15 research outputs found
์์ฑ์ ์ ๋ ์ ๊ฒฝ๋ง์ ํ์ฉํ ์ ์์ ์ธ ๊ณต๊ฒฉ์ ๊ฐ์ธํ ๋คํธ์ํฌ ํ๋ จ ๋ฐฉ๋ฒ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๊ณต๊ณผ๋ํ ์ ๊ธฐยท์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถ, 2020. 8. ์ด์ ์ฐ.์ต๊ทผ์ ๋ฅ ๋ฌ๋ ๊ธฐ์ ์ ๋๋ผ์ด ๋ฐ์ ์๋ ๋ถ๊ตฌํ๊ณ ๋คํธ์ํฌ ์ ๊ฒฝ๋ง์ ์ฌ์ ํ ์
์์ ์ธ ๊ณต๊ฒฉ์ ์ทจ์ฝํ๋ค. ์
์์ ์ธ ์ด๋ฏธ์ง๋ฅผ ํ๋ จ ๋ฐ์ดํฐ๋ก ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ด๋ฌํ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๊ธฐ ์ํ ๋ง์ ์ ๋์ ํ๋ จ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ๋์
๋์๋ค. ํ์ง๋ง ์ด๋ฌํ ๊ธฐ์ ์ ์ฌ์ฉ๋๋ ์
์์ ์ธ ์ด๋ฏธ์ง๋ฅผ ์์ฑํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ํญ์ ๊ณ ์ ๋์ด ์๊ธฐ ๋๋ฌธ์, ๋คํธ์ํฌ ์ ๊ฒฝ๋ง์ ์ด๋ฌํ ๊ณต๊ฒฉ์ ๋ํด์๋ง ๋ชจ๋ธ์ ๋ ๊ฐ์ธํ๊ฒ ๋ง๋๋ ๊ณผ์ ํฉ ํ์ต์ ์ํํ๊ฒ ๋๋ค.
์ด ๋
ผ๋ฌธ์ ์ฒซ๋ฒ์งธ ํํธ์์๋ ์์ฑ์ ์ ๋ ์ ๊ฒฝ๋ง์ ํ์ฉํ ์๋ก์ด ๋ฐฉ์์ ์ ๋์ ํ๋ จ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ์ ์๋์๋ค. ์ฐ๋ฆฌ๊ฐ ์ ์ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ถ๋ฅ๊ธฐ ๋คํธ์ํฌ ์ด์ธ์ ์ถ๊ฐ์ ์ผ๋ก ๋ถ๋ฅ๊ธฐ์ ์ฝ์ ์ ์ฐพ์์ ๊ฐ์ฅ ํจ๊ณผ์ ์ธ ์ญ๋์ ์์ฑํ๋ ๋ ํ๋์ ์ ๊ฒฝ๋ง์ ์ถ๊ฐํ๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์ด ์์ฑ๊ธฐ ๋คํธ์ํฌ๋ ๋ถ๋ฅ๊ธฐ์ ์์ค์ ์ต๋ํํ๋ ์ญ๋์ ์์ฑํ๋๋ก ํ๋ จ๋๋ฉฐ, ๋ถ๋ฅ๊ธฐ ๋คํธ์ํฌ๋ ์์ฑ๊ธฐ ๋คํธ์ํฌ๋ก๋ถํฐ ์์ฑ๋ ์
์์ ์ธ ์ด๋ฏธ์ง๋ฅผ ์ค์ ๋ ์ด๋ธ๋ก ๋ถ๋ฅํ๋๋ก ํ๋ จ๋๋ค. ์ฆ, ๋ ๋คํธ์ํฌ๋ ์๋ก ๊ฒฝ์ํ๋ฉฐ ์ต๋-์ต์ํ ๊ฒ์ (minimax game)์ ์ํํ๊ฒ ๋๋ค. ์ด๋ฌํ ์๋๋ฆฌ์ค์์ ์์ฑ๊ธฐ ๋คํธ์ํฌ๋ ๋ถ๋ฅ๊ธฐ ๋คํธ์ํฌ์ ์ฝ์ ์ ์ค์๊ฐ์ผ๋ก ์ฐพ์์ ์ญ๋์ ์์ฑํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ์์์ ์ค๋ช
ํ ๊ณผ์ ํฉ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ์ํํ ์ ์๋ค. ์ฐ๋ฆฌ๋ ์ด๋ก ์ ์ผ๋ก ์ ์ต์ ํ ๋ฌธ์ ๊ฐ ๊ฒฐ๊ตญ ์ ๋์ ์์ค (adversarial loss)๋ฅผ ์ต์ํํ๋ ๊ฒ๊ณผ ๊ฐ๋ค๋ ๊ฒ์ ์ฆ๋ช
ํ์๋ค. ๋ค์ํ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ ์คํ ๊ฒฐ๊ณผ ์ฐ๋ฆฌ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ๊ธฐ์กด์ ์ ๋์ ํ๋ จ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ๋ณด๋ค ์ฐ์ํ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ฐํ์ก๋ค.
