• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1561-1567
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• 2015

준지도 학습은 기계 학습의 한 분야로서, 레이블된 데이터와 레이블되지 않은 데이터 모두를 사용하여 모델을 학습함으로써 지도 학습에 비해 예측 정확도를 높일 수 있다. 최근 각광받고 있는 그래프 기반 준지도 학습은 입력 데이터를 그래프의 형태로 변환하는 그래프 구축 단계와 이를 사용하여 레이블되지 않은 데이터의 레이블을 예측하는 레이블 추론 단계로 나뉜다. 이 추론은 준지도 학습에서의 평활도 가정을 기본으로 한다. 본 연구에서는 추가로 각 꼭지점 중요도를 결합함으로써 개선된 레이블 추론 알고리즘을 제안한다. 이와 함께 알고리즘의 수렴성을 증명하고, 또한 실험을 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제7권3호
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• pp.151-160
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• 2007

We report the label-free biomolecules detection based on nanomechanical micro cantilevers operated in dynamic mode for detection of two marker proteins (myoglobin and creatin kinase-MB (CK-MB)) of acute myocardical infarctions. When the specific binding between the antigen and its antibody occurred on the fuctionalized microcantilever surface, mechanical response (i.e. resonant frequency) of microcantilevers was changed in lower frequency range. We performed the label-free biomolecules detection of myoglobin and CK-MB antigen in the low concentration (clinical threshold concentration range) as much as 1 ng/ml from measuring the dynamic response change of micro cantilevers caused by the intermolecular force. Moreover, we estimate the surface stress on the dynamic microcantilevers generated by specific antibody-antigen binding. It is suggested that our dynamic microcantilevers may enable one to use the sensitive label-free biomolecules detection for application to the disease diagnosis system based on mechanical immuno-sensor.

• 센서학회지
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• 제19권6호
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• pp.403-420
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• 2010

Nano and micro structure-based biosensors are promising tool for label-free detection of biomolecular interactions with great accuracy. This review gives a brief survey on nano and micro platforms to sense a variety of analytes such as DNA, proteins and viruses. Among incredible nano and micro structure for bio-analytical applications, the scope of this paper will be limited to micro and nano resonators and nanowire field-effect transistors. Nanomechanical motion of the resonators transducers biological information to readable signals. They are commonly combined with an optical, capacitive or piezo-resistive detection systems. Binding of target molecule to the modified surface of nanowire modulates the current of the nanowire through electrical field-effect. Both detection methods have advantages of label-free, real-time and high sensitive detection. These structures can be extended to fabricate array-type sensors for multiplexed detection and high-throughput analysis. The biosensors based on these structures will be applied to lab-on-a-chip platforms and point-of-care diagnostics. Basic concepts including detection mechanisms and trends in their fields will be covered in this review.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1291-1300
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• 2020

최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot 인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다.

• 대한가정학회지
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• 제34권5호
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• pp.235-248
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• 1996

The purpose of this study was to search for new food labeling system that would support effective consumer decision-making, by examining consumer behavior of food labels and its' related factors. The survey was conducted on 410 housewives under 60-year-old who live in Seoul or Metropolitan area, using questionnaires and the illustrated material of labels. Respondents generally considered food labels very important as devices. Among 12 items of label which are required to disclose, they evaluated circulation period, and nutritional information. Among 12 items of label, housewives read manufacture date, circulation period, and price more often than business admission number and self standard number. The respondents preferred the format of marking both manufacture date and expiration date on the same side, the format of printing both price and weight on the same side of package, the diagramatic type, and the format represented by ration graph per daily value.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.101-106
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• 2014

최근 전 세계적으로 전자가격 표시기 시스템이 매장 및 유통업체에서 활성화됨에 따라 2.4GHz의 동일 대역을 사용하는 무선단말기의 Wi-Fi 통신과 간섭현상이 발생하게 되었다. 무선단말기에 의한 전자가격표시기 시스템의 간섭영향을 분석하기 위해 간섭시나리오와 확장된 하타 전파모델을 설정하였다. 심캣을 적용하여 시뮬레이션을 수행하여 무선단말기 간섭으로부터 전자가격표시기 시스템의 태그를 보호하기 위한 이격거리를 도출하였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제27권2호
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• pp.135-145
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• 2023

Recently, as deep learning technology has developed, various deep learning technologies have been introduced in handwritten recognition, greatly contributing to performance improvement. The recognition accuracy of handwritten Hangeul recognition has also improved significantly, but prior research has focused on recognizing 520 Hangul characters or 2,350 Hangul characters using SERI95 data or PE92 data. In the past, most of the expressions were possible with 2,350 Hangul characters, but as globalization progresses and information and communication technology develops, there are many cases where various foreign words need to be expressed in Hangul. In this paper, we propose a model that recognizes and combines the consonants, medial vowels, and final consonants of a Korean syllable using a multi-label classification model, and achieves a high recognition accuracy of 98.38% as a result of learning with the public data of Korean handwritten characters, PE92. In addition, this model learned only 2,350 Hangul characters, but can recognize the characters which is not included in the 2,350 Hangul characters

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.622-626
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• 2023

중첩 개체명 인식(Nested Named Entity Recognition)은 하나의 개체명 표현 안에 다른 개체명 표현이 들어 있는 중첩 구조의 개체명을 인식하는 작업으로, 중첩 개체명 인식을 위한 학습데이터 구축 작업은 일반 개체명 인식 학습데이터 구축보다 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Few-shot Learning 환경에 강건한 중첩 개체명 인식 모델을 제안한다. 이를 위해, 기존의 Biaffine 중첩 개체명 인식 모델의 출력 레이어를 라벨 의미 정보를 활용하도록 변경하여 학습데이터가 적은 환경에서 중첩 개체명 인식의 성능을 향상시키도록 하였다. 실험 결과 GENIA 중첩 개체명 인식 데이터의 5-shot, 10-shot, 20-shot 환경에서 기존의 Biaffine 모델보다 평균 10%p이상의 높은 F1-measure 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권8호
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• pp.371-376
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• 2020

본 연구는 효율적인 정보전달을 위한 편의점 도시락 레이블에 관한 연구로써, 구매자들이 원하는 정보의 중요도를 파악해 도시락 구매 시 구매자들에게 도움을 줄 수 있는 레이블을 정립하는 데 그 목적이 있다. 연구방법으로는 문헌 연구와 설문조사를 통해 구매자들이 도시락을 구매할 때 중요하게 생각하는 요소와 레이블에서 확인하는 정보 및 그 정보들의 중요도 순서를 분석하였다. 연구결과 도시락 구매자들이 중요하다고 생각되는 레이블 정보는 가격, 유통기한, 칼로리, 도시락 구성요소, 제조일자 순으로 나타났다. 또한, 레이블을 확인하지 않는 구매자들은 가독성이 떨어지는 레이블을 지적했다. 본 연구는 구매자들이 중요하다고 생각하는 정보들을 레이블에 새롭게 정립한다면 구매자들이 레이블을 통해 쉽게 정보를 확인하고 구매할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.37-40
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• 2000

Multi Protocol Label Switching (MPLS) is a high performance method for forwarding packets (frames) through a network. It enables routers at the edge of a network to apply simple labels to packets (frames). we use MPLS in the core network for internet. MPLS provide high speed switching and traffic engineering in MPLS domain but at the Label Edge Router(LER) there is frequently cell discarding via congestion and buffer management method. It is one of the most important reasons retransmission and congestion. In this paper we propose advanced LER scheme that provide less cell loss rate also efficient network infrastructure.