적대적 학습은 적대적 샘플에 대한 딥러닝 모델의 강건성을 향상시킨다. 하지만 기존의 적대적 학습 기법은 입력단계의 작은 섭동마저도 은닉층의 특징에 큰 변화를 일으킨다는 점을 간과하여 adversarial loss function에만집중한다. 그 결과로 일반 샘플 또는 다른 공격 기법과 같이 학습되지 않은 다양한 상황에 대한 정확도가 감소한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 특징 표현 능력을 향상시키는 모델 아키텍처에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 입력 이미지의 attention map을 생성하는 attention module을 일반 모델에 적용하고 PGD 적대적학습을수행한다. CIFAR-10 dataset에서의 제안된 기법은 네트워크 구조에 상관없이 적대적 학습을 수행한 일반 모델보다 적대적 샘플에 대해 더 높은 정확도를 보였다. 특히 우리의 접근법은 PGD, FGSM, BIM과 같은 다양한 공격과 더 강력한 adversary에 대해서도 더 강건했다. 나아가 우리는 attention map을 시각화함으로써 attention module이 적대적 샘플에 대해서도 정확한 클래스의 특징을 추출한다는 것을 확인했다.
화이트박스 암호 기법은 암호 키 정보를 소프트웨어 기반 암호화 알고리즘에 섞어 암호 키의 노출을 막는 방식이다. 화이트박스 암호 기법은 허가되지 않은 역공학 분석으로 메모리에 접근하여 기밀 데이터와 키를 유추하기 어렵게 만들어서 종래의 하드웨어 기반의 보안 암호화 기법을 대체하는 기술로 주목받고 있다. 하지만, 암복호화 과정에서 연산 결과와 암호 키를 숨기기 위해 크기가 큰 룩업테이블을 사용하기 때문에 암복호 속도가 느리고, 메모리 사이즈가 커지는 문제가 발생한다. 특히 최근 저가, 저전력, 경량의 사물인터넷 제품들은 제한된 메모리 공간과 배터리 용량 때문에 화이트박스 암호을 적용하기 어렵다. 또한, 실시간 서비스를 지원해야 하는 네트워크 환경에서는 화이트박스 암호의 암복호화 속도로 인해 응답 지연 시간이 증가하여 통신 효율이 열화된다. 따라서 본 논문에서는 S.Chow가 제안한 AES 기반 화이트박스(WBC-AES)를 사용하여 속도와 메모리 요구조건을 만족할 수 있는지 실험 결과를 토대로 분석한다.
6LoWPAN은 IEEE 802.15.4 MAC과 PHY 계층 위에서 IPv6 패킷을 전송하기 위해 IPv6 헤더 압축, TCP/UDP/ICMP 헤더 압축, 단편화 및 재조립 등을 수행하는 적응계층이다. 그러나 보안 관점에서 보면 기존 IP 계층에서 단편화 및 재조립으로 인한 보안 취약점을 그대로 가지고 있으며 6LoWPAN 적응계층 고유의 새로운 보안 취약점에 노출될 수 있다. 센서 노드는 특성상 재생공격으로 인해 단편화된 패킷의 재전송이 빈번하게 발생하게 되면 심각한 통신장애가 발생한다. 본 논문에서는 6LoWPAN 계층에서 패킷 단편화로 발생할 수 있는 보안 취약점을 분석하고 재생공격으로 인한 재전송을 최소화할 수 있는 메커니즘을 제안하였다. 6LoWPAN 표준을 기반으로 추가적인 재전송 절차 및 단편화 패킷 구조를 설계하고 재전송 지연시간을 분석하였다. 제안하는 메커니즘은 타임스템프, 난스, 체크섬을 도입하여 센서 노드에 가해질 수 있는 재생공격을 최소화한다. 이를 통해 불필요한 패킷 단편화 및 재조립을 제거함으로써 센서 노드의 재조합 버퍼 오버플로우, 통신 속도 저하, 컴퓨팅 자원 손실, 노드 재부팅 등을 최소화시켜 통신의 신뢰도를 높일 수 있다.
