이미지 처리에 관한 인공지능 모델의 발전에 따라 개인정보 유출 문제가 가속화되고 있다. 인공지능은 다방면으로 삶에 편리함을 제공하지만, 딥러닝 기술은 적대적 예제에 취약성을 보이기 때문에, 개인은 보안에 취약한 대상이 된다. 본 연구는 ResNet18 신경망 모델에 얼굴이미지를 학습시킨 후, Shadow Attack을 사용하여 입력 이미지에 대한 AI 분류 정확도를 의도적으로 저하시켜, 허가받지 않은 이미지의 인식율을 낮출 수 있도록 구현하였으며 그 성능을 실험을 통해 입증하였다.
실세계에서는 두개 이상의 객체들이 서로 관계를 맺고있다. 단 두 객체 간의 관계만 표현하는 그래프와는 달리 여러 객체들 간의 관계를 표현하는 하이퍼그래프는 그룹 상호작용을 잘 표현할 수 있다. 이러한 강점으로 하이퍼그래프를 활용한 응용들이 많이 제안되고 있다. 하이퍼그래프 임베딩은 하이퍼그래프의 구조를 이용하여 노드를 저차원 벡터로 표현하는 방법이다. 이렇게 표현된 벡터들은 노드 분류, 커뮤니티 탐지, 링크예측 등 광범위한 응용에 활용된다. 하지만 하이퍼그래프는 그래프보다 희소성 문제가 훨씬 더 심해 데이터 셋의 희소성이 하이퍼그래프 임베딩 방법의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 희소성에 따른 하이퍼그래프 임베딩 방법들의 성능을 분석하고자 한다. 우리는 8 개의 실세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해 데이터가 희소할수록 하이퍼그래프 임베딩 방법들의 성능이 감소하는 것을 확인하였다.
후(後)구조주의 철학자 질 들뢰즈(Gilles Deleuze)는 감각과 신체에 대한 논의를 심층적으로 전개한 바 있다. 본 연구에서는 들뢰즈의 신체 미학의 핵심 사상, 즉, 기관 없는 신체이론을 기초로 현대 패션과 그 신체와의 관계를 재해석한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 기관 없는 신체는 그 강도에 따라 '충만한 기관 없는 신체'와 '텅 빈 기관 없는 신체' 그리고 '암적인 기관 없는 신체'의 세 가지로 분류할 수 있다. 둘째, 현대 패션은 착용 방식의 변화에 따라 새로운 신체관계를 창조할 수 있고 충만한 기관 없는 신체를 형성할 수 있다. 셋째, 텅 빈 기관 없는 신체 상태에서는 옷을 훼손함으로써 부정적인 의미의 암적인 기관 없는 신체를 만들 수 있다. 현대 패션디자인에 반영된 들뢰즈의 기관 없는 신체론과 강도 분석을 통해, 신체와 의복의 상관관계를 더욱 깊이 이해하고, 이를 통해 패션디자이너들의 창의적 표현의 근간이 되기를 바란다.
