Git의 커밋 메시지는 프로젝트 생명주기와 밀접한 연관성을 지니고 있으며, 이러한 특성에 의해 프로젝트 운영 활동의 위험요소와 프로젝트 현황 등을 파악하여 비용 절감과 작업효율 개선 등에 큰 기여를 할 수 있다. 이와 관련한 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 많은 연구가 있으며 연구 중 최대 정확도는 87%다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 진행 하였고 기존에 발표된 모델들보다 정확도를 높여 모델의 신뢰성을 높이기 위해 여러 모델을 조합한 복합 분류 모델을 설계하고 구현하였다. 본문은 자동화 레이블링 및 소스 변경 내용을 추출하여 데이터셋을 구성하고 디스틸 버트(DistilBERT) 모델을 이용하여 학습시켰다. 검증결과 기존 연구에서 보고된 최대 87%보다 8%가 향상된 95%의 F1 점수 값을 얻어 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과를 이용하면 모델의 신뢰성을 높이고 이를 이용해 소프트웨어 및 프로젝트관리 등의 솔루션에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
The structures of two VBS (viral binding site) RNAs, SL1 and SL2, of Yeast Saccharomyces cerevisiae vims have been studied by 2D and 3D NMR experiments. VBSs play a crucial role in viral particle binding to the plus strand and packaging of the RNA. The secondary structures of the two VBS RNAs share a common feature of the stem-internal loop-stem-hairpin loop structure although the size of the internal loops of SL1 and SL2 differs. 2D experiments were sufficient for fill assignments of SL1. However, isotope labeling of the sample and multidimensional experiments were required for 28-nucleotide-long SL2 due to the spectral overlap. Several 3D HCCH experiments have accomplished full assignment of SL2 RNA.
본 논문에서는 복잡 배경으로부터 임의의 다중물체를 효과적으로 검출함과 동시에 고속 분할할 수 있는 문맥자유 마커제어 분수계 변환 (context-free marker controlled watershed transform)을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 주목 연산자 (attention operator)를 써서 복잡 배경 속의 여러 물체 별로 그 위치를 검출하여 문맥자유 마커를 추출하고, 이를 마커로 한정된 레이블링 (marker constrained labeling)을 하여 최소값 부과과정이 필요 없는 문맥자유 마커제어 분수계 변환을 제안함으로써 과분할없이 신속하게 분할할 수 있도록 하였다. 다중 물체가 포함된 복잡 영상에 적용 실험하여, 대상 물체에 대한 사전정보 없이도 과분할과 처리시간을 대폭 줄여 효과적으로 다중 물체를 검출함과 동시에 고속 분할이 가능함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.
영상과 같은 다양하고 복잡한 데이터 검색은 기존의 키워드를 이용한 검색이 아닌 내용 기반 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 입력된 사용자 질의를 객체의 위치이동이나 회전, 크기변화에 민감하지 않은 불변모멘트(Invariant Moments)값을 이용하여 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다. 영상내의 단일 객체 뿐만 아니라 다중 객체들도 효과적으로 검출하기 위해 레이블링(Labeling) 알고리즘을 적용해 각각의 객체를 따로 분리하여 불변모멘트를 적용하는 방법을 이용했다. 또한, 검색 시간 단축 및 영상의 효율적인 인덱싱(Indexing)을 위해 해싱을 응용한 기법을 적용하였다. 이로써, 기존의 전체 영상의 특징을 가지고 정확히 표현할 수 없는 객체들을 정확히 표현해 줌으로서 좀더 정확한 검색 결과를 얻을 수 있었다.
AI 의료 영상 분석 기술은 의료 분야의 인력 부족 문제를 해결하는 방법으로 주목받고 있다. 이전 연구들은 세그멘테이션 라벨링과 질병 유무를 결합하여 판단하는데, 이 방법은 큰 비용과 시간이 소요된다. 본 논문은 의료 전문가의 세그멘테이션 라벨링 없이 병명 라벨만의 학습으로 질병을 어느 정도 진단할 수 있음을 보인다. 실험에 따르면 의미있는 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.
