Sleep apnea (SA) is a common chronic sleep disorder that disrupts breathing during sleep. Clinically, the standard for diagnosing SA involves nocturnal polysomnography (PSG). However, this requires expert human intervention and considerable time, which limits the availability of SA diagnoses in public health sectors. Therefore, ECG-based methods for SA detection have been proposed to automate the PSG procedure and reduce its discomfort. We propose a preprocessing method to convert the one-dimensional time series of ECG into two-dimensional images using the Gramian Angular Field (GAF) algorithm, extract temporal features, and use a two-dimensional convolutional neural network for classification. The results of this study demonstrated that the proposed method can perform SA detection with specificity, sensitivity, accuracy, and area under the curve (AUC) of 88.89%, 81.50%, 86.11%, and 0.85, respectively. Our experimental results show that SA is successfully classified by extracting preprocessing transforms with temporal features.
봇넷은 지속적으로 사이버 범죄에 이용되고 있으며 네트워크 환경에 큰 위협이 되고 있다. 기존에는 봇들이 C&C 서버와 통신하는 것을 방지하기 위해 블랙리스트를 기반으로 DNS 서버에서 봇넷 도메인을 탐지하는 방식을 주로 사용하였다. 그러나 도메인 생성 알고리즘(DGA)을 이용하는 봇넷이 증가하면서 기존에 사용하던 블랙리스트 기반의 도메인 차단 방식으로는 더 이상 봇넷 도메인을 효율적으로 차단하기 어려워졌다. 이에 따라 봇넷 도메인 생성 알고리즘을 통해 생성되는 도메인의 특성을 분석하고 이를 토대로 봇넷 도메인을 식별하고 차단하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 특히 연속적인 데이터 처리에 주로 사용되는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 봇넷 도메인의 특징을 효과적으로 추출하고 정확도가 높은 탐지 모델을 구축하고자 하는 연구가 주를 이루고 있으며, 탐지뿐만 아니라 봇넷 그룹(Family) 분류까지 연구가 확장되고 있다. 이에 본 논문에서는 봇넷 도메인 생성 알고리즘에 의해 생성되는 봇넷 도메인을 식별 및 분류하기 위해 딥러닝 기술을 적용한 최근 연구 동향을 조사하고 앞으로의 연구 방향성을 논의하고자 한다.
본 논문에서는 복합 개체 센싱(다축 멀티 센서)이 적용되고 수중 다이빙 시 몸통, 핀 부분의 동작 정보를 수집하여 수중 활동 시 발차기, 몸통 회전, 몸통 위치, 이동 속도 등의 움직임 정보를 수집 할 수 있도록 구성하여 다이빙 시 발생되는 다양한 동작 정보를 실시간 수집 할 수 있는 웨어러블 시스템 개발을 제안한다. 다이빙 Suit, 몸에 탈부착이 가능하도록 구성하여 개인의 수중 다이빙 상황을 실시간 정보 수집을 통하여 객관적으로 다이빙 자세, 공기소모와 의 관계 분석, 다이빙 습관 교정, 속도 조절 등 자가 진단 체계화 정보 구축하고, 다이빙 포함 다양한 해양 스포츠의 훈련 이슈는 수중에서 발생되는 문제를 객관화된 정보 없이 강사, 훈련생의 느낌으로만 교정 한다는 의미에서 보다 객관화된 센싱 정보와 복합적으로 수집 분석된 정보를 학습된 정보의 비교분석에 의하여 수중 다이빙의 문제점을 교정 할 수 있다.
딥러닝은 인간이 탐지하기 어려운 데이터의 특징 및 패턴을 인지하고, 이들을 학습하여 데이터를 분류 및 예측할 수 있는 기술이다. 그러나 딥러닝 모델을 잘 학습시키기 위해서는 고품질의 대용량 데이터와 이들을 처리할 수 있는 방대한 컴퓨터 자원이 요구되는 것이 일반적이다. 따라서 소량의 데이터만이 존재하는 분야나 컴퓨터 자원이 한정되어 있는 상황에서는 딥러닝을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는, 소량의 데이터로도 모델을 자신들의 태스크에 맞게 최적화시킬 수 있는 메타러닝에 대해 소개하고, 메타 러닝 기법들의 방향에 따른 Metric-Based, Model-Based 및 Optimization 기반 모델들에 대해 소개하고, 앞으로 나아가야 할 연구 방향에 대해 제시한다.
