• Title/Summary/Keyword: 가상환경 데이터셋

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A Study on Insider Threat Dataset Sharing Using Blockchain (블록체인을 활용한 내부자 유출위협 데이터 공유 연구)

  • Wonseok Yoon;Hangbae Chang
    • Journal of Platform Technology
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    • v.11 no.2
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    • pp.15-25
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    • 2023
  • This study analyzes the limitations of the insider threat datasets used for insider threat detection research and compares and analyzes the solution-based insider threat data with public insider threat data using a security solution to overcome this. Through this, we design a data format suitable for insider threat detection and implement a system that can safely share insider threat information between different institutions and companies using blockchain technology. Currently, there is no dataset collected based on actual events in the insider threat dataset that is revealed to researchers. Public datasets are virtual synthetic data randomly created for research, and when used as a learning model, there are many limitations in the real environment. In this study, to improve these limitations, a private blockchain was designed to secure information sharing between institutions of different affiliations, and a method was derived to increase reliability and maintain information integrity and consistency through agreement and verification among participants. The proposed method is expected to collect data through an outflow threat collector and collect quality data sets that posed a threat, not synthetic data, through a blockchain-based sharing system, to solve the current outflow threat dataset problem and contribute to the insider threat detection model in the future.

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A Study on Tower Recognition Method for AI Learning (AI 학습을 위한 탑 인식 방법에 대한 연구)

  • Kang, Eunsu;Ko, Byeongguk;Lee, JoSun;Choi, Hajin;Kim, Jun O;Lee, Byongkwon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.339-342
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    • 2020
  • 본 논문에서는 AI 학습을 위한 데이터 수집을 위해 윈도우 환경에서 YOLO 시스템을 사용한 객체 인식에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 실사용 이전 사전 환경설정 작업 시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Visual Studio, OpenCV, CUDA 등 익숙한 플랫폼 및 라이브러리를 요구하기 때문에 다른 사람들에게 편안한 작업환경 제공한다. 또한 기존의 COCO 데이터 셋을 사용한 YOLOv3가 아닌 추가 학습 방법을 제안함으로써 보다 보편적인 객체 인식이 가능하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 인식할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.

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영상과 비디오로부터의 가상 시점 영상 생성 기술

  • Baek, Hyeong-Seon;Park, In-Gyu
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.26 no.4
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    • pp.11-22
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    • 2021
  • 실감형 미디어를 구성하기 위해서는 다시점 영상 또는 비디오들로 구성된 대용량의 콘텐츠가 필수적이다. 이러한 콘텐츠는 다량의 카메라들을 목적에 따라 배치하여 획득하므로 영상 구성의 복잡성과 콘텐츠의 크기가 급격히 커진다는 문제점을 갖고 있다. 3D 미디어 환경에서 카메라의 개수를 최소화하면서도 목적에 맞게 다양한 시점을 제공할 수 있는 가상시점 영상 생성은 핵심적인 기술이다. 본 기고문에서는 다시점 영상과 비디오로부터 학습 기반의 가상 시점 영상 생성 연구들에 대해 체계적인 조사를 통해 그 결과를 다음과 같이 제시한다. 첫째, 가상 시점 영상 생성에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안하는 분류 방식에 따라 기존의 제안된 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 가상 시점 영상 생성에 주로 사용되는 관련 데이터셋을 조사한다. 마지막으로는 각 연구들이 갖고 있는 특징들을 분석하고, 정량적, 정성적 평가 결과를 비교한다.

Development of Autonomous Vehicle Learning Data Generation System (자율주행 차량의 학습 데이터 자동 생성 시스템 개발)

  • Yoon, Seungje;Jung, Jiwon;Hong, June;Lim, Kyungil;Kim, Jaehwan;Kim, Hyungjoo
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.19 no.5
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    • pp.162-177
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    • 2020
  • The perception of traffic environment based on various sensors in autonomous driving system has a direct relationship with driving safety. Recently, as the perception model based on deep neural network is used due to the development of machine learning/in-depth neural network technology, a the perception model training and high quality of a training dataset are required. However, there are several realistic difficulties to collect data on all situations that may occur in self-driving. The performance of the perception model may be deteriorated due to the difference between the overseas and domestic traffic environments, and data on bad weather where the sensors can not operate normally can not guarantee the qualitative part. Therefore, it is necessary to build a virtual road environment in the simulator rather than the actual road to collect the traning data. In this paper, a training dataset collection process is suggested by diversifying the weather, illumination, sensor position, type and counts of vehicles in the simulator environment that simulates the domestic road situation according to the domestic situation. In order to achieve better performance, the authors changed the domain of image to be closer to due diligence and diversified. And the performance evaluation was conducted on the test data collected in the actual road environment, and the performance was similar to that of the model learned only by the actual environmental data.

