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인코더와 디코더에 기반한 합성곱 신경망과 순환 신경망의 새로운 하이브리드 접근법
우종우,김건우,최근호 한국경영정보학회 2023 Information systems review Vol.25 No.1
빅데이터 시대를 맞이하여 인공지능 분야는 괄목할만한 성장을 보이고 있으며 특히 딥러닝에 의한이미지 분류 학습방법이 중요한 영역으로 자리하고 있다. 이미지 분류에서 많이 사용되어 온 CNN의성능을 더욱 개선하기 위해 다양한 연구가 활발하게 진행되었는데, 이 중에서 대표적인 방법이CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 알고리즘이다. CRNN 알고리즘은 이미지 분류를 위한CNN과 시계열적 요소를 인식하기 위한 RNN의 조합으로 구성되는데, CRNN의 RNN영역에서 사용하는입력값은 학습 대상의 이미지를 합성곱과 풀링 기법을 적용하여 추출된 결과물을 flatten한 값이고, 이 입력값들은 이미지 내 동일 위상에 있는 픽셀값들이 서로 다른 순서로 나타나기 때문에, RNN에서의도한 이미지 내 배열 순서를 제대로 학습하기 어렵다는 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구는 인코더와디코더의 개념을 응용한 CNN과 RNN의 새로운 하이브리드 방법을 제안하여, 이미지 분류 성능을향상시키는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다양한 알고리즘 비교 실험을 통해, 새로운 하이브리드방법의 효과성을 검증하였다. 본 연구는 인코더와 디코더 개념의 적용 가능성을 넓히고, 제안한 방법이기존 하이브리드 방법에 비해, 복잡도가 크게 증가하지 않아 모델 학습 시간과 인프라 구축 비용측면에서 이점을 있다는 점에서 학문적 시사점을 가진다. 또한, 정확한 이미지 분류가 필요한 다양한분야에서 제공되는 서비스의 품질을 높일 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 시사점을가진다. In the era of big data, the field of artificial intelligence is showing remarkable growth, and in particular, the image classification learning methods by deep learning are becoming an important area. Various studies have been actively conducted to further improve the performance of CNNs, which have been widely used in image classification, among which a representative method is the Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) algorithm. The CRNN algorithm consists of a combination of CNN for image classification and RNNs for recognizing time series elements. However, since the inputs used in the RNN area of CRNN are the flatten values extracted by applying the convolution and pooling technique to the image, pixel values in the same phase in the image appear in different order. And this makes it difficult to properly learn the sequence of arrangements in the image intended by the RNN. Therefore, this study aims to improve image classification performance by proposing a novel hybrid method of CNN and RNN applying the concepts of encoder and decoder. In this study, the effectiveness of the new hybrid method was verified through various experiments. This study has academic implications in that it broadens the applicability of encoder and decoder concepts, and the proposed method has advantages in terms of model learning time and infrastructure construction costs as it does not significantly increase complexity compared to conventional hybrid methods. In addition, this study has practical implications in that it presents the possibility of improving the quality of services provided in various fields that require accurate image classification.
Active Network 환경에서의 에이전트기반 침입자 추적시스템
우종우 국민대학교 2003 기초과학연구소 논문집 Vol.22 No.-
기존 단일 호스트 환경에 기반 하여 설계 및 개발되어온 침입 탐지시스템(Intrusion Detection System: IDS) 은 수동적인 탐지만을 목적으로 설계되었다. 따라서 새로운 공격기법에 의한 탐지 및 대응, 그리고 보다 큰 네트워크로의 확장면에서 구조적인 결함을 가지고 있다. 이러한 IDS의 구조적인 문제점의 해결방안으로 액티브 네트워크(Active Network) 기반의 IDS에 관한 연구가 시작되고 있다. 액티브 네트워크는 패킷 스위칭 네트워크 상에 프로그램 가능한 라우터 등인 액티브 노드들을 배치하고, 사용자의 요구에 상응하는 적절한 연산을 위한 데이터와 프로그램으로 구성된 스마트 패킷(smart packet)에 대하여 수행 가능하게 하는 접근 방법이다. 본 논문에서는 이를 기반으로 자율적이며 지능적인 에이전트로 구성된 멀티 에이전트 기술을 액티브 노드에 적용함으로써 기존 IDS 보안 메커니즘에서 보다 더 진보된 능동적이고, 적극적인 대응을 위한 보안 메커니즘을 제공하여 네트워크 공격에 의한 피해 최소화와 신속한 대응이 가능한 멀티 에이전트 기반 공격 대응 메커니즘을 및 이의 적용이 가능한 액티브 네트워크기반의 설계를 제안한다.