• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.449-451
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• 2022

암호화 프로그램에서 난수생성기는 널리 사용되며 중요한 역할을 하므로 공격의 대상이 되기 쉽고, 따라서 높은 난수성을 확보해야 한다. 최근에는 인공 신경망 기술이 발달함에 따라 난수생성기에 딥러닝 기술을 적용하는 연구들이 다수 진행되었으며, 본 논문에서는 이러한 연구 동향에 대해 알아본다. 크게 난수를 생성하는 연구와 다음에 올 수를 예측하는 예측 공격으로 나뉜다. 공통적으로는 학습해야 할 대상인 난수가 시계열 데이터이므로 대부분의 연구들이 RNN, CNN-1D 신경망을 사용한다. 난수 생성을 위해서는 분류형 신경망이 아닌, 생성형 신경망과 강화학습을 주로 사용하였다. 대부분의 연구들이 NIST SP-800 테스트를 시행하였을 때 높은 난수성을 확보할 수 있었다. 이외에도 최근 양자 컴퓨터가 개발됨에 따라 양자 하드웨어로부터의 양자 난수 생성기에 대한 예측 공격에 관한 연구도 있다. 딥러닝 기반의 난수 생성기에 대해서, 향후에는 기존의 난수생성기보다 빠른 생성 속도를 달성할 수 있는 경량 구현에 대한 연구와 그에 대한 비교 및 평가가 있어야 할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.541-543
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• 2022

In recent years, retinal disorders have become a serious health concern. Retinal disorders develop slowly and without obvious signs. To avoid vision deterioration, early detection and treatment are critical. Optical coherence tomography (OCT) is a non-invasive and non-contact medical imaging technique used to acquire informative and high-resolution image of retinal area and underlying layers. Disease signs are difficult to detect because OCT images have many areas which are not related to any disease. In this paper, we present a deep learning-based method to perform multi-label classification on a long-tailed OCT dataset. Our method first extracts the region of interest and then performs the classification task. We achieve 98% accuracy, 92% sensitivity, and 99% specificity on our private OCT dataset. Using the heatmap generated from trained convolutional neural network, our method is more robust and explainable than previous approaches because it focuses on areas that contain disease signs.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.803-805
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• 2022

자율주행의 시대가 도래함에 따라, 딥러닝 모델에 대한 적대적 공격 위험이 함께 증가하고 있다. 카메라 기반 자율주행차량이 공격받을 경우 보행자나 표지판 등에 대한 오분류로 인해 심각한 사고로 이어질 수 있어, 자율주행 시스템에서의 적대적 공격에 대한 방어 및 보안 기술 연구가 필수적이다. 이에 본 논문에서는 GTSRB 표지판 데이터를 이용하여 각종 공격 및 방어 기법을 개발하고 제안한다. 시간 및 정확도 측면에서 성능을 비교함으로써, 자율주행에 최적인 모델을 탐구하고 더 나아가 해당 모델들의 완전자율주행을 위한 발전 방향을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.934-936
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• 2022

현재 사회적인(COVID-19) 영향으로 메타버스에 대한 수요가 급증하였지만, 메타버스 플랫폼 진입을 지원하는 XR(AR/VR) 장비의 높은 가격대와 전문성 요구로 폭넓은 수요층을 포괄하기 어려운 상황이다. 본 논문에서는 이러한 수요층의 어려움을 개선하고자 웹 캠이나 스마트폰 카메라로 생성된 개인의 사진 이미지를 StyleGAN 딥러닝 기술과 접목시켜 캐릭터를 생성해 Mediapipe를 활용하여 모션 측정 및 제어를 처리하는 서비스를 제안하여 메타버스 시장의 대중화에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.322-323
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• 2023

지속 가능한 에너지인 태양광 발전은 전 세계에서 널리 활용하는 재생 에너지 원천 중 하나로 최근 효율적인 태양광 발전 시스템 운영을 위해 태양광 발전량을 정확하게 예측하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 태양광 발전량 예측 모델을 구성하기 위해서는 기상 및 대기 환경을 넘어 태양의 위치에 따른 일사량의 정보가 필수적이나 태양의 실시간 위치 정보를 입력 변수로 활용한 연구가 부족한 실정이다. 그리하여 본 논문에서는 시간과 태양광 발전소 위치를 기반으로 태양의 고도와 방위각을 실시간으로 계산하여 입력 변수로 사용하는 방식을 제안한다. 이를 위해 AutoML 기반의 다양한 기계학습 모델을 구성하여 태양광 발전율을 예측하고 그 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, 태양 위치 정보를 포함한 경우에 환경 변수만을 고려하였을 때보다 예측 성능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있었으며, Extra Trees 모델의 경우 태양 위치 정보를 추가하였을 때 MAE(Mean Absolute Error)가 33.90 에서 22.38 까지 낮아지는 결과를 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.417-419
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• 2023

