52 research outputs found
์ปค๋ ์ํฌํธ์ ํํ์ ์ ํ์ฉํ ์ฐจ๋ถ ํ๋ผ์ด๋ฒ์ ๋ค์ค ํด๋์ค ๋ถ๋ฅ ๊ธฐ๋ฒ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต๋ํ์ : ๊ณต๊ณผ๋ํ ์ฐ์
๊ณตํ๊ณผ, 2022.2. ์ด์ฌ์ฑ.In this paper, we propose a multi-class classification method using kernel supports and a dynamic system under differential privacy. We find support vector machine (SVM) algorithms have a fundamental weaknesses of implementing differential privacy because the decision function depends on some subset of the training data called the support vectors. Therefore, we develop a method using interior points called equilibrium points (EPs) without relying on the decision boundary. To construct EPs, we utilize a dynamic system with a new differentially private support vector data description (SVDD) by perturbing the sphere center in the kernel space. Empirical results show that the proposed method achieves better performance even on small-sized datasets where differential privacy performs poorly.๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ์ปค๋ ์ํฌํธ์ ํํ์ ์ ํ์ฉํ ์ฐจ๋ถ ํ๋ผ์ด๋ฒ์ ๋ค์ค ํด๋์ค ๋ถ๋ฅ ๊ธฐ๋ฒ์ ์ ์ํ๋ค. ์ํฌํธ ๋ฒกํฐ ๋ถ๋ฅ ๊ธฐ๋ฒ์ ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์๊ณผ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ํ์ฉ์ฑ์ด ๋์ ์ฌ์ฉ์์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ณดํธํ๋ฉฐ ํ์ตํ๋ ๊ฒ์ด ํ์์ ์ด๋ค. ๊ทธ ์ค ๊ฐ์ฅ ๋์ค์ ์ธ ์ํฌํธ ๋ฒกํฐ ๋จธ์ (SVM)์ ์ํฌํธ ๋ฒกํฐ๋ผ๊ณ ๋ถ๋ฆฌ๋ ์ผ๋ถ ๋ฐ์ดํฐ์๋ง ๋ถ๋ฅ์ ์์กดํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ํ๋ผ์ด๋ฒ์ ์ฐจ๋ถ ๊ธฐ๋ฒ์ ํ์ฉํ๊ธฐ ์ด๋ ต๋ค. ๋ฐ์ดํฐ ํ๋๊ฐ ๋ณ๊ฒฝ๋์์ ๋ ๊ฒฐ๊ณผ์ ๋ณํ๊ฐ ์ ์ด์ผ ํ๋ ์ฐจ๋ถ ํ๋ผ์ด๋ฒ์ ์ํฉ์์ ์ํฌํธ ๋ฒกํฐ ํ๋๊ฐ ์์ด์ง๋ค๋ฉด ๋ถ๋ฅ๊ธฐ์ ๊ฒฐ์ ๊ฒฝ๊ณ๋ ๊ทธ ๋ณํ์ ๋งค์ฐ ์ทจ์ฝํ๋ค๋ ๋ฌธ์ ๊ฐ ์๋ค. ์ด ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๊ธฐ ์ํด ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ํํ์ ์ด๋ผ๊ณ ๋ถ๋ฆฌ๋ ๊ตฐ์ง ๋ด๋ถ์ ์กด์ฌํ๋ ์ ์ ํ์ฉํ๋ ์ฐจ๋ถ ํ๋ผ์ด๋ฒ์ ๋ค์ค ํด๋์ค ๋ถ๋ฅ ๊ธฐ๋ฒ์ ์ ์ํ๋ค. ์ด๋ฅผ ์ํด, ๋จผ์ ์ปค๋ ๊ณต๊ฐ์์ ๊ตฌ์ ์ค์ฌ์ ์ญ๋์ ๋ํด ์ฐจ๋ถ ํ๋ผ์ด๋ฒ์๋ฅผ ๋ง์กฑํ๋ ์ํฌํธ ๋ฒกํฐ ๋ฐ์ดํฐ ๋์คํฌ๋ฆฝ์
