• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권4호
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• pp.381-389
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• 2022

Detecting partially occluded objects is difficult due to the appearances and shapes of occluders are highly variable. These variabilities lead to challenges of localizing accurate bounding box or classifying objects with visible object parts. To address these problems, we propose a two-stage part-based attention approach for robust object detection under partial occlusion. First, our part attention network(PAN) captures the important object parts and then it is used to generate weighted object features. Based on the weighted features, the re-weighted object features are produced by our reinforced PAN(RPAN). Experiments are performed on our collected military vehicle dataset and synthetic occlusion dataset. Our method outperforms the baselines and demonstrates the robustness of detecting objects under partial occlusion.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.329-341
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• 2008

Knowledge management has garnered attention due to its role of maintaining competitive advantage. Creating and sharing knowledge is an essential part of managing knowledge. However, the best knowledge is underutilized because employees tend to seek knowledge through their informal networks, not reach out to other sources for obtaining the best knowledge. Prior studies on informal networks pointed out a negative influence of heavy reliance on learning through informal networks but they paid little attention to a structure of informal networks and its impacts on diffusion of knowledge. The aim of our study is to show impacts of informal network on knowledge management by employing a network structure and investigating diffusion of knowledge within it. Our study found out that performance of learning becomes lower in a highly clustered network. Creating random links such as serendipitous learning can improve performance of knowledge management. When employees rely on a knowledge management system, creating random links is not necessary. Costs of adopting knowledge affect performance of knowledge management.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권1호
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• pp.98-108
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• 2023

This paper is an attempt to design segmentation method based on fully convolutional networks (FCN) and attention mechanism. The first five layers of the Visual Geometry Group (VGG) 16 network serve as the coding part in the semantic segmentation network structure with the convolutional layer used to replace pooling to reduce loss of image feature extraction information. The up-sampling and deconvolution unit of the FCN is then used as the decoding part in the semantic segmentation network. In the deconvolution process, the skip structure is used to fuse different levels of information and the attention mechanism is incorporated to reduce accuracy loss. Finally, the segmentation results are obtained through pixel layer classification. The results show that our method outperforms the comparison methods in mean pixel accuracy (MPA) and mean intersection over union (MIOU).

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.145-151
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• 2021

In this paper, we propose a novel visualization technique to explain the predictions of deep neural networks. We use knowledge distillation (KD) to identify the interior of a black-box model for which we know only inputs and outputs. The information of the black box model will be transferred to a white box model that we aim to create through the KD. The white box model will learn the representation of the black-box model. Second, the white-box model generates attention maps for each of its layers using Grad-CAM. Then we combine the attention maps of different layers using the pixel-wise summation to generate a final saliency map that contains information from all layers of the model. The experiments show that the proposed technique found important layers and explained which part of the input is important. Saliency maps generated by the proposed technique performed better than those of Grad-CAM in deletion game.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권1호
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• pp.45-50
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• 2011

최근 무선 통신의 발달과 무선 접속 기기의 등장으로 인하여 언제, 어디서든 인터넷을 접속하여 다양한 응용 프로그램을 사용할 수 있게 되었다. 특히, 차량 네트워크의 발달로 이동 중인 차량에서도 인터넷 접속이 가능하게 되었다. 또한, 차량 네트워크와 관련된 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 실제로 쓰이는 다양한 차량 네트워크의 구조를 살펴보고, 각 구조에서 차량 내에서의 Wi-Fi와 외부의 네트워크를 종합적으로 고려하여 성능 측정을 하였다. 성능 측정 결과를 통해서 현재 사용되고 있는 차량 네트워크의 유용성을 판단하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권4호
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• pp.521-526
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• 2009

DTN(Disruption/Delay Tolerant Network)은 네트워크의 단절성(partitioning)이 높은 환경에서 단절된 지역 네트워크를 연동하기 위한 네트워크 구조이다. 현재 DTN과 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있으며 특히 라우팅 기법에 대한 연구는 가장 많은 관심을 받는 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 단절된 애드혹(Ad-hoc) 네트워크에서 사용자간의 연결성을 제공하기 위하여 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle: UAV)를 이용한 DTN의 구성 시 사용가능한 DTN 라우팅 기법을 살펴보고 UAV의 이동 경로 제어 기법을 제안한다. 또한 다양한 시나리오에서의 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.441-446
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• 2006

