• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권3호
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• pp.877-893
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• 2022

With the development of deep learning, face inpainting has been significantly enhanced in the past few years. Although image inpainting framework integrated with generative adversarial network or attention mechanism enhanced the semantic understanding among facial components, the issues of reconstruction on corrupted regions are still worthy to explore, such as blurred edge structure, excessive smoothness, unreasonable semantic understanding and visual artifacts, etc. To address these issues, we propose a Learnable Structure Knowledge of Fusion Network (LSK-FNet), which learns a prior knowledge by edge generation network for image inpainting. The architecture involves two steps: Firstly, structure information obtained by edge generation network is used as the prior knowledge for face inpainting network. Secondly, both the generated prior knowledge and the incomplete image are fed into the face inpainting network together to get the fusion information. To improve the accuracy of inpainting, both of gated convolution and region normalization are applied in our proposed model. We evaluate our LSK-FNet qualitatively and quantitatively on the CelebA-HQ dataset. The experimental results demonstrate that the edge structure and details of facial images can be improved by using LSK-FNet. Our model surpasses the compared models on L1, PSNR and SSIM metrics. When the masked region is less than 20%, L1 loss reduce by more than 4.3%.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국경영과학회지
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• 제23권2호
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• pp.131-156
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• 1998

Cooperative query answering is a research effort to develop a fault-tolerant and intelligent database system using the semantic knowledge base constructed from the underlying database. Such knowledge base has two aspects of usage. One is supporting the cooperative query answering Process for providing both an exact answer and neighborhood information relevant to a query. The other is supporting ongoing maintenance of the knowledge base for accommodating the changes in the knowledge content and database usage purpose. Existing studies have mostly focused on the cooperative query answering process but paid little attention on the dynamic knowledge base maintenance. This paper proposes a multi-level knowledge representation framework called Knowledge Abstraction Hierarchy (KAH) that can not only support cooperative query answering but also permit dynamic knowledge maintenance. The KAH consists of two types of knowledge abstraction hierarchies. The value abstraction hierarchy is constructed by abstract values that are hierarchically derived from specific data values in the underlying database on the basis of generalization and specialization relationships. The domain abstraction hierarchy is built on the various domains of the data values and incorporates the classification relationship between super-domains and sub-domains. On the basis of the KAH, a knowledge abstraction database is constructed on the relational data model and accommodates diverse knowledge maintenance needs and flexibly facilitates cooperative query answering. In terms of the knowledge maintenance, database operations are discussed for the cases where either the internal contents for a given KAH change or the structures of the KAH itself change. In terms of cooperative query answering, database operations are discussed for both the generalization and specialization Processes, and the conceptual query handling. A prototype system has been implemented at KAIST that demonstrates the usefulness of KAH in ordinary database application systems.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.251-258
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• 2013

21세기 들어와 기업은 갈수록 복잡해지고 변동성이 커지는 경영환경에 직면하게 되었다. 또한 다양한 고객의 요구와 치열해지는 경쟁에 대응하기 위하여 경영 전 분야에 걸쳐 긴밀하고 체계적인 의사결정 대안을 선택하고 관리해야 하는 부담이 가중되고 있다. 본 연구에서는 경영의사결정을 지원할 수 있는 기술모델을 컨설팅 문제해결 절차와 기법, 경영프로세스 지식체계와 연계하여 구성하고 문제해결도구로써 지식체계에 기반한 시뮬레이션 도구 활용에 대하여 논의하였다. 나아가 제안하는 경영의사결정지원 기술모델의 시스템구현을 통한 체계적인 지식체계의 확충과 발전 필요성을 논의하였다. 경영의사결정지원 기술모델은 크게 세 가지 요소로써 구성되는데 첫 번째는 문제해결기법으로 참조자료로써 활용이 되며, 두 번째는 표준비즈니스 프로세스와 참조프로세스 모델 정보를 포함하는 프로세스관련 지식체계이다. 세 번째 요소는 문제해결기법과 프로세스 관련 지식체계를 정보로 활용하여 대안을 생성하고 분석하는 도구인 시뮬레이터로 정의하였다. 위의 세 가지 주요요소들은 컨설팅 과정전반에서 표준화된 문세해결 절차에 따라 체계적 분석을 수행하도록 하는 가이드라인을 제세하고 각 분석단계별로 분석기법에 대한 정보를 제공하여 의사결정의 정확성와 객관성 확보를 지원한다. 경영의사결정 지원기술 모델은 궁극적으로 지식집약형 컨설팅 프로세스를 지원하여 다양한 컨설팅 지식을 축적하고 컨설팅기법의 발전과 활용을 촉진하여 컨설팅 산업 발전의 기반기술 개발에 기본 프레임워크를 제공하는데 의의를 지닌다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(1)
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• pp.74-74
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• 2005

• 한국가스학회:학술대회논문집
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• 한국가스학회 2005년도 춘계학술대회 및 특별심포지움
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• pp.230-230
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• 2005

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.787-788
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• 2007

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권5호
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• pp.704-713
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• 2018

The purpose of this study is to develop a systematic framework that can scientifically and quantitatively evaluate the effectiveness of an LVC training system. The proposed framework is based on QFD(Quality Function Development) methodology. The process of developing the framework begins with identifying various needs of stakeholders related to the introduction of the LVC training system. Then the effectiveness areas and factors are derived based on the needs. The measured effectiveness for each factors on alternatives by L, V, C systems are finally synthesized into the one overall effectiveness of each training system for relative comparison among them. In addition, we developed an Excel$^{TM}$-based tool based on the proposed framework methodology to provide an ease-of-use environment for rapid evaluation on the effectiveness of each training system with the given stakeholder need importance combinations, training scenarios and assets. The suggested framework and the measurement tool are expected to be useful for efficient knowledge-based decision making on an acquisition of the LVC training system.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.49-57
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• 2011

영상으로부터 관심 영역을 추출하는 작업은 비젼을 이용한 응용 분야에서 첫 번째 단계로 이후 처리 단계에 영향을 미치는 중요한 작업이다. 하지만 관심 영역추출은 조명이나 카메라 등의 주변 환경에 민감하여 일반적으로 문제에 관련된 지식이나 후처리를 도입하여 추출된 영역을 보정하고 있다. 이 논문에서는 환경에 민감하지 않으며 이후 처리 과정에 독립적인 관심 영역 추출을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 차영상과 색상 분포를 이용하여 관심 영역을 추출하며 색상 분포를 학습함으로써 환경의 변화에 적응할 수 있다. 또한 프레임워크의 각 구성 요소들이 독립적으로 동작하는 유연한 구조를 가지므로 확장성이 뛰어나다. 제안하는 프레임워크의 유용성은 동영상에서 손 영역 추출을 통해 확인할 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권3호
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• pp.291-301
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• 2015

제품 규정에는 제조사가 준수해야 하는 제품에 관한 다양한 지침 및 규제사항이 담겨 있다. 이 연구에서는 KS 표준을 활용하여 압력용기의 설계 결과를 검증하는 시스템 프레임워크와 구성 요소들을 제안한다. 그리고 기간 시스템으로부터 설계 템플릿 데이터를 생성하는 방법과 규정 지식베이스를 구축하는 방법을 제시한다. 마지막으로 압력용기 설계 검증 시스템을 구현하고 테스트 데이터를 활용한 실험을 통해 시스템 프레임워크를 검증한 결과를 논의한다.