Hypertension is one of the leading causes of mortality worldwide. In recent years, the incidence of hypertension has increased dramatically, not only among the elderly but also among young people. In this regard, the use of machine-learning methods to diagnose the causes of hypertension has increased in recent years. In this study, we improved the prediction of hypertension detection using Mahalanobis distance-based multivariate outlier removal using the KNHANES database from the Korean national health data and the COVID-19 dataset from Kaggle. This study was divided into two modules. Initially, the data preprocessing step used merged datasets and decision-tree classifier-based feature selection. The next module applies a predictive analysis step to remove multivariate outliers using the Mahalanobis distance from the experimental dataset and makes a prediction of hypertension. In this study, we compared the accuracy of each classification model. The best results showed that the proposed MAH_RF algorithm had an accuracy of 82.66%. The proposed method can be used not only for hypertension but also for the detection of various diseases such as stroke and cardiovascular disease.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.151-153
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• 2023

구별자 공격은 암호 알고리즘이 특정 확률로 특정 차분 특성을 만족한다는 사실을 활용하여 랜덤 데이터들로부터 암호 데이터를 구별해내는 작업이며, 데이터에 대한 확률적인 예측을 수행하는 딥러닝 기술은 이에 대한 좋은 솔루션이 될 수 있다. 최근 딥러닝 기술이 발달함에 따라 실제로 신경망 구별자에 대한 많은 연구들이 진행되고 있지만, 형태 보존 암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 구별자 공격에 대한 연구는 아직 수행되지 않았다. 본 논문에서는 형태 보존암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 최초로 제안하였다. 실험 결과, 0x08 (입력 차분)에 대해서는 숫자 도메인에서 8 라운드까지0.98 이상의 정확도를 달성하였으며, 소문자 도메인에서는 2라운드까지 구별이 가능하였다. 향후에는 또 다른 형태 보존 암호에 대한 신경망 구별자와 더 큰 도메인 및 높은 라운드에서도 동작 가능한 FF3 신경망 구별자를 구현할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.647-649
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• 2023

Sentiment analysis as part of natural language processing (NLP) has received much attention following the demand to understand people's opinions. Aspect-based sentiment analysis (ABSA) is a fine-grained subtask from sentiment analysis that aims to classify sentiment at the aspect level. Throughout the years, researchers have formulated ABSA into various tasks for different scenarios. Unlike the early works, the current ABSA utilizes many elements to improve performance and provide more details to produce informative results. These ABSA formulations have provided greater challenges for researchers. However, it is difficult to explore ABSA's works due to the many different formulations, terms, and results. In this paper, we conduct a comparative analysis of recent studies on ABSA. We mention some key elements, problem formulations, and datasets currently utilized by most ABSA communities. Also, we conduct a short review of the latest papers to find the current state-of-the-art model. From our observations, we found that span-level representation is an important feature in solving the ABSA problem, while multi-task learning and generative approach look promising. Finally, we review some open challenges and further directions for ABSA research in the future.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.739-740
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• 2023

코로나19 의 여파로 생활 폐기물은 급속도로 늘어나는 반면 재활용 사업장의 여건은 개선되지 않고 있어 재활용 산업의 인력난 해결의 필요성이 떠오르고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 분류하는 방법을 제시한다. 딥러닝 모델은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv5를 사용하고, 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 실제 환경에서 수집된 학습용 데이터를 직접 라벨링하여 사용한다. 실험 결과 종류별 평균 0.69의 mAP50 스코어를 기록하였으며 이를 통해 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 효율적으로 분류하는 것이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.687-688
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• 2023

Bone age assessment is a crucial task in pediatric radiology for assessing growth and development in children. In this paper, we explore the potential of Vision Transformer, a state-of-the-art deep learning model, for bone age assessment using X-ray images. We generate heatmap outputs using a pre-trained Vision Transformer model on a publicly available dataset of hand X-ray images and show that the model tends to focus on the overall hand and only the bone part of the image, indicating its potential for accurately identifying the regions of interest for bone age assessment without the need for pre-processing to remove background noise. We also suggest two methods for extracting the region of interest from the heatmap output. Our study suggests that Vision Transformer holds great potential for bone age assessment using X-ray images, as it can provide accurate and interpretable output that may assist radiologists in identifying potential abnormalities or areas of interest in the X-ray image.