A Study on Energy Management of Hybrid Power Source for Electric Propulsion System by LCS

To protect the marine environment, the International Maritime Organization is strengthening regulations on ship emissions such as sulfur oxides, nitrogen oxides, and carbon dioxide. In addition, according to the 4th industrial revolution, research on the application of ICT(Information and Communications Technologies) and artificial intelligence technology such as Big Data and IoT are proceeding in shipbuilding and marine fields; therefore, an electric propulsion system that is easy to monitor and control with its base technology is required. Consequently, the future development of ship technologies that enhance energy efficiency while satisfying marine regulations on emission is expected. The purpose of this study is to improve the performance of the load control system (LCSI) algorithm applied to an electric propulsion system. An LCS reduces energy by increasing the power generation efficiency of generators through load sharing in generators and batteries. The LCS has been applied to the power systems of mechanical propulsion systems. As ship propulsion systems move from mechanical to electrical, the propulsion load is integrated into the power load. To apply LCS to the electric propulsion system, additional load analysis and improved LCS algorithms are required considering the load condition. In this study, an LCS for the electric propulsion system was applied to a container ship. Hitherto, no electric propulsion system has been applied to container ships; as such, a virtual electric propulsion system was designed and applied to the container ship. In the power system design process, the generator and battery capacity were designed to operate the generator at the highest efficiency power range through load analysis. In the LCS algorithm improvement process, the total power load (including the propulsion and auxiliary loads) was analyzed through load analysis. Through the load analysis using a self-organizing map, the load data were classified into several clusters and the characteristics of the load could be extracted. An algorithm that divides modes by the load characteristics and control them according to the load characteristics was added. The ship load condition data were collected and used to calculate the energy coefficients, energy flexibility, and energy efficiency. Energy flexibility refers to the ability of the generator–battery system to supply power to load fluctuations. Energy efficiency refers to the ability of the generator to produce power at the highest efficiency power range. Energy flexibility and energy efficiency were applied to the load sharing control of the LCS between the generator and battery. Finally, an improved LCS algorithm was evaluated by simulation using the virtual electric propulsion system model.Nomenclature ······································································································· ⅲ List of Tables ······································································································· ⅴ List of Figures ····································································································· ⅵ Abstract ·················································································································ⅹ 1. 서 론 1.1 연구 배경 ··································································································· 1 1.2 연구 동향 ··································································································· 2 1.3 연구 목표 및 내용 ··················································································· 4 2. 