• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.157-165
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• 2021

최근 대량의 텍스트 분석을 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 활용하는 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 특히 대량의 텍스트에 대한 학습 결과를 특정 도메인 텍스트의 분석에 적용하는 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)이 주목받고 있다. 다양한 사전 학습 언어 모델 중 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 모델이 가장 널리 활용되고 있으며, 최근에는 BERT의 MLM(Masked Language Model)을 활용한 추가 사전 학습(Further Pre-training)을 통해 분석 성능을 향상시키기 위한 방안이 모색되고 있다. 하지만 전통적인 MLM 방식은 신조어와 같이 새로운 단어가 포함된 문장의 의미를 충분히 명확하게 파악하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 기존의 MLM을 보완하여 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹을 수행하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)을 새롭게 제안한다. 제안 방법론을 적용하여 포털 'N'사의 영화 리뷰 약 70만 건을 분석한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제9권5호
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• pp.490-497
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• 1996

RF마그네트론 스파터링에 의한 $sSnO_2$ 박막을 증착한 결과 작동조건에 따라 표면에서 막손상이 발생하였는데, 이는 target에서 생성된 높은 에너지의 고속입자가 기판에서 직접 충돌로 일어나며, 마그네트론의 자계분포와도 관계된다. 또한 기판의 위치에 따라 박막의 전기적, 구조적 특성이 급격히 변하는데 본 논문은 중심자석의 세기와 RF power, 가스압력, 그리고 기판온도 등의 스파터링 작동조건을 변화시키면서 박막의 비손상을 검토하였고, 물성특성을 평가하였다. 실험결과로 부터 기판의 외축부에서 제작된 박막은 전반적으로 막손상이 없었고, 특히 target의 중심자석을 Cobalt로 설치하고 15 mTorr의 가스압력과 50 W의 RF power로 한 경우 가장 우수한 특성을 가진 박막을 얻을 수 있었다. 추가로 막손상을 방지하고자, 환원형의 masking glass를 target위에 설치하였는데, 고에너지 입자의 직접 충돌을 확실히 차단할 수 있었으며, 비저항율도 target의 부식부위 (erosion)에 대응하는 부분에서 100배 정도로 개선하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.55-64
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• 2012

지금까지 부채널 분석은 스마트카드, 전자여권, e-ID 카드와 같은 Chip 기반의 보안 디바이스의 키를 해독하는 데 효과적임이 알려져 왔다. 이에 대한 실용적인 대응법으로 마스킹기법과 셔플링 기법을 혼용한 방법들이 제안되었다. 최근 S.Tillich는 마스킹과 셔플링 기법이 적용된 AES를 Template Attack(TA)을 이용한 biased-mask 공격기법으로 분석하였다. 하지만, S.Tillich 분석 기법을 적용하기 위해서는 사전에 masking 값에 대한 template 정보를 수집하여야 한다는 가정이 필요하다. 뿐만 아니라 분석 대상이 되는 masking 값의 시간 위치를 정확하게 알고 있어야 분석 성공 확률이 높아진다. 본 논문에서는 masking 값에 대한 시간 위치 정보와 이에 대한 template 정보를 활용하지 않고도 마스킹-셔플링 기반한 AES 대응법을 해독하는 새로운 편중전력분석 (Biasing Power Analysis, BPA)를 제안한다. 실제로 MSP430칩에서 구동되는 마스킹-셔플링 기반의 AES 대응법의 파형으로부터 BPA 공격을 통해 비밀키 128비트를 해독하는 실험을 성공하였다. 본 연구의 결과는 차세대 ID 카드 등에 활용될 스마트 칩에 대한 물리적 안전성 검증에 효율적으로 활용될 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.391-394
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• 2021

최근 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 텍스트로 표현된 단어나 문장의 의미를 파악하기 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 하지만, 딥러닝을 통해 특정 도메인에서 사용되는 언어를 이해하기 위해서는 해당 도메인의 충분한 데이터에 대해 오랜 시간 학습이 수행되어야 한다는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 방대한 양의 데이터에 대한 학습 결과인 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)을 다른 도메인의 학습에 적용하는 방법이 딥러닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 이들 접근법은 사전 학습을 통해 단어의 일반적인 의미를 학습하고, 이후에 단어가 특정 도메인에서 갖는 의미를 파악하기 위해 추가적인 학습을 진행한다. 추가 학습에는 일반적으로 대표적인 사전 학습 언어 모델인 BERT의 MLM(Masked Language Model)이 다시 사용되며, 마스크(Mask) 되지 않은 단어들의 의미로부터 마스크 된 단어의 의미를 추론하는 형태로 학습이 이루어진다. 따라서 사전 학습을 통해 의미가 파악되어 있는 단어들이 마스크 되지 않고, 신조어와 같이 의미가 알려져 있지 않은 단어들이 마스크 되는 비율이 높을수록 단어 의미의 학습이 정확하게 이루어지게 된다. 하지만 기존의 MLM은 무작위로 마스크 대상 단어를 선정하므로, 사전 학습을 통해 의미가 파악된 단어와 사전 학습에 포함되지 않아 의미 파악이 이루어지지 않은 신조어가 별도의 구분 없이 마스크에 포함된다. 따라서 본 연구에서는 사전 학습에 포함되지 않았던 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹(Masking)을 수행하는 방안을 제시한다. 이를 통해 신조어의 의미 학습이 더욱 정확하게 이루어질 수 있고, 궁극적으로 이러한 학습 결과를 활용한 후속 분석의 품질도 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 영화 정보 제공 사이트인 N사로부터 영화 댓글 12만 건을 수집하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.43-52
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• 1998

