연합학습은 클라이언트가 중앙 서버에 원본 데이터를 주지 않고도 학습할 수 있도록 설계된 분산된 머신러닝 방법이다. 그러나 클라이언트와 중앙 서버 사이에 모델 업데이트 정보를 공유한다는 점에서 여전히 추론 공격(Inference Attack)과 오염 공격(Poisoning Attack)의 위험에 노출되어 있다. 이러한 공격을 방어하기 위해 연합학습에 차분프라이버시(Differential Privacy)를 적용하는 방안이 연구되고 있다. 차분 프라이버시는 데이터에 노이즈를 추가하여 민감한 정보를 보호하면서도 유의미한 통계적 정보 쿼리는 공유할 수 있도록 하는 기법으로, 노이즈를 추가하는 위치에 따라 전역적 차분프라이버시(Global Differential Privacy)와 국소적 차분 프라이버시(Local Differential Privacy)로 나뉜다. 이에 본 논문에서는 차분 프라이버시를 적용한 연합학습의 최신 연구 동향을 전역적 차분 프라이버시를 적용한 방향과 국소적 차분 프라이버시를 적용한 방향으로 나누어 검토한다. 또한 이를 세분화하여 차분 프라이버시를 발전시킨 방식인 적응형 차분 프라이버시(Adaptive Differential Privacy)와 개인화된 차분 프라이버시(Personalized Differential Privacy)를 응용하여 연합학습에 적용한 방식들에 대하여 특징과 장점 및 한계점을 분석하고 향후 연구방향을 제안한다.
이동 중 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 장소를 인지하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 건물 내에서 이동하면서 카메라에 의해 포착된 영상 정보를 분석하여 현재 장소를 파악하고 카메라 영상에 관련 정보를 증강하는 비디오 기반 실시간 장소인식 시스템을 제안한다. 영상의 전역적 특징을 이용한 기존 연구들은 장면의 부분적인 폐색이나 잡음에 민감하고, 물체인식을 행하는 지역적 특징 의존 방식은 계산량이 많아 실시간 적용이 어렵다. 또한, 그러한 특징들로부터 장소인식 결과를 도출하기 위해서는 통계적 그래프 기반 모델이나 베이시안 네트웍등이 이용되어 왔는데, 전자의 경우 장소 이동의 확률을 얻기 위한 많은 통계 데이타가 필요하며, 후자는 장소 이동문맥을 활용하지 못하므로 물체 인식 결과에만 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서는 장소 문맥 정보를 활용하면서 영상의 지역적, 전역적 특징추출법의 결합을 통해 부분 폐색 및 잡음에 대한 전역적 방법의 민감성을 보완하고, 지역적 방법의 느린 처리속도를 보완한 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 건물 내부를 이동하면서 장소에 대한 정보를 얻는 정보증강 시스템에 적용하여 실시간 성능을 확인하였다.
얼굴인식과 같은 고차원 영상의 패턴분류 문제에서는 특징추출과정이 필수적이라 할 수 있다. 특징추출방법 중 부분공간기법은 데이터의 표현이 우수할 뿐만 아니라 차원 감소 면에서도 효율적이라 보고되고 있으며, 그 대표적인 방법으로 주성분분석, 선형판별분석 등이 널리 알려져 있다. 하지만, 이들 방법은 전역적 변환 방법으로써 포즈, 조명 등의 변화에 민감하여, 그 변화량이 크면 전역적 변환으로 인한 얼굴정보가 전체적으로 손실될 가능성이 크다. 따라서, 이러한 변화들에 대해 잘 대처하기 위해서는 얼굴영상에서 변화들을 상쇄시키는 정규화 작업을 수행해야만 한다. 정규화를 추구하는 이유는 일반적인 얼굴과 가깝게, 다시말해 평균 얼굴과 가깝게 하기 위함이고, 이러한 정규화를 위해서는 부분적 변환 방법이 이상적이라 할 수 있다. 이 방법은 변환으로 인한 얼굴 정보가 부분적 손실만을 유발하기 때문에 전역적 변환 방법에 비해 적합하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지역적 부분공간기법 중 지역특징분석을 SVM커널에 적용하여, 기존 SVM다항식커널에 지역적 정보를 포함시킴으로써, 보다 강력하고 새로운 SVM커널을 디자인하였다.
