본 연구는 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 항목의 지각적, 정서적, 의미적 구별성이 인출 유도 망각(retrieval induced forgetting; RIF)에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 실험 1은 인출 유도 망각 실험 패러다임에 적합한 범주와 범주 내 항목을 구성하고, 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 항목의 지각적 구별성이 인출 유도 망각에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 6개의 범주와 각 범주 당 6개의 단어들로 이루어진 목록이 사용되었다. 통제조건에서는 지시문을 포함하여 범주명과 범주 내 항목 등 모든 자극이 고딕체의 검은색으로 제시었다. 반면 지각적 구별성 조건에서는 지시문과 범주명, 범주 내 항목의 절반은 검은색 고딕체로 제시되었고, 나머지 범주 내 항목의 절반은 붉은색의 궁서체로 제시되었다. 그 결과 통제집단 뿐만 아니라 지각적 구별성 조건 모두 인출 유도 망각이 관찰되었다. 실험 2는 부적정서의 구별성과 의미적 구별성이 인출 유도 망각에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 부적정서의 구별성은 범주 내 항목의 절반에 부적 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 의미적 구별성은 범주 내 항목의 절반에 의미적으로 특이한 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 중성 조건은 모든 범주 내 항목에 중성적인 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 그 결과 중성 조건에서는 인출유도망각이 발생된 반면 부적정서 구별성 조건과 의미적 구별성 조건 모두 인출 유도 망각이 발생되지 않았다. 이러한 결과는 구별성이 범주와 범주 내 항목간의 연합관계 안에서 작용될 때만 인출 유도 망각이 발생되지 않을 가능성을 제안한다.
본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로에서의 교통신호는 현시, 주기 등이 현재의 교차로 상황에 적합한가를 구별하여 판별할 수 있다. 교통신호의 적합성 여부는 현시, 주기를 따로 구별한 신호체계에서의 지체차량의 지체시간을 비교하여 구별한다. 교통 신호체계는 고정신호체계, 최적신호체계, 퍼지응용신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 높음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 제시한다.
본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로에서의 교통신호는 현시, 주기등이 현재의 교차로 상황에 적합한가를 구별하여 판별할 수있다. 교통신호의 적합성 여부는 현시, 주기를 따로 구별한 신호체계에서의 지체차량의 지체시간을 비교하여 구별한다. 교통신호체계는 고정신호체계, 최적신호체계, 퍼지응용신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 높음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 제시한다.
본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로에서의 교통신호는 현시, 주기둥이 현재의 교차로 상황에 적합한가를 구별하여 판별할 수 있다. 교통신호의 적합성 여부는 현시, 주기를 따로 구별한 신호체계에서의 지체차량의 지체시간을 비교하여 구별한다. 교통신호체계는 고정신호체계, 최적선호체계, 퍼지응용 신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 높음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 제시한다.
본 논문에서는 수신호 인식기에 쓰이기 위한 분별성 있는 손동작을 만드는 방법을 제안한다. 기존의 수화DB에서 손의 움직임을 분석하여 기본 동작이 되는 4가지의 모션 프리미티브를 선정하였으며, 선정된 모션 프리미티브를 조합하여 구별성 있는 '기본 손동작 집합'을 제작하였다. 제안하는 '기본 손동작 집합' 의 구별성을 증명하기 위하여 '기본 손동작 집합' 인식기를 만들고 인식결과를 확인하였다. 사용된 인식기는 hidden Markov model (HMM) 을 기반으로 제작되었다. 기본 손동작 인식 task에 대한 성능평가 결과 99.01%로써 각 모델 간에 높은 구별성을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
차분 분석은 블록 암호에 대한 분석 기법 중 하나이며, 입력 차분에 대한 출력 차분이 높은 확률로 존재한다는 성질을 이용한다. 무작위 데이터와 특정 출력 차분을 갖는 데이터를 구별할 수 있다면, 차분분석에 대한 데이터 복잡도를 감소시킬 수 있다. 이를 위해 딥러닝 기반의 신경망 구별자에 대한 연구들이 다수 진행되었으며, 본 논문에서는 PIPO 64/128에 대한 최초의 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 제안하였다. 여러 입력 차분들을 사용하여 실험한 결과, 0, 1, 3, 5-라운드의 차분 특성에 대한 3 라운드 신경망 구별자가 각각 0.71, 0.64, 0.62, 0.64의정확도를달성하였다. 이 구별자는 고전 구별자와 함께 사용될 경우 최대 8 라운드에 대한 구별 공격이 가능하도록 한다. 따라서 여러 라운드의 입력 차분을 처리할 수 있는 구별자를 찾아냄으로써 확장성을 확보하였다. 향후에는 성능 향상을 위한 최적의 신경망을 구성하기 위해 다양한 신경망 구조를 적용하고, 연관 키 차분을 사용하거나 다중 입력차분을 위한 신경망 구별자를 구현할 예정이다.
