• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.510-512
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• 2022

컴퓨터 비전 분야에서 오랫동안 사용되었던 CNN(Convolution Neural Network)은 오분류를 일으키기 위해 악의적으로 추가된 섭동에 매우 취약하다. ViT(Vision Transformer)는 입력 이미지의 전체적인 특징을 탐색하는 어텐션 구조를 적용함으로 CNN의 국소적 특징 탐색보다 특성 픽셀에 섭동을 추가하는 적대적 공격에 강건한 특성을 보이지만 최근 어텐션 구조에 대한 강건성 분석과 다양한 공격 기법의 발달로 보안 취약성 문제가 제기되고 있다. 본 논문은 ViT가 CNN 대비 강건성을 가지는 구조적인 특징을 분석하는 연구와 어텐션 구조에 대한 최신 공격기법을 소개함으로 향후 등장할 ViT 파생 모델의 강건성을 유지하기 위해 중점적으로 다루어야 할 부분이 무엇인지 소개한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.18-28
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• 1992

시스템의 모델링 과정에서 발생될 수 있는 불확실성(uncertainty) 혹은 미지의 가반중량을 비롯한 외란에 의해 발생되는 불확실성 등을 갖고있는 로봇의 강건 추적제어기 설계를 위해 가변구조시스템(variable structure system) 이론을 적용하였다. 시스템 방정식과 연계하여 슬라이딩 모드가 존재하기 위한 조건을 구했으며, 입력 에 대한 불확실성은 매칭조건(matching condition)을 가정하여 다루었다. 기존의 방법에 비해 제어기 설계과정이 간단 명료하며 요구되는 궤적에 대한 추적제어 효과 또한 매우 우수함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 입증하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.43 no.9
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• pp.781-786
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• 2015

An aeroelastic stability can be degraded due to an aeroelastic modeling error and a structural uncertainty. Therefore it is necessary to predict the aeroelastic stability boundary considering an aeroelastic modeling error and a structural uncertainty. Robust aeroelastic analysis was proposed to predict the aeroelastic stability boundary considering these error and uncertainty. In the present study, the robust aeroelastic modeling and analysis were performed by using the ${\mu}$ analysis technique and the aeroelastic model of the control fin with modal approach and MSA. The computer program for the robust aeroelastic analysis was developed and verified by comparing its results with those of conventional aeroelastic analysis methods.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.10
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• pp.774-784
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• 2014

Studies of fault-injection into state machine diagram have been studied for generating robustness test cases. Conventional studies have, however, tended to inject too many faults into diagrams because they only have considered structural aspects of diagrams. In this paper, we propose a method that aims to reduce the number of injected fault without a decrease in effectivenss of robustness test. A proposed method is demonstrated using a microwave oven sate machine diagram and evaluated using a hash table state machine diagram. The result of the evaluation shows that the number of injected faults is decreased by 43% and the number of test cases is decreased by 63% without a decrease in effectiveness of hash table robustness test.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.36 no.8
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• pp.740-746
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• 2008

In this paper, robust structural design of the PEMFC stack gasket is pursued with Taguchi method by considering the noise factor in stack assembly. The study of noise problem in stacking is required to secure the safety and performance improvement of PEMFC stack. The design parameters in the Taguchi method are selected so that the structural responses are insensitive to the noise factors. In the gasket analysis, a Mooney-Rivlin strain energy function is used to consider hyperelasticity between load and displacement. By uni-axial and equi-biaxial tension tests of the gasket, the material properties are determined for the use in robust design of PEMFC gasket. The robust design of the PEMFC stack may provide structural reliability.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.229-231
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• 2003

