• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.225-228
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• 2003

인간은 두뇌의 일부를 이용하여 감각 정보를 수집하고 이에 대한 분석 및 판단을 행한 후에 행동을 취하는 일반적인 과정에 의해, 느끼고 생각하고 말한다. 이런 일련의 과정은 신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이다. 본 논문에서는 신경회로망의 적응적 학습 기법을 통해 입력된 감각 정보에 대한 추론 과정에 감정의 변화를 고려하는 학습 모델을 제시하고자 한다. 감정을 고려하지 않은 경우에 비해, 동일한 감각 입력에 대해 감정에 따라 차별화된 행동을 결정할 수 있는 학습 모델을 설정함으로써 단순한 감각 정보 처리의 차원을 극복하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.175-178
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• 2002

인간은 두뇌의 일부를 이용하여 감각 정보를 수집하고 이에 대한 분석 및 판단을 행한 후에 행동을 취하는 일반적인 과정에 의해, 느끼고 생각하고 말한다. 이런 일련의 과정은 신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이고, 과거 정보에 없는 새로운 정보의 경우 파페즈회로를 통해 새로운 정보로 기억하게 된다. 본 논문에서는 신경회로망의 적응적 학습 기법을 통해 파페즈회로의 기능을 구현하고자 한다. 기존 학습의 내용에 의해 알고 있는 감각 입력에 대해서는 인식 결과를 출력하고 그렇지 않은 입력에 대해서는 학습을 통해 이후 과정에 대응하도록 적응적인 구조와 학습 방법을 지닌 신경회로망을 이용하여 구현하고자 한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.8 no.2
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• pp.125-131
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• 2023

Globally, drug side effects rank among the top causes of death. To effectively respond to these adverse drug reactions, a shift towards an active real-time monitoring system, along with the standardization and quality improvement of data, is necessary. Integrating individual institutional data and utilizing large-scale data to enhance the accuracy of drug side effect predictions is critical. However, data sharing between institutions poses privacy concerns and involves varying data standards. To address this issue, our research adopts a federated learning approach, where data is not shared directly in compliance with privacy regulations, but rather the results of the model's learning are shared. We employ the Common Data Model (CDM) to standardize different data formats, ensuring accuracy and consistency of data. Additionally, we propose a drug monitoring system that enhances security and scalability management through a cloud-based federated learning environment. This system allows for effective monitoring and prediction of drug side effects while protecting the privacy of data shared between hospitals. The goal is to reduce mortality due to drug side effects and cut medical costs, exploring various technical approaches and methodologies to achieve this.

• Convergence Security Journal
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• v.21 no.3
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• pp.49-56
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• 2021

Recently, artificial intelligence is regarded as an essential technology in our society. In particular, the invasion of privacy in artificial intelligence has become a serious problem in modern society. Split learning, proposed at MIT in 2019 for privacy protection, is a type of federated learning technique that does not share any raw data. In this study, we studied a safe and accurate segmentation learning model using known differential privacy to safely manage data. In addition, we trained SVHN and GTSRB on a split learning model to which 15 different types of differential privacy are applied, and checked whether the learning is stable. By conducting a learning data extraction attack, a differential privacy budget that prevents attacks is quantitatively derived through MSE.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.450-450
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• 2023

인공지능 기법의 급격한 발달에 따라 다양한 분야에서 인공지능 기법을 활용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 재난은 발생하기 전에 다양한 전조 현상을 나타내나 수많은 정보 속에서 전조 증상을 정확히 인지하는 것은 매우 어렵다. 따라서 인공지능은 방대한 사전 정보의 해석을 통해 재난 발생의 전조를 신속 정확하게 감지하는데 최적의 기술이다. 최근 OpenAI의 딥러닝 기반의 언어모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 성능이 기대 이상을 나타내면서 많은 분야에서 GPT에 대한 관심과 실험이 시작되고 있다. 본 실험에서는 GPT를 이용하여 재난 검색 및 해석의 특징을 검토하여 보았다. 정확한 재난 기록은 정확한 재난 예측을 위해 반드시 필요한 자료이나 부정확한 재난 기록은 그 기록이 비록 방대하더라도 오히려 예측의 신뢰도를 크게 떨어뜨린 수 있다. 따라서 비지도학습 기반의 대화형 인공지능을 재난 검색에 활용하기 위해서는 인공지능 기법의 인지 특성을 반드시 가늠해 봐야 한다. 향후 보다 많은 연구자가 이에 관심을 가진다면 보다 정확한 인공지능 기반의 재난 탐지 기술의 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.450-452
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• 2020

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.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.34 no.1
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• pp.143-156
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• 2024

Federated Learning (FL) has emerged as a potent methodology for decentralized model training across multiple collaborators, eliminating the need for data sharing. Although FL is lauded for its capacity to preserve data privacy, it is not impervious to various types of privacy attacks. Differential Privacy (DP), recognized as the golden standard in privacy-preservation techniques, is widely employed to counteract these vulnerabilities. This paper makes a specific contribution by applying an existing, task-specific adaptive DP mechanism to the FL environment. Our comprehensive analysis evaluates the impact of this mechanism on the performance of a shared global model, with particular attention to varying data distribution and partitioning schemes. This study deepens the understanding of the complex interplay between privacy and utility in FL, providing a validated methodology for securing data without compromising performance.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.13-15
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• 2023

본 논문에서는 성격, 성향을 근거로 사람의 성향에 따른 직업 및 전공에 대한 만족도를 분류한 데이터셋을 구축하여 사전에 사용자의 성향을 파악하여 직업을 추천하는 알고리즘을 제안한다. 성격유형검사 뿐만이 아닌 최근 게시한 SNS 텍스트를 사전에 학습한 데이터셋에 적용해 성격유형 결과의 정확도를 상승시키고자 한다. 사전에 생성한 데이터셋 외에 대상자가 작성한 정보(직업, 전공, 직엄 및 전공에 대한 만족도)로 연합학습을 진행하여 데이터셋의 정확도를 향상시키고자 한다. 모델의 학습 및 분류의 정확도 향상을 위해 SVM, NB, KNN, SDG 알고리즘들을 비교하였고 각각 67%, 21%, 28%, 69%의 정확도를 도출하였다. 데이터 셋은 캐글에서 제공받았다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.14 no.2
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• pp.27-40
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• 2003

In the society of lifelong learning, a school library has to play an important educational role in improving self-directed learning ability that school education is seeking. First of all, This study makes it clear that the goal of school library use education is to develop self-directed learning ability. It carries out a research into the present condition of school library use education which is an important educational role of a school library. Finally this study proposes some improvement plans in school library use education, as mentioned below : 1. Building an administration system of school library media center. 2. Re-establishing information literacy as culture education 3. Team teaching by a curriculum based approach

• 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.