미토콘드리아가 포함하고있는 결정한유물의 미새구조와 면역황금표식법에 의한 분석을 위하여 우심근 세포의 미토콘드리아에서 전자전달체에 관여하는 효소를 분리하였다. 우심근 미토콘드리아에서 분리된 효소는 실험토끼에 주사하여 (복합체I,NADH-conezyme Q reductase; 복합체 III,Ubiquinol-cytochrome-c-oxldoreductase; 복합체 IV, Cytochrome-c-oxidase)들에 대한 면역항체를 얻었다. 이들 면역항체들은 우심근과 정상인의 골격근 미토콘드리아와 미토콘드리아에 결정함유물을 포함하는 mitochondrical myopathy환자의 골격근 미토콘드리아에 반응시켜 황금입자를 표식하고 전자현미경을 이용하여 이들 면역항체반응을 관찰하였다. 미토콘드리아가 포함하는 결정함유물의 미세구조에는 paracrystalline inclusions body와 multilamellar strudure inclusion body그리고 구형결정함유물(globular crystalline inclusions body) 및 윤형구조 (whirl shaped structure)의 크리스테 중심에 있는 구형결정함유물 등의 4종류로관찰되었다. 복합체 I,복합체 Iv의 효소에 대한 항체를 우심근과 정상인 골격근 그리고 mitochondrical myopathy환자의 골격근에 동일한 면역반응을 시켰을때 미토콘드리아 크리스테에 부착하는 황금입자의 표식 정도는 각각의 근조직에서 유사한 반응이 관찰되었다. 복합체 III의 효소에 대한 항체는 우심근과 정상인의 골격근에서는 유사한 반응이 나타났으나 mitochondrical myopathy환자의 골격근에서는 극히 소수의 황금입자가 관찰되었다. 구형결정함유물은 복합체 I,III,IV의 3종류의 효소에 대한 면역반응 결과 황금입자표식은 관찰되지 않았다. 따라서 mitochondrical myopathy환자의 미토콘드리아에는 복합에 III의 효소가 결핍되었으며 구형결정함유물은 전자전달체 효소들인 복합체 I,III,Iv 효소단백질과는 상관없는 물질로 생각된다.
최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot 인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다.
다수의 화자가 존재하는 음성에서 "누가 언제 발화했는가?"에 대해 레이블링하는 화자 분할은 발화 중첩 구간에 대한 레이블링과 화자 분할 모델의 최적화를 위해 심층 신경망 기반의 종단 간 방법에 대해 연구되었다. 대부분 심층 신경망 기반의 종단 간 화자 분할 시스템은 음성의 각 프레임에서 발화한 모든 화자의 레이블들을 추정하는 다중 레이블 분류 문제로 분할을 수행한다. 다중 레이블 기반의 화자 분할 시스템은 임계값을 어떤 값으로 설정하는지에 따라 모델의 성능이 많이 달라진다. 본 논문에서는 임계값 없이 화자 분할을 수행할 수 있도록 단일 레이블 분류를 이용한 화자 분할 시스템에 대해 연구하였다. 제안하는 화자 분할 시스템은 기존의 화자 레이블을 단일 레이블 형태로 변환하여 모델의 출력으로부터 레이블을 바로 추정한다. 훈련에서는 화자 레이블 순열을 고려하기 위해 Permutation Invariant Training(PIT) 손실함수와 교차 엔트로피 손실함수를 조합하여 사용하였다. 또한 심층 구조를 갖는 모델의 효과적인 학습을 위해 화자 분할 모델에 잔차 연결 구조를 추가하였다. 실험은 Librispeech 데이터베이스를 이용해 화자 2명에 대한 시뮬레이션 잡음 데이터를 생성하여 사용하였다. Diarization Error Rate(DER) 성능 평가 지수를 이용해 제안한 방법과 베이스라인 모델을 비교 평가했을 때, 제안한 방법이 임계값 없이 분할이 가능하며, 약 20.7 %만큼 향상된 성능을 보였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.