전기추진시스템과 에너지 관리 시스템 2.1 전기추진시스템 개요 ··············································································· 7 2.2 선박의 에너지 관리 시스템 ··································································· 18 3. 부하분석을 통한 가상선박 설계 3.1 대상 선박 제원 및 데이터 수집 개요 ··············································· 25 3.2 부하 데이터 분석 ··················································································· 26 3.3 부하분석에 의한 발전기-배터리 용량 선정 ····································· 33 3.4 가상선박의 전기추진시스템 용량 선정 ············································· 45 4. 부하제어시스템의 부하제어 알고리즘 4.1 부하제어 알고리즘의 목표 ··································································· 48 4.2 모드 탐색과 모드별 특징 ····································································· 50 4.3 에너지 계수 산정 ··················································································· 61 4.4 전기추진시스템의 부하제어 알고리즘 ··············································· 64 5. 시뮬레이션 5.1 시뮬레이션 구성 ················································································ 71 5.2 시뮬레이션 결과 ················································································ 75 5.3 시뮬레이션 결과 분석 ······································································ 94 6. 결론 ············································································································· 96 참고문헌 ·········································································································· 98 부 록 1 : 항차별 부하에 따른 자기조직화지도 수행결과 ················· 102 부 록 2 : 항차별 전력관리시스템 시뮬레이션 결과 ··························· 116 부 록 3 : 항차별 부하제어시스템 시뮬레이션 결과 ··························· 123 감사의 글 ······································································································ 130Docto

Direct numerical simulation of turbulent channel flow over a liquid-infused micro-grooved surface

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2017. 2. 최해천.The effort to reduce drag in turbulent boundary layer flow has long been the motivation of many researches. Recently a superhydrophobic surface (SHS) has drawn much attention as a passive device to achieve high drag reduction. Despite the high performance promised at ideal conditions, maintaining the interface in real flow conditions is an intractable problem. A non-wetting surface, known as the slippery liquid-infused porous surface (SLIPS) or the lubricant-impregnated surface (LIS), has shown a potential for significant drag reduction, as the working fluid slips at the interface but cannot penetrate into the lubricant layer. In the present study, we perform direct numerical simulations of turbulent channel flow over a superhydrophobic surface and a liquid-infused micro-grooved surface to investigate the effects of this surface on the slip at the interface and drag reduction. The flow rate of water is maintained constant corresponding to Reτ∼180 in a fully developed turbulent channel flow, and the lubricant layer is shear-driven by the turbulent water flow. The lubricant layer is also simulated with the assumption that the interface is flat (i.e. the surface tension effect is neglected). The solid substrate in which the lubricant is infused is modelled as straight longitudinal ridges, parallel to the streamwise direction using an immersed boundary method. DNS results show that drag reduction by the liquid-infused surface is highly dependent on the viscosity of the lubricant and the groove geometry.1.Introduction 1 2.Numerical details 4 2.1.Governing equations 4 2.2.Computational details and boundary conditions 5 2.3.Groove parameters 7 2.4.Air and lubricants 8 3.Numerical Results 12 3.1.Drag reduction 12 3.2.Slip characteristics 15 3.2.1.Mean slip characteristics 15 3.2.2.Slip characteristics for fluctuating quantities 20 3.3.Effect of the domain size 21 Conclusion 36 Reference 37 Abstract in Korean 40Maste

7학년 과학 대단원 <소화와 순환>을 중심으로