์ด ๋
ผ๋ฌธ์ ๋ ๋ฒ์งธ ํํธ์์๋ ์ฌ์ธต ์ ๊ฒฝ๋ง ๊ธฐ๋ฐ์ ์๋ก์ด ํ์
ํํฐ๋ง ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ ์ํ๋ค. ํ์
ํํฐ๋ง ๊ธฐ์ ์ ๊ธฐ์กด๊น์ง๋ ํ๋ ฌ ๋ถํด, ์ต๊ทผ์ ์ด์ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ ๋ฑ ์ ํต์ ์ธ ๊ธฐ๊ณ ํ์ต ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ด ์ฌ์ฉ๋ ๋ฐ๋ฉด, ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ์ฌ์ธต ์ ๊ฒฝ๋ง์ ๋ณธ๊ฒฉ์ ์ผ๋ก ํ์ฉํ์๋ค. ์ ๊ทํ ๋ ์ฌ์ฉ์ ํ๊ฐ ๋ฒกํฐ์ ์ฌ์ฉ์ ์์ดํ
๋ฒกํฐ๊ฐ ์ฌ์ธต ์ ๊ฒฝ๋ง์ ์
๋ ฅ์ผ๋ก ์ฌ์ฉ๋์๊ณ , ์คํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ ์ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ์ ํต์ ์ธ ํ์
ํํฐ๋ง ๊ธฐ์ ์ ๋นํ์ฌ ๋งค์ฐ ๋ฐ์ด๋ ํจ๊ณผ๊ฐ ์์์ ๋ณด์ฌ์ค๋ค. ๋ํ, ๊ณ์ฐ ๋ณต์ก๋๋ฅผ ํ๊ธฐ์ ์ผ๋ก ์ค์ด๊ณ , ์ฑ๋ฅ์ ํ๊ฐ ๊ฑฐ์ ์๋ ์ค์๊ฐ ์์ธก ๋ฐ ํ์ต์ด ๊ฐ๋ฅํ๋ค๋ ์ฅ์ ์ ๊ฐ์ง๊ณ ์๋ค. ๋ฟ๋ง ์๋๋ผ ์ ์ํ๋ ํ์
ํํฐ๋ง ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ด ์ ๋์ ์ธ ํ๋ จ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ํตํ์ฌ ๋ณด๋ค ์ ๋์ ์ธ ๋
ธ์ด์ฆ์ ๊ฐ์ธํด์ง ์ ์์์ ์คํ์ ์ผ๋ก ํ์ธํ์๋ค. ์ด๋ฌํ ์ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ๋ค์ ํฅํ ์ธ๊ณต์ง๋ฅ ๊ธฐ์ ์ด ์ฐ์
์ ์์ฉ๋จ์ ์์ด ๋งค์ฐ ์ค์ํ ๋ณด์ ๋ฌธ์ ๋ค์ ํด๊ฒฐํด ์ค ๊ฒ์ผ๋ก ๊ธฐ๋๋๋ค.Despite the remarkable development of recent deep learning techniques, neural networks are still vulnerable to adversarial attacks. Many adversarial training methods were introduced as to solve this problem, using adversarial examples as a training data. However, these adversarial attack methods used in these techniques are fixed, making the model stronger only to attacks used in training, which is widely known as an overfitting problem.
