The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.12
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pp.1494-1502
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1992
이 논문에서는 디지털 영상 데이터의 가역 부호화 방법을 제안하였다. 정보원 모델을 위하여 인접 화소간의 차분을 이용한 차분모델과 마르코프 모델의 구성법을 보였다. 모델링에서 얻어지는 확률 구간의 변경을 이용한 다치 산술부호화의 고속화 알고리즘을 제시하였다. 제안방식의 성능을 계산량의 비교와 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과 상태의 그룹화에 의한 차분모델이 기존의 여러방식에 비하여 적은 계산량으로 동등 이상의 평균부호 길이의 달성할 수 있어 효과적임을 알 수 있었다. 또한 제안한 고속화 방식은 차분모델에 적용이 용이하며 128계조를 갖는 영상에 있어서 평균 5배 이상의 고속효과를 얻었다.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.1
no.1
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pp.15-21
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1989
A simple numerical refraction model is presented. The model takes into account refraction, shoaling and bottom dissipation. Eikonal equation and equation of energy conservation are discretized by an explicit finite-difference method, which provides wave angle and height at each grid point, respectively. Applications of the model were made to simple geometries as well as complex geometries, and some advantages on computing time and stability have been observed.
Kim, Hyun-il;Park, Cheolhee;Hong, Dowon;Choi, Daeseon
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.6
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pp.1519-1534
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2017
Data de-identification is the one of the technique that preserves individual data privacy and provides useful information of data to the analyst. However, original de-identification techniques like k-anonymity have vulnerabilities to background knowledge attacks. On the contrary, differential privacy has a lot of researches and studies within several years because it has both strong privacy preserving and useful utility. In this paper, we analyze various models based on differential privacy and formalize a differentially private model on financial data. As a result, we can formalize a differentially private model on financial data and show that it has both security guarantees and good usefulness.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.749-752
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2024
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.
차분 프라이버시는 통계 데이터베이스 상에서 수행되는 질의 결과에 의한 개인정보 추론을 방지하기 위한 수학적 모델로써 2006년 Dwork에 의해 처음 소개된 이후로 통계 데이터에 대한 프라이버 보호의 표준으로 자리잡고 있다. 차분 프라이버시는 데이터의 삽입/삭제 또는 변형에 의한 질의 결과의 변화량을 일정 수준 이하로 유지함으로써 정보 노출을 제한하는 개념이다. 이를 구현하기 위해 메커니즘 상의 연구(라플라스 메커니즘, 익스퍼넨셜 메커니즘)와 다양한 데이터 분석 환경(히스토그램, 회귀 분석, 의사 결정 트리, 연관 관계 추론, 클러스터링, 딥러닝 등)에 차분 프라이버시를 적용하는 연구들이 수행되어 왔다. 본 논문에서는 처음 Dwork에 의해 제안되었을 때의 차분 프라이버시 개념에 대한 이해부터 오늘날 애플 및 구글에서 차분 프라이버시가 적용되고 있는 수준에 대한 연구들의 진행 상황과 앞으로의 연구 주제에 대해 소개한다.
Recently, analysis of bargaining game using evolutionary computation is essential issues in field of game theory. In this paper, we observe a bargaining game using co-evolution between two heterogenous artificial agents. In oder to model two artificial agents, we use a particle swarm optimization and a differential evolution. We investigate algorithm parameters for the best performance and observe that which strategy is better in the bargaining game under the co-evolution between two heterogenous artificial agents. Experimental simulation results show that particle swarm optimization outperforms differential evolution in the bargaining game.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.12
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pp.761-768
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2016
Membranes are used to separate pure gas from gas mixtures. In this study, three different types of mass transport through a membrane were developed in order to investigate the gas separation capabilities of a membrane. The three different models typically used are a lumped model, a multi-cell model, and a discretization model. Despite the multi-cell model producing similar results to a discretization model, the discretization model was selected for this investigation, due to the cell number dependence of a multi-cell model. The mass transport model was then used to investigate the effects of pressure difference, flow rate, total exposed area, and permeability. The results showed that the pressure difference increased with the stage cut, but the selectivity was a trade-off for the increasing pressure difference. Additionally, even though permeability is an important parameter, the selectivity and stage cut of the membrane converged as permeability increased.
There has been a lot of interest in an effective method for background subtraction in an effort to separate foreground objects from a predefined background image. Promising results on background subtraction using statistical methods have recently been reported are robust enough to operate in dynamic environments, but generally require very large computational resources and still have difficulty in obtaining clear segmentation of objects. We use a simple running-average method to model a gradually changing background, instead of using a complicated statistical technique. We employ a single global threshold vector, optimized by a genetic algorithm, instead of pixel-by-pixel thresholds. A new fitness function is defined and trained to evaluate segmentation result. The system has been implemented on a PC with a webcam, and experimental results on real images show that the new method outperforms an existing method based on a mixture of Gaussian.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.39
no.8
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pp.52-63
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2002
In this paper, we developed a numerical analysis model by using ADI-FDTD method to analyze three-dimensional interconnect structure. We discretized maxwell's curl equation by using ADI-FDTD. We introduced PML(Perfectly Matched Layer) absorbing boundary condition to solve the effect of the reflected wave at the interface. Evaluating the numerical model of PML and ADI-FDTD, we simulated the electric field distribution in time domain. We compare standard FDTD with ADI-FDTD, and analysis the result.
본 논문에서는 프레임간 압축 영상의 열화 과정의 모델과, 동영상에 존재하는 블록화 현상을 제거하는 방법을 제안한다 BDCT기반으로 압축된 정지영상은 DCT계수를 양자화 하는 과정이 블록별로 처리되기 때문에, 블록 경계에 불연속이 발생한다. 동영상의 경우 블록 경계에서 불연속이 발생 할 뿐만 아니라 움직임 보상과정이 합쳐진 혼성 구조로 되어 있어서 블록 내부에서도 불연속이 존재하게 된다. 블록 영계만을 생각한 기존의 처리방법은 동영상의 처리에 있어 적합하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 블록화 현상 제거를 위해, 양방향 움직임 보상과 반화소 정밀도를 이용한 새로운 평활화 제약조건을 구성하고 차분 영역에서의 정규화 방법을 이용한 알고리듬을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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