• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.711-714
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• 2024

In the dynamic landscape of modern machine learning, Federated Learning (FL) has emerged as a compelling paradigm designed to enhance privacy by enabling participants to collaboratively train models without sharing their private data. Specifically, Distillation-based Federated Learning, like Federated Learning with Model Distillation (FedMD), Federated Gradient Encryption and Model Sharing (FedGEMS), and Differentially Secure Federated Learning (DS-FL), has arisen as a novel approach aimed at addressing Non-IID data challenges by leveraging Federated Learning. These methods refine the standard FL framework by distilling insights from public dataset predictions, securing data transmissions through gradient encryption, and applying differential privacy to mask individual contributions. Despite these innovations, our survey identifies persistent vulnerabilities, particularly concerning the susceptibility to logit inversion attacks where malicious actors could reconstruct private data from shared public predictions. This exploration reveals that even advanced Distillation-based Federated Learning systems harbor significant privacy risks, challenging the prevailing assumptions about their security and underscoring the need for continued advancements in secure Federated Learning methodologies.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.27-27
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• 2019

본 연구는 2019년 물관리기본법 시행과 함께 추진하는 유역물관리체제 수립과 운영에 대해 분석하고자 한다. 유역물관리는 기존의 행정체계 중심으로 추진된 물관리에서 드러난 비효율성을 극복하고 물순환에 기초하여 더욱 효율적이고 자연 친화적으로 운영하고자 하는 통합물관리의 기초이다. 유역물관리제도를 적절하게 수립하고 운영하기 위해서는 한국보다 앞서 유역물관리제도를 채택하고 운영해온 경험을 면밀하게 검토하고 장단점을 학습하여 한국 현실에 맞게 응용하는 지혜가 필요하다. 따라서 본 연구는 유역물관리제도를 성공적으로 수립하고 운영해 온 영국(잉글랜드 및 웨일스)과 프랑스 사례를 검토하여 시사점을 도출하고자 한다. 영국(잉글랜드 및 웨일스)은 1973년 유역관리청을 10개 대유역에 설치하여 유역물관리체제를 수립하고 운영하였지만 1970년대 및 1980년대 경제난을 겪으면서 관련 투자가 줄어들고 하천의 수질 악화가 지속하였으며 유역관리청과 지방정부와의 긴밀한 협조 부재로 관리의 어려움이 증가하였다. 결국, 1989년 10개의 유역관리청을 상하수도 서비스회사로 전환하고 물서비스감시청, 음용수감시국, 환경청 등의 규제기관을 수립하여 규제와 서비스를 분리한 독특한 유역물관리체제를 수립하였다. 영국의 유역물관리체제는 2000년 유럽연합물관리지침의 도입으로 10개 유역을 11개의 유역으로 재편하고 국가소통위원회, 유역소통위원회 14개, 유역파트너쉽 100개 등의 기구를 설치하여 유역거버넌스를 강화하였다. 프랑스는 1964년 새로운 물법 도입을 통해 전국을 6개 대유역으로 나누고 각 유역에 유역관리청과 유역위원회를 설치하여 본격적인 유역물관리제도를 수립하였다. 초기에는 유역관리 조직과 지방정부 간의 알력이 상당하여 수도요금에 자동부과되는 약 19%에 달하는 물세에 대한 거부감이 상당하였다. 그런데 이러한 물세가 유역관리청의 관리로 물관리 사업을 위한 펀드로 조성되고 물관리 사업 시행 시 대규모 자금을 조달할 수 있다는 실효성이 입증되면서 점차 유역관리제도가 정착할 수 있게 되었다. 프랑스는 2000년 유럽연합물관리지침의 도입으로 기존의 6개 대유역으로 관리하던 것을 13개 유역으로 재편성하였고 유역감독관 제도를 신설하여 중앙의 감독을 강화하였으며 유역관리청과 유역위원회는 더욱 강화된 거버넌스를 기반으로 효율적인 물관리를 시행하고 있다. 영국과 프랑스 사례는 한국의 유역물관리제도 수립과 운영을 위해 다음과 같은 시사점을 준다. 첫째, 2019년 시행을 앞둔 유역물관리위원회의 구성, 운영 및 역할 등에 대해서는 큰 범위에서 합의를 이뤄야 하겠지만 안정적인 운영과 사업 시행을 위해서는 긴 시간이 필요하다는 점이다. 따라서 인내심과 여유를 갖고 임하되 필요한 원칙은 면밀한 검토와 합의를 통해 세워야 할 것이다. 둘째, 거버넌스의 중요성이다. 영국 사례와 같이 이해당사자 간의 대화와 타협은 중앙정부가 주도하는 것이 아닌 유역, 지방, 도시 등에서의 이해당사자들이 함께 이룩해야 한다. 셋째, 유역관리조직을 위한 건전한 재정확보이다. 프랑스의 예와 같이 유역물관리 조직의 독립성은 재정적 독립이 근본이 되어야 하고 이것은 독립재정을 확보하여 중앙 혹은 기타 유역/지방 조직의 간섭을 피해야 한다.

