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기사명 저자명 페이지 원문 목차
K-AGT와 KRTCS 간 무인운전 안전 및 운영 요구사항 검증 시험 = Manless operation safety and operation verification test between K-AGT and KRTCS 김영식, 남재각 p. 81-88
AC PDP에서 효율 향상을 위한 음의 유지 전압을 가지는 수정된 구동방법 = Modified driving method with negative sustain voltage to improve efficiency in AC PDP 조병권 p. 47-52
PPCNN : object detection using fine-grained feature extraction and localization Md Foysal Haque, Dae-Seong Kang p. 29-37
특징점 매칭을 이용한 가공철근 꼬임 판단 알고리즘 = An algorithm for the determination of twisted rebar using feature matching 박종찬, 강대성 p. 21-28
가상현실 직업훈련 과정에서 발달장애인 행동의 가시화 방법 = Visualizing behavior characteristics of developmental disabilities during virtual reality training 조정희 p. 123-132
청년창업 활성화를 위한 시장분석 평가모형에 대한 사례연구 = A case study on the market analysis evaluation model for revitalizing youth startup 김진, 김정식, 곽윤식 p. 115-122
디지털 헬스케어 가정용 유린분석기 기술 연구 = Research on home digital healthcare urine analyzer 민병국, 민순호 p. 11-19
클래스 불균형 상황에서 VAE를 활용한 패션 스타일 분류 성능 향상 = Improving fashion style classification accuracy using VAE in class imbalance problem 박종혁 p. 1-10
드론의 안전성 향상을 위한 효율적인 비행제어장치의 설계 및 구현 = Design and implementation of an efficient FCC for improving the safety of drones 김종원, 엄성용, 강민섭 p. 39-46
팜맵 기반 상생형 스마트팜 병해충 방제 모델 시각화 = Pest prediction and prevention model visualization using farm map for ecological smart farm 최기쁨, 유신성, 유남희, 오효정 p. 105-113
방향성 라플라시안을 사용한 공간 적응적 정칙화 영상복원 = Spatially adaptive regularized image restoration using directional Laplacian 신정호 p. 97-103
이미지의 텍스처 분석을 통한 적대적 섭동 후처리 방법 = Inconspicuous adversarial perturbation post-processing method with image texture analysis 김정훈, 김영모, 최두현 p. 89-95
RDMA 기반 HDFS를 위한 PCIe NTB Interconnect Network의 JNI 인터페이스 설계 및 구현 = Design and implementation of JNI Interface of PCIe NTB interconnect network for RDMA-based HDFS 지민재, 고병현, 신동렬, 김성현, 임승호 p. 53-63
차량용 네트워크에서의 패킷 전송율 개선을 위한 지리정보 기반의 라우팅 프로토콜 = Routing protocols for enhancing the packet delivery ratio in VANET 김시관 p. 73-79
IEEE 802.11ax 무선랜에서 멀티미디어 멀티캐스트 서비스를 위한 자원 할당 기법 = Resource allocation for multimedia multicast service over IEEE 802.11ax WLANs 전선국 p. 65-72

참고문헌 (27건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Y. LeCun, Y. Bengio, and G. E. Hinton, "Deep learning", Nature 521. pp. 436-444, 2015. 미소장
2 A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton. "Imagenet classification with deep convolutional neural networks", Communications of the ACM, Vol. 60, No. 6, May 2017. https://doi.org/10.1145/3065386 미소장
3 K. He, X. Zhang, and J. Sun, "Deep residual learning for image recognition", Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, Nevada, pp. 770-778, Jun. 2016. 미소장
4 Y. Gal, "Uncertainty in deep learning", PhD thesis, 2016. 미소장
5 A. Holzinger, "From Machine Learning to Explainable AI", 2018 World Symposium on Digital Intelligence for Systems and Machines (DISA), Kosice, Slovakia, pp. 55-66, Aug. 2018. 미소장
6 C. Szegedy, W. Zaremba, and I. Sutskever, "Intriguing properties of neural networks", arXiv:1312.6199, Dec. 2013. 미소장
7 K. Eykholt, I. Evtimov, and E. Fernandes, "Robust physical-world attacks on deep learning visual classification", Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Salt Lake City, Utah, pp. 1625-1634, Jun. 2018. 미소장
