• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.11
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• pp.461-476
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• 2013

Knowledge maps for science and technology are used extensively in the research projects. However, they are not organized systematically and are not necessarily suitable to be used in the research projects. Therefore, this study aims to organize the knowledge maps in order to support scientific research projects. To this end, the existing knowledge maps for science and technology are classified as one of four types based on data representation methods; the frequency summary map, trend summary map, distribution-based knowledge map and network-based knowledge map. Additionally, by summarizing and classifying the knowledge maps through the principle of 'five w's and one h', the unexplored area are investigated. Finally, some examples of useful knowledge maps in terms of data analysis are provided with details such as definitions, components and utilization purposes. These findings may be a starting point for future research into a better understanding of knowledge maps for science and technology.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.1157-1164
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• 2003

제품개발과정에서 생성된 제품정보모델은 시간에 따라 계속 변하고 미확정적인 정보가 포함된 UDM(Under Defined Model)이다. 정보모델에서 관점(viewpoint)은 UDM을 표현하고 관리하는 중요한 요소이다. 토픽맵(Topic Map) 이용한 정보모델은 관점의 표현이 용이하며, 관점에 따라 인간이 정보를 이해하고 조작하는 것을 돕는다. 그러나 토픽맵은 제품개발과정의 정보모델과 같은 UDM의 표현은 가능하나, 적합하지는 않다. 따라서 본 논문에서는 토픽맵이 UDM에 적합하도록 토픽맵의 문법을 확장하였다. 그리고 UDM으로부터 전자상거래에 적용 가능만 FDM(Fully Defined Model)으로 변화하는 과정에 대하여 논하였다. 관점이 적용된 UDM으로는 제품을 개발하는 과정 중에 생성되는 제품 모델을 적용하였으며, 대량생산이 된 이후의 제품 모델이나 제품개발단계에서 결정이 이루어진 후의 제품모델을 FDM 또는 UDM보다 모델의 의미가 보다 확정적인 확정적UDM을 사용하였다. 그리고 세탁기의 제품정보모델을 구현 예로 사용하여, UDM이 FDM 또는 확정적UDM으로 변화하는 과정을 설명하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.13 no.1
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• pp.142-150
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• 2009

It is very important to generate a simplified model from a complex 3D character in computer game. We propose a new method of extracting feature lines from a 3D game character. Given an unstructured 3D character model containing texture information, we use model feature map (MFM), which is a 2D map that abstracts the variation of texture and curvature in the 3D character model. The MFM is created from both a texture map and a curvature map, which are produced separately by edge-detection to locate line features. The MFM can be edited interactively using standard image-processing tools. We demonstrate the technique on several data sets, including, but not limited to facial character.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.727-730
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• 2024

최근 딥러닝 기술이 급속히 발전하며 현대 사회의 다양한 응용분야에서 빠르게 적용되고 있다. 특히 영상 기반의 딥러닝 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 기술의 핵심 연구 분야로 많은 연구가 진행되고 있다. 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 영상의 의미적 분할 (Semantic Segmentation) 성능을 향상하기 위한 연구를 진행한다. 특히 모델에서 고정밀의 의미적 분할을 수행할 수 있도록 추가적인 정보로써 의사 깊이맵 (Pseudo Depth-Map)을 활용하는 방법을 제안하였다. 더불어, 의사 깊이맵을 모델 상에서 효과적으로 학습시키기 위하여 다중 디코더 모델과 학습 효율을 높이는 학습 스케줄링 전략을 제안한다. 의사 깊이맵과 다중 디코더 모델 기반의 제안 모델은 기존 의미적 분할 모델과 비교하여 iIoU 기준 2%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.727-731
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• 2020

인공신경망의 예측 결과에 대한 원인을 분석하는 것은 모델을 신뢰하기 위해 필요한 작업이다. 이에 컴퓨터 비전 분야에서는 돌출맵 또는 히트맵의 형태로 모델이 어떤 내용을 근거로 예측했는지 시각화 하는 모델 해석 방법들이 제안되었다. 하지만 오디오 분야에서는 스펙트로그램 상의 시각적 해석이 직관적이지 않으며, 실제 어떤 소리를 근거로 판단했는지 이해하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 히트맵의 청취 분석 시스템을 제안하고, 이를 활용한 음향 장면 분류 모델의 히트맵 청취 분석 실험을 진행하여 인공신경망의 예측 결과에 대해 사람이 이해할 수 있는 설명을 제공할 수 있는지 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.286-288
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• 2004