• 기독교교육논총
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• 제65권
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• pp.29-54
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• 2021

유럽에서 종교, 문화 언어, 그리고 역사적 배경의 다양성은 거대하다. 이차세계대전과 소비에트연합은 유럽에서 커다란 역할을 한다. 다른 대륙에서 난민의 유입은 다원주의를 증가시킨다. 종교교육은 이러한 차이의 다리 역할에 주목한다. 유럽 대륙에서 언어는 매우 다양하다. 나라와 발음, 심지어 개별 국가에서도 차이가 있다. 이것은 문화 감수성과 세대 간의 집단별 차이를 발생시킨다. 중등교육은 청소년들이 그들 사회에 대한 견고한 뿌리를 내리는 인격 형성의 중요한 역할을 한다. 중등교육에서 청소년의 핵심 가치와 문화적 기반을 검증하는 학습은 필수적이다. 종교교육의 핵심은 그러한 가치를 검토하는 것이다. 그러나 학교는 현재 점차 증가하는 학생들의 비종교성에 적응해야 하는 도전에 직면하고 있다. 종교적 가치는 이러한 상황 속에서 어떠한 역할을 하는가? 학생들은 종교 기관에 적극적으로 참여하는 것에 대해서 어떠한 느낌을 가지는가? 그리고 종교적 신념에 대한 삶의 선택에 대해서 어떠한 생각을 가지는가? 비종교적 가치가 가치 기반의 인격을 지닌 타자의 인격적 기초를 형성하는 것을 파악할 수 있는가? 비종교적 가치는 가치 기반의 인격 형성의 기초를 형성할 수 있는가? 이러한 주제에 대한 연구는 네덜란드에서 20년 이상 지속해 온 것이다. 그리고 현재 체코슬로바키아와 동독 지역으로 확산되고 있다. 이러한 주제는 세속화된 나라에서 그리고 다른 역사에서도 현저하다. 역사와 이러한 국가의 상황은 학습자들에게 중요한 가치를 보여주고 그들의 역할을 가시화한다. 비교 연구는 이러한 유럽 국가의 학습자의 가치를 검토하는 것에 보다 폭 넓은 관점을 제공한다. 이러한 지식은 종교 기반의 세계관 교육의 형성과 계획에 도움이 된다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권1호
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• pp.93-104
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• 2007

이 연구의 목적은 과학적 가설 생성 과정의 두뇌 활성화 특성을 수리 연산 과정과 비교하여 3.0T fMRI를 이용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 16명의 건강한 남자 피험자가 실험에 자발적으로 참여하였으며, 과학적 가설 생성 과제와 수리 연산 과제를 684초 동안 수행하여 fMRI 영상을 측정하였다. 측정한 후 언어적 보고 자료를 수집하여 fMRI 영상 자료의 신뢰도를 확보하였다. 언어적 보고의 분석 결과 수집한 fMRI 영상 자료 전부를 통계적 분석 대상 자료에 포함시켰다. SPM2 프로그램을 이용하여 통계적으로 분석한 결과, 과학적 가설 생성 과정은 수리 연산 과정과 다른 독립적인 두뇌 네트 을 가지고 있는 것으로 나타났다. 과학적 가설 생성 과정에서는 측두엽의 방추이랑(fusiform gyrus)에서 의문 상황 분석으로 이끌어내진 의미가 전두엽에서 부호화하는 과정이 일어난다고 할 수 있다. 수리 연산 과정은 전두엽과 두정엽의 연합된 영역이 중요한 역할을 하며 기능적 숙련도는 두정엽 영역이 관여하는 것으로 생각된다. 또한 과학적 가설 생성 과정에서는 과학적 감성의 생성도 동반하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구 결과는 과학적 가설 생성 과정을 두뇌 과학적 측면에서 고찰 할 수 있도록 하였으며, 과학적 가설 생성 학습 프로그램 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 과학적 가설 생성 학습 프로그램은 두뇌-기반 학습의 한 전형으로 제안할 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.129-152
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• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.70-81
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• 2010

