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심층 신경망의 효과적인 정형 검증을 위한 계층별 요약 기법
연주은,채승현,배경민 한국정보과학회 2022 정보과학회논문지 Vol.49 No.11
Deep learning has performed well in many areas. However, deep learning is vulnerable to errors such as adversarial examples. Therefore, much research exists on ensuring the safety and robustness of deep neural networks. Since deep neural networks are large in scale and the activation functions are non-linear, linear approximation methods for such activation functions are proposed and widely used for verification. In this paper, we propose a new technique, called layered abstraction, for non-linear activation functions, such as ReLU and Tanh, and the verification algorithm based on that. We have implemented our method by extending the existing SMT-based methods. The experimental evaluation showed that our tool performs better than an existing tool. 딥 러닝은 다양한 분야에서 좋은 성과를 내고 있지만 그 결과 값이 어떻게 도출되었는지 알 수 없어서 적대적 예제와 같은 오류에 취약하다. 따라서 심층 신경망(deep neural network)의 안전성과 강건성을 보장하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 심층 신경망은 규모가 크고 활성화 함수(activation function)들이 비선형이기 때문에 일반적으로 검증 시 활성화 함수를 선형으로 근사하는 방법이 제안되어 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 ReLU, Tanh 등의 활성화 함수에 대해 새로운 근사 방법인 계층별 요약(layered abstraction) 및 이에 기반한 검증 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 구현을 위해 기존의 SMT (Satisfiability Modulo Theories) 기반 방식을 확장하였으며 기존 도구보다 성능이 향상되었음을 확인했다.
한정원,연주은,이윤희,최유미,배노진,황선화 이화여자대학교약학회 1991 梨花藥學硏究 Vol.- No.30
Taxonomic Studies on inulin contents in compositae are followings : Atractylodes japonica 0.051%, Inula helenium L. 0.302%, Arctium lappa L. 0.3000%, Cinhorium intybus L. 0.215% Taraxacum officinale 0.202%.
한정원,연주은,이윤희,최유미,배노진,황선화 이화여자대학교 약학회 1991 梨花藥學會誌 Vol.- No.30
Taxonomic Studies on inulin contents in compositae are followings : Atractylodes japonica 0.051%, Inula helenium L. 0.302%, Arctium lappa L. 0.3000%, Cinhorium intybus L. 0.215% Taraxacum officinale 0.202%.
김지현,박주형,송민기,윤준수,연주은,이다은,박현주,강태구 한국인터넷방송통신학회 2020 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.20 No.2
본 논문에서는 우산의 물기를 건조하는 자동 제수 시스템을 제안한다. 우산의 물기 제거방법은 우산용 비닐을 씌우거나 사용자가 직접 우산을 털어 수동적으로 제거하는 번거로운 방법과, 수동으로 우산을 제수면에 접촉 시켜 물기 를 제거하는 제수기를 사용하는 방법이다. 기본 방법은 수동으로 제거해야 하는 번거로움 뿐만 아니라 제수기의 물기 제거 성능도 만족할 만한 건조감을 기대하기 힘든 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 에어 컴프레셔를 이용하여 사용자가 우산을 넣으면 압력 센서가 넣어진 우산의 무게를 감지해, 모터를 구동시키는 방식으로 우산의 물기 를 제거하는 시스템을 개발하였다. 본 발명품은 비닐을 사용하지 않아 폐비닐의 발생을 없앰으로써 경제적, 환경적인 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. In this paper, an automatic dewatering system for drying water from umbrellas is proposed. In the past, there were problems that users had to put on plastic for removing the water from umbrella by covering it with a plastic or using a water dryer that removes water by manually touching the umbrella to the water surface. But this method was hard to expect. To solve these problems, an air compressor was used to develop a system to remove water from the umbrella by detecting the weight of the umbrella with pressure sensor when the user puts the umbrella into the dewatering machine and driving the motor. It is expected that this invention will have economic and environmental effects by eliminating the use of waste vinyl.