In this study, the researcher developed creativity program and applied it to the science class. Then, the researcher investigated the effect of instruction using creativity program on creativity and attitude toward science of middle school students. The subjects of the study were 146 students of the first grade in a middle school. The researcher divided into two groups. The control group was instructed with the traditional teaching method while the experiment group was instructed with creativity program. The chapter for the test was 'Digestion and Circulation'. It has taken 8 classes in 3 weeks to complete the test. The results of this study has been analyzed by ANCOVA using SPSS v10.0 statistics packages program. The results from this study are as follows : 1. The instruction using creativity program was found to be effective in increasing students' creativity(p<0.05). 2. The result of the treatment considering pre-achievement level showed that instruction using creativity program was effective to students at an inferior level, especially(p<0.01). 3. There was no significant statistical difference in increasing students' attitude toward science between the experiment group and the control group. Therefore the instruction using creativity program is considered to be an effective method to improve students' creativity. But it was difficult to improve students' attitude toward science with the experimental treatment for a short term. ;최근 들어 영재교육에 관한 관심이 더욱 커지고 있는 가운데 그 핵심으로 창의성 교육의 중요성을 강조하는 견해가 많다. 제7차 교육과정에서의 과학과 성격에서도 과학의 단편적인 지식 전달보다는 기본 개념을 유기적이고, 통합적으로 이해하도록 하고, 창의성을 기르는데 유의한다고 명시하여 이러한 시대 상황을 반영하고 있다. 그러나 실제 과학 교육에서는 탐구 능력 신장을 위한 수업은 활발히 이루어지고 있으나 창의력 신장을 위한 수업은 아주 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 과학 수업을 진행하면서 투입할 수 있는 학습 내용 관련 창의성 프로그램을 개발하고, 개발된 창의성 프로그램을 적용하여 학생들의 창의성 신장과 과학에 대한 태도 향상에 유의미한 효과가 있는지 분석하였다. 연구 대상은 경기도 성남시 소재 여자 중학교 1학년 4개 학급 146명으로 하였으며, 통제집단과 실험집단의 두 집단으로 나누었다. 통제 집단은 전통적인 수업을 하였고, 실험 집단은 각 차시별로 준비된 창의력 신장 프로그램을 적용하였다. 연구 단원은 「소화와 순환」으로 8차시에 걸쳐 사전-사후 검사 통제 집단 설계에 기초하여 이루어졌다. 수업 처치 전후에 창의성 검사와 과학에 대한 태도 검사를 실시하였고, 연구 결과는 SPSS(v10.0) 통계 프로그램을 사용하여 이원공변량분석(two-way ANCOVA)으로 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 본 연구에서 개발한 창의성 프로그램이 학생들의 창의성 신장에 효과적임을 확인할 수 있었고(p < .05), 특히 학업 성취 수준이 상위 또는 중위인 집단보다 하위인 집단에서 더 효과적인 것(p < .01)으로 확인되었다. 창의성 프로그램에 대한 흥미와 관심이 반영된 결과라 생각된다. 그러나 과학에 대한 태도의 향상에 있어서는 유의미한 효과를 보이지 않았다. 그리고 본 연구에서 개발한 창의성 프로그램은 학생들의 수업 참여에도 긍정적인 효과가 있었던 것으로 생각된다. 창의성 신장을 위해서 새로운 과목을 개설하거나 창의성 수업을 위한 별도의 시간을 할애하기 힘든 교육 현실에서 본 연구의 창의성 프로그램은 과학 수업을 진행하면서 동시에 학생들의 창의성 신장 및 수업 참여를 유도하기 위한 활용 가치가 있다고 사료된다.논문 개요 = vii I. 서론 = 1 A. 연구의 필요성 및 목적 = 1 B. 연구 내용 = 3 C. 연구의 제한점 = 3 II. 이론적 배경 = 4 A. 선행 연구의 고찰 = 4 B. 창의력의 개념 = 5 C. 창의성의 모형 = 6 1. 창의적 사고 성향 (Disposition) = 6 2. 창의적 사고 관련 경험 (Experience) = 7 3. 창의적 사고 기능 (Skill) = 7 4. 창의적 사고 관련 지식 (Knowledge) = 10 D. 렌줄리의 삼원 심화 학습 모형 = 11 E. 창의적 사고를 위한 교육 기법 = 15 1. 브레인스토밍(Brainstorming) = 15 2. SCAMPER = 16 3. 결부법 (Synetics) = 17 4. 여섯 가지 사고모 (Six Training Hats) = 18 5. PMI (Plus, Minus, Interesting : 아이디어의 처리) = 19 6. P-P-C(Positive-Possibilities-Concerns) = 20 7. PERT 기법 = 21 8. 마인드 맵(Mindmap) = 21 III. 연구 방법 및 절차 = 23 A. 연구 대상 = 23 B. 연구 단원 = 23 C. 연구 설계 = 23 D. 연구 절차 = 24 1. 검사 도구 = 26 2. 사전 검사 실시 = 28 3. 수업 처치 실시 = 28 4. 사후 검사 실시 = 28 E. 자료 처리 분석 = 29 IV. 연구 결과 및 논의 = 30 A. 개발된 창의성 프로그램 = 30 1. 1차시 창의성 프로그램 = 30 2. 2차시 창의성 프로그램 = 31 3. 3차시 창의력 신장 프로그램 = 32 4. 4차시 창의력 신장 프로그램 = 33 5. 5차시 창의력 신장 프로그램 = 34 6. 6차시 창의력 신장 프로그램 = 35 7. 7차시 창의력 신장 프로그램 = 35 8. 8차시 창의력 신장 프로그램 = 36 B. 창의성 프로그램의 적용 효과 = 37 C. 창의성 검사 결과 및 분석 = 43 1. 수업 처치에 따른 집단별 창의성 검사 결과 분석 = 43 2. 사전 성취 수준별 수업 처치에 따른 창의성 분석 = 45 D. 과학에 대한 태도 검사 결과 및 분석 = 50 1. 수업 처치에 따른 집단별 과학에 대한 태도 분석 = 50 V. 결론 및 제언 = 53 VI. 참고 문헌 = 55 <부록 1> 교수-학습지도안 = 62 <부록 2> 각 차시별 창의성 프로그램의 활동지 = 67 <부록 3> 창의성 검사지 = 72 <부록 4> 과학에 대한 태도 검사지 = 83 ABSTRACT = 8