단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려지지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 일반적으로 이 단백질 기능 예측 알고리즘들은 대규모의 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵에서 Guilt-by-Association 개념 기반으로 개발되고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 단백질 기능 예측 모델을 개발하였다. 특히, 이 모델은 대량의 상호작용 데이터에서 정확한 기능 예측을 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이를 위해 Yeast에 대한 단백질 상호작용 맵, Homology 및 Interaction Generality를 이용하여 이 모델을 평가하였다.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.4
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• pp.1-23
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• 1999

포지셔닝맵은 마케팅전략의 핵심인 STP전략을 세우는데 유용한 도구이나 포지셔닝맵을 그리기 위해서는 여러 가지 분석도구를 혼합하여 사용하여야 하였다. 본 논문에서는 완벽하지 않은 소비자 pick any/N자료와 상표의 특성자료를 이용하여, 세분시장을 모델 내에서 구분하고, 이들의 이상점을 찾아주고, 나아가서 시간의 흐름에 따라 이상점의 변화를 찾아주면서 포지셔닝맵을 그려주는 새로운 external 다차원척도모형을 제시하고 있다. 모델의 성과를 확인하기 위해서 차원의 변화, 세분시장변화, 상표구성의 변화 및 소비자표본의 변화를 임의로 만들어서 가상의 자료를 통해서 검증하였다. 실제로 사용해 보려면 저자의 홈페이지에서 프로그램을 다운 받을 수도 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.4
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• pp.31-39
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• 2023

In this paper, we propose an Internal/External Knowledge Distillation (IEKD), which utilizes both external correlations between feature maps of heterogeneous models and internal correlations between feature maps of the same model for transferring knowledge from a teacher model to a student model. To achieve this, we transform feature maps into a sequence format and extract new feature maps suitable for knowledge distillation by considering internal and external correlations through a transformer. We can learn both internal and external correlations by distilling the extracted feature maps and improve the accuracy of the student model by utilizing the extracted feature maps with feature matching. To demonstrate the effectiveness of our proposed knowledge distillation method, we achieved 76.23% Top-1 image classification accuracy on the CIFAR-100 dataset with the "ResNet-32×4/VGG-8" teacher and student combination and outperformed the state-of-the-art KD methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.116-118
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• 2022

MPEG-VCM(Video Coding for Machine)은 입력된 이미지/비디오의 특징(feature)를 압축하는 Track 1 과 입력 이미지/비디오를 직접 압축하는 Track 2 로 나뉘어 표준화가 진행 중이다. 본 논문은 Track 1 의 비전임무 네트워크로 사용하는 Detectron2 의 FPN(Feature Pyramid Network)에서 추출한 멀티-스케일 특징을 효율적으로 압축하는 MSFC 기반의 압축 모델의 개선 기법을 제시한다. 제안기법은 해상도를 줄여서 단일-스케일 압축맵을 압축하는 기존의 압축 모델에서 저해상도 특징맵을 고해상도 특징맵에 바텀-업(Bottom-Up) 구조로 합성하여 단일-스케일 특징맵을 구성하는 바텀-업 MSFF 를 가지는 압축 모델을 제시한다. 제안방법은 기존의 모델 보다 BPP-mAP 성능에서 1 ~ 2.7%의 개선된 BD-rate 성능을 보이며 VCM 의 이미지 앵커(image anchor) 대비 최대 -85.94%의 BD-rate 성능향상을 보인다.

• Spatial Information Research
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• v.23 no.3
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• pp.1-10
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• 2015

Due to recent improvement of various sensor technologies, indoor positioning becomes available. However, Indoor positioning technologies by Wi-Fi radio map and acceleration sensor and digital campus still have a certain level of errors and a number of researches have been done to increase the positioning accuracy of the indoor positioning. If we could provide a room level accuracy, indoor location based services with current indoor positioning methods such as Wi-Fi radio map and acceleration sensors would be possible. In this paper, we propose an indoor map matching method to provide a room level accuracy based on hidden markov model.