 게시글의 내용을 분석하는 과정에서 정확성과 관련된 문제가 발 생한다. 따라서 이벤트 발생 탐지 과정에 재난 관련 키워드 필터링과 지명 검출 기법이 추가적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 재난 관련 키워드 필터링의 적용과 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명을 검출하는 두 가지 기법은 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지 명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 재난 관련 키워드와 두 지명 검출 기법을 적용한 결 과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명노이즈 제거기법은 78%, 지명확정기법은 89%로 향상되었다


This research suggests the keyword filtering about disaster and the method of detecting area in real-time event detecting system by analyzing contents of twitter. The diffusion of smart-mobile has lead to a fast spread of SNS and nowadays, various researches based on studying SNS are being processed. Among SNS, the twitter has a characteristic of fast diffusion since it is written in 140 words of short paragraph. Therefore, the tweets that are written by twitter users are able to perform a role of sensor. By using these features the research has been constructed which detects the events that have been occurred. However, people became reluctant to open their information of location because it is reported that private information leakage are increasing. Also, problems associated with accuracy are occurred in process of analyzing the tweet contents that do not follow the spelling rule. Therefore, additional designing keyword filtering and the method of area detection on detecting real-time event process were required in order to develop the accuracy. This research suggests the method of keyword filtering about disaster and two methods of detecting area. One is the method of removing area noise which removes the noise that occurred in the local name words. And the other one is the method of determinating the area which confirms local name words by using landmarks. By applying the method of keyword filtering about disaster and two methods of detecting area, the accuracy has improved. It has improved 49% to 78% by using the method of removing area noise and the other accuracy has improved 49% to 89% by using the method of determinating the area

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