(SVDD)์ ๊ตฌํ๊ณ ์ด๋ฅผ ๋ ๋ฒจ์งํฉ์ผ๋ก ํ์ฉํด ๋์ญํ๊ณ๋ก ๊ทน์์ ๋ค์ ๊ตฌํ๋ค. ํํ์ ์ ํ์ฉํ๊ฑฐ๋ ๊ณ ์ฐจ์ ๋ฐ์ดํฐ์ ๊ฒฝ์ฐ ์ด์
๋ฐฉ์ฒด๋ฅผ ๋ง๋ค์ด, ํ์ตํ ๋ชจ๋ธ์ ์ถ๋ก ์ ํ์ฉํ ์ ์๋ (1) ์ํฌํธ ํจ์๋ฅผ ๊ณต๊ฐ ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ (2) ํํ์ ์ ๊ณต๊ฐํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ํ๋ค. 8๊ฐ์ ๋ค์ํ ๋ฐ์ดํฐ ์งํฉ์ ์คํ์ ์ธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ ์ํ ๋ฐฉ๋ฒ๋ก ์ด ๋
ธ์ด์ฆ์ ๊ฐ๊ฑดํ ๋ด๋ถ์ ์ ์ ํ์ฉํด ๊ธฐ์กด์ ์ฐจ๋ถ ํ๋ผ์ด๋ฒ์ ์ํฌํธ ๋ฒกํฐ ๋จธ์ ๋ณด๋ค ์ฑ๋ฅ์ ๋์ด๊ณ , ์ฐจ๋ถ ํ๋ผ์ด๋ฒ์๊ฐ ์ ์ฉ๋๊ธฐ ์ด๋ ค์ด ์์ ๋ฐ์ดํฐ์
์๋ ํ์ฉ๋ ์ ์๋ค๋ ๊ธฐ์ ์์ ๋ณด์ฌ์ค๋ค.Chapter 1 Introduction 1
1.1 Problem Description: Data Privacy 1
1.2 The Privacy of Support Vector Methods 2
1.3 Research Motivation and Contribution 4
1.4 Organization of the Thesis 5
Chapter 2 Literature Review 6
2.1 Differentially private Empirical risk minimization 6
2.2 Differentially private Support vector machine 7
Chapter 3 Preliminaries 9
3.1 Differential privacy 9
Chapter 4 Differential private support vector data description 12
4.1 Support vector data description 12
4.2 Differentially private support vector data description 13
Chapter 5 Differentially private multi-class classification utilizing SVDD 19
5.1 Phase I. Constructing a private support level function 20
5.2 Phase II: Differentially private clustering on the data space via a dynamical system 21
5.3 Phase III: Classifying the decomposed regions under differential privacy 22
Chapter 6 Inference scenarios and releasing the differentially private model 25
6.1 Publishing support function 26
6.2 Releasing equilibrium points 26
6.3 Comparison to previous methods 27
Chapter 7 Experiments 28