디지털 미디어 환경은 디지털 매체를 다각화시키면서 사용자 중심의 다양한 형태로 접근하고 있다. 디지털 기술의 발전에 의해 디지털 미디어 환경은 광대한 네트워크 정보망을 형성하고 보다 인터렉티브한 커뮤니케이션을 지원함으로써 이와 관련 사용자 중심의 기초 연구가 필요하다. 디지털 미디어 환경을 대표할 수 있는 모바일 디스플레이는 휴대성이 높은 장점을 갖고 있지만 소형화와 전력절감을 위해 얇은 디스플레이 패널과 저성능 이미지 센서를 채택하는 등 대형 디스플레이에 비해 색상 표현력이 떨어질 수밖에 없다. 본 연구에서는 대표적 디지털 융합 매체인 모바일 디스플레이를 구체적 연구대상으로 사용자 중심의 다크 모드와 라이트 모드에서 시감적 색채 인지특성에 대해 알아보고자 한다. 시감적 색채 인지 특성을 알아보고자 KS 12가지 색채를 기반으로 색채 속성을 각각 제어하여 정신물리학 실험을 진행하고 이를 분석하였다. 본 연구에서는 진행된 실험 결과를 분석하여 다크 모드와 라이트 모드에서 색채 인지에 차이가 있는지 알아보고 색채 인지 특성에 대한 기초 연구 자료로써 유의미 여부를 정의한 후 향후 연구방향을 제시한다.
본 논문에서 P2P 네트워킹과 클라우드 컴퓨팅이 통합된 MMORPG를 위한 소영역 기반의 관심 구역 관리 기법이 제시된다. 혼잡한 영역은 여러 소영역으로 분할되며 각각의 소영역을 관리하기 위한 플레이어가 조정자로 설정된다. 제시된 기법은 이런 플레이어의 통신과 컴퓨팅 오버헤드가 적정 범위 내에서 조절되는 부하 균형 메카니즘을 포함하고 있다. 또한 각 플레이어의 뷰가 게임 세계에서 이동될 때 뷰와 겹치는 여러 소영역들이 신속하고 연속적으로 전환될 수 있는 요건을 만족시키기 위한 메카니즘도 제공하고 있다. 자원이 효율적으로 공급되는 제시된 기법은 플레이어들의 처리 능력을 효과적으로 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 컴퓨팅 능력과 통신량을 감소시킨다. 시뮬레이션 결과 클라우드와 P2P 구조에 기반한 MMORPG는 혼잡 지역 또는 핫스팟에서 플레이어들의 수에 따라 이용가능한 자원도 같이 증가됨에 따라 클라이언트 서버 구조에 비하여 서버의 통신 대역폭을 상당부분 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 무선전력 통신 네트워크에서 소스에서 목적지 노드까지 종단간 데이터 전송률을 최대화하기 위한 최적의 멀티홉 전송 방식을 제안한다. 에너지 하베스팅을 하면서 멀티홉 전송을 위한 프레임 구조를 제시하고, 노드간 서로 다른 에너지 수확량과 링크 품질을 고려하여 종단간 전송률을 최대화하는 각 노드의 전송 시간을 수학적 분석을 통하여 도출한다. 아울러, 고려하는 무선전력기반 멀티홉 전송의 시스템 모델링을 통하여 최적화 문제를 도출하고, 이 최적화 문제가 convex 함을 보임으로써 전역 최적해가 존재함을 증명한다. 이를 통하여 최적화 문제를 계산 가능한 형태로 변형하여 손쉽게 최적해를 찾는다. 제안한 최적 멀티홉 전송 방식은 모든 링크의 전송률이 같아지도록 노드별 전송 시간을 최적으로 할당함으로써 종단간 전송률을 최대화한다.
