With the recent advancements in artificial intelligence (AI), the performance of deep learning-based audio deepfake technology has significantly improved. This technology has been exploited for criminal activities, leading to various cases of victimization. To prevent such illicit outcomes, this paper proposes a deep learning-based audio deepfake detection model. In this study, we propose CoNSIST, an improved audio deepfake detection model, which incorporates three additional components into the graph-based end-to-end model AASIST: (i) Squeeze and Excitation, (ii) Positional Encoding, and (iii) Reformulated HS-GAL, This incorporation is expected to enable more effective feature extraction, elimination of unnecessary operations, and consideration of more diverse information, thereby improving the performance of the original AASIST. The results of multiple experiments indicate that CoNSIST has enhanced the performance of audio deepfake detection compared to existing models.
최근 모바일 메신저 서비스(MMS)는 사용자들에게 가장 인기가 많으며 많이 활용하는 서비스로 기업은 이를 활성화시키기 위해 노력하고 있지만 이에 대한 구체적이고 체계적인 연구는 미흡하다. 이에 본 연구는 MMS 사용자들의 지속적인 이용 의도를 알아보기 위해 398명의 10대~30대를 대상으로 MMS의 기술수용 결정 요인을 살펴보았다. 연구조사는 설문지와 SPSS 21 및 PLS-Graph 3.0을 이용하여 연구모형의 주요 결과를 도출하였다. 분석 결과 지각된 매체 풍부성은 매체 유용성과 매체 용이성에 정(+)의 영향을 주었으며, 지속적인 사용의도에 긍정적인(+) 영향을 미쳤다. 또한, 경험에 대한 조절 효과로 지각된 매체 풍부성은 매체 용이성에 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 MMS의 이용 효율성을 높이기 위해 매체 풍부성, 매체 용이성, 매체 유용성 및 사용자 경험이 사용자의 지속적인 의도에 미치는 중요 변수로 MMS의 사용자 기초자료와 개발 방향을 제공할 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 보다 다양한 변수를 활용하여 추가요인에 대한 조사와 구조모형에 대한 분석이 필요하다고 본다.
PET/CT(Positron Emission Tomography/Computed Tomography) is an examination combining morphological and functional information in one examination. The purpose of this study is to see the lowest CT dose for attenuation correction in the PET/CT maintaining good image quality when considering CT scan dose to the patients. We injected $^{18}F$-FDG and water into the cylinder shaped phantom, and obtained emission images for 3 mins and transmission images(140 kVp, 8 sec, 10~200 mA for transmission images), and reconstructed the images to PET/CT images with Iterative method. Data(Maximum, Minimum, Average, Standard Deviation) were obtained by drawing a circular ROI(Region Of Interest) on each sphere in each image set with Image J program. And then described SD according to the CT and PEC/CT images as graphes. Through the graphes, we got the relationships of mA and quality of images. SDs according to CT graph were 16.25 at 10 mA, 7.26 at 50 mA, 5.5 at 100 mA, 4.29 at 150 mA, and 3.83 at 200 mA, i.e. the higer mA, the better image quality was presented. SDs according to PET/CT graph were 1823.2 at 10 mA, 1825.1 at 50 mA, 1828.4 at 100 mA, 1813.8 at 150 mA, and 1811.3 at 200 mA. Calculated SDs at PET/CT images were maintained. This means images quality is maintained having nothing to do with mA of high and low.
게임기획자는 내러티브를 기반으로 퀘스트의 초기 설계를 한다. 이러한 게임의 정적 컨텐트 수립에 있어 게임캐릭터의 플레이경험을 사전 예측하는 것은 중요하다. 본 논문은 게임캐릭터가 고유한 스테이터스를 바탕으로 퀘스트 플레이를 수행함에 있어 캐릭터간 구별되는 정서적 인터랙션을 시각화 할 수 있는 방법에 대해 다루고 있다. 이를 위해 첫째, 기존 영상매체에서 내러티브 구조의 시각화에 대한 연구를 바탕으로 둘째, 퀘스트플레이 경험과 플레이어 인지행동을 구체화하였다. 셋째, 사례분석을 통해 캐릭터별 퀘스트플레이 과정에서의 차이를 QUG(Quest Unit Graph)로 시각화하여 직관적인 확인이 가능하도록 하였다. 기존 연구가 캐릭터별 성취(achievement)관점에서의 수치적 밸런스 대한 것에 반해, 본 논문은 내러티브 구조 관점에서 퀘스트플레이 인터랙션에 대한 시각화 모델을 제안함으로써 기획자의 퀘스트 경험설계를 사전 예측해 볼 수 있다.
사용자들에게 더욱 효율적이고 정확한 검색 결과를 제공하기 위하여, 인터넷시스템은 시맨틱웹과 같은 차세대 기술에 더욱 의존하게 된다. 시맨틱웹을 구현하는데 가장 중심적인 요소가 온톨로지이다. 온톨로지의 데이터는 시간이 흐르면 변하는 경향이 있으며, 변화 제어 시스템을 통하여 변화의 내용들을 추적하고 반영할 수 있다. 특히, 온톨로지가 변하기 전의 버전에 대하여 작성된 질의는 새로운 버전의 온톨로지에 대하여 실행되지 못할 가능성을 지니고 있다. 따라서, 이러한 경우에는 새로운 버전의 온톨로지에 대하여 실행이 가능하도록 질의를 수정하여 가장 최신의 데이터를 검색하도록 해야 한다. 이와 관련한 많은 연구들이 진행되었지만 아직 해결하지 못한 문제들이 있으며, 본 연구는 이를 해결하기 위하여 온톨로지 클래스와 속성에 대하여 변화 그래프를 제안하였다. 그래프는 온톨로지 데이터가 변화하여 새로운 버전이 생성될 때 만들어지도록 하였으며, 이를 이용하여 질의를 변형하여 실행하도록 하였다.
