인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 모델의 업데이트를 위한 데이터 수집과 활용의 중요성이 점차 높아지고 있다. 인공지능 기술을 사용하여 모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 데이터를 한곳에 모아야 업데이트할 수 있으나, 이런 경우 사용자의 개인정보를 침해할 수 있다. 본 논문에서는 분산 저장된 데이터를 직접 공유하지 않으면서 서로 협력하여 모델을 업데이트할 수 있는 분산형 기계학습 방법인 연합학습을 소개하며, 기존의 서버 없이 참여자들 간의 분산 합의 최적화를 이루는 연구를 소개한다. 또한, Kirkman Triple System을 기반으로 한 패턴 및 그룹을 생성하는 알고리즘을 이용하며, 병렬적인 업데이트 및 통신을 하는 패턴 및 그룹 기반 분산 합의 최적화 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘은 기존의 분산 합의 최적화 알고리즘 이상의 프라이버시를 보장하며, 모델이 수렴할 때까지의 통신시간을 감소시킨다.
본 논문에서는 18F-FDG PET과 CT에서 추출한 영상인자를 이용하여 비소세포폐암의 전이를 예측하는 머신러닝 모델을 생성하였다. 18F-FDG는 종양의 포도당 대사 시 사용되며 이를 추적하여 환자의 암 세포를 진단하는데 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. PET과 CT 영상에서 추출한 이미지 특징은 종양의 생물학적 특성을 반영하며 해당 ROI로부터 계산되어 정량화된 값이다. 본 연구에서는 환자의 의료영상으로부터 image texture 프절 전이 예측에 있어 유의한 인자인지를 확인하기 위하여 AUC를 계산하고 단변량 분석을 진행하였다. PET과 CT에서 각각 4개(GLRLM_GLNU, SHAPE_Compacity only for 3D ROI, SHAPE_Volume_vx, SHAPE_Volume_mL)와 2개(NGLDM_Busyness, TLG_ml)의 image texture feature를 모델의 생성에 사용하였다. 생성된 각 모델의 성능을 평가하기 위해 accuracy와 AUC를 계산하였으며 그 결과 random forest(RF) 모델의 예측 정확도가 가장 높았다. 추출된 PET과 CT image texture feature를 함께 사용하여 모델을 훈련하였을 때가 각각 따로 사용하였을 때 보다 예측 성능이 개선됨을 확인하였다. 추출된 영상인자가 림프절 전이를 나타내는 바이오마커로서의 가능성을 확인할 수 있었으며 이러한 연구 결과를 바탕으로 개인별 의료 영상을 기반으로 한 비소세포폐암의 치료 전략을 수립할 수 있을 것이라 기대된다.
시장의 글로벌화(globalization)는 오늘날 기업들이 직면한 가장 큰 도전이다$^1$). 국가경계의 급속한 붕괴, 지역간 통합(유럽 연합 [EU], 북미 자유 무역 협정, 동남 아시아 연합 등), 제조 기술의 표준화, 글로벌 투자와 글로벌 제품전략, 세계 여행의 확대, 교육과 지적 수준의 급속한 증가, 개발도상 국가들의 도시화, 국가간의 정보(월드 와이드 웹), 노동, 자본 및 테크놀로지의 자유로운 유통, 소비자 욕구와 구매력의 증가, 텔레커뮤니케이션 테크놀러지의 진보, 그리고 글로벌 미디어의 출현등은 각 국의 개별시장을 하나의 글로벌 시장으로 통합시키는 경향을 가속화시키고 있다.(중략)
연합학습은 보안 및 프라이버시 측면에서 중앙 집중식 방법보다 안전하도록 설계되었음에도 불구하고 여전히 많은 취약점을 내재한다. 적대적 공격(adversarial attack)을 수행하는 공격자는 신중하게 제작된 입력 데이터, 즉 적대적 예제(adversarial examples)를 클라이언트의 학습 데이터에 주입하여 딥러닝 모델을 의도적으로 조작하여 오분류를 유도한다. 이에 대한 보편적인 방어 전략은 이른바 적대적 학습(adversarial training)으로 적대적 예제들의 특성을 선제적으로 모델에 학습시키는 것이다. 기존의 연구에서는 모든 클라이언트가 적대적 공격 하에 있는 상황을 가정하는데 연합학습의 클라이언트 수가 매우 많음을 고려하면 실제와는 거리가 있다. 본 논문에서는 클라이언트의 일부가 공격 하에 있는 시나리오에서 적대적 학습의 양상을 실험적으로 살핀다. 우리는 실험을 통해 적대적 예제에 대한 분류 정확도가 증가하면 정상 샘플에 대한 분류 정확도의 감소하는 트레이드오프 관계를 가짐을 밝혔다. 이러한 트레이드오프 관계를 효과적으로 활용하기 위해 클라이언트가 자신이 공격받는지 여부에 따라 손실함수를 적응적으로 선택하여 적대적 학습을 수행하는 방법을 제시한다.
낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.
본 논문에서는 딥러닝 기반 얼굴 인식 알고리즘에 대해 살펴보고, 이를 청각장애인용 방송에서 화자를 식별하고 감정 표현 자막을 표출하기 위한 배우 얼굴 인식 기술에 적용하고자 한다. 우선, 배우 얼굴 인식을 위한 방안으로 원샷 학습 기반의 딥러닝 얼굴 인식 알고리즘인 ResNet-50 기반 VGGFace2 모델의 구성에 대해 이해하고, 이러한 모델을 기반으로 다양한 전처리 방식을 적용하여 정확도를 측정함으로써 실제 청각장애인용 방송에서 배우 얼굴을 인식하기 위한 방안에 대해 모색한다.
