• 제목/요약/키워드: 가상환경 데이터셋

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

  • 윤원석;장항배
    • Journal of Platform Technology
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    • 제11권2호
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    • pp.15-25
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    • 2023
  • 본 연구는 유출위협 탐지 연구에 활용되는 유출위협 데이터 셋의 한계점을 분석하고 현재의 문제를 극복하기 위해 보안솔루션을 활용하여 공개된 유출위협 데이터와 비교 분석한다. 이를 통해 유출위협 탐지에 적합한 데이터 포맷을 설계하고 블록체인 기술을 사용하여 서로 다른 기관 및 기업 간 유출위협 정보를 안전하게 공유할 수 있는 시스템을 구현한다. 현재 연구원들에게 공개된 유출위협 데이터 셋에서 실제 사건을 기반으로 수집한 데이터 셋은 없다. 공개된 데이터 셋은 연구를 위해 임의로 만들어진 가상의 합성데이터로 학습모델로 사용 시 실제 환경에서의 많은 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점들을 개선하기 위해서 프라이빗 블록체인 설계하여 소속이 다른 기관끼리 안전한 정보공유를 위해 참여자 간 합의와 검증을 통해 신뢰성을 높이고 정보의 무결성과 정합성을 유지하는 방안을 도출하였다. 제시한 방법은 유출위협 수집기를 통해 데이터를 수집하고 블록체인 기반 공유 시스템을 통해 합성데이터가 아닌 실제 위협을 가했던 양질의 데이터 셋을 수집하여 현재의 유출위협 데이터 셋 문제를 해결하고 향후 내부자 유출위협 탐지 모델에 기여할 것으로 사료된다.

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

  • 강은수;고병국;이조순;최하진;김준오;이병권
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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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

  • 백형선;박인규
    • 방송과미디어
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    • 제26권4호
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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.

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

  • 윤승제;정지원;홍준;임경일;김재환;김형주
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.162-177
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    • 2020
  • 자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.

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

  • 김기락;이상아;김나현;정문열
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제29권4호
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    • pp.1-6
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    • 2023
  • 메타버스 환경에서의 배경음악은 사용자의 몰입감을 증진시키기 위해 사용된다. 하지만 현재 대부분의 메타버스 환경에서는 사전에 매칭시킨 음원을 반복 재생하며, 이는 빠르게 변화하는 사용자의 상호작용 맥락에 어울리지 못해 사용자의 몰입감을 저해시키는 경향이 있다. 본 논문에서는 보다 몰입감 있는 메타버스 대화 경험을 구현하기 위해 1) 한국어 멀티모달 감정 데이터셋인 KEMDy20을 이용하여 발화로부터 감정을 추출하는 회귀 신경망을 구현하고 2) 음원에 arousal-valence 레벨이 태깅되어 있는 DEAM 데이터셋을 이용하여 발화 감정에 대응되는 음원을 선택하여 재생한 후 3) 아바타를 이용한 실시간 대화가 가능한 가상공간과 결합하여 몰입형 메타버스 환경에서 발화의 감정에 어울리는 배경음악을 실시간으로 재생하는 시스템을 구현하였다.

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

  • 박성제;강인혜;박주이;유시생
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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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

  • 조슈아 산토소;전성호;장주용;박인규
    • 방송과미디어
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    • 제26권3호
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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.

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

  • 최형준;나승훈;김현호;김선훈;강인호
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권9호
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    • pp.57-64
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    • 2021
  • 본 논문에서는 음성 명령을 인식하여 비행기의 1차 조종면을 제어할 수 있는 장치를 제안한다. 음성 명령어는 19개의 명령어로 구성되며 총 2,500개의 데이터셋을 근간으로 학습 모델을 구성한다. 학습 모델은 TensorFlow 기반의 Keras 모델의 Sequential 라이브러리를 이용하여 CNN 모델로 구성되며, 학습에 사용되는 음성 파일은 MFCC 알고리즘을 이용하여 특징을 추출한다. 특징을 인식하기 위한 2단계의 Convolution layer 와 분류를 위한 Fully Connected layer는 2개의 dense 층으로 구성하였다. 검증 데이터셋의 정확도는 98.4%이며 테스트 데이터셋의 성능평가에서는 97.6%의 정확도를 보였다. 또한, 라즈베리 파이 기반의 제어장치를 설계 및 구현하여 동작이 정상적으로 이루어짐을 확인하였다. 향후, 음성인식 자동 비행 및 항공정비 분야의 가상 훈련환경으로 활용될 수 있을 것이다.

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

  • 백형선;박인규
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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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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