Real-time Background Music System for Immersive Dialogue in Metaverse based on Dialogue Emotion (메타버스 대화의 몰입감 증진을 위한 대화 감정 기반 실시간 배경음악 시스템 구현)

  • Kirak Kim;Sangah Lee;Nahyeon Kim;Moonryul Jung
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.29 no.4
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    • pp.1-6
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    • 2023
  • To enhance immersive experiences for metaverse environements, background music is often used. However, the background music is mostly pre-matched and repeated which might occur a distractive experience to users as it does not align well with rapidly changing user-interactive contents. Thus, we implemented a system to provide a more immersive metaverse conversation experience by 1) developing a regression neural network that extracts emotions from an utterance using KEMDy20, the Korean multimodal emotion dataset 2) selecting music corresponding to the extracted emotions from an utterance by the DEAM dataset where music is tagged with arousal-valence levels 3) combining it with a virtual space where users can have a real-time conversation with avatars.

Calculation of Virtual Water Trading Between Countries (국가 간 가상수 거래 산정)

  • Park, Sung Je;Kang, In Hye;Park, Jui;Ryu, Si Saeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.210-210
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    • 2018
  • 효과적인 물 사용과 물 관리 정책을 수립하기 위해서는 산업적 차원에서의 물 발자국 연구를 통해 산업 전반적인 수자원 활용 상황을 비교 분석할 필요가 있다. 또한 앞으로 국가 차원의 물 안보 정책을 수립하기 위해서는 기후변화와 국제환경 변화로 인해 우리나라의 물발자국 변화를 예측하는 것이 필수적이다. 국외에서는 일찍이 물과 환경전문 교육기관인 UNESCO-IHE를 중심으로 물발자국 산정방식의 이론적 연구와 함께 가상수 무역에 대한 연구를 진행해왔으며, 국제표준화기구(International Organization for Standardization, 이하 ISO)는 2014년 물발자국에 대한 가이드라인을 국제표준으로 지정하였다. 국내에서는 2009년 가상수와 물발자국에 대한 이론이 소개되어 공공기관의 주도로 가상수 및 물발자국과 관련된 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구결과를 바탕으로 데이터베이스를 구축하기도 하였으나 1차 산업 위주로 구성되어 있어 2차, 3차 산업 등 다른 산업에 대한 정보는 부족한 상태이다. 따라서 앞으로는 2차, 3차 산업 등에 대한 연구가 필요하다. 국제 가상수 거래의 도출을 위한 기초자료로서 WIOD의 input-output tables와 environmental accounts 등을 활용하였다. 본 연구에서는 생산량, 물사용량과 관련된 지표를 결합하여 가상수량을 도출하는 과정을 제시하고, 가상수 이동흐름 및 추이를 분석하였다. 이를 위해 주요 16개국(아르헨티나, 호주, 브라질, 캐나다, 중국, 프랑스, 독일, 인도, 일본, 한국, 러시아, 사우디아라비아, 태국, 미국, 베트남)의 농축산물 주요 10개 품목(쌀, 보리, 옥수수, 밀, 콩, 감자, 채소, 소고기, 돼지고기, 계란)을 대상으로 분석을 실시했다. 또한 국가별 가상수 교역량, 국가 간 가상수 교역량에 대한 1989년부터 2014년까지의 데이터셋을 구축하고 이에 대해 분석을 수행하였다. 가상수 교역의 품목별 분석결과 주요 16개국의 주요 가상수 수입 품목은 콩, 옥수수, 밀, 보리 순이며, 주요 가상수 수출 품목은 밀, 콩, 옥수수, 쌀 순으로 파악되었다. 가상수의 종류별로 분석한 결과 가상수 교역량은 지난 25년간 녹색 가상수가 94%의 압도적으로 많은 비중을 차지하고 있었다. 국가별로 가상수 수출입량을 분석한 결과 1989년에서 2013년까지 미국, 브라질, 아르헨티나, 호주 등 주요 농업 국가들이 전 세계 가상수 수출에서 우위를 점하고 있는 것으로 분석되었다.