In the first part of this dissertation, I suggest a novel adversarial training approach. In addition to the classifier, our method adds another neural network that generates the most effective adversarial perturbation by finding the weakness of the classifier. This perturbation generator network is trained to produce perturbations that maximize the loss function of the classifier, and these adversarial examples train the classifier with a true label. In short, the two networks compete each other, performing a minimax game. In this scenario, attack patterns created by the generator network are adaptively altered to the classifier, mitigating the overfitting problem mentioned above. I theoretically proved that our minimax optimization problem is equivalent to minimizing the adversarial loss after all. I proposed a new evaluation method that can fairly measure the robustness of the network. Experiments with various datasets show that our method outperforms conventional adversarial training algorithms.
In the second part of this dissertation, I propose a novel collaborative filtering algorithm based on deep neural networks, whereas existing collaborative filtering techniques use conventional machine learning algorithms such as baseline predictor, matrix factorization, KNN, etc. Normalized user-rating vector and normalized item-rating vector were used as inputs to a neural network. Experimental results show that the proposed method outperforms conventional collaborative filtering algorithms. The proposed method has another strong advantage that online operation is possible with little extra complexity and performance degradation.
The results of these studies are expected to solve very important security problems when artificial intelligence technology is applied to the industry in the future.Chapter 1 Introduction ๏ผ
1.1 Overview ๏ผ
1.2 Contributions and Organization ๏ผ
1.3 Notation ๏ผ๏ผ
Chapter 2 Adversarial training and Generative Adversarial Networks ๏ผ๏ผ
2.1 Adversarial Attack Methods ๏ผ๏ผ
2.1.1 Fast Gradient Method (FGM) ๏ผ๏ผ
2.1.2 Projected Gradient Descent (PGD) ๏ผ๏ผ
2.1.3 Momentum Iterative method (MIM) ๏ผ๏ผ
2.1.4 JSMA ๏ผ๏ผ
2.1.5 Deepfool ๏ผ๏ผ
2.1.6 Carlini & Wagner ๏ผ๏ผ
2.2 Adversarial training methods ๏ผ๏ผ
2.2.1 Adversarial training with fast gradient method ๏ผ๏ผ
2.2.2 Adversarial training with projected gradient descent ๏ผ๏ผ
2.2.3 Ensemble Adversarial Training ๏ผ๏ผ
2.3 Generative Adversarial Networks ๏ผ๏ผ
Chapter 3 Generative Adversarial Trainer with image classification task ๏ผ๏ผ
3.1 Adversarial Training with generative adversarial trainer ๏ผ๏ผ
3.2 Theoretical background ๏ผ๏ผ
3.3 Evaluation method ๏ผ๏ผ
3.4 Experiments ๏ผ๏ผ
3.4.1 Experimental setup ๏ผ๏ผ
3.4.2 Attack performance of the generative adversarial trainer ๏ผ๏ผ
3.4.3 Defense performance on various attacks ๏ผ๏ผ
3.4.4 Varying Hyper-parameters ๏ผ๏ผ
Chapter 4 Generative Adversarial Trainer with Collaborative Filtering ๏ผ๏ผ
4.1 Introduction ๏ผ๏ผ
4.2 Related Work ๏ผ๏ผ
4.3 Problem Formulation ๏ผ๏ผ
4.4 Deep Neural Network for Collaborative Filtering ๏ผ๏ผ
4.4.1 The Neural Network Model ๏ผ๏ผ
4.4.2 Online Collaborative Filtering ๏ผ๏ผ
4.4.3 Generative Adversarial Trainer with Collaborative Filtering ๏ผ๏ผ
4.5 Experiments ๏ผ๏ผ
4.5.1 Movielens Dataset ๏ผ๏ผ
4.5.2 Experiment Environments ๏ผ๏ผ
4.5.3 Prediction Accuracy ๏ผ๏ผ
4.5.4 Online Prediction Accuracy ๏ผ๏ผ
4.5.5 Robust Collaborative Filtering ๏ผ๏ผ๏ผ
Chapter 5 Conclusion ๏ผ๏ผ๏ผ
Bibliography ๏ผ๏ผ๏ผDocto
Effects of dietary protein level and yeast cell wall product on immune and stress response of calves
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๋์๋ช
๊ณตํ๋ถ, 2011.8. ํ์ข
๊ท.Maste
้ซ้ ๋ผ์ฐํฐ๋ฅผ ์ํ ๅค้ ๅ ฅๅๅบๅ ๋ฒํผํ ไบคๆๆฉ
Thesis (doctoral)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ ๊ธฐ. ์ปดํจํฐ๊ณตํ๋ถ,2003.Docto
(A) study on the building of a hospital information system utilized by a client/server.
