• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.749-752
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• 2024

연합학습은 클라이언트가 중앙 서버에 원본 데이터를 주지 않고도 학습할 수 있도록 설계된 분산된 머신러닝 방법이다. 그러나 클라이언트와 중앙 서버 사이에 모델 업데이트 정보를 공유한다는 점에서 여전히 추론 공격(Inference Attack)과 오염 공격(Poisoning Attack)의 위험에 노출되어 있다. 이러한 공격을 방어하기 위해 연합학습에 차분프라이버시(Differential Privacy)를 적용하는 방안이 연구되고 있다. 차분 프라이버시는 데이터에 노이즈를 추가하여 민감한 정보를 보호하면서도 유의미한 통계적 정보 쿼리는 공유할 수 있도록 하는 기법으로, 노이즈를 추가하는 위치에 따라 전역적 차분프라이버시(Global Differential Privacy)와 국소적 차분 프라이버시(Local Differential Privacy)로 나뉜다. 이에 본 논문에서는 차분 프라이버시를 적용한 연합학습의 최신 연구 동향을 전역적 차분 프라이버시를 적용한 방향과 국소적 차분 프라이버시를 적용한 방향으로 나누어 검토한다. 또한 이를 세분화하여 차분 프라이버시를 발전시킨 방식인 적응형 차분 프라이버시(Adaptive Differential Privacy)와 개인화된 차분 프라이버시(Personalized Differential Privacy)를 응용하여 연합학습에 적용한 방식들에 대하여 특징과 장점 및 한계점을 분석하고 향후 연구방향을 제안한다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.9 no.5
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• pp.157-164
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• 1997

일반적으로 콘크리트와 철근간의 경계면을 나타내는 유한요소법에는 균열의 부근에서 발생하는 부착열화 현상을 고려하지 않고 있다. 이것은 균열 부근에서 과도한 부착을 초래하고 , 국소 변형과 균열의 진전에도 영향을 준다. 본 연구에서는 철근콘크리트 구조물의 균열부근에서 일어나는 부착거동의 변화를 고려한 비선형 부착응력-미끄럼 모델을 제안하였다. 철근과 콘크리트간의 경계면에는 링크요소를 이용하였고, 링크의 특성은 철근을 가로지르는 균열의 상태에 따라 변하도록 조정하였다. 균열의 형성상태를 정량화하고, 부착거동을 두 포락선 1) 균열로부터 충분히 떨어진 위치에서의 부착상태를 모델링한 외연포락선, 2)횡균열면에 있어서의 부착상태를 모델링한 내연포락선의 사이에 변이시키기 위하여 비국소적 손상도 개념을 도입하였다. 이 방법의 유효성을 알아보기 위하여 편재하중을 받는 T형 교각의 실험 및 해석결과를 제시하였다. 제안된 모델의 결과를 실험결과와 비교하여 본 모델의 유용성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.14 no.1
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• pp.111-118
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• 1996

In this paper, topographic edge points are detected from digital elevation model. Topographic edge points can be considered as the points which have rapid variation from its neighborhood. In this study, these points are dotected by Laplacian operator and noise reduction system is applied to remove small ripple. The results of this study show that Laplacian operator detects efficiently the topographic edge points, and that noise reduction system by local variance is efficient to remove small ripple but inefficient to reconstruct topographical features.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.267-273
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• 1998

셀룰라 오토마타 신경망은 저자에 의하여 개발된 신경망으로써 주변의 셀과 국소적인 연결을 가지며 셀룰라 오토마타의 발생규칙에 따라 생성되는 신경망이다. 셀룰라 오토마타 신경망을 간단히 줄여서 ECANS라고 한다. 본 신경망은 카오스 뉴런 모델을 사용하며 뉴런사이의 연결강도는 흥분성 또는 억제성 결합을 갖는다. 신호의 전달방식은 펄스의 형태로서 뉴런이 발화하면 '1' 발화하지 않으면 '0'이 된다. 본 논문에서는 셀룰라 오토마타를 구성하는 요소별 특징을 살펴보고 주어진 문제에 적합한 셀룰라 오토마타 신경망을 얻어내기 위한 진화방법으로서 DNA 코딩방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.871-877
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• 2006

