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BiVAE를 활용한 MBTI 기반 OTT 서비스 개인화 추천 시스템
정세연(Seyeon Jeong),서영수(Young Soo Seo),전수영(Sooyoung Cheon) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.6
현대 사회에서 영화, 드라마, 예능 등 다양한 미디어 콘텐츠를 제공하는 OTT 플랫폼은 사용자의 큰 관심을 끄는 중요한 역할을 하고 있으며, 개인 맞춤형 추천 시스템을 활용하여 사용자 경험을 개선하고 있다. 그러나 현재의 추천 시스템은 사용자의 성향을 충분히 이해하지 못해 정확한 추천에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 BiVAE(bilateral variational autoencoder)를 활용한 개인화 추천 알고리즘의 사용을 제안하며, 제안한 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 MBTI를 통한 그룹별 적용을 고려한다. BiVAE는 양방향 정보 흐름을 고려하여 데이터를 압축하고 생성하는 확률적인 생성 모델로서, 양방향으로 인코딩과 디코딩을 수행하여 더 풍부한 표현력과 재구성 능력을 제공한다. MBTI를 고려한 방법의 우수성을 보이기 위해 4가지 유형의 데이터를 모델에 적용한 결과, MBTI를 통한 그룹별 BiVAE 알고리즘을 적용했을 때 그렇지 않은 방법보다 OTT 장르 추천 정확도가 우수함을 보였다. 또한, MBTI를 고려했을 때, 기존 추천 시스템과 비교하여 BiVAE를 활용한 개인 추천이 더 높은 정확도를 보였다. 이러한 결과는 사용자의 개인 특성과 성격을 고려한 개인화 추천 시스템이 중요하며, 이를 통해 콘텐츠 제공 업체가 사용자 경험이 향상된 서비스를 개선할 수 있는 새로운 방향을 제시한다. The OTT platform, which provides various media contents in the modern society, seeks to improve the user experience by utilizing a personalized recommendation system. However, current recommendation systems are having difficulty in making accurate recommendations because they do not fully understand user's tendencies. This study proposes the use of a personalized recommendation algorithm using BiVAE (bilateral variational autoencoder) to solve this problem, and considers group-specific applications through MBTI. BiVAE is a probabilistic generation model that compresses and generates data considering of bidirectional information flow, providing richer expression and reconstruction capabilities by encoding and decoding in both directions. As a result of applying four types of data to the model, when applying BiVAE for each group using MBTI, the accuracy of OTT genre recommendation was shown to be superior to that of other methods. In addition, when considering MBTI, a personal recommendation using BiVAE showed higher accuracy compared to the existing recommendation system. This result means that the personalized recommendation system considering the user's personal characteristics and personality is important.
데드리프트 시 지지면에 따른 몸통 및 하지 근육의 활성도 비교
정세연,손상준,이형석,이정훈,백지원,양성빈,최원재,홍성균,송선해,이규창,Jeong, Seyeon,Son, Sangjun,Lee, Hyeongseok,Lee, Jeonghoon,Baek, Jiwon,Yang, Seongbin,Choi, Wonjae,Hong, SoungKyun,Song, Sunhae,Lee, GyuChang 대한고유수용성신경근촉진법학회 2022 PNF and Movement Vol.20 No.1
Purpose: The aim of this study was to compare trunk and lower extremity muscle activity during deadlift on stable - and unstable surfaces. Methods: Twenty healthy men participated in this study. The participants performed deadlift exercise on both a stable surface and an unstable surface. During the deadlift, the activities of the trunk and lower extremity muscle were collected by using electromyography. Results: The results showed that the electromyographic activity of the gluteus maximus significantly increased during deadlift on an unstable surface compared to on a stable surface (p <0.05). However, in the electromyographic activities of the rectus femoris, biceps femoris, and erector spinae, there were no significant differences (p >0.05). Conclusion: The finding that the electromyographic activity of the gluteus maximus increases significantly during deadlift on an unstable surface compared to stable one could be used to develop an efficient exercise program.
머신러닝을 이용한 VNF 이상 탐지 및 고장 예측 기반 NFV 관리 시스템 설계
홍지범(Jibum Hong),정세연(Seyeon Jeong),남석현(Sukhyun Nam),유재형(Jae-Hyoung Yoo),홍원기(James Won-Ki Hong) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
5G 네트워크는 소프트웨어 정의 네트워킹 (Software-Defined Networking, SDN)과 네트워크 기능 가상화 (Network Function Virtualization, NFV) 기술을 이용해 가상화된 네트워크 환경을 구축하고 사용자의 서비스 요청을 보다 유연하고 민첩하게 처리하고 있다. 하지만 가상 네트워크가 점점 복잡해짐에 따라 다양한 관리 문제가 발생하고 있으며, 이러한 관리 문제를 해결하기 위해서는 가상 네트워크 환경을 구성하는 서버 및 VNF (Virtualized Network Function)들을 모니터링하여 최적의 관리 정책을 도출할 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 가상 네트워크 모니터링 및 분석과 함께 머신러닝을 이용해 VNF 의 이상 탐지 (anomaly detection) 및 고장 예측 (failure prediction)을 수행하고, 안정적인 5G 가상네트워크 관리에 필수적인 Auto-scaling, Live Migration 등의 기능을 적용하여 과부하와 서비스 품질저하를 완화하거나 고장을 사전에 예방하는 NFV 관리 시스템을 제안한다.
비트스트림 역공학을 활용한 FPGA 하드웨어 악성기능 탐지 기법 연구
조민기(Mingi Cho),정세연(Seyeon Jeong),권태경(Taekyoung Kwon) 한국정보보호학회 2021 정보보호학회논문지 Vol.31 No.2
FPGA 시스템 개발 과정에서 삽입될 수 있는 하드웨어 악성기능은 전력 소모, 정보 유출 등 심각한 피해를 초래할 수 있으므로 이에 대한 탐지가 필수적으로 수행되어야 한다. 대표적인 하드웨어 악성기능 탐지 기법으로는 부채널 분석과 로직 테스팅 기법이 있으나, 비트스트림 형태로 삽입되는 하드웨어 악성기능의 경우에는 이러한 방법으로 탐지하기 어렵다. 따라서 기존 탐지 기법을 보완하기 위해서는 FPGA 비트스트림으로부터 구현된 회로의 기능을 역공학하여 하드웨어 악성기능을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 하드웨어 악성기능 탐지를 위해 FPGA 비트스트림을 역공학하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가한다. The hardware Trojan that can be loaded into an FPGA-based system during the development phase is a serious security problem. The conventional hardware Trojan detection techniques, such as side channel analysis and logic testing, are widely used, however, a hardware Trojan which is inserted as the form of the bitstream can evade those detection mechanisms. Therefore, to detect hardware Trojan, a reverse-engineering of bitstream has to be considered to analysis the functionality of the implemented circuit. In this study, we examine the method for reverse-engineering the LUT information from the FPGA bitstream to the form of Boolean equation, and evaluate the performance of the proposed method.