네트워크 트래픽 연구는 오랜 기간 지속되어 왔으며, 구현이 비교적 간단하고 높은 정확도를 가지는 기존의 분류 방식들이 오랫동안 사용되어왔다. 그러나 네트워크 기술과 암호화 기술의 발달로 기존의 분류 방식들은 더 이상 분류 결과에 대한 신뢰성을 보장할 수 없으며, 이에 따라 새로운 분류 방식의 필요성이 대두되었다. 최근 머신러닝과 딥러닝을 네트워크 트래픽 분류에 적용하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 획기적인 모델들이 많이 제안되었고, 그 분류 성능 또한 입증되었다. 그러나 여전히 여러 가지 극복해야 할 문제점은 남아있으며 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구가 앞으로도 계속 진행될 것으로 보인다. 본 논문은 머신러닝과 딥러닝을 이용한 네트워크 트래픽 분류 연구 동향에 대해 살펴보고 이러한 연구들이 가지는 문제점을 짚고 넘어가며 앞으로의 네트워크 트래픽 분류 연구의 방향성에 대해 이야기 하고자 한다.
Fuzzing Test 와 같은 자동화된 소프트웨어 테스트 기법이 점차 출현함에 따라, 소프트웨어 테스트의 시간적 효율성과 성능의 상충을 조절하여 최적의 테스트를 진행하려는 시도가 발생하고 있다. 본 연구는 이러한 소프트웨어 테스트 기법을 하드웨어 단위에서 지원할 수 있는 기능을 확률 기반 명령어 생략 구조를 통해 제시하였다.
The purpose of this study is to develop up-cycling fashion design methods centered on discarded denim material for the study of original up-cycling design methods. Up-cycling fashion design work was developed using digital clothing technology. This is a recent hot topic among sustainable fashion design methods. Up-cycling fashion design expression methods (categorized as dismantlement, collages, dépaysement, grafting, weaving, and tearing) were centered on design methods. These methods create various three-dimensional modeling effects in planar forms, whereby five pieces can be applied to the fabric and digitally produced. The results are as follows: First, the use of discarded denim fabric for the development of up-cycling fashion design pieces enabled the recycling of existing resources, provided solutions to environmental pollution problems, and provided expansion opportunities for design processes for sustainable fashion products that expand the design value of denim products and their utility. Second, new eco-friendly fashion designs that attempt to achieve diversity in modern fashion trends could be presented through formative contemporary fashion produced by up-cycling work products. Third, up-cycling fashion design work is expected to provide opportunities for eco-friendly fashion design methods. This will expand the value of sustainable fashion design by recycling simple waste materials through the use of three-dimensional digital clothing technology and further through the presentation of expanded life cycles that extend product planning, production, and life cycles.
The baby-tech industry, which combines IT with existing parenting product, is attracting increasing amounts of attention. Consequently various types of baby products incorporating functionality and design are being launched. In recent years, particularly as the market segments increases for babywearing products, parenting products that account for the child's comfort and parents' convenience are required. Therefore, this study examines the characteristics and consumer perception of babywear products, which are important for the emotional stability, development, and rearing of children. The study utilizes text mining and a network analysis by collecting unstructured text data. An examination of the network, based on the frequency of keywords for each babywear product and the degree of the connection to the centering index, revealed that consumers value convenience and price when purchasing products. The consumer perception and consideration factors that appear individually according to the product were also identified. In addition, studying body parts with high TF-IDF values revealed a difference in the body parts considered by consumers for each product. Lastly, through the visualization data based on the keywords that appeared in public, commonly appearing keywords, and those that appeared individually were examined. Through SNS, product characteristics as well as a new parenting culture that shared child-rearing routines were confirmed. This study suggests planning and marketing directions for the development of babywear products that meet consumer needs.
The purpose of this study is to investigate historical and geographical environments in the development of the Naxi costumes of Chinese ethnic minorities and their characteristics-including religious cultures and totem worship-and to suggest the direction of fashion design toward the modernization of traditional costumes. The research methodology involved the collection of materials and investigatation into the history, culture, and characteristics of Naxi costumes; in particular, the "seven-star" sheepskin cape, one of the Naxi people's important ethnic costumes as demonstrated by the women's clothing that has been designed in reflection of this traditional costume. The results are as follows. First, Naxi costumes are found to have overall coherence and distinct locality when retained in the process of modernizing the traditional costume. The theme of this work is titled "By the Light of the Moon and the Stars," which is expressed in contemporary fashion by the use of grey and dark red against a background of black, a color preferred by the Naxi people. Second, the Naxi people's seven-star sheepskin cape is a symbol of women's clothing with its characteristic patterns, shapes, and colors, and it is subject to creative modernization while retaining its unique ethnic characteristics. Third, the work expresses the contemporary stylishness of the costume while maintaining the customary decorative accessories from the Naxi people's traditional culture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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