KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.2
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pp.486-503
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2023
Logs play an important role in mastering the health of the system, experienced operation and maintenance engineer can judge which part of the system has a problem by checking the logs. In recent years, many system architectures have changed from single application to distributed application, which leads to a very huge number of logs in the system and manually check the logs to find system errors impractically. To solve the above problems, we propose a method based on Message Middleware and ATT-GRU (Attention Gate Recurrent Unit) to detect the logs anomaly of distributed systems. The works of this paper mainly include two aspects: (1) We design a high-performance distributed logs collection architecture to complete the logs collection of the distributed system. (2)We improve the existing GRU by introducing the attention mechanism to weight the key parts of the logs sequence, which can improve the training efficiency and recognition accuracy of the model to a certain extent. The results of experiments show that our method has better superiority and reliability.
Ji Hwan Shin;Ye Ji Song;Jin Hyun Ahn;Taewhi Lee;Dong-Hyuk Im
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.522-524
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2023
위치 기반 서비스(LBS)의 확산으로 다양한 분야에서 활용할 수 있는 많은 양의 경로 데이터가 생성되고 있다. 하지만 공격자가 경로 데이터를 통해 잠재적으로 사용자의 개인정보를 유추할 수 있다는 문제점이 존재한다. 따라서 경로 데이터의 프라이버시를 보존하며 유용성을 유지할 수 있는 GAN(Generative Adversarial Network)을 사용한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 GAN은 생성된 결과물을 제어하지 못한다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 ACGAN(Auxiliary classifier GAN)을 통해 생성된 결과물을 제어함으로써 경로 데이터의 민감한 정점을 숨기고, Attention mechanism을 결합하여 높은 유용성과 익명성을 제공하는 합성 경로 생성 모델인 TAP-GAN(Trajectory attention and protection-GAN)을 제안한다. 또한 모델의 성능을 입증하기 위해 유용성 및 익명성 실험을 진행하고, 선행 연구 모델과의 비교를 통해 TAP-GAN이 경로 데이터의 유용성을 보장하면서 사용자의 프라이버시를 효과적으로 보호할 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.7
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pp.1888-1906
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2024
Aiming at the problems that the edge of melanoma image is fuzzy, the contrast with the background is low, and the hair occlusion makes it difficult to segment accurately, this paper proposes a model MSCNet for melanoma segmentation based on U-net frame. Firstly, a multi-scale pyramid fusion module is designed to reconstruct the skip connection and transmit global information to the decoder. Secondly, the contextural information conduction module is innovatively added to the top of the encoder. The module provides different receptive fields for the segmented target by using the hole convolution with different expansion rates, so as to better fuse multi-scale contextural information. In addition, in order to suppress redundant information in the input image and pay more attention to melanoma feature information, global channel attention mechanism is introduced into the decoder. Finally, In order to solve the problem of lesion class imbalance, this paper uses a combined loss function. The algorithm of this paper is verified on ISIC 2017 and ISIC 2018 public datasets. The experimental results indicate that the proposed algorithm has better accuracy for melanoma segmentation compared with other CNN-based image segmentation algorithms.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.37
no.4
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pp.358-373
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2024
Oxygen evolution reaction is a critical bottleneck for the development of efficient electrochemical hydrogen production because of its sluggish reaction. Among various catalysts, transition metal-based layered double hydroxide has drawn significant attention due to their excellent catalytic properties and cost-effectiveness. This paper begins with basic crystal structures, and then conventional adsorbate evolution mechanism of layered double hydroxide. Strategies for enhancing catalytic properties based on adsorbate evolution mechanism and lattice oxygen mechanism that could surpass theoretical limit of adsorbate evolution mechanism are discussed. This paper ends with a brief discussion on the challenges and future directions of layered double hydroxide-based oxygen evolution reaction catalysts.