8 N, Papernot, P. McDaniel, and X. Wu, "Distillation as a defense to adversarial perturbations against deep neural networks", In 2016 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), San Jose, CA, USA, pp. 582-597, May 2016. 미소장
9 F Haque, D S Kang, “Deep Adversarial Residual Convolutional Neural Network for Image Generation and Classification”, Korean Institute of Information Technology, Vol. 10, No. 1, Jul. 2020. 미소장
10 J. Shen, "On the foundations of vision modeling. I. Weber’s law and Weberized TV restoration", Physica D: Nonlinear Phenomena, Vol. 175, No. 3-4, pp. 241–251, Feb. 2003. 미소장
11 J. Shen, "On the foundations of vision modeling. II. Mining of mirror symmetry of 2-D shapes", Journal of Visual Communication and Image Representation, Vol. 16, No. 3, pp. 250-270, Jun. 2005. 미소장
12 M. Wertheimer, "Laws of organization in perceptual forms", in A Sourcebook of Gestalt Psychology, pp. 71–88, 1938. https://doi.org/10.1037/11496-005. 미소장
13 I. Kovacs, "Gestalten of today: early processing of visual con- tours and surfaces", Behavioural Brain Research, Vol. 82, No. 1, pp. 1–11, Dec. 1996. 미소장
14 I. J. Goodfellow, J. Shlens, and C. Szegedy, "Explaining and harnessing adversarial examples", arXiv:1412.6572, Dec. 2014. 미소장
15 N. Carlini and D. Wagner, "Toward sevaluating the robustness of neural networks", IEEE symposium on security and privacy, San Jose, CA, USA, pp. 39-57, May 2017. 미소장
16 A. Madry, A. Makelov, and L. Schmidt, "Towards deep learning models resistant to adversarial attacks", arXiv:1706.06083, Jun. 2017. 미소장
17 J. H. Lee, "A Setting of Initial Cluster Centers and Color Image Segmentation Using Superpixels and Fuzzy C-means(FCM) Algorithm", Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 15, No. 6, pp. 761-769, Jun. 2012. 미소장
18 R. Achanta, A. Shaji, and K. Smith, "SLIC Superpixels", EPFL Technical Report, pp. 1-15, 2010. 미소장
19 G. Ciocca, S. Corchs, and F. Gasparini, "Complexity Perception of Texture Images", ICIAP 2015 Workshops, Genoa, Italy, pp.119-126, Sep. 2015. 미소장
20 M. L. Mack, and Oliva A., "Computational estimation of visual complexity", The 12th annual Object, Perception, Attention, and Memory Conference, Minneapolis, Nov. 2004. 미소장
21 D. Comaniciu and P. Meer, "Mean shift: A robust approach toward feature space analysis and the edge detection algorithm", IEEE Transactions on Pattern Analysis nd Machine Intelligence, Vol. 24, No. 5, pp. 603-619, May. 2002. 미소장
22 J. Deng, W. Dong, and R. Socher, "ImageNet: A large-scale hierarchical image database", Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Miami, FL, USA, pp. 248-255, Jun. 2009. 미소장
23 K. He, X. Zhang, and S. Ren, "Deep Residual Learning for Image Recognition", Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, Nevada, pp. 770-778, Jun. 2016. 미소장
24 E. Wong, L. Rice, and J. Zico Kolter, "Fast is better than free: Revisiting adversarial training", arXiv:2001.03994, Jan. 2020. 미소장
25 F. Tramèr, A. Kurakin, and N. Papernot, "Ensemble Adversarial Training : Attacks and Defences", arXiv:1705.07204v5, May 2017. 미소장
26 S. Roland. Zimmermann, "Adv-BNN: Improved Adversarial Defense through Robust Bayesian Neural Network", arXiv:1907.00895, Jul. 2019. 미소장
27 C. Szegedy, V. Vanhoucke, and S. Ioffe, "Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision", Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, Nevada, pp. 2818-2826, Jun. 2016. 미소장

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