이 연구의 목적은 중국 직업교육 교사 양성에 대한 시사점을 제시하기 위해 국제 직업교사 석사 교육과정 구성표준을 소개하고 이와 관련된 내용을 분석하는데 있다. 2004년 UNESCO에서는 국제학술 교류를 촉진할 뿐 아니라 교사와 훈련지도자 등 직업교육 및 훈련 영역 전문 인원의 능력을 증진시키기 위하여 '국제 직업교사 석사 교육과정 구성 표준'을 구성하였다. 이에 따르면 교육과정 표준을 도입한 대학교는 전문 위원회를 구성하여야 하며, 다른 학교의 상황 및 학생 능력과 학력인증체제 등의 구체적 상황을 고려하여 교육을 실시하여야 한다. 교육과정 표준은 국제 직업교육과학 발전의 최신 경향을 포함하며 아울러, 한 국가 내의 여러 고등학교 간에 혹은 여러 국가의 고교 간에 연합교육 학습을 실시할 수 있도록 하였다. UNFSCO는 교육과정 표준을 통하여 직업교육 학습이론과 직업과학 등 직업교육 기초학과의 교육학습과 연구의 발전을 촉진하고자 하며 직업교육의 교사소양을 제고하고 직업교사의 전문화를 실현하고자 하였다. 중국에서 직업교육 석사과정을 설치한 대학교는 20여 개이며, 매년 모집하는 학생의 수는 2,000여 명이다. 각 대학의 직업교사 석사과정 계획을 살펴보면, 교육과정 및 교육학습과 같은 실제적 문제를 다루는 과정에 대한 설치가 미비한 실정이다. 그러나 교육과정 표준에서는 응용 이론의 교육 학습과 연구를 보다 중요시하고, 구체적 영역에 대한 실천과 교육 학습을 더욱 강조하고 있다. 교육과정 표준과 관련된 선진국의 앞선 경험을 활용하는 것이 중국 직업교사 양성모델과 학과 체계의 탐색에서 중요한 의미를 갖고 있으며, 중국 직업교사 양성과정의 전공 및 교육과정 설치에 유용한 여러 가지 점을 시사해 준다.

• 정신신체의학
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• 제24권1호
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• pp.102-108
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• 2016