7.1 Models and Scenario setting 28
7.2 Datasets 29
7.3 Experimental settings 29
7.4 Empirical results on various datasets under publishing support function 30
7.5 Evaluating robustness under diverse data size 33
7.6 Inference through equilibrium points 33
Chapter 8 Conclusion 34
8.1 Conclusion 34์
The aspect in remineralization of enamel according to the degree of saturation change of organic acid in pH 5.5
์น์ํ๊ณผ/์์ฌ[ํ๊ธ]
์น์ ์ฐ์์ฆ์ ๊ตฌ๊ฐ ๊ฒฝ์กฐ์ง ์งํ ์ค ๊ฐ์ฅ ๋์ ๋ฐ๋ณ๋ฅ ์ ๋ณด์ด๋ ์งํ์ผ๋ก ์น์ฃผ ์งํ๊ณผ ๋๋ถ์ด ์น์์ ๋ฐ๊ฑฐ๋ฅผ ์ํ๋ ์ค์ํ ์์ธ ์ธ์๋ก ์์ฉํ๊ณ ์๋ค. ํ์ง๋ง ์ด๊ธฐ ๋ฒ๋์ง ์ฐ์์ ๊ฒฝ์ฐ ์ฃผ์ ์กฐ๊ฑด์ ๋ฐ๋ผ ์ฌ๊ดํ๊ฐ ์ผ์ด๋ ์ ์์์ด ์์์ , ์คํ์ ์ผ๋ก ๋ฐํ์ ธ ์๊ณ , ์ด๋ ์ฃผ์์ pH, ์ ๊ธฐ์ฐ์ ์ข
๋ฅ ๋ฐ ๋๋, ์น์์ ๋ฌด๊ธฐ์ง ๋ฐ ์ ๊ธฐ์ง์ ํํ์ ์กฐ์ฑ, ๋ถ์์ ๋๋ ๋ฐ ์ ๋ฌด, ์ฉ์ก์ ํฌํ๋์ ์ํฅ์ ๋ฐ๋๋ค๊ณ ํ์๋ค. ์ด์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ lactic acid๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ๋ฒ๋์ง์ ์ธ๊ณต ํํ์ํค๊ณ ์ ๊ธฐ์ฐ 0.01M, pH 5.5๋ก ๊ณ ์ ํ ์ํ์์ ์ ๊ธฐ์ฐ ์์ถฉ์ฉ์ก์ ํฌํ๋๋ฅผ ๋ฌ๋ฆฌํ์ฌ(0.507, 0.394, 0.301, 0.251) ์ฌ๊ดํ๋ฅผ ์ํค๊ณ ํธ๊ด ํ๋ฏธ๊ฒฝ์์ ์ป์ ์์์ ํํ ๊น์ด์ ๋ณํ, ์ฐ์ ํ๋ฉด์ธต ํญ์ ๋ณํ, ๋ฌด๊ธฐ์ง์ ์์ ๋ณํ๋ฅผ ์ปดํจํฐ ํ๋ก๊ทธ๋์ ์ด์ฉํ์ฌ ๋น๊ต, ๋ถ์ํ์ฌ ๋ค์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ป์๋ค.1.pH 5.5 ์์ ๋ชจ๋ ๊ตฐ์์ ์ฐ์ ํ๋ฉด์ธต์ ํญ์ ์ฆ๊ฐํ์๋ค.2.์ฌ๊ดํ ์ ์ ๋นํ์ฌ ์ฌ๊ดํ ํ ๋ชจ๋ ๊ตฐ์์ 10-30% ์ ๋ ์ฌ๊ดํ ์์ด ์ฆ๊ฐ ํ์๋ค.3.์ฌ๊ดํ ํ 4๊ตฐ์์๋ ์ฐ์ ํ๋ฉด์ธต๊ณผ ์ฌ๋ถ ๋ชจ๋์์ ์ฌ๊ดํ๊ฐ ์ผ์ด๋๋ ์์์ด ๋ํ๋ ๋ฐ๋ฉด 1๊ตฐ์์๋ ์ฌ๋ถ๋ณด๋ค ์ฐ์ ํ๋ฉด์ธต ๋ถ์์ ์ฌ๊ดํ๊ฐ ๋ ์ผ์ด๋ ์์์ด ๊ด์ฐฐ๋์๋ค.4.์ฌ๊ดํ ํ ์ํธ์ ํํ๋ ๊น์ด์ ๋ณํ๋ ํํ์ํจ ํ์ ๋น๊ตํ ๋ ๋ชจ๋ ๊ตฐ์์ ์ ์ํ ๋งํ ๋ณํ๋ ์์์ผ๋ฉฐ ๊ตฐ๊ฐ์ ํต๊ณ์ ์ ์์ฐจ๋ ์์๋ค. ์ฆ, pH 5.5 ์์ ์ฌ๊ดํ ์ฉ์ก์ ํฌํ๋ ๋ณํ์ ๋ฐ๋ฅธ ์ถ๊ฐ์ ์ธ ํํ๋ ํฌ๊ฒ ๋ํ๋์ง ์์๋ค. ๊ฒฐ๋ก ์ ์ผ๋ก, ์ ๊ธฐ์ฐ 0.01M, pH 5.5๋ก ๊ณ ์ ํ ์ํ์์ ํฌํ๋๊ฐ ๊ฐ์ฅ ๋ฎ์๋ ๊ตฐ(0.251)์์๋ ์ฐ์ ํ๋ฉด์ธต์์ ์ฌ๋ถ๊น์ง ์ฌ๊ดํ๊ฐ ์ผ์ด๋ ๋ฐ๋ฉด, ํฌํ๋๊ฐ ๊ฐ์ฅ ๋์๋ ๊ตฐ(0.507)์์๋ ์ฐ์ ํ๋ฉด์ธต์์ ์ฌ๊ดํ๊ฐ ์ฃผ๋ก ์ผ์ด๋ฌ๋ค.