์ ์๊ณ์ฐ๊ณผ/์์ฌ[ํ๊ธ]
๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ํด๋ผ์ด์ธํธ/์๋ฒ๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ๋ณ์์ ๋ณด ์์คํ
์ ๋์์ด ๋๋ ์
๋ฌด๋ค์ ํฌ๊ฒ 4๊ฐ์ง๋ก ์ง๋ฃ๋ถ๋ฌธ, ์ง๋ฃ์ง์๋ถ๋ฌธ, ์๋ฌดํ์ ๋ถ๋ฌธ, ์ฌ๋ฌดํ์ ๋ถ๋ฌธ์ผ๋ก ๋ถ๋ฅํ์์ผ๋ฉฐ, ๊ฐ ๋ถ๋ฌธ๋ณ๋ก ์ธ๋ถ์ ์ผ๋ก ์
๋ฌด๋ฅผ ๋ถ์ํ์๋ค.
๊ฐ ๋ถ๋ฌธ๋ณ ์
๋ฌด๋ฅผ ์ ์ฐํํ๊ธฐ ์ํด์๋ ๋คํธ์, ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค, ์๋ฒ, ์์คํ
์ด์์ฒด๊ณ, ๋คํธ์์ด์์ฒด๊ณ ๋ฑ ๋ง์ ๊ด๋ จ๋ ๊ธฐ์ ๋ค์ ๋ํ์ฌ ์ด๋ก ์ ์ผ๋ก ์ ๋ฆฌํ์๋ค. ํนํ ํด๋ผ์ด์ธ ํธ/์๋ฒ ์์คํ
์ ๊ตฌ์ถํ๋๋ฐ ์์ด์์ ๊ด๋ จ๋ ๊ธฐ๋ฒ๊ณผ ์ ๊ธฐ์ ์ ๊ดํ์ฌ ๊ธฐ์ ํ์์ผ๋ฉฐ, ๋ํ ํธ์คํธ ์ค์ฌ์ ์ฒ๋ฆฌ๋ฐฉ๋ฒ์์ ๋จ๊ณ์ ์ธ ํด๋ผ์ด์ธํธ/์๋ฒ ์์คํ
์ผ๋ก ์ ์ด๊ณผ์ ์ ๊ฐ๋ตํ๊ฒ ์ค๋ช
ํ์๋ค.
