3편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
신용카드 사기는 매년 수십억 달러의 손실을 발생시키지만, 프라이버시 문제로 인해 은행 간 거래 데이터 공유가 어렵습니다. 이로 인해 연합 학습(Federated Learning, FL) 환경에서 사기 샘플 부족 문제가 발생하며, 이는 통일된 모델 훈련에 큰 제약이 됩니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 연합 학습 합성 소수 오버샘플링 기법(FL-SMOTE)을 제안합니다. 이 기법은 부분 동형 암호화와 완전 동형 암호화의 장점을 결합하여 성능과 보안을 강화합니다. 특히, 유클리드 거리 합산, 암호문 비교, 프라이버시 보존 …
의료 영상 합성 분야에서 GAN(생성적 적대 신경망)은 뛰어난 잠재력을 보였지만, 진단 등급의 품질, 특히 해부학적 에지 보존 및 모드 붕괴 방지 측면에서 한계가 있었습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 안정적인 에지 인식 GAN 아키텍처를 제안합니다. 이 아키텍처는 훈련 중 구조적 그라디언트를 적응적으로 강화하는 동적 학습형 양방향 커널과 공간적 일관성을 유지하기 위한 보간된 스킵 연결을 가진 계층형 생성기를 특징으로 합니다. 방법론은 CT 신장 데이터셋(12,446개 이미지)에 대해 Wasserstein 정규화를 이…
아스팔트 혼합물 수치 모델의 일반화 능력은 가상 골재 데이터베이스의 제한된 형태학적 다양성으로 인해 저해되며, 이는 아스팔트 포장의 기계적 반응 예측 신뢰도를 낮춥니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 딥 컨볼루션 Wasserstein 생성적 적대 신경망(DC-WGAN)을 활용하여 3D 가상 골재 데이터베이스를 증강하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 스테레오 비전 및 다중 뷰 매칭 기술로 원본 3D 가상 골재 데이터베이스를 구축한 후, 6가지 DC-WGAN 변형 모델을 사용하여 데이터를 증강했습니다. 모델 성능과 증강된 데이…