물체의 반사(specular reflection)는 물체의 재질 및 기하학적 모양을 표현하는데 있어 매우중요한 요소이다. 사진품질의 사실적 렌더링에서는 기존의 국소 반사 모델을 사용하여 좋은 결과를 얻을 수 있지만, 사용자의 주관이 중시되는 비사실적 렌더링(non-photorealistic rendering)에서는 사용자가 원하는 반사 효과를 표현할 수 있어야 한다. 텍스처는 사용자가 직관적으로 원하는 반사 효과를 표현할 수 있는 수단이며, 이를 모델에 투영하면 원하는 반사효과를 얻을 수 있다. 이 때 사용자는 텍스처가 투영될 위치와 크기, 방향을 직접 키프레임으로 정해 줄 수 있다. 그러나 모든 반사 효과를 사용자가 직접 정해준다는 것은 번거로운 일이며, 실시간 응용분야에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 국소반사모델(local reflection model)과 주곡률(principal curvature) 해석을 통해 반사효과의 위치, 방향, 크기를 결정하기 위한 텍스처 투영기의 새로운 설정 방법을 제시한다. 광원과 시점 정보를 사용하여 투영기의 위치를 정하고 물체의 주방향(principal direction)과 곡률반지름(radius of curvature)을 이용하여 투영기의 방향과 투영 피라미드의 크기를 정한다 텍스처 투영기의 단순한 이동, 회전을 통하여 반사 영역의 이동, 회전 및 확대/축소가 가능하다. 본 논문에서 제시한 방법은 DirectX 9.0c와 프로그래이 가능한 셰이더 2.0을 사용하여 GeForce FX 7800 그래픽 카드에 구현되었다. 본 논문의 연구 결과는 게임과 같은 실시간 응용분야에 사용될 수 있으며, 실험 결과에 의하면 수천 개의 다면체 모델에 대한 렌더링을 실시간에 수행할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.7
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• pp.1513-1517
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• 2005

In this paper, I make use of a Multi-Channel skin color model with Hue, Cb, Cg using Red, Blue, Green channel altogether which remove bight component as being consider the characteristics of skin color to do modeling more effective to a facial skin color for extracting a facial area. 1 used efficient HOLA(Higher order local autocorrelation function) using 26 feature vectors to obtain both feature vectors of a facial area and the edge image extraction using Harr wavelet in image which split a facial area. Calculated feature vectors are used of date for the facial recognition through learning of neural network It demonstrate improvement in both the recognition rate and speed by proposed algorithm through simulation.

• 대한임상약리학회:학술대회논문집
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• 1998.12a
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• pp.48-48
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• 1998

• Journal of Dental Rehabilitation and Applied Science
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• v.31 no.3
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• pp.186-194
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• 2015

Purpose: To evaluate the effects of implant location and length on stress distribution and displacement in osseointegrated-implants that were associated with mandibular distal extension removable partial dentures (DERPD). Materials and Methods: A sagittally cut model with the #33, #34 teeth and a removable partial denture of the left mandible was used. Seven models were designed with NX 9.0. Models A, B, C had implants with lengths of 11, 6, 4 mm, respectively, under the denture base of the #37 artificial tooth. Models D, E, F had implants with lengths of 11, 6, 4 mm, respectively, under the denture base of the #36 artificial tooth. Model G did not have any implants. Axial force (250 N) was loaded on #36 central fossa. The finite element analysis was performed with MSC Nastran. Von Mises stress maps were plotted to visualize the results. Results: The models of #37 implant placement showed much lower stress concentration on the surrounding bone of the implant compared with #36. The #36 implant position tended to reduce displacement more than #37. Conclusion: When an IARPD is designed, the distal positioning of implant placement has more advantages in the edentulous bone of DERPD on the prognosis of short implants and the stress distribution of edentulous alveolar bone. Using implants with longer lengths are important for stress distribution. However, Additional studies are necessary of the effects of length on implant survival.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.550-552
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• 2001

미래의 PCS 네트워크 설계에서 하나의 중요한 문제는 위치 정보의 효율적인 관리이다. 우리는 이동망내의 위치 정보 데이터베이스들의 공간 국소성과 원격 이동 호스트들에 의한 국부 이동 호스트들의 위치 질의 선호도를 고려한 적응적 분산 위치 관리 알고리즘을 제안하고, 그것의 성능을 분석적 모델로 평가한다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.3 no.2
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• pp.179-187
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• 1999

Purpose : This paper introduces a computationally inexpensive context-dependent classification of multi-echo MRI with Bayes compound decision model. In order to produce accurate region segmentation especially in homogeneous area and along boundaries of the regions, we propose a classification method that uses contextual information of local enighborhood system in the image. Material and Methods : The performance of the context free classifier over a statistically heterogeneous image can be improved if the local stationary regions in the image are disassociated from each other through the mechanism of the interaction parameters defined at he local neighborhood level. In order to improve the classification accuracy, we use the contextual information which resolves ambiguities in the class assignment of a pattern based on the labels of the neighboring patterns in classifying the image. Since the data immediately surrounding a given pixel is intimately associated with this given pixel., then if the true nature of the surrounding pixel is known this can be used to extract the true nature of the given pixel. The proposed context-dependent compound decision model uses the compound Bayes decision rule with the contextual information. As for the contextual information in the model, the directional transition probabilities estimated from the local neighborhood system are used for the interaction parameters. Results : The context-dependent classification paradigm with compound Bayesian model for multi-echo MR images is developed. Compared to context free classification which does not consider contextual information, context-dependent classifier show improved classification results especially in homogeneous and along boundaries of regions since contextual information is used during the classification. Conclusion : We introduce a new paradigm to classify multi-echo MRI using clustering analysis and Bayesian compound decision model to improve the classification results.