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단일 상태 파싱 오토마톤의 생성 (Constructing a of Single State Parsing Automaton)

  • 이경옥
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권11호
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    • pp.701-704
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    • 2008
  • 일반 오토마톤은 다중 입력 전이를 허용하기에 과거 전이 경로가 필요한 경우에는 별도 작업이 필요하다. LR 오토마톤의 경우는 스택을 이용하여 과거 전이 경로를 저장한 후에 파싱 시에 이를 이용한다. 한편 과거 경로의 정보를 포함하도록 상태 구성이 가능한 경우에는 과거 정보 추적을 위한 오버헤드를 피할 수가 있다. 본 논문에서는 과거 전이에 의존하지 않는 단일 상태 파싱 오토마톤을 제안한다. 적용 가능한 문법 클래스는 LR 문법보다 작으나, 오토마톤의 상태가 과거 경로의 정보를 포함하기에 LR 오토마톤과 달리 파싱시에 과거 정보의 추적이 불필요하다.

비지도 학습 기반의 임베딩과 오토인코더를 사용한 침입 탐지 방법 (Intrusion Detection Method Using Unsupervised Learning-Based Embedding and Autoencoder)

  • 이준우;김강석
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권8호
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    • pp.355-364
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    • 2023
  • 최근 지능화된 사이버 위협이 지속적으로 증가함에 따라 기존의 패턴 혹은 시그니처 기반의 침입 탐지 방식은 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는데 어려움이 있다. 따라서 데이터 학습 기반 인공지능 기술을 적용한 이상 징후 탐지 방법에 관한 연구가 증가하고 있다. 또한 지도학습 기반 이상 탐지 방식은 학습을 위해 레이블 된 이용 가능한 충분한 데이터를 필요로 하기 때문에 실제 환경에서 사용하기에는 어려움이 있다. 최근에는 정상 데이터로 학습하고 데이터 자체에서 패턴을 찾아 이상 징후를 탐지하는 비지도 학습 기반의 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러므로 본 연구는 시퀀스 로그 데이터로부터 유용한 시퀀스 정보를 보존하는 잠재 벡터(Latent Vector)를 추출하고, 추출된 잠재 벡터를 사용하여 이상 탐지 학습 모델을 개발하는데 있다. 각 시퀀스의 특성들에 대응하는 밀집 벡터 표현을 생성하기 위하여 Word2Vec을 사용하였으며, 밀집 벡터로 표현된 시퀀스 데이터로부터 잠재 벡터를 추출하기 위하여 비지도 방식의 오토인코더(Autoencoder)를 사용하였다. 개발된 오토인코더 모델은 시퀀스 데이터에 적합한 순환신경망 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 잡음 제거 오토인코더, GRU 네트워크의 제한적인 단기 기억문제를 해결하기 위한 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더 및 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더를 사용하였다. 실험에 사용된 데이터는 시계열 기반의 NGIDS(Next Generation IDS Dataset) 데이터이며, 실험 결과 GRU 기반의 오토인코더나, 1차원 합성곱 기반의 오토인코더를 사용한 모델보다 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더가 훈련 데이터로부터 유용한 잠재 패턴을 추출하기 위한 학습 시간적 측면에서 효율적이었고 이상 탐지 성능 변동의 폭이 더 작은 안정된 성능을 보였다.

오토가스(LPG자동차) 특집

  • 한국엘피가스공업협회
    • LP가스
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    • 통권98호
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    • pp.67-76
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    • 2005
  • LP가스진흥센터에서는 전세계 오토가스 수요동향 및 전망에 대해 국가별로 상세하게 분석하여 소개했다. 이 내용을 게재한다.

