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서진범(Jin-beom Seo),장호혁(Ho-hyuk Jang),조영복(Young-bok Cho) 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.24 No.1
최근 들어 빅데이터 기반의 학습을 통한 다양한 딥 러닝 모델들이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이런 딥 러닝 모델에서 사용되는 빅데이터는 정형화되지 않은 상태로 딥 러닝을 위해서 데이터 셋 전처리 과정이 필요하다. 전처리 단계에서 이미지를 어떻게 처리하는가에 따라 제안된 딥 러닝 모델의 결과는 상이할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 딥 러닝에서 사용되는 다양한 전처리 과정을 조사하고 비교 분석해 본다. 딥 러닝 알고리즘의 효율적인 처리를 위해 사용되는 전처리 과정의 분석을 통해 향후 사용되는 딥 러닝 알고리즘에서 보다 효율적인 성능을 발휘 할 수 있도록 가이드 하고자 한다. Recently, various deep learning models through learning based on big data have been used in various fields. Big data used in this deep learning model is unstructured and requires deep data-set preprocessing for deep learning. Depending on how the image is processed in the pre-processing step, the results of the proposed deep learning model may differ. Therefore, in this paper, we investigate and compare various preprocessing processes used in deep learning. Through the analysis of the pre-processing process used for efficient processing of deep learning algorithms, I would like to guide them to show more efficient performance in the deep learning algorithms used in the future.
서진범 ( Jin-beom Seo ),장호혁 ( Ho-hyuk Jang ),조영복 ( Young-bok Cho ) 한국실천공학교육학회 2021 실천공학교육논문지 Vol.13 No.1
최근 코로나 19로 인해 사회적 거리두기로 교육, 회의 등의 의사소통방식이 변화하고 있다. 그러나 갑작스러운 소통 방식의 변화로 인해 안전성 부분에서 부족한 플랫폼으로 인한 개인정보 유출, 회의 및 교육자료 유출, 비정상적인 접속을 통한 수업 및 회의 방해 등의 보안 문제들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 온라인 교육 플랫폼 중 대다수가 사용하는 ZOOM, Teams, Google Meet 환경에서 와이어샤크를 이용한 네트워크 패킷을 중심으로 분석하고 각 플랫폼의 보안성 문제를 확인하였다. Recently, communication methods such as education and meetings are changing to keep social distance due to Corona 19. However, due to sudden changes in the communication method, security problems such as leakage of personal information due to the platform that is lacking in safety, leakage of meetings and training materials, and obstruction of classes and meetings through abnormal connections is occurring. In this paper, we focus on network packets using Wire shark to security in the ZOOM, Teams, and Google Meet environments used by most online education platforms.