Lee S.K.;Yun C.H.;Lee J.Y.;Cha H.R.;Kim W.K.;Kang J.S.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.151-152
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2006
Nowadays, great attention has been shown to the question of ultrasonic linear motor for accomplishing the high positioning accuracy and high driving force in the semiconductor and optical industry. Ultrasonic linear motors have many advantages such as simple structure, quick response, ability to maintain position without energy consumption, and electromagnetic effect. And BLT has attracted attention to accomplish large vibration amplitude and large mechanical force. Authors designed and developed the new type of ultra sonic linear motor with multi support mechanism, achieved 75N of output force and 0.45m/s of velocity.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.263-267
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2016
채팅 시스템은 사람이 사용하는 언어로 컴퓨터와 의사소통을 하는 시스템이다. 최근 딥 러닝이 큰 화두가 되면서 다양한 채팅 시스템에 관한 연구가 빠르게 진행 되고 있다. 본 논문에서는 문장을 Recurrent Neural Network기반 의사형태소 분석기로 분리하고 Attention mechanism Encoder-Decoder Model의 입력으로 사용하는 채팅 시스템을 제안한다. 채팅 데이터를 통한 실험에서 사용자 문장이 짧은 경우는 답변이 잘 나오는 것을 확인하였으나 긴 문장에 대해서는 문법에 맞지 않는 문장이 생성되는 것을 알 수 있었다.
Aiming at the problem that complex external variables in natural scenes have a greater impact on facial expression recognition results, a facial expression recognition method based on two-stream convolutional neural network is proposed. The model introduces exponentially enhanced shared input weights before each level of convolution input, and uses soft attention mechanism modules on the space-time features of the combination of static and dynamic streams. This enables the network to autonomously find areas that are more relevant to the expression category and pay more attention to these areas. Through these means, the information of irrelevant interference areas is suppressed. In order to solve the problem of poor local robustness caused by lighting and expression changes, this paper also performs lighting preprocessing with the lighting preprocessing chain algorithm to eliminate most of the lighting effects. Experimental results on AFEW6.0 and Multi-PIE datasets show that the recognition rates of this method are 95.05% and 61.40%, respectively, which are better than other comparison methods.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.358-361
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2021
In order to improve the accuracy of small target detection more effectively, this paper proposes an improved single shot detector (SSD) target detection and recognition method based on cspdarknet53, which introduces lightweight ECA attention mechanism and Feature Pyramid Network (FPN). First, the original SSD backbone network is replaced with cspdarknet53 to enhance the learning ability of the network. Then, a lightweight ECA attention mechanism is added to the basic convolution block to optimize the network. Finally, FPN is used to gradually fuse the multi-scale feature maps used for detection in the SSD from the deep to the shallow layers of the network to improve the positioning accuracy and classification accuracy of the network. Experiments show that the proposed target detection algorithm has better detection accuracy, and it improves the detection accuracy especially for small targets.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.740-742
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2023
객체 인식 연구에 있어서 딥러닝 기반의 사람 인식에 있어서 많은 연구들이 공개되고 있다. 특히 화재사고에 있어서 연기로 인해 가시성이 떨어져 인명구조에 어려움이 발생한다. 이에 열화상 카메라와 딥러닝을 통해 사람을 인식하는 기술이 연구되고 있다. 기존 연구에서는 열화상 카메라와 YOLO 딥러닝을 통해 사람을 인식하는데 95%의 성능을 보였지만, YOLO는 그리드 셀에서 하나의 분류만하기 때문에 물체에 가려진 사람을 판별하는데 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위해 기존 Faster R-CNN 알고리즘을 사용한다. 신체부위 Guided Attention mechanism을 사용하여 가중치를 준 Feature Map을 RPN에 적용시켜 학습모델을 구현한다면 더 높은 정확도를 얻을 수 있다. 향후 본 논문에서 제안하는 기법은 많은 실험과 다양한 데이터 셋을 통해 실질적인 검증을 할 예정이다.
A personalized course recommendation algorithm based on deep learning in an online education cloud platform is proposed to address the challenges associated with effective information extraction and insufficient feature extraction. First, the user potential preferences are obtained through the course summary, course review information, user course history, and other data. Second, by embedding, the word vector is turned into a low-dimensional and dense real-valued vector, which is then fed into the compressed interaction network-deep neural network model. Finally, considering that learners and different interactive courses play different roles in the final recommendation and prediction results, an attention mechanism is introduced. The accuracy, recall rate, and F1 value of the proposed method are 0.851, 0.856, and 0.853, respectively, when the length of the recommendation list K is 35. Consequently, the proposed strategy outperforms the comparison model in terms of recommending customized course resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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