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스킵연결이 적용된 오토인코더 모델의 클러스터링 성능 분석 (Clustering Performance Analysis of Autoencoder with Skip Connection)

  • 조인수;강윤희;최동빈;박용범
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권12호
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    • pp.403-410
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    • 2020
  • 오토인코더의 데이터 복원(Output result) 기능을 이용한 노이즈 제거 및 초해상도와 같은 연구가 진행되는 가운데 오토인코더의 차원 축소 기능을 이용한 클러스터링의 성능 향상에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 오토인코더를 이용한 클러스터링 기능과 데이터 복원 기능은 모두 동일한 학습을 통해 성능을 향상시킨다는 공통점이 있다. 본 논문은 이런 특징을 토대로, 데이터 복원 성능이 뛰어나도록 설계된 오토인코더 모델이 클러스터링 성능 또한 뛰어난지 알아보기 위한 실험을 진행했다. 데이터 복원 성능이 뛰어난 오토인코더를 설계하기 위해서 스킵연결(Skip connection) 기법을 사용했다. 스킵연결 기법은 기울기 소실(Vanishing gradient)현상을 해소해주고 모델의 학습 효율을 높인다는 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 데이터 복원 시 손실된 정보를 보완해 줌으로써 데이터 복원 성능을 높이는 효과도 가지고 있다. 스킵연결이 적용된 오토인코더 모델과 적용되지 않은 모델의 데이터 복원 성능과 클러스터링 성능을 그래프와 시각적 추출물을 통해 결과를 비교해 보니, 데이터 복원 성능은 올랐지만 클러스터링 성능은 떨어지는 결과를 확인했다. 이 결과는 오토인코더와 같은 신경망 모델이 출력된 결과 성능이 좋다고 해서 각 레이어들이 데이터의 특징을 모두 잘 학습했다고 확신할 수 없음을 알려준다. 마지막으로 클러스터링의 성능을 좌우하는 잠재변수(latent code)와 스킵연결의 관계를 분석하여 실험 결과의 원인에 대해 파악하였고, 파악한 결과를 통해 잠재변수와 스킵연결의 특징정보를 이용해 클러스터링의 성능저하 현상을 보완할 수 있다는 사실을 보였다. 이 연구는 한자 유니코드 문제를 클러스터링 기법을 이용해 해결하고자 클러스터링 성능 향상을 위한 선행연구이다.

CAPTCHA에 사용되는 숫자데이터를 자동으로 판독하기 위한 Autoencoder 모델들의 특성 연구 (A Study on the Characteristics of a series of Autoencoder for Recognizing Numbers used in CAPTCHA)

  • 전재승;문종섭
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.25-34
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    • 2017
  • 오토인코더(Autoencoder)는 입력 계층과 출력 계층이 동일한 딥러닝의 일종으로 은닉 계층의 제약 조건을 이용하여 입력 벡터의 특징을 효과적으로 추출하고 복원한다. 본 논문에서는 CAPTCHA 이미지 중 하나의 숫자와 자연배경이 혼재된 영역을 대상으로 일련의 다양한 오토인코더 모델들을 적용하여 잡음인 자연배경을 제거하고 숫자 이미지만을 복원하는 방법들을 제시한다. 제시하는 복원 이미지의 적합성은 오토인코더의 출력을 입력으로 하는 소프트맥스 함수를 활성화 함수로 사용하여 검증하고, CAPTCHA 정보를 자동으로 획득하는 다른 방법들과 비교하여, 본 논문에서 제시하는 방법의 우수함을 검증하였다.

90/150 셀룰라 오토마타에 의해 생성되는 PN 수열들 사이의 상대적 위상이동차에 대한 알고리즘 (Algorithm for The Relative Phase Shifts between PN Sequences Generated by 90/150 Cellular Automata)

  • 조성진;최언숙;김한두
    • 정보보호학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.3-10
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    • 2005
  • 이 논문에서는 최대길이를 갖는 90/150 셀룰라 오토마타로부터 얻어진 수열에 대해 대수적으로 연구한다. GF(2) 위에서 최대길이를 갖는 n-셀 90/150 셀룰라 오토마타는 길이가 $2^n-1$인 수열을 생성한다. 이러한 셀룰라 오토마타의 임의의 셀에 대한 출력수열은 다른 셀에 대한 출력수열의 위치를 이동함으로써 얻어질 수 있다. LFSR과는 달리, 셀룰라 오토마타의 셀들에 대한 출력수열들의 위상이동차는 일반적으로 셀룰라 오토마타의 단계들 사이에서 다르다. 본 논문에서는 이러한 셀들 사이의 상대적인 위상이동차를 계산하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 Sarkar의 알고리즘과 달리 Shank의 알고리즘을 이용하지 않으며, 원하는 위치의 위상이동차를 계산하기 위하여 이전 셀의 위치의 위상이동차를 계산할 필요가 없으며 수행시간은 $O(2^n)$이다.

