Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.11a
/
pp.473-474
/
2022
텍스트를 기반으로 하는 패스워드는 다방면에서 가장 많이 사용되고 있는 인증 수단이다. 하지만 이러한 패스워드는 사용자의 기억에 의존하기 때문에 사람들은 일반적으로 기억하기 쉽게 '!iloveY0u'와 같은 암호를 사용한다. 이로 인해 사용자들의 패스워드 간에 규칙성이 생기게 되어 HashCat과 같은 크래킹 도구에 의해 해킹될 수 있다. 딥러닝을 통한 패스워드 예측의 경우, 일반적인 패스워드 크래킹 도구와 달리 패스워드 구조 및 속성에 대한 사전 지식 및 전문적 지식 없이도 패턴을 추출하고 학습할 수 있어 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에서도 순환 신경망을 사용하여 텍스트 기반의 패스워드를 예측하는 연구의 동향에 대해 알아본다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2022.10a
/
pp.269-271
/
2022
In recent years, RNN networks with LSTM blocks have been used extensively in machine learning tasks that process sequential data. These networks have proven to be particularly good at sequential language processing tasks by being more able to accurately predict the next most likely word in a given sequence than traditional neural networks. This study trained an RNN / LSTM neural network on three different translations of 150 biblical Psalms - in both English and Korean. The resulting model is then fed an input word and a length number from which it automatically generates a new Psalm of the desired length based on the patterns it recognized while training. The results of training the network on both English text and Korean text are compared and discussed.
Kim, Jonghee;Jung, Chanho;Kang, Dokeun;Lee, Chang Jin
Journal of IKEEE
/
v.24
no.4
/
pp.1176-1179
/
2020
Vessel path prediction methods generally predict the latitude and longitude of a future location directly. However, in the case of direct prediction, errors could be large since the possible output range is too broad. In addition, error accumulation could occur since recurrent neural networks-based methods employ previous predicted data to forecast future data. In this paper, we propose a vessel path prediction method that does not directly predict the longitude and latitude. Instead, the proposed method predicts the acceleration of the vessel. Then the acceleration is employed to generate the velocity and direction, and the values decide the longitude and latitude of the future location. In the experiment, we show that the proposed method makes smaller errors than the direct prediction method, while both methods employ the same model.
Recently, with the development of IoT technology, the number of farms using smart farms is increasing. Smart farms monitor the environment and optimise internal environment automatically to improve crop yield and quality. For optimized crop cultivation, researches on predict crop productivity are actively studied, by using collected agricultural digital data. However, most of the existing studies are based on statistical models based on existing statistical data, and thus there is a problem with low prediction accuracy. In this paper, we use various predition models for predicting the production and sales profits, and compare the performance results through models by using the agricultural digital data collected in the facility horticultural smart farm. The models that compared the performance are multiple linear regression, support vector machine, artificial neural network, recurrent neural network, LSTM, and ConvLSTM. As a result of performance comparison, ConvLSTM showed the best performance in R2 value and RMSE value.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.25
no.10
/
pp.1435-1440
/
2021
With the advent of the low interest rate era, many investors are flocking to the stock market. In the past stock market, people invested in stocks labor-intensively through company analysis and their own investment techniques. However, in recent years, stock investment using artificial intelligence and data has been widely used. The success rate of stock prediction through artificial intelligence is currently not high, so various artificial intelligence models are trying to increase the stock prediction rate. In this study, we will look at various artificial intelligence models and examine the pros and cons and prediction rates between each model. This study investigated as stock prediction programs using artificial intelligence artificial neural network (ANN), deep learning or hierarchical learning (DNN), k-nearest neighbor algorithm(k-NN), convolutional neural network (CNN), recurrent neural network (RNN), and LSTMs.
