분류 전체보기 (28) 썸네일형 리스트형 박사학위과정 전문연구요원 준비 (1) - 한국사능력검정시험 준비 후기 오랜만에 올리는 게시물인데 내용은 학업과 관련된 이야기는 아니라 죄송하다. 각설하고 지금 본인은 석박사통합과정 3학기를 보내면서 박사학위과정 전문연구요원 (이하 전문연) 준비를 슬슬 시작하고 있다. 전문연을 지원하기 위해서 2가지 정도의 외부 시험과 대학원 학점 관리를 해야하는 신세이다. 대학원 학점이야 그냥 평소에 성실히 코스웍 과제를 하면 되는 일이지만 외부 시험은 별도로 준비를 해야 한다. 오늘은 그 중 하나인 한국사능력검정시험 준비를 했던 내용을 대충 정리 해두려 한다. 누군가는 궁금해 할 만한 내용이 아닐까 싶고, 본인은 이런 자격증(?), 능력검정시험(?) 같은걸 태어나서 처음봤기 때문에 이런저런 걱정이 많았었기에... 우선 전문연이 요구하는 기준은 한국사능력검정시험 3급 이상이다. 한능검은 .. Computer Science 논문 찾기 사이트: DBLP https://dblp.org/ dblp: computer science bibliography case-insensitive prefix search: default e.g., sig matches "SIGIR" as well as "signal"exact word search: append dollar sign ($) to worde.g., graph$ matches "graph", but not "graphics"boolean and: separate words by spacee.g., codd modelboolean or: connect wo dblp.org 많은 경우 google scholar에서 키워드 기반을 논문을 찾기는 하지만 종종 어떤 학회를 중점적으로 논문을 찾고 싶을 때가 있고, Go.. 논문 리뷰) (JAMIA 2021) Federated learning improves site performance in multicenter deep learning without data sharing original paper INTRODUCTION 대부분의 FL paper들이 굉장히 시스템의 성능 측면에서 접근을 하다보니 실제로 FL이 적용된 어플리케이션이나 사례와 관련된 연구들을 찾아보기가 매우 힘들었다. FL의 특성을 생각해보면 Medical domain에서 굉장히 매력적인 기술이라 Medical informatics 쪽에서도 분명 재밌는 연구들이 있었을 것 같아서 (없으면 오히려 좋고...) JAMIA 논문들을 좀 찾아봤다. 그중에서 2021년에 나온 이 페이퍼가 가장 먼저 practical한 실제 임상 데이터를 기반으로 진행된 연구로 보여서 읽어봤는데, technical novelty 자체는 크게 없지만 읽은김에 정리해두려 한다. DL은 nature image와 medical image의 d.. 연합학습 (Federated Learning) LEAF 데이터셋 사용법 (1) - FEMNIST 데이터셋, pytorch loader 구현 Federated Learning Dataset? 최근 FL 공부를 다시 좀 하면서 직접 framework를 구현하고 있다. 관련하여서 가장 귀찮은게 일반적인 데이터셋을 그대로 사용하기가 어렵다는 점이다. 실제 FL의 목적은 여러 device에서 학습을 진행하고 이를 server에 보내서 aggregation을 하는 과정을 거치지만, 많은 연구들에서는 하나의 플랫폼(일반적으로 충분한 연산 능력을 갖춘 서버나 데스크톱)에서 시뮬레이션과 같은 형태로 FL을 구현한다. 따라서 하나의 플랫폼에서 데이터를 적절히 분류하여서 FL에 적합한 형태로 정리할 필요가 있다. 여기서 이 '적절히'라는게 정말 애매한 조건이다. FL을 제안한 논문에서 FL에서 기본적인 FL을 위한 데이터셋의 구성에 대해서 언급을 하고 있다. .. 논문 리뷰) (CVPR 2022) Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection (1) 들어가며... 이번에 소개하고자 하는 논문은 CVPR 2022년에 소개된 논문인 "Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection"이다. 저자인 Karsten Roth가 Amazon AWS에서 internship을 하면서 나온, Amazon AWS의 논문이라고 소개되고 있다. 개인적으로 제목이 인상적인데, 러프하게 직역하면 'Industrial Anomaly Detection에서 Total Recall을 하겠다.' 정도로 해석할 수 있지 않을까 싶다. Total Recall은 뭐냐? 이것도 직역하면 '모든 것을 회수한다'인데, 다음과 같은 뜻으로 사용된다고 한다. "완벽한 기억 능력" 정도가 되겠다. 조금 더 Total Recall에 대해서 이야기 하자면 학.. 논문 리뷰) (NeurIPS 2019) Deep Leakage from Gradients Introduction 머신러닝과 딥러닝의 등장으로 많은 문제들이 해결되며 인공지능 기술의 가능성을, 그리고 그 가능성이 현실에서 충분히 적용될 수 있음을 확인하고 있다. 이러한 딥러닝 혹은 머신러닝 등의 성능을 높이고, 복잡하고 어려운 문제들에 적용하기 위해서 모델의 크기가 점점 커지고 있고, 뿐만 아니라 사용자들에게 뿌려져 있는 스마트폰과 같은 컴퓨팅 리소스를 활용하여서 학습을 하는 등 다양한, 새로운 접근을 하고 있다. 대부분의 딥러닝 모델들은 back-propagation을 기반으로 학습을 하며 그 과정에서 gradient를 계산한다. 이렇게 gradient 정보가 학습에 기반이 되다보니 여러 device나 server에서 학습을 하는 distributed learning이나 federated l.. 논문 리뷰) (Mobisys 2022) Detecting Counterfeit Liquid Food Products in a Sealed Bottle Using a Smartphone Camera (2) 2023.01.13 - [Papers/Security] - 논문 리뷰) (Mobisys 2022) Detecting Counterfeit Liquid Food Products in a Sealed Bottle Using a Smartphone Camera (1) 논문 리뷰) (Mobisys 2022) Detecting Counterfeit Liquid Food Products in a Sealed Bottle Using a Smartphone Camera (1) 저번 학기 세미나에서 발표했었던 논문. Mobisys 2022년에 나온 논문이고 실생활과 관련된 논문으로 best-poster도 같이 받은 연구다. Introduction 우리가 평소에 소비하는 술, 꿀, 기름 등 액체로 된 상품 kichangl.. 논문 리뷰) (Mobisys 2022) Detecting Counterfeit Liquid Food Products in a Sealed Bottle Using a Smartphone Camera (1) 저번 학기 세미나에서 발표했었던 논문. Mobisys 2022년에 나온 논문이고 실생활과 관련된 논문으로 best-poster도 같이 받은 연구다. Introduction 우리가 평소에 소비하는 술, 꿀, 기름 등 액체로 된 상품들 중 비싼 고급 상품들이 있다. 이러한 고급 상품에 값싼 액체를 섞어서 파는 경우가 있다고 한다. 나아가 단순히 값싼 액체를 섞는 것이 아니라 유독성 물질을 섞는 경우에는 소비자의 삶과 직결된 문제가 된다. 요컨데 결국 physical world에서의 attack이 가능하다는 것. 이 논문에서는 그러한 액체류들을 counterfeit liquid food product라고 이야기 하는데, 이러한 상품들은 보통 밀봉된 병 (sealed bottle)에 들어있기 때문에 해당 성분을.. 이전 1 2 3 4 다음