본 논문에서는 다중 센서를 사용하는 센서 융합 환경에서 지형 정보의 사용이 다중 지상 표적 추적 성능에 어떠한 영향을 미치는가를 조사하였다. 지형 정보의 사용을 연계시와 표적의 발생을 제한하는 두 가지 경우에 대해 적용하였다. 전자의 경우는 거의 영향이 없었으나 후자의 경우는 오궤적의 수가 줄어드는 긍정적인 결과를 가져왔다. 결론적으로 지형 정보의 사용은 부가적인 센서의 운영으로 간주할 수 있기 때문에 좀 더 조심스러운 지형 정보의 사용이 요구된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.120-122
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• 2005

With the commercial availability of very high resolution satellite imagery, the concealment of national confidential targets such as military facilities became one of the most bothering task to the image distributors. This task has been carried out by handwork masking of the target objects. Therefore, the quality of the concealment was fully depends on the ability and skill of a worker. In this study, a spectral clustering based technique for the seamless concealment of confidential targets in high resolution imagery was developed. The applicability test shows that the proposed technique can be used as a practical procedure for those who need to hide some information in image before public distribution

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2961-2967
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• 2014

최근 CCTV의 영상정보 공개시 타인의 영상에 대해서는 모자이크 처리하여 식별이 불가능하도록 하는 개인정보 보호법이 발표되었다. 반면에 CCTV를 통하여 획득된 영상 데이터를 활용한 범죄 수사는 점차 더 많이 활용되고 있는 추세이다. 이렇게 상반된 2가지의 요구사항에 의해 촬영된 CCTV 동영상을 수사기관 등의 기관에서 요청할 경우 개인정보(개인 얼굴 이미지 등)을 마스킹(Masking)해 배포함으로써 개인정보 유출을 차단하는 마스킹/ 언마스킹 솔루션에 대한 시장의 요구가 크게 성장할 것으로 예측된다. 정보주체가 정보열람 의뢰기관에 정보를 요구하기 전에 객체에 대한 선별 마스킹을 하기 위한 정보보호 솔루션에 있어서 가장 핵심되는 기술은 객체에 대한 추적기술이다. 본 논문에서는 CCTV영상에 대한 후처리로써의 정보보호 솔루션에 적합한 객체추적 알고리즘을 제안한다. 안정적인 추적이 가능하도록 하기 위해 움직임정보와 색상정보를 함께 사용하였다. 그러면서도 시간이 많이 걸리지 않는 컬러 중심점 이동(Color Centroid Shifting) 기반의 방법을 사용하여 추적의 속도 성능을 높였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.173-180
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• 2000

During the last decade many researches have been working on multiple target tracking problem in the area of radar application, Various approaches have been proposed to solve the tracking problem and the concept of sensor fusion was established as an effort. In this paper utilization of geographic information for ground target tracking is investigated and performance comparison with the results of applying sensor fusion is described. Geographic information is used in three aspects: association masking target measurement and re-striction of removing true target. Simulation results indicate that using two sensors shows better performance with respect to tracking but a single with geographic information is a winner in reducing the number of false tracks.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.32-40
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• 2013

본 논문에서는 빔포밍과 입사각분석 기반 마스킹을 이용한 다채널 음성개선 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘에서는 LCMV 빔포밍을 수행한 후에 입사각 분석을 이용한 멜-주파수 위너필터가 적용되어 잔존하는 잡음을 제거한다. 성능 향상을 위해서 빔포밍의 적응 필터 학습률과 목표 음성 스펙트럼 검출을 위한 입사각 임계치가 최적화된다. 성능 지수로서 PESQ와 출력 SNR이 측정되었으며 실험 결과 제안한 알고리즘이 종전의 최소분산 빔포밍 기법보다 PESQ 관점에서 0.09, 출력 SNR 관점에서 5.75 dB의 성능 향상시킴을 알 수 있었다.

• Journal of Audiology & Otology
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• 제23권1호
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• pp.27-32
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• 2019

Background and Objectives: Detection of auditory signals may be improved when maskers far from the frequency of the target signal are coherently amplitude-modulated. This improvement of signal detection is called comodulation masking release (CMR). In the CMR experiments, flankers have been usually arranged symmetrically. In practice, we will be confronted with a problem by using symmetric flankers due to the limited output of clinical audiometers, especially at high-frequency. We aimed to check whether flanker arrangement has any effect on the amount of CMR, especially when there is no flankers with a frequency higher than the signal. Subjects and Methods: Eighteen normal hearing listeners ranging in age from 20 to 46 years old participated. Symmetric (2-2) and asymmetric (3-1 and 4-0) flankers were used and then the amount of CMR compared among them. Results: Our results showed in the same numbers of flankers, there were no statistically CMR differences between symmetric and asymmetric arrangement. Also when we did not have a flanker at a frequency higher than the signal and all flankers were placed below the signal, there was no statistically difference with the symmetric arrangement. Conclusions: The asymmetry of the flankers and also omitting the flankers with a frequency higher than the signal, have no effect on CMR results. We concluded that CMR can be considered by using clinical audiometer.