Kim, Dong-Sik;Chae, Young-Su;Kim, Young-Su;Kim, Hyun-Dong
Journal of the Korean Geotechnical Society
/
v.23
no.7
/
pp.17-25
/
2007
Various geotechnical problems due to insufficient bearing capacity or excessive settlement are likely to occur when constructing roads or large complexes on soft ground. Accurate predictions of the magnitude of settlement and the consolidation time provide numerous options of ground improvement methods and, thus, enable to save time and expense of the whole project. Asaoka's method is probably the most frequently used one for settlement prediction and the empirical formulae such as Hyperbolic method and Hoshino's method are also often used. To find an elaborate method of predicting the embankment settlement, two recurrent type neural network models, such as Jordan model and Elman-Jordan model, are adopted. The data sets of settlement measured at several domestic sites are analyzed to obtain the most suitable model structures. It was shown from the comparison between predicted and measured settlements that Jordan model provides better predictions than Elman-Jordan model does and that the predictions using CPT results are more accurate than those using SPT results. It is believed that RNN using cone penetration test results can be a highly efficient tool in predicting settlements if enough field data can be obtained.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2018.10a
/
pp.367-370
/
2018
웹 또는 모바일 사용자는 고객 센터에 구축된 자주 묻는 질문을 이용하여 원하는 서비스를 제공받는다. 그러나 자주 묻는 질문은 사용자가 직접 핵심어를 입력하여 검색된 결과 중 필요한 정보를 찾아야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 질의를 입력 받아 질의에 해당하는 클래스를 분류해주는 문장 분류 모델을 제안한다. 제안모델은 웹이나 모바일 환경의 오타나 맞춤법 오류에 대한 강건함을 위해 자소 단위 합성곱 신경망을 사용한다. 그리고 기계 번역 이외에도 자연어 처리 부분에서 큰 성능 향상을 보여주는 주의 집중 방법과 클래스 임베딩을 이용한 문장 분류 시스템을 사용한다. 457개의 클래스 분류와 769개의 클래스 분류에 대한 실험 결과 Micro F1 점수 기준 81.32%, 61.11%의 성능을 보였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
/
v.13
no.4
/
pp.199-207
/
2024
Local reservoirs are crucial sources for agricultural water supply, necessitating stable water level management to prepare for extreme climate conditions such as droughts. Water level prediction is significantly influenced by local climate characteristics, such as localized rainfall, as well as seasonal factors including cropping times, making it essential to understand the correlation between input and output data as much as selecting an appropriate prediction model. In this study, extensive multivariate data from over 400 reservoirs in Jeollabuk-do from 1991 to 2022 was utilized to train and validate a water level prediction model that comprehensively reflects the complex hydrological and climatological environmental factors of each reservoir, and to analyze the impact of each input feature on the prediction performance of water levels. Instead of focusing on improvements in water level performance through neural network structures, the study adopts a basic Feedforward Neural Network composed of fully connected layers, batch normalization, dropout, and activation functions, focusing on the correlation between multivariate input data and prediction performance. Additionally, most existing studies only present short-term prediction performance on a daily basis, which is not suitable for practical environments that require medium to long-term predictions, such as 10 days or a month. Therefore, this study measured the water level prediction performance up to one month ahead through a recursive method that uses daily prediction values as the next input. The experiment identified performance changes according to the prediction period and analyzed the impact of each input feature on the overall performance based on an Ablation study.
In recent years, Computer-based learning, such as machine learning and deep learning in the computer field, is attracting attention. They start learning from the lowest level and propagate the result to the highest level to calculate the final result. Research literature has shown that systematic learning and growth can yield good results. However, systematic models based on systematic models are hard to find, compared to various and extensive research attempts. To this end, this paper proposes the first TNT(Transitive Nested Triangle)model, which is a growth and fusion model that can be used in various aspects. This model can be said to be a recursive model in which each function formed through geometric forms an organic hierarchical relationship, and the result is used again as they grow and converge to the top. That is, it is an analytical method called 'Horizontal Sibling Merges and Upward Convergence'. This model is applicable to various aspects. In this study, we focus on explaining the TNT model.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2024.01a
/
pp.47-48
/
2024
Heating, Ventilating, and Air Conditioning(HVAC) 시스템은 난방(Heating), 환기(Ventilating), 공기조화(Air Conditioning)를 제공하는 공조시스템으로, 실내 환경의 온도, 습도 조절 및 지속적인 순환 및 여과를 통해 실내 공기 질을 개선한다. 이러한 HVAC 시스템에 이상이 생기는 경우 공기 여과율이 낮아지며, COVID-19와 같은 법정 감염병 예방에 취약해진다. 또한 장비의 과부하를 유발하여, 시스템의 효율성 저하 및 에너지 낭비를 불러올 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HVAC 시스템의 이상 탐지 및 조기 조치를 위한 Transformer 기반 이상 탐지 기법의 적용을 제안한다. Transformer는 기존 시계열 데이터 처리를 위한 기법인 Recurrent Neural Network(RNN)기반 모델의 구조적 한계점을 극복함에 따라 Long Term Dependency 문제를 해결하고, 병렬처리를 통해 효율적인 Feature 추출이 가능하다. Transformer 모델이 HVAC 시스템의 이상 탐지에서 RNN 기반의 비교군 모델보다 약 1.31%의 향상을 보이며, Transformer 모델을 통한 HVAC의 이상 탐지에 효율적임을 확인하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.