Y๋ํ๋ณ์์ ์ ์ฐํ์ ๊ธฐ๋ณธ์์น๊ณผ ํ๋ณ์๊ณผ ๋ค๋ฅธ ๋
ํนํ ๋ณ์ ์ด์์ ๋์ ํ๊ฒฝ์ ๋ง๋ํด๋ผ์ด์ธํธ/์๋ฒ ๋ฐฉ์์ ์ด์ฉํ์ฌ ์ค๊ณํ์์ผ๋ฉฐ, ์ค์ ์ง์ค์์ผ๋ก ์ฒ๋ฆฌ๋์๋ ๋ชจ๋ ์
๋ฌด๋ฅผ ๋ถ์ฐํ์ฌ ํน์ ์๊ฐ๋์ ์ง์ค์ ์ผ๋ก ์ผ์ด๋๋ Transaction์ ์ฌ๋ฌ๋์ ์๋ฒ์ ๋ถ์ฐ์ฒ๋ฆฌ ํจ์ผ๋ก์ ์ ์ํ ์
๋ฌด์ฒ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ฐ์ ธ์ฌ ์ ์์๊ณ ํ์๋ค์ ๋ํ ์ง๋ฃ์๋น์ค๋ ํ ์ฐจ์๋์ผ ์ ์์๋ค.
๋ชจ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ์ฌ์ฉ์์ ํธ์์ฑ์ ์ต์ฐ์ ์ผ๋ก ๊ณ ๋ คํ์ฌ ์๋์ฐํ๊ฒฝ์ผ๋ก ๊ตฌ์ถํ์์ผ๋ฉฐ, ๊ฐ๋ฐ๋๊ตฌ๋ ๋น์ฅฌ์ผ๋ฒ ์ด์ง์ผ๋ก ๊ฒฐ์ ํ์๊ณ ์ด์์ ์ธ ์ธก๋ฉด์ ๊ณ ๋ คํ์ฌ ํ๊ฐ์ง๋ก ํต์ผํ์๋ค. ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค๋ ๊ฐ์ธ์ฉ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ ํธํ์ด ์๋๋ MS/SQL์ ์ด์ฉํ ๊ด๊ณํ ๋ฐ์ดํ๋ฒ ์ด์ค๋ก ๊ตฌ์ถํ์์ผ๋ฉฐ ์ค ์ฌ์ฉ์์์ ์๋ฃ๊ตํ๋ ์ฝ๊ฒ ํ์๋ค.
๋ชจ๋ ์
๋ฌด๋ค์ด ์คํ ์์คํ
์ผ๋ก ๊ตฌ์ถ๋์๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ์์ผ๋ก์ ์ด๋ ํ ํ๊ฒฝ ๋ณํ์๋ ๋ฅ๋์ ์ผ๋ก ๋์ฒํ ์ ์๊ณ , ์์ฒด ์ธ๋ ฅ์ผ๋ก ๊ฐ๋ฐํ์๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ์์คํ
์ด์์๋ ํ๋ ฅ์ ์ด๊ณ , ๋ฅ๋ฅ ์ ์ผ๋ก ๋์ํ ์ ์๋ค๋ ์ฅ์ ์ด ์๋ค.
[์๋ฌธ]
In this study, utilizing a client/server, all the business which can be the objects of a hospital information system are classified into 4 categories of business; clinic-service business, clinic-support business, hospital-business-administration business, and office- admininstration business.
And each category of business was detailedly analysed respectively.
In order to computerize each category of buinsess respectively, many technics related to 'network', 'database', 'a system to operate the server system', 'a system to operate the network', etc. were theoreticall refined and put in order. In particular, some technics related to the building of a client/server system and some new technics were also described, and the process for the host-centered data-processing method to change into a step-by-step client/server system was briefly explained in this study.
Utilizing the basic principles of the computerization of 'Y' university and a client/server method suitable to the environment of a peculiar system to operate a hospital which differs from those systems for other hospitals, a hospital information system was designed, and with all kinds of business processed concentratively being dispersed, the transactoins concentratively happening in a specific time zone were dispersed and treated in several sets of servers, thereby resulting in rapid management of business as well as heightening the clinic service for patients to a higher level of service.
In all the programs to build a hospital information system, the user's convenience was considered as a top priority, which was built in the environment of 'window'; in this, the tool to develop the programs was a 'Visual Basic'. In consideration of the aspect of operation, the programs were consolidated into one
kind. The database was built into a relation-type database, utilizing the MS/SQL which is easily interchangeable or portable with personal database; and data exchange with real users was also made easy.
