Continuous shrinkage priors, as well as spike and slab priors, have been widely employed for Bayesian inference about sparse regression coefficient vectors or covariance matrices. Continuous shrinkage priors provide computational advantages over spike and slab priors since their model space is substantially smaller. This is especially true in high-dimensional settings. However, variable selection based on continuous shrinkage priors is not straightforward because they do not give exactly zero values. Although few variable selection approaches based on continuous shrinkage priors have been proposed, no substantial comparative investigations of their performance have been conducted. In this paper, We compare two variable selection methods: a credible interval method and the sequential 2-means algorithm (Li and Pati, 2017). Various simulation scenarios are used to demonstrate the practical performances of the methods. We conclude the paper by presenting some observations and conjectures based on the simulation findings.
이 글에서는 운전자의 감성적인 부분에 크게 영향을 미치는 이음에 대해 사전 품질 만족을 시키기 위한 많은 연구들을 수행하고 있고 이에 따른 관련 부품 업체의 사전 검증시스템을 강화시키고 있다. 그래서 이번 자동차 내장부품의 핵심인 칵핏 모듈의 이음 평가 방법 소개 및 BSR 현상에 따른 대처방안 및 앞으로의 과제에 대하여 기술하려 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.452-455
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2015
허니넷이란 공격자에게 인위적으로 침해된 후 공격자의 행동을 관찰할 수 있는 정보보호 체계 중 하나로 사전에 취약한 자원을 준비하여 공격자가 외부에서 접근할 수 있도록 구축하는 것이 일반적이다. 하지만 최근 사이버 공격은 외부에서 발생하기보다는 내부에 좀비PC를 만든 후 내부 경유지로 활용하여 공격하는 것이 추세이다. 따라서 기존 허니넷으로는 내부 경유지를 활용한 공격에 적극적으로 대응할 수 없는 것이 현실이다. '11년 농협 전산망 마비 사태의 경우 유지보수 업체의 PC가 내부 경유지로 활용되어 기업 내부망에 침입한 사례로 공격자는 내부 스캔을 통해 주요 자원을 식별하여 사이버 공격을 수행하였다. 이처럼 내부 경유지를 활용한 공격의 시작점은 내부 스캔단계로 사전에 이를 식별할 수 있다면 많은 피해를 사전에 예방할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 내부 스캔공격을 식별할 수 있는 Simple 허니팟을 구현하고 이를 활용한 분산 허니넷을 구축하여 내부공격에 대한 효과적인 대응방안에 대하여 제안하고자 한다.
To improve the efficiency of business, it is important to standardize the meaning of terminology. And then, terminology dictionaries have been actively being built and used in various fields. In defense area, the publication of defense terminology dictionary is useful for information exchange of each army and distribution of standardized terminology. Defense agency for technology and quality(DTaQ) publishes terminology dictionary of defense science and technology on a three-year cycle. DTaQ tries to standardize the construction process of terminology dictionary and improve service efficiency by using terminology dictionary in defense area. This proposed method is based on the result of previous study about standardization of terminology dictionary. We suggest the practical steps including terminology dictionary constructing process, composition and role of organization, definition of headword, selection of target documents to be extracted terminology candidate, terminology extraction, generation of terminology candidate group, workbench registration, construction and validation of terminology dictionary. Thesaurus and workbench are developed to use and support terminology dictionary effectively.
Although we have entered the era of digital transformation, there is currently no system that efficiently collects, manages, integrates, and services a large number of archaeological digital source materials produced as a result of cultural relics research, i.e., an intelligent integrated management and service platform for archaeological academic information. In this regard, the need to build a digital dictionary of Korean archaeology was confirmed by examining the problem of the Digital Encyclopedia of Korean Archaeology, which is currently available in PDF format on the web, the current status of the publication and use of the Dictionary of Korean Archaeology, and the cases of building digital platforms at home and abroad. Therefore, this paper aims to suggest a general direction for creating a digital encyclopedia of Korean archaeology based on the Dictionary of Korean Archaeology, which includes quality knowledge information, to reconsider the accessibility of archaeological data in conformity with data access limitations. The application of the series Dictionary of Korean Archaeology, published since 2001, and the necessity for digital transformation were examined, as well as the application of data from the archaeological data archiving platforms of Europe, the USA, Japan, and cases of establishing platforms corresponding to specialized encyclopedias from Korea. Based on these, a three-step implementation plan and detailed projects were suggested to create the Digital Encyclopedia of Korean Archaeology. Through this, we proposed the design of metadata for computerized records and the expansion to semantic (meaning-based) data that gives and shows the relationship information between the produced metadata as the implementation tasks to build the Digital Dictionary of Korean Archaeology. It is hoped that such research will help create an integrated intelligent management and service platform for archaeology, raise awareness, and provide a better understanding of Korean archaeology to the general public.
