• Title/Summary/Keyword: 분산학습

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Design of Multi-Agent System for Dynamic Service based on Peer-to-Peer (동적 서비스 제공을 위한 Multi-Agent 기반의 P2P 분산 시스템 설계)

  • 배명훈;국윤규;김운용;정계동;최영근
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.85-87
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    • 2004
  • 유무선 인터넷 기술의 발전은 인터넷을 통한 개인 정보의 효율적인 공유 및 교환을 가능하게 하였다. 최근 이러한 분산 정보의 공유를 위한 네트워킹 기술로 P2P(Peer-to-Peer)가 많은 주목을 받고 있다. 현재 국내외의 많은 대학 및 기관에서 P2P에 관한 연구가 활발히 진행 중 이다. 하지만, 대부분의 P2P 시스템들은 파일공유 위주의 서비스를 제공하며 SETI@HOME을 필두로 한 일부 @HOME 프로젝트들만이 자원 공유 서비스를 제공하고 있다. 그러나 기존의 자원공유 P2P 서비스들은 특정한 목적을 위해 구성됨으로써 자원을 제공하는 일반 사용자는 단순히 자원을 제공할 뿐 그 이상의 역할을 수행할 수가 없다. 이에 본 논문에서는 P2P 시스템에 참여한 모든 사용자가 P2P의 자원 네트워크를 사용할 수 있도록 멀티 에이전트 기반의 자원 공유 P2P 시스템을 제안한다. 일반 사용자는 서비스 생성 프레임워크를 사용하여 자신에게 필요한 테스크 에이전트를 생성할 수 있으며, 스케줄러 및 분배 에이전트, 테스크 에이전트에 의해 수행되어진다. 또한 본 시스템은 group 및 peer의 관리를 위해 특성 학습 에이전트(Specific Learning Agent)의 학습기능을 사용함으로써 P2P가 가지는 불안전한 환경 및 신뢰성 문제를 해결하였다.

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Distributed Support Vector Machines for Localization on a Sensor Newtork (센서 네트워크에서 위치 측정을 위한 분산 지지 벡터 머신)

  • Moon, Sangook
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2014.10a
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    • pp.944-946
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    • 2014
  • Localization of a sensor network node using machine learning has been recently studied. It is easy for Support vector machines algorithm to implement in high level language enabling parallelism. In this paper, we realized Support vector machine using python language and built a sensor network cluster with 5 Pi's. We also established a Hadoop software framework to employ MapReduce mechanism. We modified the existing Support vector machine algorithm to fit into the distributed hadoop architecture system for localization of a sensor node. In our experiment, we implemented the test sensor network with a variety of parameters and examined based on proficiency, resource evaluation, and processing time.

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Analysis of Factors for Learning Satisfaction Based on Gender in Online Graduate University Settings (원격대학원생의 성별차이에 따른 학습만족요인 분석)

  • Kim, Mid-eum;Lim, Keol
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.14 no.4
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    • pp.33-42
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    • 2016
  • This study aimed to understand the differences of the factors for learning satisfaction (learning content, system, interaction, instructor personality, and instructional context) between males and females in online graduate university settings. To examine the research objectives, a total of 88 graduate students attending online universities in Seoul, Korea participated in the survey. Among them, 66 valid responses were used for the analyses using the SPSS 21.0 statistical package. In order to figure out the differences of the factors in gender, Multivariate Analysis of Variance(MANOVA) was conducted with the five dependent factors. As a result, interaction was found to be a significant variable implying that females more actively participated in communication process. Finally, possible reasons for the results were described and suggestions were raised.

