• 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%.

• 경영정보학연구
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• 제6권2호
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• pp.137-159
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• 2004

차세대 정보가전 제품이란 유무선 방식의 홈 네트워크에 연결되어 다른 제품과 데이터 송수신이 가능하고 가정 내외에서 원격으로 제어할 수 있는 차세대 가전제품을 의미한다. 기업들은 다가오는 홈 네트워킹 시대에 주도권을 잡기 위해 많은 투자와 연구를 진행하고 있으나, 새로운 정보가전 개발에 보다 체계적인 접근 방법을 요구하고 있고, 신제품을 개발하는 과정에서 축적된 지식을 서로 공유함으로써 국가적 차원에서 차세대 정보가전 분야를 세계적 수준으로 발전시켜야 할 필요성이 제기되고 있다. 이러한 배경에서 차세대 정보가전 신제품 개발 과정에서 획득된 지식을 지식베이스에 축적하여 이 지식을 정보가전 개발 기업 및 연구소에서 활용할 수 있도록 지원하는 지식관리시스템을 개발하였다. 신제품 개발에 필요한 지식을 획득하기 위해서 일반적인 지식관리시스템에서 사용되는 지식 획득방법과 달리 사용자 중심 설계 방법을 도입하였다. 사용자의 행동 과정과 요구를 분석적인 방법과 관찰적인 방법으로 파악하여 신제품 개발 아이디어를 도출하였고 이 과정에서 획득한 지식을 지식베이스에 저장하여 "사용자 행동분석 지식"과 "사용자 행동관찰 지식"을 구축하였다. 사용자 중심 설계로부터 도출된 신제품 중 사용자 니즈가 분명하고 시장성이 크다고 판단되는 신제품들을 디자인 모형으로 제작하고, 이들 제품이 미래 가정에서 사용되는 실제 상황을 보여주는 비디오를 제작하여 "미래감성 라이프 지식"을 구축하였다. 마지막으로 유럽과 일본에서 개발 중인 미래 주택에 관한 자료와 정보가전과 관련된 국내 신문 기사를 수집하여 "정보가전 기술현황 지식"을 구축하였다. 이러한 과정을 거쳐서 획득한 지식을 정보가전 개발 관련 연구자들이 활용할 수 있도록 웹 기반 지식관리시스템을 개발하였다. 지식 사용자는 지식관리시스템을 활용하여 신제품 개발에 필요한 지식을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 새로운 제품 아이디어를 도출할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권5호
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• pp.579-589
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• 2016

오늘날 여러 기업에서 조직 구성원들의 지식을 활용하여 핵심역량을 강화할 목적으로 효과적으로 기업 내부의 지식을 관리하는 지식관리시스템을 도입하였다. 그러나 기존의 지식관리시스템은 기업 구성원의 적극적인 참여를 독려할만한 요소가 부족하여 고품질의 지식콘텐츠를 공유하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)의 구조를 차용한 집단지성 기반 지식관리 시스템을 설계하여 기능에 따른 화면구조, 사용자의 편의 향상과 융합적인 지식콘텐츠 생산을 위한 추천알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제안하는 소셜 네트워크 서비스 기반의 지식관리시스템은 기존 지식관리시스템보다 구성원의 참여를 독려하고 수준 높은 지식콘텐츠를 생산 및 공유할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국주거학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.53-60
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• 2007

Storytelling approach is the way to formulate and solve problems using stories. Story is a means to understand and react everyday life that can be regarded as multi-dimensional problems. The approach becomes popular in various fields in conjunction with digital technology. In particular, it is used to solve problems in relation to whole context. In design, storytelling approach is used to clarify design constraints. It can be used to clarify and communicate thoughts for design artifacts, and to understand how the artifacts might be used in particular circumstances. In particular, the approach is useful to use under uncertain circumstances. In architecture, storytelling approach can be used in the area of design generation, design critique and capturing design knowledge. In design generation, it can be used to describe and formulate design experiences rather than simple designing artifacts. The approach formalizes design based on stories of user experiences. Digital technology such as virtual reality can be used to experience designed spaces for design modifications. In design critique area, it can be used to fill uncertain facts for historical buildings as welt as different from present status. Such stories can be used to build digital modeling and used to open criticism. Stories can be used to formalize knowledge in architectural domain as a form of implicit knowledge for certain projects. In architecture, it often is required to design types of environment never experienced before as well as to accomodate fast changing technologies. Storytelling methodology can be used as a method to cope with uncertainty and complexity in design requirements along with accumulating design knowledge.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.68-74
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• 2008

데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다 KnowledgeMatrix의 주요 구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제23권5호
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• pp.458-469
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• 2003