차세대 초고속 무선 전송을 위한 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 방식에서는 전송 신호의 진폭이 큰 PAPR (peak-to-average power ratio)을 갖게 되어 송신기에서 사용되는 고출력 증폭기의 비선형성에 의해 큰 왜곡을 받게 된다. 이러한 왜곡의 보상을 위하여 우리는 고정점 반복 (fixed point iteration)에 기반한 사전왜곡기 (predistorter)를 제안하였으나, 이는 고출력 증폭기의 특성이 변화하지 않는다는 가정에서 구현되었다. 본 논문에서는 구간 선형 근사에 기반하여 고출력 증폭기의 시변 특성을 추종하는 새로운 기법과 이렇게 근사된 고출력 증폭기 특성을 이용하는 적응적인 고정점 반복 사전왜곡기의 구현을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 고출력 증폭기 근사 방법은 랜덤한 증폭기 특성 변화를 매우 효과적으로 추종하며 이러한 근사 결과를 이용한 고정점 반복 사전왜곡기는 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.361-363
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2004
무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network) 환경에서 보안성을 확보하기 위하여, 센서 노드간에 전송된 메시지를 암호화하고 인증하는 것이 중요하다. 암호화와 인증을 위해 사용되는 키는 통신 노드 사이에 합의되어야 한다. 그러나 자원의 제약성 때문에, 일반적인 네트워크에서 많이 사용되는 Diffie-Hellman이나 공개키 기반 키 협의 방법은 WSN 환경에 적합하지 않다. 많은 노드에 비밀키를 사전에 정적으로 분배하는 것은 대용량의 메모리와 계산 능력을 요구하고, 네트워크 환경이 커짐에 따라 이들의 요구량이 급증하기 때문이다. 따라서 이러한 사전 키 분배 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 계층적인 사전 키 분배 방법을 제시한다. 제안된 방법은 기존 방법론과 비교하여 센서 노드간의 공유키가 존재 할 가능성을 증가시켜, 통신 채널을 쉽게 형성할 수 있도록 하였다. 또한 외부 공격자의 위협에 대비하여 q-composite 이론을 적용하여, 보안성을 강화시켰다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1993.10a
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pp.385-394
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1993
한국어 형태소 분석 시스템은 형태소를 분리하거나 원형을 복원하는 후보 생성 과정에서 많은 후보를 생성하고 이에 대한 사전의 검색이 요구되는 부담이 있다. 특히, 불규칙 활용 어절을 분석하려면 불규칙 활용 어절뿐만 아니라 체언 어절이나 불규칙 활용이 일어나지 않은 모든 어절에 대해서도 불규칙 어절일 가능성을 검사하고, 원형을 복원하기 위해 원형의 후보들을 역으로 추정한 후에, 각 후보에 대해 사전을 검색하는 과정을 거치게 된다. 이 때 불규칙 활용 가능성으로 인한 후보들의 과다한 생성은 사전 검색 횟수의 증가를 유발하여 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 되어 왔다. 본 논문에서는 한글의 음절 특성을 이용하여 불규칙 활용이 일어난 후보 어절의 수를 줄임으로써 사전의 검색 횟수를 적게 하고 형태소 분석 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.588-591
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2022
최근 자연어 이해 및 생성에 있어서 사전학습 기반의 언어 모델이 널리 사용되고 있다. BERT, roBERTa 등의 모델이 있으며, 마스크 언어 모델링을 주요 과제로 하여 사전 학습을 한다. 하지만 MLM은 문법적인 정보를 활용하지 못하는 단점이 있다. 단 순히 무작위로 마스크를 씌우고 맞추기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 입력 문장의 문법적 정보를 활용하는 방법을 소개하고, 이를 기반으로 사후 학습을 하여 그 효과를 확인해 본다. 공개된 사전학습 모델과 사후학습 모델을 한국어를 위한 벤치마크 데이터셋 KLUE에 대하여 조정학습하고 그 결과를 살펴본다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.63-66
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2022
본 논문에서는 분자의 특성을 정확하게 예측하기 위해 효과적인 사전학습(pretraining) 전략과 트랜스포머(Transformer) 모델을 활용한 방법을 제시한다. 딥러닝을 활용한 분자의 성능을 예측하는 연구는 그동안 레이블이 부족한 분자데이터의 특성에 의해 학습 때 사용된 데이터이외의 분자데이터에 대해 일반화 능력이 떨어지는 어려움을 겪었다. 이 논문에서 제시한 모델은 사전학습(pretraining)을 수행할 때 자기지도학습(self-supervised training)을 사용하여 부족한 레이블에 의한 문제점을 피할 수 있다. 대규모 분자 데이터셋으로부터 학습된 이 모델은 4가지 다운스트림 데이터셋에 대해 모두 우수한 성능을 보여주어 일반화 성능이 뛰어나며 효과적인 분자표현을 얻을 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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