• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권1호
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• pp.130-138
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• 2023

The traffic flow in an urban area is affected by the date, weather, and regional traffic flow. The existing methods are weak to model the dynamic road network features, which results in inadequate long-term prediction performance. To solve the problems regarding insufficient capacity for dynamic modeling of road network structures and insufficient mining of dynamic spatio-temporal features. In this study, we propose a novel traffic flow prediction framework called shared spatio-temporal attention convolution optimization network (SSTACON). The shared spatio-temporal attention convolution layer shares a spatio-temporal attention structure, that is designed to extract dynamic spatio-temporal features from historical traffic conditions. Subsequently, the graph optimization module is used to model the dynamic road network structure. The experimental evaluation conducted on two datasets shows that the proposed method outperforms state-of-the-art methods at all time intervals.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.314-322
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• 2021

Skeleton-based action recognition has attracted considerable attention in human action recognition. Recent methods for skeleton-based action recognition employ spatiotemporal graph convolutional networks (GCNs) and have remarkable performance. However, most of them have heavy computational complexity for robust action recognition. To solve this problem, we propose a shuffle graph convolutional network (SGCN) which is a lightweight graph convolutional network using pointwise group convolution rather than pointwise convolution to reduce computational cost. Our SGCN is composed of spatial and temporal GCN. The spatial shuffle GCN contains pointwise group convolution and part shuffle module which enhances local and global information between correlated joints. In addition, the temporal shuffle GCN contains depthwise convolution to maintain a large receptive field. Our model achieves comparable performance with lowest computational cost and exceeds the performance of baseline at 0.3% and 1.2% on NTU RGB+D and NTU RGB+D 120 datasets, respectively.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.89-95
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• 2023

인간 행동 인식 (Human action recognition, HAR) 기술은 스포츠 분석, 인간과 로봇 간의 상호작용, 대형 사이니지 콘텐츠 등의 애플리케이션에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN (Spatial temporal attention graph convolutional network) 기반 인간 행동 인식 시스템을 제안한다. STAGCN은 attention mechanism을 통해 스켈레톤 시퀀스의 시공간적 특징에 서로 다른 가중치를 부과하여, 동작 인식에 중요한 관절 및 시점을 고려할 수 있다. NTU RGB+D 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안된 시스템은 기존 딥러닝 모델들에 비해 높은 분류 정확도를 달성한 것을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.399-401
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• 2022

POI (Point-of-Interest) 추천은 다양한 위치 기반 서비스에서 중요한 역할을 있다. 기존 연구에서는 사용자의 모바일 선호도를 모델링하기 위해 과거의 체크인의 공간-시간적 관계를 추출한다. 그러나 사용자 궤적에 숨겨진 개인 방문 경향을 반영할 수 있는 structured feature 는 잘 활용되지 않는다. 이 논문에서는 궤적 그래프를 결합한 시공간 인식 attention 네트워크를 제안한다. 개인의 선호도가 시간이 지남에 따라 변할 수 있다는 점을 고려하면 Dynamic GCN (Graph Convolution Network) 모듈은 POI 들의 공간적 상관관계를 동적으로 집계할 수 있다. LBSN (Location-Based Social Networks) 데이터 세트에서 검증된 새 모델은 기존 모델보다 약 9.0% 성능이 뛰어나다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.151-155
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• 2001

Mobile agent technology has been the subject of much attention in the last few years, mainly due to the proliferation of distributed software technologies combined with the distributed AI research field. In this paper, we present a design of communication networks of agents that cooperate with each other for forwarding messages to the specific mobile agent in order to make the overall system location transparent. In order to make the material accessible to general intelligent system researchers, we present the general ideas abstractly in terms of the graph theory. In particular, a proxy network is defined as a directed acyclic graph satisfying some structural conditions. In turns out that the definition ensures some kind of reliability of the network, in the sense that as long as at most one proxy agent is abnormal, there agent exists a communication path, from every proxy agent to the target agent, without passing through the abnormal proxy. As the basis for the implementation of this scheme, an appropriate initial proxy network is specified and the dynamic nature of the network is represented by a set of graph transformation rules. It is shown that those rules are sound, in the sense that all graphs created from the initial proxy network by zero or more applications of the rules are guaranteed to be proxy networks. Finally, we will discuss some implementation issues.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권6호
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• pp.235-242
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• 2021

