Repository Collection: nullhttps://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/136712026-04-21T16:20:50Z2026-04-21T16:20:50Z다중 스케일 스펙트럼 특징을 활용한 이중 인코딩 음성의 원 코덱 식별허원제김유신우은규신동훈https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/600972026-02-12T06:40:13Z2025-07-01T15:00:00ZTitle: 다중 스케일 스펙트럼 특징을 활용한 이중 인코딩 음성의 원 코덱 식별
Author(s): 허원제; 김유신; 우은규; 신동훈
Abstract: 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 가능성도 함께 제시한다.2025-07-01T15:00:00Z산업제어시스템에서의 기능 패치 기반 경량 이상 탐지김유신허원제채척신동훈https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/600962026-02-12T06:40:12Z2025-07-01T15:00:00ZTitle: 산업제어시스템에서의 기능 패치 기반 경량 이상 탐지
Author(s): 김유신; 허원제; 채척; 신동훈
Abstract: 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.2025-07-01T15:00:00ZSTP-MSPBEL 근사 알고리즘을 통한 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 릴레이 노드 배치 방법우은규채척신동훈https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/577682025-07-25T02:42:53Z2022-12-21T15:00:00ZTitle: STP-MSPBEL 근사 알고리즘을 통한 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 릴레이 노드 배치 방법
Author(s): 우은규; 채척; 신동훈
Abstract: 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks)에서 많은 노드가 동시에 손상되어 네트워크가 여러 부분으로 분할되는 경우, 네트워크의 연결 단절이라는 큰 결함으로 이어질 수 있다. 이러한 상황에서, 네트워크의 연결을 비용과 시간 측면에서 효율적으로 복구하는 것이 매우 중요하다. 본 논문은 가장 적은 수의 릴레이 노드를 배치함으로써 연결을 완전히 복원하는 것을 목표로, 제한된 간선 길이 하의 스타이너트리 문제(STP-MSPBEL)에 대한 근사 알고리즘들을 제시한다. STP-MSPBEL 문제는 트리의 모든 간선의 길이가 주어진 양수 이하임을 만족하면서, 스타이너 점의 개수를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 NP-Complete임이 증명되었으며, 선행연구에 의해 다항 시간 알고리즘의 근사율이 5에서 3으로 줄어든바 있다. 본 논문에서는 최악의 경우 근사율이 3임이 보장되면서, 선행연구보다 개선된 휴리스틱 알고리즘들을 제시하고, 그 성능을 비교실험을 통해 확인한다.2022-12-21T15:00:00Z