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다중 스케일 스펙트럼 특징을 활용한 이중 인코딩 음성의 원 코덱 식별
본 연구는 다양한 손실 및 무손실 오디오 코덱에서 발생하는 인코딩 아티팩트를 분석하여, 오디오 코덱 변환 이력을 효과적으로 추적하고 원 코덱을 식별할 수 있는 딥러닝 기반 프레임워크를 제안한다. 특히, 고음질 원본 음원을 현실적인 미디어 운용 환경에서 자주 사용되는 코덱으로 1차 인코딩한 후, 이를 다시 AAC 또는 FLAC으로 2차 재인코딩하여 실험 데이터를 구성하였다. 이후 STFT를 적용하여 주파수 도메인 특성을 추출하고, 다중 스케일 주파수 밴드로 분할한 후 신경망에 입력함으로써, 코덱 간 미세한 차이를 정량적 으로 분석하였다. 실험에서는 균형 잡힌 데이터셋과 다양한 증강 기법을 적용하여 모델의 일반화 성능을 검증하였으며, 다양한 평가 지표를 통해 1차 인코딩 코덱 식별에 있어 우수한 탐지 성능을 입증하였다. 본 연구는 향후 딥페이크 음성 탐지 및 미디어 포렌식 분야에서의 실질적인 응용 가능성을 갖추고 있으며, 시간적 특징 분석 및 도메인 적응 기법을 통한 성능 향상의 가능성
2025-07-02
산업제어시스템에서의 기능 패치 기반 경량 이상 탐지
산업제어시스템의 이상 탐지는 시스템 구조의 복잡성과 실시간 대응 요구 증가에 따라, 더욱 정밀하고 효율적인 탐지 기법이 요구된다. 최근 시계열 기반 이상 탐지 연구는 Transformer나 GNN 기반의 고성능 모델에 집중되고 있으나, 높은 계산 자원 소모로 실시간 적용에 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 기반시설 내 장비 간 물리적·논리적 관계(Topology)를 반영한 기능 패치 분해(Functional Patch Decomposition)와 경량 표현 학습 기반의 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 기능 단위로 분해된 데이터는 경량 학습에 적합하며, 제안된 모델은 분포 변화에 강인하고 문맥(Context)을 효과적으로 학습한다. 또한, 기능-시스템 레벨의 이상치 점수를 정밀하게 통합하여 이상 탐지 성능을 향상시킨다. SWaT 및 WADI 테스트베드에서의 실험을 통해 높은 탐지 성능과 계산 효율성을 동시에 입증하였다.
2025-07-02
근전도 분류를 위한 Diffusion 기반 데이터 생성 기법
본 논문은 Bio-signal, 특히 EMG 데이터에 대해 diffusion Model 기반의 새로운 데이터 생성 방식을 제안한다. NinaPro DB2를 대상으로 1D U-Net 기반 DDIM 모델을 학습하여 생성된 EMG 신호의 효과를 SNR(Signal- to-Noise Ratio) 기준으로 판단했다. 또한, 증강된 데이터셋을 기준으로 분류 모델을 통해, 생성 데이터 기반 학습이 기존 실측 데이터에 필적하거나 일부 경우는 더 높은 분류 성능을 보인 것을 확인했다. 본 연구는 bio-signal 영역에서 Diffusion Model의 데이터 확장 가능성과 실질적인 활용가능성을 제안한다.
2025-07-04
정보은닉 환경에서 정확도 향상을 위한 더미 데이터 기반 개인화 추천 기법
사용자 프로파일 정보가 삭제된 환경에서는 개인화 추천 시스템의 정확도와 일관성이 크게 저하된다. 본 논문에서는 반복적인 정보 삭제 상황에서도 추천 성능을 유지할 수 있는 더미 데이터 삽입 기반 협업 필터링 추천 기법을 제안한다. 제안 기법은 삭제 단계마다 사용자 선호 정보를 보완하기 위해 더미 아이템을 삽입하며, 이때 무작위 혹은 영향력 기반 삽입과 단순 삭제 전략을 비교 평가한다. 추천 모델은 Randomized SVD 기반 잠재 요인 모델로 학습되며, MovieLens-1M 데이터셋을 기반으로 성능을 측정한다. 실험 결과, 영향력 기반 삽입 전략은 단순 삭제 전략 대비 최대 67.2%의 Precision@10 향상과 56.3%의 Recall@10 향상을 기록하며 강한 복원력을 입증하였고, 삭제가 누적되는 상황에서도 강한 복원력을 유지하였다. 본 논문은 데이터 삭제로 인한 추천 품질 저하를 완화할 수 있는 실용적인 접근법을 제시한다.
2025-07-04
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Recent Advances in Ultra-High-Speed Wireline Receivers with ADC-DSP-Based Equalizers
High-speed wireline data transceivers (TRX) with analog-to-digital converter (ADC) followed by digital signal processor (DSP) on the receiver (RX) equalizer became popular for applications requiring >100 Gb/s per-lane data rate over long-reach (LR) channels, especially for datacenter applications. With the digital-to-analog converter (DAC)-based transmitter (TX) including DSP-based TX signal processing, the overall structure of DAC/ADC-DSP-based wireline TRXs became similar to modulator/demodula
2024-11
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Assessing dietary specialization to inform the conservation of the fairy pitta (Pitta nympha), an endangered vermivore
Quantifying the diet of endangered species is crucial for conservation, especially for diet specialists, which can be more susceptible to environmental changes. The vulnerable fairy pitta (Pitta nympha) is considered a specialist that primarily feeds its nestlings with earthworms. However, there have been few studies of the nestling diet provisioned by parents, and no assessments of earthworm proportion in the diet of adults. Our study aimed to fill these gaps, shedding light on crucial factors
2024-04
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Edge-Server Workload Characterization in Vehicular Computation Offloading: Semantics and Empirical Analysis
Edge server-assisted computation offloading enables vehicles to leverage server compute resources to deliver connected services, overcoming the limitations of onboard resources. Understanding the compute workloads of edge servers is crucial for effective resource management and scheduling, yet this task is challenging due to the complex interplay of factors such as vehicle mobility and computation offloading patterns. To address this, we propose an empirical analysis framework that systematicall
2024-06
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Bioelectronic Implantable Devices for Physiological Signal Recording and Closed-Loop Neuromodulation
Bioelectronic implantable devices are adept at facilitating continuous monitoring of health and enabling the early detection of diseases, offering insights into the physiological conditions of various bodily organs. Furthermore, these advanced systems have therapeutic capabilities in neuromodulation, demonstrating their efficacy in addressing diverse medical conditions through the precise delivery of stimuli directly to specific targets. This comprehensive review explores developments and applic
2024-10
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