이 연구는 과학적 가설 지식의 생성 과정을 귀납적으로 기술하구 분석하여 하나의 바탕이론을 제시하고자 하였다. 이것을 위해 과학적 현상의 원인을 설명하는 과제를 피험자들에게 제시하고, 피험자들이 과제를 해결하는 과정에서 표상한 지식과 사고 유형을 발성 사고법과 심층면접을 통해 프로토콜로 생성하게 한 후, 이것에서 규칙성을 찾아 귀납적으로 기술하는 연구 방법을 이용하였다. 이 연구의 결과는 가설 지식 생성 과정에서 의문상황, 가설적 설명자, 경험상황, 원인적 설명자, 최종가설지식 등 5가지의 중간적 지식들이 생성됨을 보여주었다. 또, 지식 탐색, 의문상황과 경험상황 비교, 설명자 차용, 설명자 조합, 설명자 선택, 설명자 확인 등 6가지 유형의 사고가 가설 지식 생성에 관여한다는 것도 보여주었다. 또한 과학적 가설 지식은 '의문상황${\righallow}$경험상황${\righallow}$원인적 설명자${\righallow}$가설적 설명자${\righallow}$가설' 순으로 중간적 지식들의 표상되는 과정을 통해 생성되며, 이러한 과정은 귀추적 추론 뿐만 아니라 귀납과 연역 추론도 함께 관여하는 복잡한 사고 과정임을 보여주었다.

• Asia Marketing Journal
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• 제22권3호
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• pp.51-69
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• 2020

This study empirically examines the link between marketing knowledge management and innovation performance focusing on the moderating role of business environmental volatility. We define marketing knowledge management as the integration of knowledge generation, knowledge dissemination and knowledge storage. Using a unique data set that consists of 439 employees at 156 firms in China, we find that knowledge dissemination and knowledge storage have a positive effect on innovation performance. Also found is the negative moderating effect of business environmental volatility on innovation performance. Our findings suggest that firms should strengthen their marketing knowledge management to improve innovation performance and stay flexible to cope with the ever-changing and often volatile market environments.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제19권1호
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• pp.79-112
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• 2016

본 연구의 목적은 구성주의를 기반으로 하는 학습자 중심 수학 수업이 학생들의 추론능력과 지식 구성 수준에 미치는 영향을 알아보는데 있다. 이를 위해 초등학교 4학년 분수 단원을 구성주의 수학 수업으로 재구성하여 수업을 실천하고, 학생들의 추론능력과 분수 지식 생성 수준에 미치는 영향을 알아보았다. 분석 결과로부터 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 구성주의를 바탕으로 한 학습자 중심 수업은 교사 중심 수업보다 학생들의 추론능력과 학습한 내용에 대한 재생력, 학습하지 않은 지식의 생성력에 긍정적인 영향을 준다. 구성주의를 바탕으로 한 학습자 중심 수업은 교사 중심 수업보다 분수 지식 생성 수준을 향상시키는데 효과가 있다. 구성주의를 바탕으로 한 학습자 중심 수업은 수학적 추론능력을 발달시켜 지식 생성 능력 수준을 향상시킨다. 또한, 추론능력과 분수 지식 생성 능력이 학습자 중심 수업을 받은 학생들에게서는 상관이 있었으며 교사 중심 수업을 받은 학생들은 추론능력이 높아도 생성하지 못하는 경우가 많았으나 실험집단은 추론능력이 높으면 지식 생성이 가능하였다. 따라서 학습자 중심 수업은 학생들의 추론능력에 긍정적인 영향을 미치며 이를 통해 지식 생성 수준도 향상될 수 있다.

• 지식경영연구
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• 제23권1호
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• pp.27-46
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• 2022

세계 경제 침체가 불러온 부동산 가격 상승은 현시대의 가장 큰 주목을 받고 있다. 본 연구는 기성세대에 비해 자본이 부족한 MZ 세대를 위해 STO를 활용한 분산투자를 제시하였다. 현존하는 부동산 투자 방식을 온라인, 오프라인, 하이브리드 형식으로 분류하였고 본 연구에서는 제안한 STO의 실효성을 국내외 사례 분석을 통해 제시하였다. STO 프레임워크 분석을 통해 STO의 금융권 도입이 긍정적임을 입증하고, 블록체인 기술의 효율성을 확인하였다. 본 연구의 결과가 기존의 경직된 부동산 투자시장에 블록체인을 적용시키고 MZ 세대의 투자 성향을 반영함으로써 부동산 투자 시장 내 MZ 세대의 진입을 적극 장려해 새로운 부동산 산업의 활기를 가져오기를 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.99-106
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• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.