Since all kinds of business concerned were built in an open system, this hospital information system can actively cope with any of environmental changes, and since this system was developed by manpower within an organization of a hospital, the system can flexibly and efficiently correspond to its operation.prohibitio
Influencing factors upon women's self-rated health in the Democratic Republic of the Congo : pregnant women and mother of children under
๋ณด๊ฑดํ์ ํ๊ณผ/์์ฌ์ฝฉ๊ณ ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ์ ํ๊ท ์๋ช
์ 2010๋
๊ธฐ์ค ๋จ์ 47์ธ, ์ฌ์ 51์ธ๋ก ์ธ๊ณ ์ต์ ์์ค์ด๋ฉฐ 5์ธ ๋ฏธ๋ง ์๋์ ์ฌ๋ง๋ฅ ์ด ์ธ๊ตฌ ์ฒ ๋ช
๋น 540๋ช
(์ํ๋ฆฌ์นด ํ๊ท 480๋ช
, ์ธ๊ณํ๊ท 210๋ช
)์ผ๋ก ๋ชจ์๋ณด๊ฑด๋ถ์ผ ์งํ๊ฐ ๋งค์ฐ ์ด์
ํ ์ค์ ์ด๋ค. 21์ธ๊ธฐ์ ์ง์
ํ๋ฉด์ ์ฃผ๊ด์ ๊ฑด๊ฐ์ํ๋ ์ ์ฒด์ ๊ฑด๊ฐ๊ณผ ์ ์ ์ ๊ฑด๊ฐ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ฐํ์ ธ ์ ์ง๊ตญ ๋ฟ๋ง ์๋๋ผ ๊ฐ๋ฐ๋์๊ตญ๊ฐ์ ๊ตญ๋ฏผ๋ค์๊ฒ๋ ์ค์ํ ์งํ๊ฐ ๋์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ชฉ์ ์ ์ฝฉ๊ณ ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ ์ฌ์ฑ๋ค ์ค ์์ฐ๋ถ์ 5์ธ ๋ฏธ๋ง ์๋์ ๋ชจ์ฑ(ๆฏๆง)์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ๊ทธ๋ค์ ์ฃผ๊ด์ ๊ฑด๊ฐ์ํ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ ์์ธ์ ๋ถ์ํ์ฌ, ์ฝฉ๊ณ ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ ๋ชจ์ฑ๋ค์ ์ฃผ๊ด์ ๊ฑด๊ฐ์ํ ์ฆ์ง์ ์ ํจํ ํ๋ก๊ทธ๋จ ๋ฐ ๋ชจ์๋ณด๊ฑด ์ฌ์
