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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

웹 페이지 스케치기반 HTML코드 자동생성
김바다 ,  박상민 ,  원태연 외 1명 Journal of KIISE 2019.01 학술저널

2018

웹 페이지 스케치기반 HTML코드 자동생성
김바다 ,  박상민 ,  원태연 외 3명 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.06 학술대회자료

초록·키워드

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웹 응용 개발에서 GUI 스케치를 자동으로 코드화하려는 다양한 연구가 진행되어왔다. 과거 연구에서는 컴퓨터 비전을 이용한 객체의 위치인식 연구와 딥 러닝을 기반으로 한 객체인식 연구가 진행되었다. 과거 연구는 객체를 잘못 인식하거나 아예 인식하지 못한다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 두 가지 기술을 함께 적용하여 기존 객체 인식의 한계를 줄인다. 레이아웃 검출에 컴퓨터 비전을, GUI 객체인식은 딥 러닝을 적용한다. 이러한 기술들을 기반으로 인식한 레이아웃과 GUI객체를 HTML코드로 변환한다. 결과적으로 GUI객체 인식의 정밀도와 재현율은 각각 91%, 86%를 보였으며 HTML코드로 변환이 가능했다.

Various studies have been conducted to automatically encode GUI designs in web application development. In the past study, the focus was on object region detection using computer vision and object detection based on deep-learning. The past reported study had the limitations of incorrect detection or no detection of the object. In the present work, two technologies were applied collectively to reduce the limitations of conventional object detection. The computer vision is used for layout detection, and deep-learning is used for GUI object detection. Based on these technologies, detected layouts and GUI objects were converted into HTML code. Consequently, the accuracy and recall rate of GUI object detection were 91% and 86%, respectively, and it was possible to convert into HTML code.
#웹 응용 #컴퓨터 비전 #딥 러닝 #객체인식 #web application #computer vision #deep learning #object detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. Sketch to HTML
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
S.P. Reiss, Y. Miao and Q. Xin, "Seeking the user interface," Proc. of the 29th ACM/IEEE International Conference on Automated Software Engineering, pp. 103-114, 2009. google schola T.A. Nguyen and C. Csallner, "Reverse Engineering Mobile Application User Interfaces with REMAUI," Proc. of the 30th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, pp. 248-259, 2015. google schola H. Pham, T. Nguyen, P. Vu and T. Nguyen. (2016, Oct 27). Toward Mining Visual Log of Software [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1610.08911 (downloaded 2018, May. 15) R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell and J. Malik, "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation," Proc. of the The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 580-587, 2014. google schola M. Donoser and H. Bischof, "Efficient maximally stable extremal region (MSER) tracking," Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 553-560, 2006. google schola

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