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영상과 비디오로부터의 3차원 휴먼 자세 및 형상 복원 기술

  • ;Jeon, Seong-Ho;Jang, Ju-Yong;Park, In-Gyu
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.26 no.3
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    • pp.59-70
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    • 2021
  • 미래의 메타버스 환경에서 3차원 가상 휴먼 표현은 매우 중요한 기술이며 영상 또는 비디오로부터 3차원 가상 휴먼 모델링이 핵심 기술이다. 본 기고문은 이 분야에 대한 충분한 사전 지식의 제공을 목표로 한다. 휴먼 복원 문제를 다루는 연구가 늘어남에 따라, 본 기고문에서 우리는 단일 영상 혹은 비디오로부터의 3차원 휴먼 복원 연구들에 대해 조사하고 그 결과를 다음과 같이 체계적으로 제시한다. 첫째, 3차원 휴먼 복원에 대한 배경 개념을 정의한다. 둘째, 제안된 분류법, 기여도, 정량적 결과에 따라 기존의 방법들을 상세하게 분석한다. 셋째, 관련 데이터셋 및 정성적 결과를 요약하여 연구자들이 이를 쉽게 활용할 수 있도록 한다. 마지막으로, 우리는 각 연구들을 분석하여 해당 방법들의 장점과 약점을 제시한다.

Transfer learning of Entity linking based on Pseudo Entity Description and Entity Alignment (가상 엔터티 설명문 및 엔터티 정렬에 기반한 엔터티 링킹 전이학습)

  • Choi, Heyon-Jun;Na, Seung-Hoon;Kim, Hyun-Ho;Kim, Seon-Hoon;Kang, Inho
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2020.10a
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    • pp.223-226
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    • 2020
  • 엔터티 링킹을 위해서는 엔터티 링킹을 수행 할 후보 엔터티의 정보를 얻어내는 것이 필요하다. 하지만, 엔터티 정보를 획득하기 어려운 경우, 엔터티 링킹을 수행 할 수 없다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위해 데이터셋으로부터 엔터티의 가상 엔터티 설명문을 작성하고, 이를 통해 엔터티 링킹을 수행함으로써 엔터티 정보가 없는 환경에서도 2.58%p밖에 성능 하락이 일어나지 않음을 보인다.

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Implementation of Speech Recognition and Flight Controller Based on Deep Learning for Control to Primary Control Surface of Aircraft

  • Hur, Hwa-La;Kim, Tae-Sun;Park, Myeong-Chul
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.26 no.9
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    • pp.57-64
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    • 2021
  • In this paper, we propose a device that can control the primary control surface of an aircraft by recognizing speech commands. The speech command consists of 19 commands, and a learning model is constructed based on a total of 2,500 datasets. The training model is composed of a CNN model using the Sequential library of the TensorFlow-based Keras model, and the speech file used for training uses the MFCC algorithm to extract features. The learning model consists of two convolution layers for feature recognition and Fully Connected Layer for classification consists of two dense layers. The accuracy of the validation dataset was 98.4%, and the performance evaluation of the test dataset showed an accuracy of 97.6%. In addition, it was confirmed that the operation was performed normally by designing and implementing a Raspberry Pi-based control device. In the future, it can be used as a virtual training environment in the field of voice recognition automatic flight and aviation maintenance.

Wide-baseline LightField Synthesis from monocular video (단안비디오로부터 광폭 베이스라인을 갖는 라이트필드 합성기법)

  • Baek, Hyungsun;Park, In Kyu
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.95-96
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    • 2021
  • 본 논문에서는 단안비디오 입력으로부터 각 SAI(sub-aperture image)간의 넓은 기준선을 갖는 라이트필드 합성기법을 제안한다. 기존의 라이트필드 영상은 취득의 어려움에 의해 규모가 작고 특정 물체위주로 구성되어 있어 컴퓨터 비전 및 그래픽스 분야의 최신 딥러닝 기법들을 라이트필드 분야에 적용하기 어렵다는 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 사실적 렌더링 기반의 가상환경상에서 실제환경과 유사함을 갖는 데이터를 취득하였다. 생성한 데이터셋을 이용하여 기존의 새로운 시점을 생성하는 기법 중 하나인 다중 평면 영상(Multi Plane Image) 기반 합성기법을 통해 라이트필드 영상을 합성한다. 제안하는 네트워크는 단안비디오의 연속된 두개의 프레임으로부터 MPI 추정하는 네트워크와 입력영상의 깊이 정보를 추정하는 네트워크로 구성되어 있다.

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