오토인코더를 이용한 딥러닝 기반 추천시스템 모형의 비교 연구 (Comparison of deep learning-based autoencoders for recommender systems)

  • 이효진;정윤서
    • 응용통계연구
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    • 제34권3호
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    • pp.329-345
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    • 2021
  • 추천 시스템은 고객의 데이터를 이용하여 개인 맞춤화된 상품을 추천한다. 추천 시스템은 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 그리고 이 두 가지를 합친 하이브리드 방법의 세 가지로 크게 나누어진다. 이 연구에서는 딥러닝 방법론에 기초한 오토인코더를 이용한 추천 시스템에 대한 소개와 그 모형들의 비교 연구를 진행한다. 오토인코더는 데이터 행렬에 0이 많은 경우의 문제를 효과적으로 다룰 수 있는 딥러닝 기반의 비지도학습 모형이다. 이 연구에서는 세 개의 실제 데이터를 이용하여 다섯 가지 종류의 오토인코더 기반 모형들을 비교한다. 처음의 세 개 모형은 협업 필터링에 속한 모형이고 나머지 두 개의 모형은 하이브리드 모형이다. 실제 데이터는 고객의 평점 데이터이고, 대부분의 평점이 없어서 희박성 비율이 높다는 특징이 있다.

이차원 셀룰라 오토마타에 기반하는 해쉬 함수 (A hash function based on 2D cellular automata)

  • 김재겸
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.299-303
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    • 2003
  • 본 연구에서는 새로운 구조의 이차원 셀룰라 오토마타를 제안하고 제안된 이차원 셀룰라 오토마타에 기초한 해쉬 함수를 제안하고 제안된 해쉬 함수의 통계적 검증 결과를 밝힌다.

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충격반응수열을 이용한 최대길이를 갖는 셀룰라 오토마타의 위상이동차 계산 알고리즘 (Computation Algorithm for the Phase Shifts of Maximum Length Cellular Automata by Using Impulse Response Sequence)

  • 최언숙;김진경;황윤희;김한두;조성진
    • 한국정보보호학회:학술대회논문집
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    • 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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    • pp.75-78
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    • 2006
  • GF(2)위에서 최대길이를 갖는 n-셀 90/150 셀룰라 오토마타의 각 셀은 길이가 $2^n-1$인 수열을 생성한다. 이러한 셀룰라 오토마타의 임의의 셀에 대한 출력수열은 다른 셀에 대한 출력수열의 위치를 이동함으로써 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주어진 셀룰라 오토마타의 상태전이행렬의 특성다항식에 의한 동차 선형점화식을 만족하는 충격반응수열을 이용하여 셀들의 위상이동차를 계산하는 알고리즘을 제안한다.

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선박의 추진에너지 손실을 고려한 RCGA 기반 PID 형 자동조타시스템

  • 안종갑;이윤형;진강규;소명옥
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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    • pp.63-64
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    • 2007
  • 대양 항행하는 거의 모든 선박에서 항해사를 도와 선박의 회두각 유지 및 변침을 목적으로 사용되는 일반적인 오토파일럿 시스템용 대부분 PID형 제어기가 장착되어 있다. 오토파일럿 시스템의 제어상수는 운항 경제성 관점에서 선박의 추진 에너지 손실량(연료소비량)으로써 평가해야 한다. 본 논문에서는 선박 자동 조타 시스템의 정량적인 평가함수를 바탕으로 추진 에너지 손실량이 최소가 되도록 오토파일럿의 제어상수를 구하고자 한다. 이 때 제약조건, 즉 설계사양을 고려한 RCGA를 이용하여 제어상수를 탐색하고, 제안한 방법을 시뮬레이션을 통해 검증한다.

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