본 논문에서는 역전파 방법 기반 자동미분법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 응력제한조건이 있는 위상최적화문제는 특이점(singularity)과 응력의 국부성(local nature of stress constraint)문제, 그리고 설계 변수에 대한 비선형성의 문제를 포함하고 최적해를 얻기가 매우 힘들다. 특이점 문제를 해결하기 위해서 응력 완화(stress relaxation) 기법을 사용하였고, 응력의 국부성을 해결하기 위해 p-norm을 이용한 전역 응력치를 제한조건에 사용하였다. 설계 변수에 대한 비선 형성을 극복하기 위해 해석적인 방법으로 정확한 설계민감도를 구하는 것이 중요하다. 위상최적설계에서 기존에는 보조변수방법 (adjoint variable method)을 사용하여 빠르고 정확한 설계민감도를 구했지만, 설계민감도를 해석적으로 구해야 하고, 보조평형방정식을 추가로 풀어야 하는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 인공신경망에서 최적 가중치(weights)와 편차(biases)를 구할 때 쓰이는 역전파 기법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 역전파 기법은 자동미분에 쓰이는 기법으로 목적함수나 제한조건에 대한 설계민감도를 별도의 수식유도 없이 간단하게 구할 수 있는 장점이 있다. 또한, 미분값을 구하는 역전파의 과정이 보조평형방정식을 푸는 것보다 계산시간이 빠르고 해석적 방법으로 구한 설계민감도와 같은 정확도를 보여준다.
유전 알고리즘은 전역 최적해(global optimum)를 찾는 좋은 방법 중에 하나로 변화율(gradient)을 기반으로 하는 방법들과 달리 민감도 해석이 요구되지 않으므로 민감도 해석이 어려운 초고주파 영역에서의 설계 문제에 적합하다. 본 연구에서는 나노개구 격자의 위상화적화를 유전 알고리즘과 ON/OFF 방법에 기반하여 수행하였다. 연구의 목적을 나노개구 격자의 측정영역에서 투과효율을 최대화 하는 것으로 하고, 모든 해석 및 최적화 과정은 COMSOL 프로그램과 Matlab 프로그램의 연동에 의하여 수행되었다. 최종 제시된 설계는 기본 모델 대비 약 21%의 성능 향상을 나타내었다.
우리나라에서 가장 심각한 자연재해가 홍수재해이므로, 홍수기에 홍수예보를 하는 것은 매우 중요한 일이다. 홍수예보를 위한 예측 과정은 강우예측과 유출해석부분으로 크게 나눌 수가 있는데, 강우를 정확하게 예측하는 일은 주로 정교한 강우모형과 기상학자들의 몫으로 남겨놓는다고 하더라도 정확한 유출해석은 오랜 동안 수문학자들에게 중요한 고민거리였으며, 특히 우리나라와 같이 홍수재해에 취약한 지역에서는 더욱 간절한 문제가 되었다. 우리나라에서는 국가하천을 대상으로 홍수예보모형을 개발하여 하천의 주요지점에 대한 홍수예보를 시행하고 있으며, 매년 보다 정확하고 신속한 예보를 통해 피해를 줄이기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 전역최적화기법인 SCE-UA방법을 이용하여 홍수예보모형의 매개변수의 최적화를 수행하였다. 그러나 최적화기법에 의해 제안된 매개변수들이 강우-유출모형이나 유역의 물리적인 특성을 반영하지 못한다는 비판을 피하기 위해 다단계의 최적화를 통해 유역의 물리적인 특성을 반영하면서도 유출수문곡선을 성공적으로 재현하는 매개변수를 제안하고, 각 매개변수가 가지는 의미를 평가하여 실무에서 홍수예보업무의 효율을 높이는데 도움을 주는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 매개변수의 민감도 분석을 수행하고, 민감도에 따라 최적화 하는 방법을 다르게 적용하였다. 또한 유역의 물리적인 특성을 나타내는 매개변수와 강우의 특성에 따라 변화하는 매개변수를 구분하여, 유역별 다른 매개변수의 범위를 제안하였다. 제안된 매개변수는 검증을 통하여 적용성을 확인하였으며, 유역별 다양한 특성을 성공적으로 나타내었다.
