• 한국CDE학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.443-452
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• 2016

This paper proposes a method for expensive black box optimization using radial basis functions (RBFs). The proposed algorithm is a computational strategy that uses a RBF model approximating the expensive black box function to predict an optimum. First, a RBF-based approximation technique is introduced and a sampling plan for estimation of the black box function is described. Then the proposed algorithm is explained, which presents the pseudo-codes for implementation and the detailed description of each step performed in the optimization process. In addition, numerical experiments will be given to analyze the performance of the proposed algorithm, by investigating computation accuracy, number of function evaluations, and convergence history. Finally, geometric distance problem as application example will be also presented for showing the algorithm applicability to different engineering problems.

• Geomechanics and Engineering
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• 제13권6호
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• pp.997-1010
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• 2017

The black box model is a relatively new option for nonlinear dynamic system identification. It can be used for prediction problems just based on analyzing the input and output data without considering the changes of the internal structure. In this paper, a black box model was presented to solve unconstrained overlying strata movement problems in coal mine production. Based on the black box theory, the overlying strata regional system was viewed as a "black box", and the black box model on overburden strata movement was established. Then, the rock mechanical properties and the mining thickness and mined-out section area were selected as the subject and object respectively, and the influences of coal mining on the overburden regional system were discussed. Finally, a corrected method for height prediction of the fractured zone was obtained. According to actual mine geological conditions, the measured geological data were introduced into the black box model of overlying strata movement for height calculation, and the fractured zone height was determined as 40.36 m, which was comparable to the actual height value (43.91 m) of the fractured zone detected by Double-block Leak Hunting in Drill. By comparing the calculation result and actual surface subsidence value, it can be concluded that the proposed model is adaptable for height prediction of the fractured zone.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권1호
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• pp.241-249
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• 2017

최근 차량용 블랙박스의 보급이 확산됨에 따라 이를 법적 증거로 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 따라 영상데이터의 무결성 검증에 대한 필요성이 대두되고 있다. 그러나 임베디드 시스템으로 분류되는 블랙박스는 적은 용량과 낮은 처리속도를 가지므로 영상파일 저장과 무결성 검증 처리의 한계점을 가진다. 본 논문에서는 제한된 자원을 가진 블랙박스 환경에서 고속경량 해시함수 LSH와 HMAC의 안전성을 이용하여 영상파일의 무결성을 보장하는 기법을 제안한다. 또한 이 기법을 구현하여 블랙박스 기기에서 무결성 검증 시의 CPU Idle Rate를 측정한 실험 결과를 제시하고, 제안한 기법의 효과성과 실용 가능성에 대해 검증한다.

• 응용통계연구
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• 제8권2호
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• pp.27-41
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• 1995

본 논문에서는 광주, 전만지역 고등학생들의 약물복용 및 본드 또는 가스 흡입 실태파악에 간접조사방법인 확률화응답기법과 직접조사방법으로 무기명 직접질문방법의 하나인 Black-Box(BB) 방법을 동일한 표본에 병행 실시하고, 결과를 비교하여 개인적 또는 사회적으로 민감한 문제에 대한 조사방법으로서 두 방법의 장,단점을 경험적으로 비교 분석하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권1호
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• pp.27-35
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• 2016

Black-box classifiers, such as artificial neural network and support vector machine, are a popular classifier because of its remarkable performance. They are applied in various fields such as inductive inferences, classifications, or regressions. However, by its characteristics, they cannot provide appropriate explanations how the classification results are derived. Therefore, there are plenty of actively discussed researches about interpreting trained black-box classifiers. In this paper, we propose a method to make a fuzzy logic-based classifier using extracted rules from the artificial neural network and support vector machine in order to interpret internal structures. As an object of classification, an anomalous propagation echo is selected which occurs frequently in radar data and becomes the problem in a precipitation estimation process. After applying a clustering method, learning dataset is generated from clusters. Using the learning dataset, artificial neural network and support vector machine are implemented. After that, decision trees for each classifier are generated. And they are used to implement simplified fuzzy logic-based classifiers by rule extraction and input selection. Finally, we can verify and compare performances. With actual occurrence cased of the anomalous propagation echo, we can determine the inner structures of the black-box classifiers.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.303-310
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• 2004

본 연구에서는 민감한 모집단에 대한 자료수집 방법으로 직접 질문 방법 인 Black-Box 방법과 간접 질문 방법인 확률화응답기법(RRT)의 결합적 방법을 제시하였고, 층화이중추출방법을 이용하여 모수를 추정하였다. 또한, 주어진 추정량의 효율성을 Mangat과 Singh 추정량과 비교 분석하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.982-991
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• 2014