최근, IP 기반 인터넷 트래픽의 폭발적인 증가로 인하여 인터넷의 백본 네트워크로서 광 WDM 네트워크가 주목을 받고 있다. 광 버스트 교환(OBS)은 WDM 네트워크에서 사용될 효과적인 교환 기술로서 제안되었다. 광 버스트 교환은 대역폭을 효율적으로 사용하고 광 버퍼가 불필요하다는 크게 두 가지의 이점을 가지고 있다. 그러나, 광 버스트 교환은 네트워크 내에서 광 버스트가 충돌하는 문제점을 가지고 있다. 우회 라우팅(deflection routing)이 이 문제를 해결하는 하나의 방법으로 제안되었다. 본 논문에서는 우회 라우팅을 사용하는 환경에서 버스트 손실을 최소화하는 새로운 라우팅 방법을 제안한다. 또한 새로운 라우팅 알고리즘을 이용하여 QoS 제어 방법을 제안한다. 마지막으로, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안 방법의 유효성을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3685-3707
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• 2021

In recent years, facial attribute editing has been successfully used to effectively change face images of various attributes based on generative adversarial networks and encoder-decoder models. However, existing models have a limitation in that they may change an unintended part in the process of changing an attribute or may generate an unnatural result. In this paper, we propose a model that improves the learning of the attention mask by adding a spatial attention mechanism based on the unified selective transfer network (referred to as STGAN) using semi-supervised learning. The proposed model can edit multiple attributes while preserving details independent of the attributes being edited. This study makes two main contributions to the literature. First, we propose an encoder-decoder model structure that learns and edits multiple facial attributes and suppresses distortion using an attention mask. Second, we define guide masks and propose a method and an objective function that use the guide masks for multiple facial attribute editing through semi-supervised learning. Through qualitative and quantitative evaluations of the experimental results, the proposed method was proven to yield improved results that preserve the image details by suppressing unintended changes than existing methods.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.54-60
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• 2011

무선 센서 네트워크의 발전은 다양한 응용 사례에 의하여 기인하고 있다. 하지만 이러한 응용 사례는 네트워크 수명의 증가, 높은 처리율, 낮은 지연시간과 같은 에너지 효율적인 무선 센서 네트워크를 요구하고 있다. 무선 시스템과 네트워크 분야에서 네트워크 수명의 증가에 대한 무선 센서 네트워크의 설계에 많은 연구가 주목되고 있다. 모바일 에드 혹 네트워크와 달리 무선 센서 네트워크의 설계는 데이터 처리율의 최대화나 지연의 최소화보다는 각 노드의 생존에 관심이 집중되어 있다. 본 논문에서는 OSI 모델에서 데이터 링크, 즉 매체 접근 제어 계층을 다룬다. 에너지를 자각하는 MAC 프로토콜의 개발은 물리계층의 무선 분야를 제어하기 때문에 전체적인 에너지 소모와 노드의 수명에 큰 영향을 준다. 본 논문에서 에너지 소모를 줄이기 위한 분석적인 방법을 적용하여 MAC Layer ARQ 관리에 따른 효율적인 에너지 소모를 통한 네트워크 종단간 데이터 도착 확률의 증가를 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권6호
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• pp.423-432
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• 2011

최근 네트워크 가상화 기능 및 망에 대한 프로그래밍의 용이성을 제공해 줄 수 있는 기반 기술로 오픈플로우 기술이 주목 받고 있다. 국내에서는 캠퍼스 실험실 수준의 로컬 망에서 오픈플로우 기술의 적용 및 Layer 3을 경유한 캠퍼스 망 간의 연동이 이뤄지고 있지만 IP 계층에서의 네트워크 지연 등으로 인한 성능 저하가 문제되고 있다. 본 논문에서는 로컬 망 수준이 아닌 국가과학기술연구망 기반의 광역 규모 오픈플로우 망을 순수 Layer 2상에서 설계 및 구축하고 종단간 Round-trip Time 측정, TCP/UDP 성능 테스트를 통해 오픈플로우 망과 오픈플로우 적용 전 일반 망의 성능을 비교 분석한다. 분석 결과, 광역 규모의 오픈플로우 망은 일반 망과 비교할 때, UDP 스트림에 대한 초반 패킷 손실 문제를 제외하고 대등한 수준의 성능을 보였다. 또한, 초반 UDP 패킷 손실로 인한 성능 저하 현상은 컨트롤러 상에 반복 유입되는 동일한 "Packet_in" 이벤트에 대한 예외 처리를 구현함으로써 개선시킬 수 있었다.