• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.62-66
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• 2022

최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.271-271
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• 2019

선체운동은 외력관계 등 복잡한 환경에서 발생하므로 추정이 난해하다. 선체운동의 추정은 선박의 안전을 확보할 수 있는 중요한 요소이므로 정확한 추정이 필요한 실정이다. 기존의 선체운동관련 연구는 특정 선형에 대한 선체운동을 실험하여 획득한 모델과 기준이되는 모델의 겉보기 운동을 비교한 것으로 선체운동을 직관적으로 추정하기 난해하다. 본 연구에서는 선형-시불변 (Linear-Time lnvariant)시스템의 전달함수 기법을 적용해 선체운동을 극-영점 해석과 주파수 응답 분석을 통해 선체운동의 특성을 전달함수로 추정하는 개념을 소개한다. 선형-시불변 시스템을 이용한 선체운동 해석 모델은 1)파랑의 입력신호와, 2)선체운동의 출력신호, 3)블랙박스로 정의된 선체로 구성된다. 본 모델은 선체운동을 전달함수로 수치화 하여 정의할 수 있고, 극-영점해석 및 주파수 응답 분석을 통해 선체운동의 특성을 추정하는데 용이할 것으로 기대된다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.143-153
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• 2022

With the development of networks and the increase in the number of network devices, the number of cyber attacks targeting them is also increasing. Since these cyber-attacks aim to steal important information and destroy systems, it is necessary to minimize social and economic damage through early detection and rapid response. Many studies using machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) have been conducted, among which payload learning is one of the most intuitive and effective methods to detect malicious behavior. In this study, we propose a preprocessing method to maximize the performance of the model when learning the payload in term units. The proposed method constructs a high-quality learning data set by eliminating unnecessary noise (stopwords) and preserving important features in consideration of the machine language and natural language characteristics of the packet payload. Our method consists of three steps: Preserving significant special characters, Generating a stopword list, and Class label refinement. By processing packets of various and complex structures based on these three processes, it is possible to make high-quality training data that can be helpful to build high-performance ML/AI models for security monitoring. We prove the effectiveness of the proposed method by comparing the performance of the AI model to which the proposed method is applied and not. Forthermore, by evaluating the performance of the AI model applied proposed method in the real-world Security Operating Center (SOC) environment with live network traffic, we demonstrate the applicability of the our method to the real environment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.207-215
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• 2023

선박 시스템은 복잡하고 고도화되어 있으며, 각 요소 간 업무연관성이 굉장히 높다 보니 관련된 사고를 예방하기 위해서는 사고를 분석할 때 사고의 직접적 원인을 찾아 제거하는 전통적인 순차적 접근방법에 더하여 전반적이고 통합적인 시스템의 측면에서 접근할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 전통적인 사고분석 기법과는 다른 STAMP 방법론을 사용하여 선박에서 발생한 화재사고를 분석한다. 이 분석을 통해 선박 내 화재를 예방하기 위한 안전 요구 사항, 부적절한 결정과 조치, 상황, 장비 결함 및 사고분석 결과에서 도출된 권고 사항을 포함한 다양한 요소를 검토한다. STAMP를 이용한 사고 예방에 대한 종합적인 접근을 통해 선박이라는 전체 시스템 내에서 구성 요소 수준에서 대안 평가를 제시하고, 단순한 사고분석 뿐만 아니라 사고 예방 및 위험 평가에도 체계적으로 활용하고자 한다.

• Steel and Composite Structures
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• 제49권3호
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• pp.337-348
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• 2023

Successive wetting and drying cycles of concrete due to weather changes can endanger the safety of engineering structures over time. Considering wetting and drying cycles in concrete tests can lead to a more correct and reliable design of engineering structures. This study aims to provide a model that can be used to estimate the resistance properties of concrete under different wetting and drying cycles. Complex sample preparation methods, the necessity for highly accurate and sensitive instruments, early sample failure, and brittle samples all contribute to the difficulty of measuring the strength of concrete in the laboratory. To address these problems, in this study, the potential ability of six machine learning techniques, including ANN, SVM, RF, KNN, XGBoost, and NB, to predict the concrete's tensile strength was investigated by applying 240 datasets obtained using the Brazilian test (80% for training and 20% for test). In conducting the test, the effect of additives such as glass and polypropylene, as well as the effect of wetting and drying cycles on the tensile strength of concrete, was investigated. Finally, the statistical analysis results revealed that the XGBoost model was the most robust one with R2 = 0.9155, mean absolute error (MAE) = 0.1080 Mpa, and variance accounted for (VAF) = 91.54% to predict the concrete tensile strength. This work's significance is that it allows civil engineers to accurately estimate the tensile strength of different types of concrete. In this way, the high time and cost required for the laboratory tests can be eliminated.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.999-1008
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• 2023

당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.87-94
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• 2024