본 연구에서는 포인터 네트워크 모델을 의존 구문 분석에 맞게 확장한 스택-포인터 네트워크 모델을 이용하여 한국어 의존 구문 분석기를 구현한다. 스택-포인터 네트워크 모델 기반 의존 구문 분석기는 인코더-디코더로 구성되어 있으며 다른 의존 구문 분석기와 달리 내부 스택을 갖고 있어 루트부터 시작하는 하향식 구문 분석이 가능하다. 디코더의 각 단계에서는 의존소를 찾기 위해 부모 노드뿐만 아니라 이미 파생된 트리 구조에서 조부모와 형제 노드를 참조할 수 있다. 기존 연구에서는 단순하게 해당 노드들의 합을 계산하여 입력으로 사용하였고, 형제 노드의 경우에는 가장 최근에 방문했던 것만을 사용할 수 있었다. 본 연구에서는 그래프 어텐션 네트워크를 도입하여 이미 파생된 부분 트리를 표현하고 이를 스택-포인터 네트워크의 입력으로 사용하도록 구문 분석기를 수정한다. 세종 코퍼스와 모두의 코퍼스를 대상을 실험한 결과 레이어 2의 그래프 어텐션 네트워크를 이용하여 부분 트리를 표현했을 때 특히 문장 단위의 구문 분석 정확도에서 많은 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.20-23
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• 2020

개체 연결이란 문서에서 등장한 멘션(Mention)들을 지식 기반(Knowledge Base)상의 하나의 개체에 연결하는 문제를 말한다. 개체 연결은 개체를 찾는 멘션 탐지(mention detection)과정과 인식된 멘션에 대해 중의성을 해결하여 하나의 개체를 찾는 개체 중의성 해결(Entity disambiguation)과정으로 구성된다. 본 논문에서는 개체 정보를 강화하기 위해 wikipedia2vec정보를 결합하여 Entity 정보를 강화하고 문장 내에 모든 개체 정보를 활용하기 위해 집합적 개체를 정의하고 그래프 구조를 표현하기 위해 GNN을 활용하여 기존보다 높은 성능을 이끌어내었다.

• 지식경영연구
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• 제17권1호
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• pp.1-16
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• 2016

본 연구에서는 국내 지식경영 분야의 연구동향들이 어떻게 전개되어 왔는지 살펴보기 위해 한국지식경영학회의 지식경영연구 학술지에 2000년 부터 2015년까지 게재된 총 352개의 논문의 1496개의 키워드를 대상으로 그래프 이론 및 네트워크 모델을 이용하여 추세를 분석하였다. 분석 결과를 통하여 최근 각광받고 키워드들, 네트워크의 중심에서 멀어진 키워드들, 그리고 키워드들 간의 단절고리에 대하여 알아보았다. 연구자들은 본 연구결과를 활용하여 향후 지식경영 분야 후속연구의 설계 및 주제선정을 위한 기초자료로 삼을 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1643-1652
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• 2022

Most of the existing machine reading research has used Recurrent Neural Network (RNN) and Convolutional Neural Network (CNN) algorithms as networks. Among them, RNN was slow in training, and Question Answering Network (QANet) was announced to improve training speed. QANet is a model composed of CNN and self-attention. CNN extracts semantic and syntactic information well from the local corpus, but there is a limit to extracting the corresponding information from the global corpus. Graph Convolutional Networks (GCN) extracts semantic and syntactic information relatively well from the global corpus. In this paper, to take advantage of this strength of GCN, we propose I-QANet, which changed the CNN of QANet to GCN. The proposed model performed 1.2 times faster than the baseline in the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) dataset and showed 0.2% higher performance in Exact Match (EM) and 0.7% higher in F1. Furthermore, in the Korean Question Answering Dataset (KorQuAD) dataset consisting only of Korean, the learning time was 1.1 times faster than the baseline, and the EM and F1 performance were also 0.9% and 0.7% higher, respectively.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-15
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• 2024

스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.