SPM용 전력 공급 시스템 설계에 관한 연구

Offshore plant industry is to build, install and supply the equipment which is necessary for the development of marine resources, such as gas, crude oil. And offshore plant industry has continued to grow through a growing energy demand and high profits. SPM(Single Point Mooring) System, the offshore plant, is responsible for loading and unloading of crude oil and gases in the alternative of the port terminal. It has many advantages on installation, cost, etc.. In particular, it is possible to relocate the wells in accordance with the depletion of oil wells, and plays an important role in small and medium-sized oil field development projects, in terms of not compromising the marine environment. The energy stored in the battery is used to operate the SPM system. These battery-based system has demerits that it requires continuous monitoring and management of the battery. The amount of power required by the SPM system is increasing because of upsizing of the crude-oil carrier and increasing required function like monitoring and AIS, etc.. Therefore, in this paper, power supply system suitable for SPM is provided using renewable energy such as solar generation system and battery power management system. Solar generation system design includes power design to match the SPM system operation environment and maximum power point searching and tracking(MPPST) algorithm for enhancing the power generation efficiency. Battery power management system is configured to be able to improve the efficiency by using power management algorithm according to the operational state. The solar generation system applied to the SPM was simulated by using MATLAB. Based on this, the improved solar generation control algorithm suited to the marine environment was proposed. Also, a configuration of a power system according to the characteristics of system operation is provided. Finally, field experiment with improved algorithm was conducted. SPM power supply system based on renewable energy can reduce the time and cost required for maintenance. And it seems to be able to become an alternative to the demand and environmental regulations.1. 서 론 1.1 연구 배경 1 1.2 연구 내용 및 구성 3 2. SPM 전력 공급 시스템 2.1 태양광 발전 시스템 4 2.1.1 태양광 발전의 원리 및 특성 4 2.1.2 단일 태양광 패널 특성 시뮬레이션 7 2.1.3 Partial shading 현상 15 2.2 납축전지 19 2.3 발전 제어 시스템 20 2.3.1 벅 컨버터 20 2.3.2 최대 전력점 추종 알고리즘 21 3. SPM 전력 체계 구성 3.1 전력 체계 개요 26 3.2 SPM 운용 환경 분석 및 운용 모드 제안 28 3.3 시스템 용량 계산 29 3.3.1 태양광 패널 용량 계산 29 3.3.2 배터리 용량 계산 31 3.4 태양광 발전 기반의 SPM 전력 체계 32 3.4.1 Partial shading 상태에서 MPP 분석 32 3.4.2 개선된 최대 전력점 추종 알고리즘 40 3.4.3 배터리 관리 시스템 44 3.4.4 컨버터 설계 47 3.5 태양광 발전 기반의 SPM 전력 체계 구성 49 4. 실 험 4.1 실험 구성 51 4.1.1 태양광 패널 52 4.1.2 배터리 55 4.2 태양광 발전 제어기 56 4.3 프로그램 60 5. 실험 결과 5.1 광량 분석 62 5.2 특성곡선 분석 63 5.3 발전량 분석 68 5.3.1 기존의 MPPT 알고리즘의 발전 경향 68 5.3.2 개선된 MPPST 알고리즘의 발전 경향 69 6. 결 론 71 감사의 글 73 참고 문헌 7

개인 정보 보안을 위한 간접 데이터 교환 기반 딥러닝

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 전기·정보공학부, 2023. 2. 윤성로.딥 러닝(deep learning)으로 구동되는 인공 지능(artificial intelligence, AI)은 수많은 분야에서 놀라운 성능을 보여주었다. 그러나 이를 가능하게 한 것은 심층 신경망(deep neural network, DNN)을 대규모 데이터에서 훈련했기 때문임에도, 딥 러닝에 사용되는 데이터의 프라이버시 문제는 그동안 크게 간과되었다. 딥 러닝을 기반으로 하는 많은 애플리케이션 서비스들의 실제 사례에서 관찰되는 것처럼, 모델의 추론 및 학습 과정에서 발생하는 개인 정보 보호 위반 사례는 매우 심각한 수준이다. 따라서 개인 정보를 보호하는 딥 러닝의 중요성이 대두하였다. 이 논문은 암호화된 심층 신경망 추론, 이기종(heterogeneous) 모델을 사용한 개인화된 연합 학습(personalized federated learning), 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 사용한 수직 연합 학습(vertical federated learning, VFL)을 포함하여 개인 정보를 보호하는 딥 러닝의 세 가지 방법론에 대해 논의한다. 첫 번째 연구는 동형 암호화(homomorphic encryption, HE) 를 사용하여 원격 서버에 저장된 심층 신경망과 사용자 데이터를 안전하게 보호하는 데 이바지한다. 