LLM(Large Language Model)을 활용하여 사전에 게임 데이터 학습 없이 텍스트 기반 게임을 수행할 수 있는지 알아보았다. LLM을 구현한 시스템으로는 ChatGPT-3.5와 가장 최신 형태인 ChatGPT-4를 채택하였다. 이에 더해 ChatGPT-4에 본 논문에서 제안하는 영구 메모리 기능을 추가하여 세 개의 게임 플레이어 에이전트를 제작하였다. 텍스트 기반 게임으로 가장 유명한 Zork를 활용하여 복잡한 장소를 이동해가며 정보를 모으고 퍼즐을 풀 수 있는지 알아보았다. 그 결과 세 에이전트 중 영구 메모리 기능을 추가한 에이전트의 성능이 탐험을 가장 넓은 범위로 진행하였고 점수도 가장 뛰어났다. 그러나 세 에이전트 모두 퍼즐을 푸는데 한계를 보였으며 이는 다단계 추론이 필요한 문제에 LLM이 취약하다는 것을 보여주었다. 그럼에도 여전히 본 논문에서 제안하는 에이전트를 사용하면 전체 장소의 37.3%를 방문하고, 방문했던 장소의 아이템을 모두 모으는데 성공할 수 있었던 것으로 LLM의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.143-156
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• 2024

연합 학습(FL)은 여러 공동 작업자 간에 분산된 모델 학습을 위한 강력한 방법론으로 부상해 데이터 공유의 필요성을 없애준다. FL은 데이터 프라이버시를 보호하는 기능으로 호평을 받고 있지만, 다양한 유형의 프라이버시 공격으로부터 자유롭지 않다. 대표적인 개인정보 보호 기술인 차분 프라이버시(DP)는 이러한 취약점에 대응하기 위해 널리 사용된다. 이 논문에서는 기존의 작업별 적응형 DP 메커니즘을 FL 환경에 적용해 성능을 평가한다. 포괄적인 분석을 통해 다양한 DP 메커니즘이 공유 글로벌 모델의 성능에 미치는 영향을 평가하며, 특히 다양한 데이터 배포 및 분할 스키마에 주의를 기울인다. 이를 통해, FL에서 개인정보 보호와 유용성 간의 복잡한 상호 작용에 대한 이해를 심화하고, 성능 저하 없이 데이터를 보호할 수 있는 검증된 방법론을 제공한다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제27권1호
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• pp.1-10
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• 2024

This article underscores the importance of integrating comprehensive palliative care for noncancer patients who are undergoing hemodialysis, with an emphasis on the aging populations in Asian nations such as Taiwan, Japan, the Republic of Korea, and China. As the global demographic landscape shifts towards an aging society and healthcare continues to advance, a marked increase has been observed in patients undergoing hemodialysis who require palliative care. This necessitates an immediate paradigm shift to incorporate this care, addressing the intricate physical, psychosocial, and spiritual challenges faced by these individuals and their families. Numerous challenges impede the provision of effective palliative care, including difficulties in prognosis, delayed referrals, cultural misconceptions, lack of clinician confidence, and insufficient collaboration among healthcare professionals. The article proposes potential solutions, such as targeted training for clinicians, the use of telemedicine to facilitate shared decision-making, and the introduction of time-limited trials for dialysis to overcome these obstacles. The integration of palliative care into routine renal treatment and the promotion of transparent communication among healthcare professionals represent key strategies to enhance the quality of life and end-of-life care for people on hemodialysis. By embracing innovative strategies and fostering collaboration, healthcare providers can deliver more patient-centered, holistic care that meets the complex needs of seriously ill patients within an aging population undergoing hemodialysis.

• 대한임상검사과학회지
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• 제56권1호
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• pp.89-98
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• 2024

육안검사는 정확한 병리조직학적 진단을 위해 수술, 내시경 검사에서 채취된 검체를 육안검사를 통해 암의 육안정보를 기록하고 병변은 현미경 표본을 만들기 위해 절편을 채취하는 행위이다. 육안검사의 기술은 간결하고 정확한 표현, 적절한 구조화, 충분한 절제, 중요정보에 대한 오류가 없는 표준화, 복잡한 검체의 사진 도표화가 이루어져야 한다. 병리학적 판독의 만족도를 높이기 위해서는 육안검사에 대한 이해가 충분한 이론적 실무적 바탕에서 신뢰를 얻기 위한 정확하고 신중히 수행해야 하는 업무이다. 육안검사 분야에서 임상병리사들의 경험을 바탕으로, 추가 표본 유형이 실행 가능한 후보로 식별되고 치료 측면에서 요구와 우려 사항을 신중하게 고려해야 한다. 또한, 각 기관의 부서에서는 임상과의 파트너쉽, 지속적인 전문인력 양성, 진단오류 및 가치 기반의 의료제공에 대한 국가적 초점 측면에서 검토해야 할 것이다.