일반적으로 음성은 시간함수로 표현되며 음성인식에서 표준모델을 모델링하는 것은 매우 중요한 문제이다. 음절 단어, 연속음성을 발성할 때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 이를 잘 모델링하는 것 또한 음성인식에서는 중요한 문제라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강건한 음향모델을 학습하기 위해 시간의 변화와 상태분할과정에서의 모델의 변화를 고려하여 다양한 구조의 초기모델을 작성하였다. 각 초기모델에 의한 HM-Net 문맥의존 음향모델은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(PDT-SSS)을 이용하였다. PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 음성의 시간변이를 고려한 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 설정한 각 모델의 구조에 대한 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행한 결과. 음소인식의 경우 상태수 2000개에서 2상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 11.4% 향상된 인식성능과 39.2초의 인식시간을 단축할 수 있었다. 또한 단어인식의 경우 상태수 2000개에서 1상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 5% 향상된 인식성능과 4상태 구조에서 한 단어를 인식하는데 평균 0.8초가 소요되었다. 따라서 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 수행한 초기모델의 구조에 관한 연구가 향후 음성인식 시스템을 구축하는데 유효함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.24 no.10
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• pp.205-213
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• 2019

Network robustness is one of the most important characteristics needed as the network. Over the military tactical communication network, robustness is a key function for maintaining attack phase constantly. Tactical Information Communication Network, called TICN, has mixed characteristics of lattice- and tree-type network topology, which looks somewhat weak in the viewpoint of network robustness. In this paper, we search articulation points and bridges in a current Tactical Information Communication Network using graph theory. To improve the weak points empirically searched, we try to add links to create the concrete network and then observe the change of network-based verification values through diminishing nodes. With these themes, we evaluate the generated networks through SNA techniques. Experimental results show that the generated networks' robustness is improved compared with current network structure.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.228-228
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• 2023

국지적 지역에 내리는 강한 강도의 강우는 많은 인명 및 재산 피해를 발생시킨다. 이러한 피해를 예방하기 위해 도시 침수 예측에 관한 연구가 오랜 기간 수행되어 왔으며, 최근에는 다양한 신경망(neural network) 모델이 활발히 이용되고 있다. 강우 지속 기간이나 강도는 일정하지 않고, 공간적 특징 또한 도시마다 다르므로 안정적인 침수 예측을 위한 신경망 모델은 강건성(robustness)을 지녀야 한다. 강건한 신경망 모델이란 적대적 공격(adversarial attack)을 방어할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 일컫는다. 따라서 본 연구에서는, 도시 침수 예측을 위한 시공간 신경망(spatio-temporal neural network) 모델의 강건성 제고를 위한 방법론을 제안한다. 먼저 적대적 공격의 유형과 방어 방법을 분류하고, 시공간 신경망 모델의 학습 데이터 특성 및 모델 구조구성 조건 등을 활용하여 최적의 강건성 제고 방안을 도출하였다. 해당 모델은 집중호우로 인해 나타날 다양한 관망에서의 침수 피해를 각각 예측하고 피해를 예방하기 위해 활용될 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.8
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• pp.24-32
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• 2006

Using a deterministic design optimization, the effect of uncertainty can result in violation of constraints and deterioration of performances. For this reason, design optimization is required to guarantee reliability for constraints and ensure robustness for an objective function under uncertainty. Therefore, this study drew Monte Carlo Simulation(MCS) for the evaluation of reliability and robustness, and selected an artificial neural network as an approximate model that is suitable for MCS. Applying to the aero-structural optimization problem of aircraft wing, we can explore robuster optima satisfying the sigma level of reliability than the baseline.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.3
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• pp.334-339
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• 2019

In this study, the vibration test method to nondestructively evaluate the possibility of vehicle BSR (Buzz, Squeak, Rattle) noise generation in spot-welded structures was proposed. The weld quality was predicted by analyzing the local vibration transmission characteristics for the beam-shaped structure attached to testing spots. The bending stiffness was evaluated from the identified vibration properties. From the change in the stiffness, the weld quality was evaluated. For verification of the proposed method, the welded specimens were fabricated with partial changes in welding parameters. The local vibration transfers were measured. The frequency bands affected by the weld quality was identified. The capability of evaluating the welding parameters including defect position and quality variations was investigated. The proposed method enables fast quality evaluation to minimize the possibility of BSR noise generation in the manufactured vehicle.