암호화된 상태에서 모델과 사용자 데이터를 연산하는 것은 가장 높은 수준의 개인 정보 보호 솔루션을 제공할 수 있다. 그럼에도 동형 암호화된 데이터에 대한 연산의 어려움으로, 지금까지의 연구는 심층 신경망 네트워크의 깊이가 매우 얕은 모델에 대해서만 이루어졌고, 해당 모델을 사용해 해결할 수 있는 문제의 범위를 크게 한정하였다. 본 연구에서는 효율적인 행렬 표현을 제공하기 위해 CKKS 체계를 확장하는 $\texttt{MatHEAAN}$을 사용하여 $\texttt{MatHEAAN}$ 기반 게이트 순환 유닛($\texttt{MatHEAAN}$-based recurrent gated unit, MatHEGRU)이라는 게이트 순환 유닛으로 심층 순차 모델을 구현한다. MatHEGRU는 본 연구에서 제안하는 \textit{학습 가능한 비선형 함수 근사화 기법}을 채택하여, 상당히 정확한 활성화 값을 달성함과 동시에 활성화 함수 계산에서의 연산 회로 깊이의 양을 크게 줄일 수 있다. 그리고 실험을 통하여, MatHEGRU가 시퀀스 모델링, 회귀, 이미지 및 게놈 시퀀스의 분류를 포함하는 실제 시퀀스 데이터 세트에 대해 거의 평문에 가까운 예측 성능을 보인다는 것을 확인한다. 두 번째 연구에서는 연합 분류기 평균화(Federated classifier averaging, FedClassAvg)를 통해 이기종 클라이언트 모델 학습을 가능하게 함으로써 연합 학습의 개인화를 강화한다. 개인화된 연합 학습(personalized federated learning)은 참여하는 여러 클라이언트가 각자 가지고 있는 민감한 데이터를 공개하지 않고 커뮤니케이션이 효율적인 방식으로 학습에 참여하면서 동시에 개인화된 모델을 구축할 수 있도록 하였다. 그럼에도 대다수의 개인화된 연합 학습 프레임워크 들은 클라이언트들이 같은 신경망 모델 구조로 되어 있다고 가정하여 왔으며, 개인화된 클라이언트 모델 구조에 관한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 우리는 새로운 개인 맞춤형 연합 학습 방법인 FedClassAvg를 제안한다. FedClassAvg의 메인 아이디어는 지도 학습(supervised learning) 작업을 위한 심층 신경망이 특징 추출기(feature extractor)와 분류기(classifier) 레이어로 구성된다는 관찰을 기반으로 한다. FedClassAvg는 기능 공간(feature space)에 대한 결정선(decision boundary)에 대한 합의로 분류기 모델의 웨이트(classifier weights)를 집계하여 독립적이고 동일하게 분산되지 않은(non-IID) 데이터가 있는 클라이언트가 희소 레이블에 대해 학습할 수 있도록 한다. 또한 로컬 기능 표현 학습(local feature representation learning)을 활용하여 의사 결정 범위를 안정화하고 클라이언트 모델의 로컬 기능 추출 기능을 향상한다. 이종 모델을 사용하는 기존의 연구에서는 추가 데이터 및 그에 대한 모델 웨이트를 활용해 지식 이전(knowledge distillation)를 위한 추가적인 연산을 해야 했다. 그러나 FedClassAvg는 클라이언트가 단 몇 개의 완전히 연결된 신경망 레이어(fully-connected layers)를 바탕으로 통신하여 학습하는 알고리즘이기 때문에 통신 효율성이 비교적 매우 높다. 또한 FedClassAvg는 상당한 계산 오버헤드를 초래하는 지식 이전과 같은 서버에서의 추가 최적화 문제가 필요하지 않다. FedClassAvg를 사용한 광범위한 실험을 통해 FedClassAvg가 기존의 최신 알고리즘을 능가한다는 것을 입증한다. 세 번째 연구는 그래디언트 전송이 없는 새로운 VFL(Vertical Federated Learning) 프레임워크를 제안하여, 로컬 클라이언트 데이터 세트의 개인 정보 보호에 기여한다. 수직 연합 학습은 데이터를 직접 전송하지 않고 분산된 데이터 기능을 학습하기 위한 연합 학습 방법론이다. 기존의 수직 연합 학습은 하나의 대규모의 모델을 서브네트워킹하여 여러 클라이언트의 정렬된 데이터에서 학습하도록 설계되었으며, 협업 당사자 간의 로짓 및 그래디언트와 같은 중간 컴퓨팅 결과의 전송을 통해 학습한다. 그러나 수많은 연구를 통해 공격자가 그래디언트를 기반으로 클라이언트의 로컬 데이터 세트를 성공적으로 복구할 수 있음이 입증되었고, 이는 새로운 프라이버시 침해 문제를 초래할 수 있다. 또한 기존의 수직 연합 학습은 정렬된 클라이언트 데이터 세트에 대해서만 학습할 수 있다. 즉, 클라이언트의 로컬 데이터 세트 중 일부만을 활용할 수밖에 없으며, 더 많은 데이터를 학습하기 위해서 클라이언트간 데이터를 정렬하는 과정에서 추가적인 비용과 개인 정보 손실이 필요할 수 있다. 또한 테이블 형식의 데이터 세트에 대해 딥 러닝이 기존의 머신 러닝 알고리즘과 비교하여 성능이 좋지 않은 것이 많은 연구에서 확인되었기 때문에, 수직 연합 학습이 가장 많이 필요시되는 테이블 데이터에 특정된 새로운 알고리즘이 필요하다. 따라서 우리는 로컬 표현 벡터의 지식 이전을 이용하는 테이블 데이터에 대한 수직 연합 학습 방법론(vertical federated learning on tabular datasets via local representation distillation, FedTaDR)을 제안한다. FedTaDR은 로컬 인코더의 표현 능력을 향상하기 위해 로컬 데이터 세트에서 마스킹된 컬럼의 재구성(masked feature reconstruction) 및 마스크 위치 예측(mask prediction)을 학습한다. 이후 글로벌 서버는 정렬된 데이터에 대한 로컬 인코더의 표현 벡터들을 수집하고, 지도 재구성 네트워크(supervised reconstruction network)를 사용하여 예측 문제에 대한 협업 정보를 전달할 수 있는 방향으로 로컬 표현 벡터들을 재구성한다. 이때, 대조 학습(contrastive learning)을 사용하여, 로컬 표현 벡터의 잠재 공간(latent space) 상에서의 거리도 조절한다. 이후, 글로벌 서버가 재구성된 표현 백터를 클라이언트에게 전송하면, 클라이언트는 지식 이전 기법을 사용하여 로컬 모델을 미세 조정한다. FedTaDR이 산업 제조 출력, 분산된 자동차 센서 및 웹사이트 클릭 로그와 같은 실제 VFL 시나리오에서 탁월한 예측 성능을 보여주는 것을 실제 실험으로 확인하였다. 본 논문에서는 간접적인 데이터 교환을 통한 프라이버시 보호를 통한 딥러닝 방법을 제안한다. 제안된 기법으로 모델의 계산 효율성 및 예측 효율성에 미치는 영향을 최소화하면서 데이터 프라이버시 문제를 해결할 수 있다. 실제 데이터에 대한 많은 실험을 통해, 제안된 방법이 데이터를 있는 그대로 직접 공유하지 않고도 딥 러닝을 위한 강력한 추론 또는 학습 기능을 제공한다는 것을 확인한다. 