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네트워크 코딩을 이용한 손실내성 지연민감데이터의 전송과 근사복호법
권민혜,박형곤,최윤식 한국통신학회 2012 정보와 통신 Vol.29 No.3
본 논문은 네트워크 코딩을 이용하여 멀티미디어와 같은 지연 민감성 손실 내성 데이터를 전송하는데 있어서 효율적인 방안으로 제시된 근사복호법에 관하여 알아 본다. 네트워크 코딩은 채널 환경과 같은 외적 요인에 의하여 패킷손실이 발생할 경우, 함께 인코딩된 모든 원천 데이터 복구가 불가능 할 수 있다는 한계점이 존재한다. 근사복호법은 네트워크 코딩된 데이터를 원천 데이터의 상관성을 이용하여 디코딩하는 해법으로, 손실내성 지연민감성데이터의 실시간 전송 문제의 해결 책으로 제시하였다. 본 논문에서는 근사복호법에 대하여 알아보고, 여러 원천 데이터 상관 모델 중 선형상관관계를 가진 원천 데이터에 근사복호법을 적용하는 방법에 대하여 알아본다.
대학생들이 지각한 아동기의 정서적 학대 및 방임경험, 정서표현억제, 부적응적 갈등대처방식, 대인관계문제의 구조적 관계
권민혜(Kwon, Minhye),이지연(Lee, Jeeyon),김혜원(Kim, Hyeweon) 숭실대학교 영재교육연구소 2020 Global Creative Leader Vol.10 No.4
This study aimed to confirm the mediating effect of suppression of emotional expression and maladaptive conflict coping on the relationship between childhood emotional abuse and neglect perceived by university students and interpersonal problems. The data were collected from 316 university students and were analyzed through SEM (structural equation modeling). The main research findings of this study were as follows. First, greater childhood emotional abuse and neglect perceived by university students was associated with greater suppression of emotional expression and greater suppression of emotional expression was associated with greater maladaptive conflict coping. In addition, greater suppression of emotional expression and maladaptive conflict coping were related to greater interpersonal problems. Second, childhood emotional abuse and neglect perceived by university students did not necessarily lead to greater interpersonal problems Rather, childhood emotional abuse and neglect perceived by university students led to university students greater suppression of emotional expression, which in turn predicted greater interpersonal problems. Third, childhood emotional abuse and neglect perceived by university students had an effect on interpersonal problems through the double mediation of suppression of emotional expression and maladaptive conflict coping. The implications of the findings are discussed and suggestions for further studies are provided. 본 연구는 대학생들이 지각한 아동기의 정서적 학대 및 방임경험과 현재의 대인관계문제의 관계에서 정서표현억제와 부적응적 갈등대처방식의 매개효과를 검증하고자 하였다. 대학생 316명의 자료를 수집하였고, 자료 분석은 구조방정식 모형을 이용하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생들이 아동기의 정서적 학대 및 방임경험을 높게 지각할수록 정서표현억제 경향을 많이 보였고, 정서표현억제를 많이 할수록 부적응적 갈등대처방식의 사용도 높은 것으로 나타났다. 그리고 정서표현억제와 부적응적 갈등대처방식을 많이 사용할수록 대인관계문제가 큰 것으로 나타났다. 둘째, 대학생들이 지각한 아동기의 정서적 학대 및 방임경험이 대인관계문제에 직접적으로 영향을 미치는 것이 아니라 아동기에 경험한 정서적 학대 및 방임경험이 정서표현억제 경향을 높이고, 정서표현억제 경향을 보일수록 대인관계문제가 많은 것으로 나타났다. 셋째, 대학생들이 지각한 아동기의정서적 학대 및 방임경험과 대인관계문제의 관계를 정서표현억제와 부적응적 갈등대처방식이 이중매개하는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 의의와 제한점 및 앞으로의 연구방향을 논의하였다.
DTMC기반 감염병 확산 모델링을 통한 숨은 감염자 수 추정 연구: 대한민국 COVID-19데이터를 중심으로
안수진,권민혜 한국통신학회 2022 韓國通信學會論文誌 Vol.47 No.10
코로나바이러스(SARS-CoV-2; COVID-19)와 같은 감염병의 전파 과정을 이해하기 위해서는 수학적 모델링을 활용하여 감염병의 진행 양상을 파악하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 discrete-time Markov chain(DTMC; 이산시간 마르코프 체인)을 활용한 감염병 모델을 제시하고, 이를 바탕으로 숨은 감염자 수를 데이터 기반 방식으로 추정하고자 한다. 이를 위해, 감염병 전파 양상을 결정하는 핵심 파라미터 중 하나인 감염 전파율을 시변성을 가지도록설정하여 감염병 확산을 억제하는 정부의 방역 정책과 감염 시작일로부터 전파 진행 기간에 따라 변화하는 감염병확산 정도를 정량적으로 분석 가능하도록 하였다. 또한, 기존의 감염병 전파 모델에서 격리 상태와 백신 접종 상태를 추가하여 현실 정책을 잘 반영하는 모델을 제안하였다. 제안한 모델을 통해 잠복기 상태의 인구수, 병에 감염되었지만 격리되지 않아 병을 전파시키는 숨은 감염자 수 등과 같이 공식적으로 집계될 수 없는 데이터지만 전파양상 파악에 중요한 잠재 상태(latent state)의 인구수를 추정할 수 있다. 제안된 모델의 우수성을 확인하기 위해 최신모델 두가지와 비교하였고, 그 결과 제안된 모델이 확진자 수 급증의 흐름을 가장 잘 반영함을 확인하였다.
우선적 경험 재생 방식을 이용한 병목 구간 통과 자율주행 정책 연구
엄찬인,이동수,권민혜 한국통신학회 2023 韓國通信學會論文誌 Vol.48 No.6
인공지능을 활용한 자율주행 연구가 가속화됨에 따라, 도로 정체와 같은 복잡한 환경에서 주행 가능한 자율주행 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 고차원의 상태정보에 즉각적인 의사결정이 가능한 심층강화학습(deep reinforcement learning) 기반의 자율주행 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 교통 정체가 빈번히 발생하는병목구간의 성공적인 통과를 위한 부분 관측가능한 마르코프 의사결정과정(Partially Observable Markov Decision Process; POMDP)을 제안한다. 정책 학습에는 Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient(TD3) 알고리즘을 사용하며, 우선적 경험 재생(prioritized experience replay) 기반의 샘플링 방식을 사용한다. 결과적으로 우선적경험 재생 기반의 자율주행차량이 무작위(random) 경험 재생 기반 개체보다 복잡한 도로에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
모델 포이즈닝 공격에 강건한 개인화 연합학습을 위한 부분 공유 알고리즘
박희원,김미르,권민혜 한국통신학회 2023 韓國通信學會論文誌 Vol.48 No.11
The exponential growth of decentralized data sources has propelled Federated Learning to the forefront of research. This approach facilitates the training of models across multiple devices without the need for direct data exchange. Nevertheless, the conventional federated learning method encounters inherent challenges when confronted with heterogeneous data distributions among clients. Furthermore, it remains susceptible to Byzantine attacks. To address these challenges, we propose a novel partial share algorithm. This algorithm trains local models by partitioning them into personalized and shared components, enabling clients to create personalized models that are tailored to their local data. Concurrently, it preserves robustness against potential attacks by exposing only the shared portion of the local model. Through an extensive series of experiments, we comprehensively evaluate the performance of the proposed algorithm in terms of personalization and robustness against attacks.