Lim, Jang Ho;Kim, Jaeheon;Son, Seong Min;Suh, Kyung-Won;Cho, Se-Hyung;Yang, Haneul;Yoon, Dong-Hwan
천문학회보
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제46권2호
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pp.49.1-49.1
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2021
We carried out simultaneous monitoring observations of five maser lines, H2O (22 GHz), SiO 𝝊 =1, 2, J =1-0 (43.1, 42.8 GHz), and SiO 𝝊 =1, J=2-1, J =3-2 (86.2, 129.3 GHz), toward the Mira variable star WX Serpentis with the 21-m antennas of the Korean VLBI Network (KVN) in 2009-2021 (~12 years). Most spectra of the H2O maser are well separated into two parts of two blue- and one redshifted features within ± 10 km s-1 of the stellar velocity. All detected SiO masers are generally concentrated within ± 5 km s-1 of the stellar velocity, and sometimes appear split into two components. Overall, the profiles of SiO and H2O masers detected in WX Serpentis illustrate typical characteristics of the Mira variable. In addition, flux variations of both SiO and H2O masers are well correlated with the optical light curve of the central star, showing a phase lag of ~ 0.1 for SiO masers and ~ 0.2 for H2O maser. This phenomenon is considered to be the direct effect of propagating shock waves generated by the stellar pulsation, because SiO and H2O masers are sequentially distributed at different positions with respect to the central star. In addition, we analyzed long-term trends and characteristics of maser velocities, maser ratio, and the velocity extents (the full width at zero power; FWZP). We also investigated a spectral energy distribution (SED) ranging from 1.2 to 240 ㎛ obtained using several infrared data: 2MASS, WISE, IRAS, ISO, COBE DIBRE, RAFGL, and AKARI (IRC and FIS). From the IRAS LRS and ISO SWS spectra of this star, we identified 9.7 and 12 ㎛ silicate emission features consistent with the SE6 spectrum model, corresponding to the typical AGB phase.
3GPP에서는 HetNet에서 매크로셀과 스몰셀 간 송수신 전력 차이에 따른 트래픽 불균형을 완화하기 위해 업로드 자원이 더 효율적인 스몰셀을 선택하는 CRE (Cell Range Expansion)를 도입하였다. 그리고 이로 인한 신호 간섭 문제 해결을 위하여 ABS (Almost Blank Subframes) 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 매크로셀 내의 스몰셀의 개수와 CRE로 확장된 지역에 위치한 단말, 매크로셀 단말의 비율에 따라 ABS 비율을 산출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 LTESim 시뮬레이터상에 구현하여, 기존에 제안된 방법들과 성능을 비교하였다. 실혐 결과는, 제안된 방법이 기존 방법들과 비교하여 throughput 과 패킷 손실 성능을 향상시킴을 보여준다. 특히 성능 향상이 CRE 경계값에 의하여 달라짐을 보이고, 최적의 성능 개선을 구하기 위한 CRE 경계값이 존재함을 보인다.
데이터센터는 24시간 365일 IT 서비스를 제공하는 곳이기 때문에, 2030년에는 데이터센터의 전력 소비량은 약 10%로 증가될 것으로 예측되고, 고밀도 IT장비들의 도입이 점차 증가하면서, IT장비가 안정적으로 운영될 수 있도록 냉방 에너지 절감 및 이를 위한 에너지 관리가 갖춰져야 하기에 다양한 연구가 요구되고 있는 상황이다. 본 연구는 데이터센터의 에너지 절약을 위해 다음과 같은 과정을 제안한다. 데이터센터를 CFD 모델링하고, 인공지능기반 열환경 예측 모델을 제안하였으며, 실측 데이터와 예측 모델 그리고 CFD 결과를 비교하여 최종적으로 데이터 센터의 열관리 성능을 평한 결과 전처리 방식은 정규화 방식으로 사용되었고, 정규화에 따른 RCI, RTI 및 PUE의 예측값 또한 유사한 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 알고리즘으로 데이터센터에 적용될 열환경 예측 모델로 적용 및 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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