잎들깨 종자의 파종 밀도 조절을 위해 종자코팅 용도로 사용된 엔도설판 분제에 의한 시설재배지 토양중 endosulfan의 잔류량을 경감시키기 위하여 이를 대체할 수 있는 종자코팅재료의 선발 및 이들이 미치는 발아영향을 조사하였다. 코팅재료는 talc, kaoline, 패화석등 석회류가 가능하였다. 코팅재료의 종자부착을 위한 접착제로는 식용유, 전착제, 알코올, 증류수 순이었으나 종자 발아영향은 반대경향을 나타냈다. 코팅재료별 종자부착성은 패화석, 생석회, 석회, talc, kaoline이 양호하였으나 토양과의 색깔 구별성은 패화석등 석회류에 비해 talc, kaoline이 좋았다. 선발 코팅제를 종자에 부착시 잎들깨의 발아율은 talc, kaoline이 양호하였고 토양과의 색깔 구별성도 양호하였다.
본 연구의 결과에서 악간부 형태 비교법이 비교적 단순한 방법으로서 빠른 시간내 많은 수의 십자매암수 구별을 할 수 있다는 장점이 있으나, 그 확률이 평균 암수비율과 비슷하여 이용성에 있어서는 추가적인 방법이 연구되어야할 것으로 사료된다. 다만 이 방법이 농가 관행 구별법보다 정확도가 약간 개선된 경향을 보였다는 것은 형태적으로 구별할 수 있는 가능성을 보여준 것으로 판단된다. 따라서 악간부 형태비교 외에 추가적인 형태적 차이를 비교 연구하여 적용하면 십자매 암수 구별에 정확도가 크게 개선될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 경량 블록 암호 PIPO에 대한 인테그랄 구별자(integral distinguisher)을 탐색한 결과를 통해 8-라운드 PIPO-64/128에 대한 키 복구 공격을 수행한다. ICISC 2020에서 제안된 경량 블록 암호 PIPO는 고차 마스킹 구현을 고려한 설계를 통해 부채널 공격에 대한 저항성을 갖는 효율적인 구현이 가능하다. 동시에 차분 분석, 선형 분석 등의 다양한 분석법을 적용하여 PIPO의 안전성을 보였다. 그러나 인테그랄 공격에 대해, 5-라운드 이상의 인테그랄 구별자가 존재하지 않을 것이라고 제안되었을 뿐 인테그랄 공격에 대한 안전성 분석은 현재까지 수행된 바 없다. 본 논문에서는 MILP 기반 Division Property를 통해 PIPO에 대한 인테그랄 구별자를 탐색하는 방법을 제시하고, 기존의 결과와 달리 6-라운드 인테그랄 구별자가 존재함을 보인다. 뿐만 아니라, PIPO의 라운드 함수 구조를 활용하여 입출력에 대한 선형 변환을 고려하는 인테그랄 구별자 탐색 방법을 통해 총 136개의 6-라운드 인테그랄 구별자를 제시한다. 마지막으로, 획득한 6-라운드 인테그랄 구별자 중 4개를 이용하여 2124.5849의 시간 복잡도와 293의 메모리 복잡도를 가지는 8-라운드 PIPO-64/128 키 복구 공격을 제안한다.
본 논문에서는 자치구별 집 가격과 인프라 데이터를 통한 분석을 기반으로, 저렴한 주택 지역에 입주하는 사람들의 우려와 관련하여 좋은 동네와 안좋은 동네의 차이를 다각도로 조망하고자 한다. DataSet은 서울 열린 데이터 광장과 보건의료 빅데이터 개방 시스템에서 수집한 공공데이터를 활용한다. dependent variable로는 자치구별 인프라 데이터셋을 사용하였으며, independent variable는 자치구별 집 가격을 기반으로 데이터 분석을 수행한다. 본 논문에서는 다양한 분석 기법을 활용하여 모델의 정확도와 신뢰성을 향상시키고, 이를 토대로 동네의 특징과 주거 환경의 차이를 명확히 도출하여 결론을 이끌어내고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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