본 논문에서는 광대역 통신 방송 융합 서비스 제공을 고려한 WDM 메트로 링 망을 위한 매체 접근 제어(Medium Access Control; MAC) 프로토콜의 성능을 분석한다. 현재 인터넷은 통신 방송 융합 망으로 진화하고 있으며 다양한 트래픽 특성을 갖는 서비스가 액세스 망에서 메트로 망으로 유입되고 있다. 그러나 기존 메트로 망의 MAC 프로토콜은 이러한 망 환경 변화를 고려하지 않고 단순하고 동일한 트래픽만을 고려하여 성능을 분석하였다. 따라서 본 논문에서는 메트로 링에 연결된 액세스 노드의 입력 트래픽을 Self-Similar와 Poisson 트래픽으로 분류하여 기존 MAC 프로토콜의 성능을 분석하고 평가한다. 메트로 링 망에 연결된 액세스 노드는 이 두 종류의 트래픽 중에서 하나를 망에 유입하며 채널을 공유하는 노드 수에 따라서 다양한 트래픽 환경이 고려된다. WDM 메트로 링망의 기본 MAC 프로토콜은 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance)이며, 패킷을 빈 슬롯에 전송하고 송신지에서 패킷을 제거하는 SS (Source-Stripping) 기반으로 운용된다. 본 논문에서는 SS 방식으로 생성된 빈 슬롯을 바로 패킷 전송에 이용하는 방식과 그렇지 않은 방식을 각각 1-Persistent와 non-Persistent로 분류하고 MAC 프로토콜을 분석하여 기존 방식의 장 단점을 비교한다. 또한 전송 공정성과 처리율을 같이 고려하여 적용할 수 있는 확률 기반 p-Persistent MAC 프로토콜도 분석하였으며 시뮬레이션을 통하여 각 프로토콜을 노드 처리율, 전송 지연, 패킷 손실률, 전송 공정성 관점에서 비교하고 평가한다.y 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된
본 연구는 공황장애 말뭉치 구축과 분석을 통해 공황장애의 특성을 살펴보고 공황장애 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동 분류 모델을 만들고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어에서 수집한 공황장애 관련 문헌 5,884개를 정신 질환 진단 매뉴얼 기준으로 직접 주석 처리하여 공황장애 경향 문헌과 비 경향 문헌으로 분류하였다. 이 중 공황장애 경향 문헌에 나타난 어휘적 특성 및 어휘의 관계성을 분석하기 위해 TF-IDF값을 산출하고 단어 동시출현 분석을 실시하였다. 공황장애의 특성 및 증상 간의 관련성을 분석하기 위해 증상 빈도수와 주석 처리된 증상 번호 간의 동시출현 빈도수를 산출하였다. 또한, 구축한 말뭉치를 활용하여 딥러닝 자동 분류 모델 학습 및 성능 평가를 하였다. 이를 위하여 최신 딥러닝 언어 모델 BERT 중 세 가지 모델을 활용하였고 이 중 KcBERT가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 공황장애 관련 증상을 겪는 사람들의 조기 진단 및 치료를 돕고 소셜미디어 말뭉치를 활용한 정신 질환 연구의 영역을 확장하고자 시도한 점에서 의의가 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권4호
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pp.841-856
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2015
본 연구에서 국내 13개 업종과 16개 행정구역을 대상으로 전자상거래 구매동기와 관련된 다섯 개의 양적평가속성 (거래과정단순화, 구매비용절감, 공급자와 직접접촉, 업무추진속도향상, 기타)에 대해, 유사한 속성을 지닌 업종/행정구역들을 유사성 있는 군집끼리 분류 및 세분화하고 다차원 공간상에 시각적으로 배치시켰다. 정보화통계조사 (국가통계포털, www.kosis.kr)의 일환으로 전자상거래 경험이 있는 사업체를 대상으로 자료를 조사하였다. 구매동기 평가속성을 중심으로 유사성이 강한 업종과 행정구역을 분류한 결과 각각 4개와 2개로 유형화가 가능함을 알 수 있었다. 더 나아가 다차원 척도법을 사용하여 각 군집에 속한 업종 및 행정구역의 포지셔닝을 실시한 결과, 구매과정단순화, 구매비용절감 및 공급자와 직접접촉 속성에 대해서, 업종의 도 소매업, 기타 및 제조업이, 행정구역의 서울과 경기가 우위에, 제주는 가장 열세한 위치에 놓여있다. 반면에 업무추진속도향상과 기타속성에 대해서, 업종의 기타와 단체수리 기타 개인서비스업이, 행정구역의 충북과 경남이 각각 우위에 있으며, 도 소매업, 숙박 음식점업과 대구 및 경기는 열등한 점수를 갖는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 샷(shot) 기반 비디오 색인 구조에서 비-파라미터(non-parametric) 기반의 움직임 분류를 통한 비디오 영상 검색 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 비디오 검색 시스템은 장면 전환 기법을 통해 얻은 샷 단위의 짧은 비디오로부터 대표 프레임과 움직임 정보를 취득한 후, 이를 통해 시각적 특징과 움직임 특징을 추출하여 유사도를 비교함으로써 시-공간적 특징을 이용한 실시간 검색이 가능하도록 구현되었다. 비-파라미터 기반의 움직임 특징의 추출은 MPEG 압축 스트림으로부터 정규화된 움직임 벡터계(界)를 추출한 후, 각각의 정규화된 움직임 벡터를 여러 개의 각도 빈(bin)으로 양자화하고 이의 평균과 분산, 방향 등을 고려함으로써 효과적으로 이루어진다. 대표 프레임에서의 시각 특징 검출을 위해서는 에지 기반의 공간 기술자를 이용하였다. 실험 결과는 영상 색인 및 검색에 있어서 제안된 시스템이 매우 효과적임을 잘 나타내고 있다. 데이터베이스 내 영상의 색인을 위해서는 R*-tree 구조를 이용한다.