유전 알고리즘은 자연의 진화 과정에 기초한 계산 모델로서 전역 최적화 결과를 제공할 수 있다. 변화율(gradient)을 기반으로 하는 방법들과는 달리, 민감도 해석이 요구되지 않으므로 민감도 해석이 어려운 전계(electric field)에서의 나노 단위 구조물의 형상 설계에 적합하다. 본 연구는 유전 알고리즘과 ON/OFF 방법을 기반으로 위상최적화를 수행하여 가시광선 영역에서 새로운 형태의 나노개구 설계를 목표로 하였다. 연구의 목적은 나노개구 아래10nm에 위치한 측정영역에서의 전계 투과효율(transmission rate)을 최대화하며, 동시에 다른 영역에서의 전계 분포를 최소화하는 것이다. 유한요소해석 및 최적화 과정은 상용 프로그램 COMSOl과 Matlab 프로그램의 연동에 의하여 수행되었다. 최적화 모델의 결과는 초기 모델과의 전계 강도 (electric field intensity) 및 근접장의 초점치수(spot size)를 비교하여 분석하였다.
본 연구에서는 손동작을 인식하기 위하여 밀리미터파 기반 레이더에서 얻어진 손동작의 주파수 반향 특성을 이용하는 알고리즘 및 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 밀리미터파 아날로그 송수신부, ADC부 및 신호 처리부가 원칩으로 구현된 시스템을 이용하여 데이터를 수집하도록 구성하였고, 제안한 알고리즘은 반사된 주파수 영상의 제르니케모멘트로부터 얻어진 전역 및 지역 디스크립터로 구성된 BoF에서 K-means 클러스터링을 이용하여 코드 워드를 생성하고 SVM을 이용한 손동작 분류를 수행하였다. 수행 결과는 혼동행렬에서 얻어진 정밀도, 민감도 및 정확도를 이용하여 평가였다. 정확도 평가에서는 제안한 방법은 GZM방법 및 LZM방법과 비교하여 성능 평가를 위한 인덱스에서 제안한 방법이 95.6%의 성능을 보였고 비교한 나머지 두 방법은 88.4% 및 84%을 나타내어 제안한 방법이 기존의 두 방법에 비하여 7~8% 성능이 향상되었으며 정밀도 및 민감도에서도 나머지 두 방법에 대하여 향상된 성능을 나타내었다. 제안한 방법은 소형화된 밀리미터파 기반 레이더를 이용하여 동작 인식을 할 수 있는 임베디드 시스템의 응용가능성을 보여준다.
The building energy performance indicator, called Energy Performance Index (EPI), has been used for the past decades in South Korea. It has a list of design variables assigned with weighting factors (a, b). Unfortunately, the current EPI method is not performance-based but very close to a prescriptive rating. With this in mind, this study aims to propose a new performance-based EPI method. For this purpose, a global sensitivity analysis method, Sobol, is employed. The Sobol method is suitable for complex nonlinear models and can decompose all the output variance due to every input. The Sobol sensitivity index of each variable is defined as 0 to 1 (0 to 100%), and the sum of all sensitivity indices is equal to 1 (100%). In this study, an office building was modeled using EnergyPlus and then the Latin Hypercube Sampling (LHS) was conducted to generate a surrogate model to EnergyPlus. The sensitivity index was suggested to replace weight (a) in the existing EPI. In addition, the discrete weight (b) in the existing EPI was replaced by a set of continuous regression functions. Due to the introduction of the sensitivity index and the continuous regression functions, the new proposed approach can provide far more accurate outcome than the existing EPI (R2: 0.83 vs. R2: 0.01 for cooling, R2: 0.66 vs. R2: 0.01 for total energy). The new proposed approach proves to be more rational, objective and performance-based than the existing EPI method.
일반적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화는 가용 자료 전체를 대상으로 수행하여 고유의 매개변수 집합을 활용한다. 그러나, 계절에 따른 강수량의 편차가 큰 국내의 기후 특성과 더불어 기후변화로 인하여 계절성에 따른 편차 및 변동성이 증가할 것으로 전망되고 있어, 물 수요자들에 대한 안정적인 공급을 위한 장기간의 계획에서 계절성을 반영한 매개변수 추정은 효율적인 물배분에 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 기후특성에 따른 강우-유출모형의 변동성을 분석하기 위하여 소양강댐 유역을 대상으로 GR4J 강우-유출모형을 활용한 지역적 민감도 분석을 수행하였으며, 산출된 민감도 분석 결과와 기상자료를 결합하여 SOM을 활용해 군집화하였다. 이를 통해 계절 분리를 수행하고 각 계절의 특징을 분석하여 강우-유출모형의 보정 기법을 개발하였으며, 통계적 지표를 이용하여 성능을 평가하였다. 결과적으로 비교적 유량이 적은 Cold 기간의 모형 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 이는 몬순기후 등 강수편차가 큰 지역을 대상으로 수문모형의 성능 및 예측도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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