Gradient Leakage Defense Strategy based on Discrete Cosine Transform (이산 코사인 변환 기반 Gradient Leakage 방어 기법)

  • Park, Jae-hun;Kim, Kwang-su
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.2-4
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    • 2021
  • In a distributed machine learning system, sharing gradients was considered safe because it did not share original training data. However, recent studies found that malicious attacker could completely restore the original training data from shared gradients. Gradient Leakage Attack is a technique that restoring original training data by exploiting theses vulnerability. In this study, we present the image transformation method based on Discrete Cosine Transform to defend against the Gradient Leakage Attack on the federated learning setting, which training in local devices and sharing gradients to the server. Experiment shows that our image transformation method cannot be completely restored the original data from Gradient Leakage Attack.

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Initialization by using truncated distributions in artificial neural network (절단된 분포를 이용한 인공신경망에서의 초기값 설정방법)

  • Kim, MinJong;Cho, Sungchul;Jeong, Hyerin;Lee, YungSeop;Lim, Changwon
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.32 no.5
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    • pp.693-702
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    • 2019
  • Deep learning has gained popularity for the classification and prediction task. Neural network layers become deeper as more data becomes available. Saturation is the phenomenon that the gradient of an activation function gets closer to 0 and can happen when the value of weight is too big. Increased importance has been placed on the issue of saturation which limits the ability of weight to learn. To resolve this problem, Glorot and Bengio (Proceedings of the Thirteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 249-256, 2010) claimed that efficient neural network training is possible when data flows variously between layers. They argued that variance over the output of each layer and variance over input of each layer are equal. They proposed a method of initialization that the variance of the output of each layer and the variance of the input should be the same. In this paper, we propose a new method of establishing initialization by adopting truncated normal distribution and truncated cauchy distribution. We decide where to truncate the distribution while adapting the initialization method by Glorot and Bengio (2010). Variances are made over output and input equal that are then accomplished by setting variances equal to the variance of truncated distribution. It manipulates the distribution so that the initial values of weights would not grow so large and with values that simultaneously get close to zero. To compare the performance of our proposed method with existing methods, we conducted experiments on MNIST and CIFAR-10 data using DNN and CNN. Our proposed method outperformed existing methods in terms of accuracy.

Study on Improvement of Target Tracking Performance for RASIT(RAdar of Surveillance for Intermediate Terrain) Using Active Kalman filter (능동형 Kalman filter를 이용한 지상감시레이더의 표적탐지능력 향상에 관한 연구)

  • Myung, Sun-Yang;Chun, Soon-Yong
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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    • v.46 no.3
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    • pp.52-58
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    • 2009
  • If a moving target has a linear characteristics, the Kalman filter can estimate relatively accurate the location of a target, but this performance depends on how the dynamic status characteristics of the target is accurately modeled. In many practical problems of tracking a maneuvering target, a simple kinematic model can fairly accurately describe the target dynamics for a wide class of maneuvers. However, since the target can exhibit a wide range of dynamic characteristics, no fixed SKF(Simple Kalman filter) can be matched to estimate, to the required accuracy, the states of the target for every specific maneuver. In this paper, a new AKF(Active Kalman filter) is proposed to solve this problem The process noise covariance level of the Kalman filter is adjusted at each time step according to the study result which uses the neural network algorithm. It is demonstrated by means of a computer simulation that the tracking capability of the proposed AKF(Active Kalman filter) is better than that of the SKF(Simple Kalman Filter).

Design and Implementation of a Profile Learning Agent for Information Retrieval (정보검색 프로파일 학습 에이전트의 설계 및 구현)

  • 김영란;한현구
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.67-69
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    • 2001
  • 분산컴퓨팅 환경에서 사용자는 원하는 정보 획득을 위하여 지능형 에이전트를 정보 습득 도구로 사용한다. 현재의 에이전트들은 객관적인 구조와 서비스를 제공하기 때문에 각 사용자별 다양한 요구사항을 수용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 사용자의 요구와 개별적인 특성을 반영하고, 사용자의 관심사항과 행위를 학습하여 보다 효율적인 검색 결과를 제공하는 개인 웹 에이전트들이 연구.개발되고 있다. 본 연구는 사용자의 기호에 부합하는 정보만을 검색하여 사용자에게 제공할 뿐 아니라 사용자의 선호도에 효 과적으로 적응할 수 있는 정보 검색 에이전트를 위한 사용자 행위정보를 활용한 사용자 프로파일 학습방법을 제안한다. 시간경과에 따른 사용자의 기호 변화를 선행적으로 관리하는 잠재력을 제공한다. 또한 웹 문서를 대상으로 실험하여 제안한 방법의 성능을 검증한다.