차량용 블랙박스의 이용율이 급격히 증가하고 있으나, 교통사고 발생 시에 블랙박스에 기록된 사고 영상이 조작되거나 임의 삭제되지 않았음을 보장하는 무결성 검증 방안이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스의 영상 기록의 특성을 반영하여 블랙박스에 저장된 영상 데이터의 무결성을 보장하는 방안을 제시한다. 본 제시된 방안은 저장된 모든 영상 데이터 블록들을 각각 그 인접한 영상 데이터 블록들과 순환형 체인으로 연결시켜 무결성 정보를 생성한다. 제안된 방법은 데이터 블록의 삽입, 삭제, 변경 등의 공격을 탐지하고 부인 불가 기능을 지원할 수 있을 뿐 아니라, 더 나아가 파일 저장 공간이 가득차서 가장 오래된 블록을 삭제하고 새로운 블록을 삽입 할 때나 일부 영상 정보가 물리적으로 손상이 되더라도 일관성 있게 무결성 보장 시스템이 작동할 수 있는 구조를 가지는 있다. 실험 결과에 따르면, 본 방법은 full HD@30fps의 경우에도 임베디드 시스템에서 실시간성이 충분하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1013-1017
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• 2014

앱 마켓을 통해서 공급되는 많은 수의 응용프로그램들은 유용한 기능들을 제공한다. 하지만, 검증 과정의 비효율성 때문에 GUI 버그들을 포함하는 것이 많다. 모바일 시험연구는 많이 있지만 기존의 연구들은 소스코드에 대한 의존도가 있고, 효율성이 낮으며, 자동성이 부족하여 앱 마켓에 있는 광범위한 응용프로그램에 대해서 GUI 시험을 수행하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 효율적으로 GUI 버그를 검출하기 위한 자동화된 블랙박스 시험 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 기존 블랙 박스 시험 도구에 비해서 더 높은 코드 커버리지와 GUI 버그 검출률을 달성했다.

• 한국자원식물학회지
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• 제12권3호
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• pp.179-185
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• 1999

본 연구에서 얻어진 느타리버섯 멀칭재배의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 상자재배 방법은 관행시 1695g/상자, 흑색비닐 멀칭시 24.2%가 증수된 2237g/상자, 백색비닐 멀칭시 16.4%가 증수된 2028g/상자이었다. 2) 균상재배 방법은 관행시 48.2kg/3.3m$^2$ 흑색비닐 멀칭시 57.5kg/3.3m$^2$, 백색비닐 멀칭시 52.1kg/3.3m$^2$로 각각 16.2%와 7.5%의 증수 효과가 있었다. 3) 자루재배시 느타리버섯의 발이구멍 직경은 5~30mm, 간격은 10cm일 경우 양호하였다. 4) 느타리 버섯 멀칭재배는 세균성갈변병, 푸른곰팡이, 버섯파리의 예방효과가 있었다. 5) 느타리버섯 흑색 비닐멀칭 자루재배는 균상, 상자, 봉지재배 보다 수량이 많고 품질이 좋았다. 6) 멀칭 수확도구는 45~120cm $\times$ 45~200cm 길이가 적당하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.817-826
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• 2022

AI 기술이 여러 분야에 성공적으로 도입되는 추세이며, 서비스로 환경에 배포된 모델들은 지적 재산권과 데이터를 보호하기 위해 모델의 정보를 노출시키지 않는 블랙 박스 상태로 배포된다. 블랙 박스 환경에서 공격자들은 모델 출력을 이용해 학습에 쓰인 데이터나 파라미터를 훔치려고 한다. 본 논문은 딥러닝 모델을 대상으로 모델 종류에 대한 정보를 추론하는 공격이 없다는 점에서 착안하여, 모델의 구성 레이어 정보를 직접 알아내기 위해 모델의 종류를 추론하는 공격 방법을 제안한다. MNIST 데이터셋으로 학습된 ResNet, VGGNet, AlexNet과 간단한 컨볼루션 신경망 모델까지 네 가지 모델의 그레이 박스 및 블랙 박스 환경에서의 출력값을 이용해 모델의 종류가 추론될 수 있다는 것을 보였다. 또한 본 논문이 제안하는 방식인 대소 관계 피쳐를 딥러닝 모델에 함께 학습시킨 경우 블랙 박스 환경에서 약 83%의 정확도로 모델의 종류를 추론했으며, 그 결과를 통해 공격자에게 확률 벡터가 아닌 제한된 정보만 제공되는 상황에서도 모델 종류가 추론될 수 있음을 보였다.