연구목적 조현병 환자의 흔한 신경인지적 결함 중 대표적인 것으로 재인 기억의 손상을 들 수 있다. 또한 조현병 환자에게서는 일반인에게 관찰되는 정서 자극에 대한 기억 증진 현상이 명확하게 나타나지 않는다. 한편, 기억 검사 시행 전 양측성 안구운동을 수행할 경우 일반적인 재인 기억뿐만 아니라 정서가를 가진 자극에 대한 기억이 보다 향상되는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 양측성 안구운동의 기억 향상 효과가 조현병 환자에게서도 나타나는지를 알아보고자 하였다. 방 법 조현병 환자 21명이 연구에 참여하였다. 참여자들은 일주일 간격으로 두 번 분노 표정 혹은 무표정을 보이는 얼굴 사진들을 학습한 후 양측성 안구운동 혹은 안구 고정 조건을 무작위 순서로 거쳐 이전에 학습한 사진에 대한 재인 과제를 시행하였다. 양측성 안구운동 여부 및 얼굴 사진 표정 차이에 따른 인식 정확도, 반응 편향성, 정답 반응 시간의 차이를 이원 반복측정 분산분석을 사용하여 분석하였다. 결 과 조현병 환자는 양측성 안구운동을 시행한 경우 그렇지 않은 경우에 비해 통계적으로 유의미하게 얼굴 재인 과제에서 정답 반응 시간이 단축되었고(F=5.812, p<0.05), 반응 편향성이 완화되었다(F=10.366, p<0.01). 조현병 환자가 얼굴 재인 과제 수행 시 양측성 안구운동 조건과 얼굴 자극 표정 조건 간의 상호작용은 통계적으로 유의미하지 않았다. 결 론 본 연구 결과는 양측성 안구운동이 조현병 환자의 일반적인 재인 기억 능력을 촉진시킬 수 있으나 정서 자극의 처리를 보다 촉진시키지는 못함을 보여준다. 향후 신경생리학적 혹은 신경영상학적 검사 등의 추가 연구를 통해 이러한 기억 촉진 효과의 생물학적 기전을 밝혀야 할 것이다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권2호
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• pp.153-161
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• 2019

본 연구에서는 현재 한중 비즈니스 한국어 교육의 연구 동향을 점검하고 앞으로의 방향성을 짚어보는데 그 목적을 두고 있다. 2002년부터 매년 경선을 통해 위탁업체를 선정하여 실시하고 있는 유럽연합 상공회의소 주관의 한국어 과정은 직업을 위한 한국어 교육의 대표적인 예이다. 이러한 목표와 요구를 달성하기 위해서 직업 업무 능력을 향상시키는 교육과정의 개발이 매우 시급하다. 한국어 교육에서 '직업 목적 한국어'를 '비즈니스 한국어'라는 용어로 광범위하게 사용하고 같은 의미로 분류하고 있어 용어에 대한 좀 더 명확한 구분이 필요하다는 지적이 있었다. 모든 언어 교육의 그렇듯이 한국어 교육은 외국인에게 한국어를 가르치는 일만을 의미하는 것이 아니라 교수·학습을 통해 학습자들이 교실에서 배운 한국어를 교실 밖의 여러 상황에 적용하여 사용할 수 있도록 둡는 과정이다. 그리고, 현재 중국의 4년제 대학 한국어과에서 실시하고 있는 교육과정은 한국어과 교육 목표와 사회 요구를 달성하기 위한 업무 능력을 획득하기에 부족한 점이 많다. 중국에서의 한국어 교육은 외국어 교육 중의 하나이고 비통용 언어(Minor Languages) 교육으로서 영어 교육 등 외국어 교육과 다르다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.416-429
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• 2018

태풍, 홍수는 우리에게 빈번하게 닥치는 자연 재해이며, 이와 같은 자연 재해로부터 오는 피해는 사전에 예측되어 대응책이 마련될 필요가 있다. 자연 재해로부터 야기되는 피해에는 건물의 붕괴, 인명 피해, 논/밭의 유실 등 주로 직접적인 피해가 많지만, 소비자 물가 상승과 같은 간접적인 영향에도 관심을 가져야 한다. 태풍, 홍수의 피해로부터 영향을 받는 대표적인 소비재 상품은 농산물이다. 갑작스럽고 강력한 태풍은 많은 비를 동반하면서 농작물에 피해를 주고, 농산물의 가격을 상승시킨다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 태풍과 같은 자연 재해가 농산물 가격에 미치는 영향을 예측한다. 우리는 데이터 확보가 가능한 쌀, 양파, 대파, 애호박, 시금치 등을 가격 예측 대상으로 했고, 농산물 가격에 영향을 미치는 변수 데이터들로 학습 모델을 만들고, 그 학습 모델이 농산물 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 연구 결과, 모델에 의한 예측 가격과 실제 가격의 차이를 나타내는 RMSE가 0.069 수준이며, 농산물 가격을 비교적 잘 설명하는 것으로 해석된다. 정확한 농산물 가격 예측은 정부의 농산물 공급 규모 조절 등 자연 재해 대응을 위한 정부의 노력에 활용될 수 있을 것이다.