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Intrusion Detection System Model using agent teaming in network (네트워크에서 에이전트 학습을 이용한 침입탐지시스템 모델)

  • 정종근;김용호;이윤배
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.6 no.8
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    • pp.1346-1351
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    • 2002
  • It is very complex to construct Intrusion Detection System in distributed network environment than simple ones. Especially, In the collecting and analysis of logdata from out different operating system break out much problem. So In this paper, We present a Intrusion Detection System model applying agent teaming system to solve these problem. We apply the data Mining algorithm for agent learning.

A Design and Implementation for a Bibliography Support System with XML Data Processing (XML 데이터 처리 기반의 참고문헌 지원 시스템의 설계 및 구현)

  • 신행자
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.726-728
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    • 2000
  • 본 논문에서는 최근 인터넷 상에서 표준 공통 포맷으로 대두되고 있는 XML을 이용하여 웹 기반 원격 교육 시스템에서 강의 내용에 참조도리 참고문헌 지원 시스템을 설계하고 구현하였다. Three-tier 환경에서 구현한 이 시스템은 middle-tier인 웹 서버에서 데이터베이스에 저장된 참고문헌을 XML 데이터로 변환하여 효과적으로 처리함으로써 서버의 부하를 감소시키며 이것은 성능 향상으로 이어져 학습자에게 더 나은 속도로 원격 교육의 참고문헌 정보서비스를 제공할 수 있다. 또한 동적으로 서버와 상호작용 가능하도록 학습자가 c마고 문헌의 유익함 정도를 매긴 등급 점수 계산에 직접 참여시켜 그 결과를 볼 수 있도록 하여 학습 의욕을 더욱 고취시킬 수 있다. 앞으로 웹기반 원격교육의 참고문헌 지원 시스템은 세계 각 대학이나 연구소에 분산되어 있는 여러 데이터 소스로부터 필요한 정보만을 실시간으로 추출하여 수집, 통합, 통계 처리할 수 있도록 확장될 수 있을 것이다.

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Implementation of a Distance Learning System based on WWW using CORBA (CORBA를 이용한 웹 기반 원격 교육 시스템의 구현)

  • 반상우;최혜용;김만수;정목동
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.138-140
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    • 1998
  • 본 연구실에서 개발하였던 클라이언트/서버 환경에서의 분산 멀티미디어를 이용한 CAI 시스템을 인터넷 환경에서 m:n 통신을 자유롭게 할 수 있도록 CORBA를 이용한 웹 기반의 원격 교육 시스템으로 구현한다. CORBA는 플랫폼과 개발 언어에 독립적으로 클라이언트와 서버의 객체들 사이에서 데이터를 상호 전달하도록 하는 미들웨어이다. 기존에 개발한 클라이언트/서버 원격 CAI 시스템의 경우는 클라이언트에 시스템의 일부가 구현되어야 함으로 클라이언트 측의 부담이 커지고, 학습자에게 공간상의 제한을 요하며 서버 측의 변화에 대해 클라이언트는 민감해진다. 이들 문제점을 CORBA를 이용하여 웹 상에 구현함으로써 학습자는 클라이언트에서 웹 브라우저만으로 학습이 가능하며 서버 측의 어떠한 변화에도 투명성을 가진다. 시스템의 개발에 있어서도 클라이언트와 서버를 서로 독립적으로 개발하므로 효과적이고, 객체 지향 언어를 사용함으로 재사용성 등의 장점을 가진다. 또한 시스템의 확장에 있어 많은 편리함을 제공한다.

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