๊ฐ๋ฐ์ ์ํ ๊ธฐ์ด์๋ฃ๋ฅผ ์ ๊ณตํจ์ ์๋ค. ์ฐ๊ตฌ ๋ชฉ์ ์ ๋ฌ์ฑํ๊ธฐ ์ํ์ฌ ์ฝฉ๊ณ ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ ๋ด ๋ฐ๋๋ ์ง์ญ 2๊ฐ ๋ณด๊ฑด์ง์ญ(Kenge, Boko)์ ์์ฐ๋ถ์ 5์ธ ๋ฏธ๋ง ์๋์ ๋ชจ์ฑ 400๋ช
(Kenge-300๋ช
, Boko-100๋ช
)์ ๋์์ผ๋ก ์ฃผ๊ด์ ๊ฑด๊ฐ์ํ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ฆฌ๋ผ ์์๋๋ ์์ธ์ ์๋ต์์ ๊ธฐ๋ณธ์ ํน์ฑ, ๊ฒฝ์ ์ ์ํ, ๋ณด๊ฑด์๋ฃ ์๋น์ค, ์๋ณ ์์์ผ๋ก ๋ถ๋ฅํ์ฌ ์ค๋ฌธ์กฐ์ฌ๋ฅผ ์ค์ํ์๋ค. ์ฃผ๊ด์ ๊ฑด๊ฐ์ํ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ ์์ธ์ ํ์
ํ๊ธฐ ์ํด ๊ธฐ๋ณธ์ ํน์ฑ(์ฐ๋ น, ์ข
๊ต, ๊ต์ก์์ค, ์ฝ์ ์ ์๋ ๋ฅ๋ ฅ, ๊ฐ๊ตฌ์ ์, ์๋
์, ์์๊ต์ก ๊ฒฝํ ์ ๋ฌด), ๊ฒฝ์ ์ ์ํ(์ง์
๋ณ ๊ฐ์กฑ์ ์ฃผ ์์
์), ๋ณด๊ฑด์๋ฃ ์๋น์ค(์๋ฃ๋ณดํ ๊ฐ์
์ฌ๋ถ, ๋ณด๊ฑด์์ค ์ด์ฉ๊ฒฝํ ์ฌ๋ถ, ๋ณด๊ฑด์๋น์ค ์ด์ฉ ์ ๋น์ฉ ์ง๋ถ์์ฌ), ์๋ณ ์์(์์ ์ค๋
์ฆ ๊ฒฝํ ์ฌ๋ถ, ์ต๊ทผ 1๋
๊ฐ ์ํ ๋ ๊ฒฝํ)์ ๋
๋ฆฝ๋ณ์๋ก ํ์ฌ ๊ฐ ๋ณ์๋ค์ ์ฐจ๋ก๋๋ก ๊ณ ๋ คํ ์๊ณ์ ๋ก์ง์คํฑ ํ๊ท๋ถ์์ ์ค์ํ์๋ค. ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ, ์์๊ต์ก ๊ฒฝํ์ด ์๋ ์๋ต์, ์ฌ๋ฌด์ง์ ์ข
์ฌํ๊ณ ์๋ ์๋ต์, ์๋ฃ๋ณดํ์ ๊ฐ์
ํ์ง ์์ ์๋ต์, ์ต๊ทผ 1๋
๊ฐ ์ํ ๋ ๊ฒฝํ์ด ์๋ ์๋ต์๊ฐ ์ฃผ๊ด์ ๊ฑด๊ฐ์ํ๊ฐ ์ข๋ค๊ณ ์๋ตํ์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ฝฉ๊ณ ๋ฏผ์ฃผ๊ณตํ๊ตญ์ ์ฃผ๊ด์ ๊ฑด๊ฐ์ํ ๋ฐ ๋ชจ์๋ณด๊ฑด ํฅ์์ ์ํด์ ๋ณด๊ฑด๊ณผ ์์๋ถ์ผ์ ์ง์ ์ฌ์ฐ์ ๋๋ฆฌ๊ธฐ ์ํ ๊ต์ก์ ๊ธฐ๋ฐ์ ๋ ํ๋ก๊ทธ๋จ์ ๊ฐ๋ฐํ๊ณ , ํด๋น ๊ตญ๊ฐ์ ์คํ๋ฅผ ์ ํํ ํ์
ํ์ฌ ์ ์ฑ
์ ๊ฐ๋ฐํด์ผ ํ๋ฉฐ, ์ผ์์ํ์์์ ์ง๋ณ์ด ์๋๋ก ๊ฑด๊ฐ์ ๊ด๋ฆฌ ํ ์ ์๋ ์์คํ
์ ์ฌํ ์ ๋ฐ์ ์ธ ์ธก๋ฉด์์ ์ ๋ฆฝํ์ฌ์ผ ํ๋ค๋ ์ ์ ์์ฌํ๋ค.ope
ATM ไบคๆๆฉ๋ฅผ ์ํ ์ค์์นญ ๋คํธ์ํฌ ๆง้ ่จญ่จ์ ๊ดํ ็ก็ฉถ
Thesis (master`s)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ ๊ธฐ๊ณตํ๋ถ,1999.Maste