광역 환경에서 존재하는 수많은 서버객체들은 이름이나 속성에 의해, 다양한 중복된 성질을 갖는다. 이러한 같은 성질을 갖는 서버객체들인 중복객체들에게 서비스를 요청할 때, 기존의 네이밍이나 트레이딩 서비스는 중복된 서버객체들의 바인딩 서비스가 불가능하다. 따라서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복객체의 선정 및 동적 바인딩 서비스를 위한 통합모델을 제시하였다. 본 모델은 중복된 객체들의 일치관리 기능뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해서 최소부하를 갖는 시스템상의 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스 기능을 제공한다. 이러한 목적에서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복특성을 가진 서버객체들의 바인딩을 지원하기 위한 서비스 방안과 모델을 구축해 왔다. 본 논문에서는 구축된 모델에 대해 실험환경을 보이고, 연합 모델에서 클라이언트와 서버와의 바인딩 과정을 성능 평가하였고, 부하균형이 우리의 모델에 적용될 수 있는지 확인하기 위하여 주어진 조건을 이용하여 우리의 모델을 검증하였다. 또한 우리는 광역환경을 위한 도메인들간의 연합을 고려한 모델의 수행결과도 분석하였다. 이들 수행 결과를 통해 기존 네트워크의 물리적인 트리 구조상에서 검색 비용이 적음을 보였다.
지난 수년동안 정부출연(연)의 연구개발활동의 효율화를 도모하기 위하여 정부와 과학기술계에서 논의되어 왔던 출연(연)의 석박사 교육과정 설립에 관하여 출연(연)관련자들의 의견을 모아 구체적인 설립모델을 제시하였다. 먼저 정부출연(연)에 석박사 교육과정 설치가 필요한 이유와 기대효과를 제시하고, 다음으로 단설대학원의 설립모델로는 크게 3가지 유형이 고려되었다. 가장 중요한 설립목적 및 기대효과로는 출연(연)의 목표지향적(mission-oriented) 연구에 파급지향적(diffusion-oriented) 메카니즘을 도입함으로써 출연(연)의 연구성과가 경제사회로 효과적으로 이전될 수 있도록 하기 위함이다. 단설대학원의 설립모델로서 첫째 유형은 각 출연(연)이 교육과정을 운영하는 개별대학원 모델이다. 이는 출연(연)의 연구기능과 교육기능을 현장에서 융합시켜 운영하는 것으로 설립이 비교적 용이하며 개별 출연(연)의 특수성을 살릴 수 있다. 출자형식으로 별도의 학교법인을 설립하는 방식과 내부규정으로 부설대학원을 설치운영하는 두 가지 방식 있을 수 있다. 둘째 유형은 출연(연) 연합대학원 모델이다. 출연(연)들이 연합으로 하나의 학교 법인을 설립하고 여기에 각 출연(연)들이 공동운영자로서 참여하는 방식이다 이때 연합대학원은 일종의 Virtual University 형태를 취하며 모든 교육은 참여 출연(연)에서 이루어지는 형태이다. 세 번째는 대학과 출연(연)이 연계대학원을 운영하는 모델이다. 대학의 대학원을 개방하여 출연(연) 측과 공동으로 운영하는 것으로 이는 별도의 학교법인 설립이 필요없다. 본 연구에서는 KAIST와의 연계대학원을 고찰하였다. 본 연구에서는 이들 각각의 모델에 대한 의미와 장점, 단점을 비교분석하고, 각 모델로 설립시의 법적 고려사항, 그리고 학사운영체제 등에 관해 구체적으로 고려하였다. 추가적으로 단설대학원의 설립에 관한 그간의 반대 및 우려사항에 대한 검토도 첨부하였다.한다. 선진국의 경우에도 우선 지원분야에 대한 연구비 배분은 5-10%사이이다. (ⅴ) 성과관리를 통한 지원효과의 극대화 : 기초과학의 지원에 있어서 그 성과를 특정한다는 것은 쉬운 일이 아니지만 연구비 지원효과를 극대화하기 위해서는 프로그램 평가를 통해 성과관리를 하여야 한다. (ⅵ) 효율적인 혁신시스템의 구축 : 혁신시스템의 효율적인 운영이 매우 중요하다. 이를 위해서는 첫째, 연구부문과 산업부문을 연결시킬 수 있고, 새로운 분야를 담아낼 수 있는 유연한 분야분류체계를 정립하여야 하고, 둘째 연구결과의 효율적인 활용이 이루어져야 하며, 셋째 연구지원기관간 연계시스템의 구축을 구축하여야 한다.s of rats with alveolar organism. (omitted)없었다 (P>0.05). 6. 분만 2 개월 전에 Se과 Vit. E를 투여한 한우 종빈우로부터 태어난 송아지의 혈중 Vit. E 농도에 미치는 효과를 검토한 결과, 투여구가 대조구보다 다소 높은 농도를 나타냈으나 처리구간 커다란 차이는 없었다 (P>0.05).ine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of cocoon. It is equal to 9% increase in index, as compared to that of control. In case of R-20458, the increasing rates were varied at the
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[게시일 2004년 10월 1일]
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