• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.9 no.3
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• pp.385-403
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• 2006

This paper investigates how Mind map, Concept map, and Vee diagram facilitates learning mathematics. It also analyzes characteristics, structure, how to make a mall, the possible ways of use and its implications in detail for each map and provides how they can be used for learning mathematics. Mind map is one of most effective tools to make man's thinking power stronger and use the given time as the new way of learning mathematics. Concept map provides the various concepts learned by students more visually with a structured format. As a last, Vee diagram began with the question to explore for the given situation as the tool which is effective in doing exploring and making knowledge acquired vivid in students mind.

• The Monthly Technology and Standards
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• s.51
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• pp.44-51
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• 2006

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.3
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• pp.251-260
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• 2016

Knowledge map is widely used to represent knowledge in many domains. This paper presents a method of integrating the national R&D data and assists of users to navigate the integrated data via using a knowledge map service. The knowledge map service is built by using a lightweight ontology modeling method. The national R&D data is integrated with the research project as its center, i.e., the other R&D data such as research papers, patent, and project reports are connected with the research project as its outputs. The lightweight ontology is used to represent the simple relationships between the integrated data such as project-outputs relationships, document-author relationships, and document-topic relationships. Knowledge map enables us to infer the further relationships such as co-author and co-topic relationships. To extract the relationships between the integrated data, a RDB-to-Triples transformer is implemented. Lastly, we show an experiment on R&D data integration using the lightweight ontology, triples generation, and visualization and navigation of the knowledge map.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2005.08a
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• pp.99-106
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• 2005

효율적이고 체계적인 정보관리를 위해 최근 연구들은 시멘틱웹(semantic web), 지식관리, 메타데이터의 통합 등에 많은 관심을 두고 있다. 그러한 연구들은 자원(resources)의 기술을 어떻게 표현할 것인가에 대한 기술구조와 그 구조를 표현하기 위한 기계 언어 등을 다루고 있다. 특히 자원의 기술을 어떻게 표현할 것인가에 대한 기술적인 구조로 가장 널리 사용되는 것은 RDF와 토픽맵(Topic Maps)을 들 수 있다. 정보조직이나 시멘틱웹 등의 연구에서 자주 등장하는 위의 개념들을 정확하게 이해하고 무엇보다 그 개념들 간의 관계를 알아보는 것이 중요할 것이다. 본 연구에서는 RDF와 토픽맵에서, 정보 즉 표현하고자 하는 대상을 표현하는 방법을 살펴보고, 두 기법간의 상호운용성에 대한 선행연구로 RDF와 토픽맵의 유사점과 차이점을 비교하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.211-213
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• 2006

시맨틱 웹과 에이전트 시스템을 위한 지식 기반(Knowledge Base)을 구축하기 위해 W3C의 RDF와 ISO의 토픽맵(Topic Maps)이 사용되고 있다. 이 두 표준은 표현력 상에서 중복되는 부분이 많음에도 불구하고 서로 다른 방면을 추구하였지만, 최근 W3C에서는 Task Force 팀을 구성하여 둘 사이의 상호운용성을 확보하려는 시도를 보이고 있다. 이에 따라 단순히 자원에 대한 메타 데이터를 구축하는 RDF에 semantic을 부여하는 RDF Vocabulary인 OWL과 토픽맵 간의 상호운용도 관심을 받기 시작하였다. 본 논문에서는 이러한 OWL과 토픽맵의 상호운용 가능성을 확인하기 위해 두 표준을 지원하는 각 저작 도구를 활용하여 표현력과 기능적 비교를 수행하고 이를 통하여 둘 사이에 어떠한 차이점이 있는가와 기능적인 극복을 위한 대안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.131-136
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• 2007