최근 디지털 사진의 보급으로 인해, 일반 사람들 또한 한번에 수백장의 사진을 촬영하는 일이 많아졌고 최근에 사진 관리에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 대부분의 사진 관리에 사용되는 썸네일 기반의 순차적인 격자 인터페이스는 사진의 한가지 특성에 따라 각 사진을 정렬하는 방식을 사용한다. 이러한 방식은 사용자가 많은 수의 사진을 관리하기에는 많은 스크롤링과 클릭을 요구하게 되므로 많은 시간과 집중력이 요구된다. 본 논문에서는, 색상 유사도와 촬영 시각을 이용하여, 각 사진을 클러스터링하고 촬영 시각의 흐름에 따라 배열하는 인터페이스를 제안한다. 제안한 인터페이스는 사진의 촬영시각에 따라 먼저 각 사진들을 클러스터링하고 한번 분류된 클러스터 사진들은 서로 유사한 색상의 사진들끼리 2차로 재분류한다. 이 때 사용한 2차 클러스터링 방법은 구간 그래프의 최대 클리크 찾기 찾기 알고리즘을 이용한 방법으로 25가지 색상의 히스토그램을 비교한다. 분류된 사진들은 클러스터의 순서에 따라 연속적으로 각 클러스터들을 배치한다. 제안한 클러스터링 기능과 사진 배치 인터페이스를 평가하기 위해서, 설문조사 기반의 사용자 평가를 수행하였다.
전력소모를 고려한 테스트 스케줄링은 회로의 복잡도가 높은 SoC 시스템을 테스트할 경우 제한된 전력 소모량 내에서 고장 검출율을 높일 수 있고 테스트 시간을 단축 할 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 제한된 전력소모량 내에서 효율적으로 테스트를 수행하기 위한 테스트 자원의 모델링 방법 및 테스트 스케줄링 알고리듬을 제안하고 그 유효성을 검증한다. 테스트 자원의 모델링 방법으로는 전력사용량의 최고점과 차고점을 이용한 방법 및 소모 전력의 변화량에 따라 테스트 자원을 분할하는 방법을 제시한다. 또한 테스트 자원과 코어의 상관관계를 이용하여 동시 사용가능한 최대 코어 수를 생성하는 확장나무성장 그래프 생성 알고리듬 및 전력의 최적화가 가능한 전력 소모량 변이 그래프 생성 알고리듬으로 구성된 휴리스틱(heuristic) 테스트 스케줄링 알고리듬을 제안하고 이전의 알고리듬과 비교한다.
k-club은 소셜 네트워크 분석에서 다양한 형태의 소셜 그룹을 설명하기 위해 제안된 그래프 모델 중 하나로, 단순 그래프에서 부분 정점 집합 S 에 의한 유도 부분그래프(Induced subgraph)의 지름이 k보다 작거나 같은 경우 S 를 k-club이라 한다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 그래프에서 크기가 최대인 k-club을 찾는 문제인 MkCP(Maximum k-Club Problem)을 계산하는 HGA+DROP 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 k-club을 위한 휴리스틱 알고리즘 k-CLIQUE & DROP을 변형하고 휴리스틱 유전 알고리즘(HGA)을 사용해 한 번의 수행으로 복수개의 k-club을 구하였다. 기존 알고리즘의 결과와 비교하기 위해 DIMACS 그래프들에 대하여 k가 2, 3, 4 그리고 5일 때 MkCP를 계산하였다.
최근 거리 데이터와 CAD로부터 생성된 3차원 영상에 대한 관심이 급격하게 증가하여 다양한 3차원 영상 데이터베이스가 구축되고 있다. 원하는 영상 자료를 효과적이면서 고속으로 검색할 수 있는 시스템은 인터넷과 디지털 도서관 분야에서 중요한 문제로 부각되고 있다. 그러나, 3차원 영상 자료의 방대한 크기로 인하여 데이터베이스 관리에 어려움이 있다. 따라서 영상의 효율적 관리와 함께 내용 기반의 검색을 위한 적합한 기술자가 필요하게 된다. 본 논문에서 제안하는 형상 기술자는 3차원 영상에 대한 체적소화(voxelization)를 기반으로 한다. 체적소화된 3차원 영상에 대하여 수학적 형태학에서 파생된 골격화를 수행하고, 골격으로부터 노드(node)와 에지(edge)로 구성된 그래프를 생성한다. 생성된 그래프는 3차원 영상의 기하학적인 정보를 소실하지 않고, 인간의 직관과 유사하여 새로운 현상 기술자로 적합하다. 따라서 제안하는 형상 기술자는 3차원 물체 인식과 압축 그리고 내용 기반의 검색에 유용하게 사용할 수 있다.
최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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