본 논문이 데이터 프라이버시를 보호하는 인공지능 시스템 개발에 이바지하여, 누구나 안심하고 AI를 사용할 수 있을 것으로 기대된다.In numerous disciplines, artificial intelligence systems powered by deep learning have demonstrated amazing performance. However, the significance of data privacy in deep learning has been largely overlooked, despite the fact that these advances were made possible by deep neural networks (DNNs) trained on enormous data. In applications of deep learning, serious privacy violations can occur during both model inference and training, as observed in various real-world instances. Therefore, the significance of privacy-preserving deep learning has emerged. This dissertation discusses three fundamental themes in privacy-preserving deep learning, including encrypted DNN inference, personalized federated learning with heterogeneous client models, and vertical federated learning with self-supervised learning. The first study contributes to making DNNs and data on third-party servers safe using homomorphic encryption (HE). Computing both model and user data in encrypted state offers the solution at the highest privacy level. Nevertheless, the difficulty of functioning on homomorphically encrypted data has hitherto limited the scope of accessible operations and the depth of networks. Using an extended CKKS scheme $\texttt{MatHEAAN}$ to provide efficient matrix representations, we implemented a deep sequential model with a gated recurrent unit called the $\texttt{MatHEAAN}$-based gated recurrent unit (MatHEGRU). MatHEGRU adopts the \textit{trainable nonlinear approximation} proposed in this study, which significantly reduces the amount of operation circuit depth in computing activation functions while achieving fairly precise activations. MatHEGRU demonstrated near-plaintext predictive performance on practical sequence datasets including sequence modeling, regression, and classification of images and genome sequences. In the second study, we enhance the personalization of federated learning by enabling heterogeneous client model training through federated classifier averaging (FedClassAvg). Personalized federated learning seeks to enable multiple clients to build personalized models while engaging in collaborative training in a communication-efficient manner and without disclosing sensitive data. Nonetheless, numerous personalized federated learning algorithms assume that clients have the same neural network design, and those for heterogeneous models are understudied. Therefore, we propose a novel personalized federated learning method FedClassAvg. FedClassAvg is based on the observation that DNNss for supervised learning tasks consist of feature extractor and classifier layers. FedClassAvg aggregates classifier weights as an agreement on decision limits on feature spaces, allowing clients with not independently and identically distributed (non-iid) data to learn about scarce labels. In addition, local feature representation learning is utilized to stabilize decision bounds and increase client local feature extraction capabilities. While prior approaches necessitate the collection of supplementary data or model weights in order to generate a counterpart, FedClassAvg simply requires clients to communicate with a few of fully connected layers, which is extremely communication-efficient. In addition, FedClassAvg does not require additional optimization challenges at server, such as knowledge transfer, which results in a substantial computation overhead. Extensive experimentation utilizing FedClassAvg proved that it outperforms the previous state-of-the-art algorithms. The third study proposes a novel vertical federated learning (VFL) framework training without gradient transmission, which contributes to preserving the privacy of local client datasets. Vertical Federated Learning (VFL) is a method that aims to acquire knowledge of distributed data features without requiring direct data transfer. Conventional VFL approaches involve the dissemination of a large model into subnetworks, with the training process being executed through the transmission of intermediate computation results, such as logits and gradients, between collaborating parties. However, multiple