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구조적 성질을 활용한 심층신경망의 SMT 기반 정형검증 기법
정문현,배경민 한국정보과학회 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.9
Deep neural networks (DNN) are widely used for software in various fields, such as speech recognition and image classification. However, unexpected errors, such as adversarial examples, may exist in DNNs. DNN formal verification techniques to verify the requirements of DNNs are being widely studied in order to prevent these errors. This paper proposes a methodology that utilizes the structural properties of DNNs to increase the performance of DNN verification. This paper mathematically defines the structural property of DNN, suggests two structural properties of DNN with ReLU as an activation function, and shows that the verification speed of SMT-based DNN verification can be increased using the structural properties. 심층신경망(Deep neural network, DNN)은 음성 인식, 이미지 분류 등의 다양한 분야에서 소프트웨어를 위하여 널리 활용되고 있다. 하지만 DNN에는 적대적 예제와 같은 예상치 못한 오류가 존재할 수 있으며, 이를 방지하기 위하여 DNN의 요구사항을 검증하기 위한 DNN 정형검증 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 DNN의 요구사항 검증의 성능을 향상하기 위하여 DNN의 구조적 성질을 활용하는 방법론을 제안한다. 본 논문에서는 DNN의 구조적 성질을 수학적으로 정의하고, ReLU를 활성함수로 가지는 DNN의 두 가지 구조적 성질을 제안하였으며 이를 이용하여 SMT 기반 DNN 검증의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
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지역 경제 활성화를 위한 전지훈련 팀 유치 활성화 전략
정문현 한국디지털정책학회 2014 디지털융복합연구 Vol.12 No.6
대전시가 추진하고 있는 전지훈련 팀 유치를 통한 지역경제 활성화 방안을 살펴보고자 관련 자료를 분석한 결과 대전시는 타 시도에 비해 훈련시설이 부족하였고, 기온, 바람, 강수량의 기후 조건도 타 시도에 비해 특별히 유리하지는 않았다. 그러므로 전지훈련 팀을 유치하기 위해서는 지역 내 전지훈련 팀의 유치를 전담할 수 있는 전담팀을 설치하고 학교, 실업 및 연맹 간 협력체계를 구축해야 하며, 전지훈련 팀의 경기력을 향상시켜 줄 수 있는 최첨단 의료 및 경기력 향상 서비스를 제공해 주어야 한다.
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