토픽맵은 RDF에 기반을 둔 OWL과 많은 유사점을 갖지만, 양자는 역사적, 기술적, 의도하는 목적에서 차이가 있다. 토픽맵은 ISO 표준이지만, OWL은 W3C의 온톨로지 개발 표준언어로서 양자는 각각의 제약언어, 데이터 모델, 그리고 일련의 구문들을 별개로 갖는다. 그러나 토픽맵과 OWL 양자는 지식을 표현하는 온톨로지 언어라는 공통적 특성을 가지며, 술어로직에 기반을 두고 있고, XML포맷이기 때문에 상호간에 매핑이 가능하다. 논문의 목적은 토픽맵과 OWL의 메타모델로부터 온톨로지 정보자원의 공유, 교환, 통합에 접근시킨다. 따라서 각각의 메타모델에서 주요 요소를 추출하고, 이들의 의미적인 측면과 구조적인 측면의 요소들의 손실이 발생되지 않도록 매핑을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.35-36
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• 2022

본 논문은 딥러닝 사람 자세 추정 모델이 사람의 관절 키포인트를 예측하는데 관절의 2차원 면적에 의해 키포인트별 𝜎, 즉, 표준 편차를 가지는 가우시안 커널(Gaussian Kernel)을 예측하는 방법을 제안한다. 각 관절 키포인트에 대해 다른 𝜎를 가지는 정답 히트맵(Ground Truth Heatmap)과 제안한 Gaussian Mixture Block를 모델에 추가해서 관절의 크기를 맞는 히트맵을 예측한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.427-430
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• 2006

지식과 정보의 양이 급격히 증가함에 따라 일정한 기준으로 지식을 분류하기 어려울 뿐만 아니라 분류정보에 대한 지속적인 관리노력이 요구되었다. 본 논문에서는 다양한 지식 원천에서 여러 경로를 통해 지식들이 수집되는 경우에 수집된 지식들을 지식경영시스템의 지식 맵에 맞추어 분류한다. 또한 지식경영사용자 중 특정분야에 관심이 있다고 표시한 사용자나 그 분야의 전문가에게 새로 수집된 지식을 추천하게 하여 신속하게 관련지식을 제공하여 줄 수 있게 한다. 이는 사용자의 사용이력을 가지고 사용자의 전문분야를 선정하는 시스템을 구현하는 것이다. 이는 국방 분야를 비롯한 여러 분야에 활용이 가능하여 지식 분류를 위한 노력을 감소시키고 사용자의 전문분야 파악을 통해 전문분야 정보관리 가 용이해 진다.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.6 no.3
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• pp.358-372
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• 2003

본 연구에서는 일관제철 공정의 철강산업과 같은 대규모 기계설비 집약적 산업 환경에 적합한 기술지식 경영시스템에 대해 고려하고자 한다. 기술경쟁력 확보를 위한 철강업체의 전략적 기술경영은 핵심기술에 대한 지식경영 활동과 연계될 때 비로소 시너지효과를 극대화할 수 있다. 또한 철강업체의 지식경영은 암묵적 혹은 형식적 제철공정 기술지식의 창출, 획득 및 공유 등의 활동을 통해 활성화되어야 한다. 본 연구에서는 먼저 철강산업 현장의 기술지식 관리대상으로 조업설비 프로세스 및 무형 지식자산의 범위를 정의하고, 일관제철 공정의 핵심기술 로드맵에 따라 기술지식 경영활동에 적합한 계층적 지식경영 조직구조를 구축하고자 한다. 또한 제철공정 노하우 등과 같이 암묵적 기술지식을 획득하고 이를 공유할 수 있는 형태로 변환하기 위한 기술지식 획득 방법론을 수립하고 이를 기초로 인터넷에 기반을 둔 제철공정 기술지식 경영시스템을 구축하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.15 no.6
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• pp.99-106
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• 2014

Generation and analysis methods have been proposed in recent years, such as using a natural language and formal language processing, artificial intelligence algorithms based knowledge model is effective meaning. its semantic based knowledge model has been used effective decision making tree and problem solving about specific context. and it was based on static generation and regression analysis, trend analysis with behavioral model, simulation support for macroeconomic forecasting mode on especially in a variety of complex systems and social network analysis. In this study, in this sense, integrating knowledge-based models, This paper propose a text mining derived from the inter-Topic model Integrated formal methods and Algorithms. First, a method for converting automatically knowledge map is derived from text mining keyword map and integrate it into the semantic knowledge model for this purpose. This paper propose an algorithm to derive a method of projecting a significant topic map from the map and the keyword semantically equivalent model. Integrated semantic-based knowledge model is available.