research studies have highlighted the vulnerability of this approach, as attackers can potentially reconstruct the local dataset through partial derivatives. Furthermore, conventional VFL training is limited to aligned client datasets, which can result in clients being unable to fully leverage their local datasets, leading to additional costs and a loss of privacy in pursuit of optimal alignment. To address these issues, we propose Vertical Federated Learning on tabular datasets via Local Representation Distillation (FedTaDR). FedTaDR utilizes masked feature reconstruction and mask prediction on local datasets to enhance the expressive capacity of local encoders. The global server subsequently reconstructs local representations using a supervised reconstruction network, which facilitates communication of collaborative information pertaining to the prediction task. Through the use of contrastive learning on the latent space, the server regulates the distance between local representations. Client models are then updated through the distillation of reconstructed representations. Through empirical evaluations, we demonstrate that FedTaDR achieves exceptional prediction performance on real-world VFL scenarios, such as industrial production output, distributed automobile sensors, and website click records. Throughout this dissertation, we propose methods for deep learning with privacy protection via indirect data exchange. They addressed the data privacy issues with minimal impact on the computational efficiency and predictive effectiveness of the model. Substantial empirical evaluations reveal that the proposed methods provide potent inference or training capabilities for deep learning without requiring the direct sharing of raw data. It is anticipated that this dissertation will contribute to the development of private artificial intelligence systems, allowing everyone to use AI applications without fear.1 INTRODUCTION 1 2 BACKGROUND 6 2.1 Private Artificial Intelligence 6 2.1.1 Privacy Attacks on AI Systems 6 2.1.2 Defenses against Attacks on Privacy 8 2.2 Deep Sequence Models 10 2.3 MatHEAAN 11 2.3.1 CKKS Scheme 11 2.3.2 Basic Notation 12 2.3.3 The Cyclotomic Ring and Canonical Embedding 13 2.3.4 The m-RLWE Problem 13 2.3.5 MatHEAAN 15 2.3.6 Key Generation 16 2.3.7 Encryption 17 2.3.8 Homomorphic Arithmetic Operations 18 2.3.9 Bootstrapping in MatHEAAN 21 2.3.10 Homomorphic Matrix Operations 22 2.4 Federated Learning 24 3 PRIVACY-PRESERVING DEEP SEQUENTIAL MODEL INFERENCE 26 3.0.1 Threat Model 29 3.1 Related Work 29 3.2 Implementing Privacy-Preserving Deep Sequential Model 32 3.2.1 Building Blocks 33 3.2.2 Model Training 39 3.3 Experimental Results 40 3.3.1 Runtime Analysis of MatHEAAN 40 3.3.2 Predictive Performance Evaluation of MatHEGRU 41 3.4 Consistency with Plaintext Models 44 3.5 Improving the Performance of the Matrix Multiplication 45 3.5.1 Notation 45 3.5.2 Implementing Matrix Multiplication in [63] Using MatHEAAN 46 3.5.3 Experimental Result 48 3.6 Discussion 49 3.6.1 Activation Approximations 49 3.6.2 Effect of Bootstrapping 50 3.6.3 Computation Time 51 3.6.4 Performance on Natural Language Processing Tasks 53 3.7 Summary 53 4 PRIVACY-PRESERVING DEEP LEARNING TRAINING WITH HETEROGENOUS MODELS 54 4.1 Introduction 54 4.2 Related Work 58 4.2.1 Personalized Federated Learning for Heterogeneous Models 58 4.2.2 Feature Representation Learning 59 4.3 Methodology 60 4.3.1 Problem Formulation 60 4.3.2 FedClassAvg Algorithm 60 4.4 Experimental Results 63 4.4.1 Experimental Setup 63 4.4.2 Heterogeneous Federated Learning 66 4.4.3 Homogeneous Federated Learning 69 4.5 Discussion 70 4.5.1 Ablation Study 70 4.5.2 Feature Extraction 71 4.5.3 Position Information of Extracted Features 72 4.5.4 Communication Cost and