[์๋ฌธ]ope
Hormonal effects of several chemicals in recombinant yeast, MCF-7 cells and uterotrophic assays in mice ์ฌ์กฐํฉํจ๋ชจ์ MCF-7์ ๋ฐฉ์์ธํฌ, ๋ง์ฐ์ค ์๊ถ์ฆ์๋ฒ์ ์ด์ฉํ ์ฌ๋ฌ ํํ๋ฌผ์ง์ ํธ๋ฅด๋ชฌ ํจ๊ณผ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ
Thesis (master`s)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์์ํ๊ณผ ์์๊ณต์ค๋ณด๊ฑดํ์ ๊ณต,2000.Maste
Cross-plane thermoelectric Seebeck coefficients in nanoscale Al2O3/ZnO superlattice films
Superlattice thin films, which are used in thermoelectric (TE) devices for small-scale solid-state cooling and for generating electrical power, have recently been attracting attention due to their low dimensionality, low thermal conductivity, and enhanced power factor. Considering the measurement techniques for characterizing TE properties, very limited information, including cross-plane Seebeck coefficients of superlattice films, has been reported. This information is required for the assessment of the interface between the films and to understand phonon scattering in superlattice films. In this report, thermally stable cross-plane thermoelectric Seebeck coefficients of Al2O3/ZnO (AO/ZnO) superlattice films are presented, at temperature differences (T) ranging from 2 to 12 K. Longitudinal (in-plane) thermal diffusion in the Cu/AO/ZnO/Cu samples, which occurred during the measurements due to the size differences among the samples located between a micro-Peltier and aluminum nitride cooling plate, was investigated. The cross-plane Seebeck coefficients of 3- and 6-cycled AO/ZnO superlattice films were determined to be approximate to 9.4 +/- 0.4 and approximate to 30.6 +/- 0.7 V K-1, respectively, showing stable values in the evaluated T range. Two distinct phenomena, in-plane thermal diffusion and the effect of the environment, were identified in cross-plane Seebeck measurements as dominant factors controlling the temperature coefficient of AO/ZnO superlattice films. In addition, a new TE parameter, the Seebeck temperature coefficient, was proposed for superlattice films.This study was supported by the Priority Research Centers Program and the Basic Science Research Program through the National Research Foundation of Korea (NRF), funded by the Ministry of Education, Science and Technology (2016R1A2B2012909 and 2017R1D1A1B03031010). This study was supported through Technology Transfer Center for National R & D Program by the Ministry of Science & ICT (2018K000282)
์ด๋ค 3-์ฐจ์ ๋ค์์ฒด์ ํํ ๊ณต๊ฐ๊ณผ half density ๋ถ๋ณ๋
Thesis (doctoral)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ํ๊ณผ,1997.Docto
์์ข ์ ์์์ง ์ ์ฐฉ์ ์ ๋ณตํฉ๋ ์ง์ ์ ํฉ์ฑ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์น์ํ๊ณผ ๋ณด์กดํ์ ๊ณต,1995.Maste
์ฑ๋ณ ๊ทผ๋ก์๊ฐ ๊ฒฉ์ฐจ ์ฐ๊ตฌ
์ ์ฝ i
์ 1์ฅ ์ ๋ก (๊ณฝ์ํ) 1
์ 1์ ์ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ์์ฑ 1
์ 2์ ์ฐ๊ตฌ ๋ด์ฉ 3
์ 2์ฅ ์ฑ๋ณ์ ๋ฐ๋ฅธ ๋
ธ๋๊ณต๊ธ์ ์ฅ๊ธฐ ์ถ์ธ (๋ฐ์ง์ฑ) 6
์ 1์ ์ ๋ก 6
์ 2์ ๋ฐ์ดํฐ:๊ฒฝ์ ํ๋์ธ๊ตฌ์กฐ์ฌ(1981๏ฝ2022๋
) 8
์ 3์ ๊ฒฝ์ ํ๋์ฐธ๊ฐ์จ๊ณผ ๊ทผ๋ก์๊ฐ์ ์ฅ๊ธฐ ์ถ์ธ 10
์ 4์ ์ ๊ฒฐ 35
์ 3์ฅ ์ฝ๋ก๋19์ ๋ถ๋ถ์ ๊ฐ์ฌ๋
ธ๋ ๋ถ๋ด (๊น์์) 42
์ 1์ ์ ๋ก 42
์ 2์ ์ ํ์ฐ๊ตฌ 45
์ 3์ ๊ฐ์ฌ๋
ธ๋ ๋ถ๋ด๋ฅ ๋ณํ ์ถ์ด 46
์ 4์ ์ฝ๋ก๋19 ์ดํ ๊ฐ์ฌ๋
ธ๋ ๋ถ๋ด ์ ํ ๋ถ์:์ฌํ์ธ๊ตฌํ์ ํน์ฑ ๋ฐ ๋
ธ๋์์ฅ ํน์ฑ 64
์ 5์ ์ ๊ฒฐ 72
์ 4์ฅ ์ฑ๋ณ ๊ทผ๋ก์๊ฐ ๊ฒฉ์ฐจ์ ์๊ธ ๊ฒฉ์ฐจ (๊ณฝ์ํ) 77
์ 1์ ์ ๋ก 77
์ 2์ ์ฑ๋ณ ๊ทผ๋ก์๊ฐ ๊ฒฉ์ฐจ์ ์๊ธ ๊ฒฉ์ฐจ์ ๊ด๊ณ 79
์ 3์ ์ด๊ณผ๊ทผ๋ก์๊ฐ ์ ํ์ด ์ฑ๋ณ ๊ทผ๋ก์๊ฐ ๊ฒฉ์ฐจ ๋ฐ ์๊ธ ๊ฒฉ์ฐจ์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ 91
์ 4์ ์ ๊ฒฐ 105
์ 5์ฅ ์์ฝ ๋ฐ ์ ์ฑ
์ ์ธ (๊ณฝ์ํ) 108
์ 1์ ์ ์ฝ 108
์ 2์ ์ ์ฑ
์ ์ธ 111
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 11
- โฆ