제품과 마찬가지로 통계의 품질은 국가의 경쟁력을 높이고 국가발전에 필수적이다. 통계청은 지난 2002년 처음으로 48개의 통계품질평가지표를 사용해서 통계청에서 생산한 12개의 통계에 대한 품질평가를 실시하였다. 그러나 주요 국제기구나 선진국들에 비해 통계품질향상을 위한 조직과 인력이 부족하고 통계품질지표도 충분치 않아서 정확한 평가와 올바른 통계품질을 향상시키는 정책을 수립하는데 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 현재 통계청에서 사용하고 있는 통계품질평가지표를 검토하고 주요 국제기구와 통계 선진국들의 다양한 통계품질평가지표들을 비교${\cdot}$분석하여 81개의 평가지표를 마련하였고 이들은 7개 차원으로 분류하였다. 또한 이들 지표의 필요성과 각 지표에서 평가할 내용들을 정리하였다. 이 지표는 차원별, 절차별로 분류할 수 있고 통계별로 필요에 따라 사용될 수 있다.
한국 담수산 윤충류의 분류학적 연구를 위하여 1990년 3月부터 1992년 2월까지 전국 일대에 산재해 있는 댐, 호수, 저수지, 연못, 논, 웅덩이 등을 대상으로 총 205개 지점에서 채집을 실시하여 조사한바, Brachionidae과의 Brachionus속에 9아종 2변종 6형이, 그리고 Platyas속에는 1종이 밝혀졌는데, 그중 Brachionus속의 1아종 4형 : Brachionus urceolaris bennini, B. angularis f. bidens, B. quadridentatus f. rhenanus, B. forficuIa f. minor, B. forficula f. angularis가 한국 미기록으로 판명되어 기재와 함께 도판을 작성하였고, 본 연구에서 확인된 Brachionus와 Platyas속내의 종들에 대해서는 물론, 연차적인 발표를 목적으로 한국산 윤형동물에 대한 전체척언 검색표를 만들었다. 따라서 지금까지 기록된 한국산 윤충류는 총 2강 4목 14과 40속 134종, 15아종, 9변종, 9형이 된다.
본 연구는 Chauvat의 그래프 사용 모드에 근거하여 고등학교 1학년 학생의 이차함수 문제해결에서 나타나는 그래프 표상의 사용 모드를 분석하고자 한다. 이 분석으로부터 Bannister (2014)의 표상의 유연성을 통해 연구 참여 학생들의 이차함수 이해 정도를 조사하였다. 그 결과 고등학교 1학년 학생들이 주로 사용하는 그래프 표상 모드는 계산 도표학적 모드이며, 조작적 모드를 사용할 경우에는 오류를 발생하는 것을 알 수 있었다. 그리고 함수의 이해를 대상과 과정 관점에서 표상의 사용으로 분류한 Bannister(2014)의 유연성의 분류에서는 과정 관점으로 함수를 이해하고 두 표상 사이에 조작이 일어나지 않는 경직된 형태를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 교실에서 학생들을 위한 그래프 표상 사용에 대한 교육 및 다양한 관점으로 함수를 이해할 수 있는 교수 -학습 방법에 대한 연구가 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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