Computation Complexity 73 4.5.5 Practical Scenario for Model Heterogeneous Training 74 4.6 Summary 75 5 VERTICAL FEDERATED LEARNING FOR TABULAR DATASET VIA DISTILLED REPRESENTATIONS 78 5.1 Related Work 82 5.1.1 Vertical Federated Learning via SSL 82 5.1.2 Deep Learning on Tabular Data 83 5.2 Methodology 84 5.2.1 Problem Formulation 84 5.2.2 Federated Tabular Learning via Distillation of Local Representations 85 5.3 Experimental Result 88 5.3.1 Vehicle Classification from Distributed Sensors 88 5.3.2 Click-Through Rate Prediction 89 5.4 Discussion 92 5.4.1 Practical Usage on Industrial Production Systems 92 5.4.2 Hyperparameter Selection 94 5.5 Summary 95 6 Conclusion 97 Abstract (In Korean) 116박

재래식 조선 간장의 무기질 및 질소화합물과 관능특성에 관한 연구

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :식품영양학과,1995.Maste

포도플라닌 표지 혈구세포의 림프관내피세포 성질 획득과 혈소판과의 상호작용을 통한

학위논문 (석사)-- 서울대학교 융합과학기술대학원 : 분자의학 및 바이오제약학과, 2013. 2. 김효수.목적: 최근 연구 보고에서는 마우스 포도플라닌 표지 혈구세포가 림프관 신생에 관련할 수 있다고 밝혔다. 이에 인간 혈액으로부터 포도플라닌 표지 혈구세포를 얻을 수 있는지, 있다면 혈소판과 어떻게 상호작용을 하고 이것이 임상적으로 효과가 있는지에 대해서 밝히고자 한다. 방법과 결과: 인간 말초 혈액 단핵구 세포를 고밀도 초저부착 배양 접시에서 응집 배양 시 세포괴를 만들며, 이를 헤마토스피어라고 명명한다. 5일간 헤마토스피어 배양아래, 포도플라닌 표지 혈구세포는 급격하게 증가하며 림프관 내피세포 특이적인 VEGFR-3 와 림프관 특이 전사 인자를 발현한다. 이후 우리는 포도플라닌 표지 혈구세포와 포도플라닌 수용체 씨렉-2를 발현하고 있는 혈소판과의 잠재적 반응을 관찰했다. 포도플라닌 혈구세포와 혈소판의 공동 배양 후 림프관 내피세포 표지인자가 강하게 발현하는 것을 확인했고, 림프관 특이 사이토카인 또한 증가하는 것을 확인했다. 재조합 씨렉-2는 또한 포도플라닌 표지 단핵구에 Akt 와 Erk 신호전달을 통해 자극시킨다. 마찬가지로 혈소판은 공동 배양한 단핵구에 의해 자극이 되며, 림프관 특이 사이토카인 IL-1beta가 증가하게 된다. 공동 배양한 배양액은 림프관 내피세포의 이동, 생존능력, 증식을 향상시킨다. 면역 결핍된 마우스 피부 상처에 포도플라닌 표지 단핵구 세포와 혈소판의 국소 주입은 신생림프관 형성을 상당히 증가시키고 상처 치유를 촉진시킨다. 결론: 포도플라닌 표지 단핵구 세포와 혈소판의 공동배양은 포도플라닌/씨렉-2 상호작용을 통해 림프관 신생을 증진시키며, 이는 인간 림프관 질병에 유망한 세포 치료제가 될 것이다.Background: Emerging studies suggested that murine podoplanin-positive myeloid cells are involved in lymphangiogenesis. However, in human conditions, we do not know whether podoplanin-positive myeloid cells could be obtained from peripheral blood, how they interact with platelet to achieve lymphangiogenesis, and how valuable they are therapeutically. Methods and Results: Aggregation culture of human peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) under high density using ultra-low attach dish resulted in cellular aggregates termed hematospheres. During 5-day hematosphere culture, podoplanin-positive myeloid cells expanded exponentially and expressed several lymphatic endothelial cell-specific markers including VEGF receptor-3 and lymphangiogenic transcription factors. Next, we investigated the potential interaction of podoplanin-positive cells with platelets that had C-type lectin-like receptor-2 (CLEC-2), a receptor of podoplanin. In vitro co-culture of podoplanin-positive cells and platelets stimulated monocytes to strongly express lymphatic endothelial markers and up-regulated lymphangiogenic cytokines. Recombinant human CLEC-2 also stimulated podoplanin-positive monocytes through Akt and Erk signaling. Likewise, platelets stimulated by co-cultured monocytes up-regulated lymphangiogenic cytokine IL-1beta. The supernatant of co-culture was able to enhance the migration, viability and proliferation of LEC. Local injection of podoplanin-positive monocytes with platelets significantly increased lymphatic neovascularization and facilitated wound healing in the full-thickness skin wounds of nude mice more than hematospheres alone did. Conclusion: Co-treatment with podoplanin-positive monocytes and platelets augments lymphangiogenesis through podoplanin/CLEC-2 axis, which thus would be a promising novel strategy of cell therapy to treat human lymphatic vessel disease.Abstract ⅰ Contents ⅳ List of Figures ⅴ Introduction 1 Materials and Methods 4 Results 10 Discussion 22 Conclusion 31 References 47 국문초록 49Maste