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CNN과 MLP의 개념과 차이와 성능을 정리

This gap depends on the network architecture and reflects that CNN takes more advantage the training data vs. MLP.CNN과 MLP의 개념과 차이와 성능을 정리CNN(Convolutional Neural Network)과 MLP(Multi-Layer Perceptron)는 모두 신경망의 한 종류이나 구조와 처리 방식에서 다음과 같은 차이가 있고, 성능 면에서도 차별점이 있습니다.### MLP (Multi-Layer Perceptron)- MLP는 여러 층의 퍼셉트론 뉴런이 완전 연결(fully connected)로 연결된 다층 신경망 구조이다.- 입력 데이터를 1차원 벡터로 평탄화(flatten)하여 처리한다.- 모든..

개인정보보호 목적과 필요성 그리고 필요한 요구사항

개인정보보호 목적과 필요성 그리고 필요한 요구사항개인정보보호의 목적과 필요성, 그리고 주요 분야별 목적 및 요구 사항은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.개인정보보호 목적과 필요성목적개인의 기본 권리와 자유 보호: 개인정보가 유출되거나 오용되어 개인의 프라이버시가 침해되는 것을 방지신뢰성 확보: 조직과 서비스에 대한 이용자 신뢰 구축 및 유지법적·윤리적 책임 준수: GDPR, PIPA 등 개인정보 관련 법률 및 국제 규범 준수안전한 데이터 활용 및 혁신 촉진: 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형을 통해 혁신과 기술 발전 가능필요성개인정보 유출 및 오남용 위험 증가로 인한 피해 예방사이버 보안 위협 대응과 체계적 관리 필요데이터 기반 서비스와 AI 발전에 따른 프라이버시 보호 필수규제 강화 및 국제적 표준화..

국내외 개인정보 보호법과 기술 비교 분석

국내외 개인정보 보호법과 기술 비교 분석 구분대한민국 개인정보 보호법 (PIPA)주요 해외 개인정보 보호법기술 및 특징법률명개인정보 보호법 (Personal Information Protection Act, PIPA)GDPR (유럽연합), CCPA (캘리포니아), PIPL (중국), PDPA (싱가포르) 등동형암호, 차등프라이버시, 연합학습 등 보호기술 활용주요 목적개인의 자유와 권리 보호 및 존엄성 실현개인정보 권리 강화 및 데이터 활용 규제데이터 익명화, 암호화, 분산학습으로 개인정보 비식별화적용범위국내 모든 공공·민간 기관 및 해외사업자 대상GDPR은 EU 내외, CCPA는 캘리포니아주 내 기업, 기타 국가별 상이개인정보 최소수집, 명시적 동의, 데이터 보안 강화 의무동의 방식명확한 ‘옵트인..

개인정보 보호 중심 연구의 주요 필요성 정리

개인정보 보호 중심 연구의 주요 필요성 정리개인정보 보호 중심 연구의 주요 필요성은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.- **윤리적 책임 준수**: 개인정보 보호는 연구 대상자나 사용자의 기본 권리를 지키는 윤리적 필수 요소이며, 신뢰 구축에 필수적입니다.- **법적·규제 대응**: GDPR, PIPA 등 개인정보 보호법 강화에 따라 법적 제재를 피하고, 규제 요건을 만족시키기 위한 연구가 필요합니다.- **데이터 유출 및 보안 위험 방지**: 개인정보가 포함된 데이터가 디지털 환경에서 해킹이나 유출될 위험이 커지면서, 이를 방지하기 위한 기술 연계 연구가 반드시 요구됩니다.- **데이터 활용과 프라이버시 균형**: 개인정보 노출 없이 데이터 활용의 효율성을 높이는 기술과 방법론 개발이 필요하며, 이는 A..

privacy preserving의 개념과 연구 필요성

privacy preserving의 개념과 연구 요성과 발전 방안privacy preserving, 즉 프라이버시 보호란 개인이나 조직의 민감한 데이터를 노출하지 않으면서 데이터를 활용하거나 분석하는 기술 및 방법론을 뜻합니다. 프라이버시 보호 AI(Privacy-Preserving AI)는 개인정보 식별 없이 학습과 분석을 가능하게 하며, 데이터 익명화, 동형암호, 연합학습, 차등프라이버시 등의 기술을 사용해 데이터를 안전하게 처리합니다.개념개인정보를 노출하지 않고 데이터를 분석, 학습하는 AI 기술데이터 익명화, 동형암호(homomorphic encryption), 보안 다자간 계산(Secure Multi-Party Computation), 차등 프라이버시(differential privacy), 연..

PET 관련 SSCI 저널을 Scopus에서 자동으로 필터링하는 고급 논문 검색식Scopus에서 PET(Privacy-Enhancing Technology) 관련 SSCI 저널을 자동으로 필터링하는 고급 검색식을 아래와 같이 제안합니다.***## Scopus 고급 검색식 (예시)```TITLE-ABS-KEY("privacy enhancing technology" OR PET OR "privacy-preserving" OR anonymization OR "differential privacy" OR "secure multiparty computation" OR "homomorphic encryption") AND SRCTYPE(j) AND DOCTYPE(ar) AND SUBJAREA(COMP OR ENGI..

[초록]확산 확률 모델 노이즈 제거조나단 호, 아제이 자인, 피터 애빌우리는 비평형 열역학의 고려 사항에서 영감을 받은 잠재 변수 모델의 한 종류인 확산 확률 모델을 사용하여 고품질 이미지 합성 결과를 제시합니다. 우리의 최상의 결과는 확산 확률 모델과 Langevin 역학과의 노이즈 제거 점수 매칭 사이의 새로운 연결에 따라 설계된 가중 변이 경계에 대한 훈련을 통해 얻어지며, 우리 모델은 자연스럽게 자기 회귀 디코딩의 일반화로 해석될 수 있는 점진적 손실 감압 체계를 허용합니다.무조건 CIFAR10 데이터 세트에서 Inception 점수는 9.46이고 최첨단 FID 점수는 3.17입니다. 256x256 LSUN에서 ProgressiveGAN과 유사한 샘플 품질을 얻습니다.우리의 구현은 이 https ..

생성형 AI 분석 기법 총정리, Kolmogorov–Smirnov Test, Jensen–Shannon Divergence, Wasserstein Distance, TSTR, Feature-wise Statistics Comparison 다섯 가지 생성형 분석 기법—Kolmogorov–Smirnov Test, Jensen–Shannon Divergence, Wasserstein Distance, TSTR, Feature-wise Statistics Comparison—에 대한 개념, 기술적 장단점, 활용 분야, 구현 방법을 비교한 표입니다:📊 분석 기법 비교표 분석 기법개념기술적 장점기술적 단점활용 분야구현 방법Kolmogorov–Smirnov Test (KS Test)두 확률 분포 간의 최대..

노트북 쿨러 쓸 만하고 가성비 좋은 쿨러 찾는 GPT 질문 정리 GPT로 노트북 쿨러 찾는 질문노트북 발열로 쿨러를 찾고 있다. 다음과 같이 자료를 찾아 정리해줘(1) 한국 주요 온라인 쇼핑몰에서 10,000원에서 24,000원 사이 가격대의 노트북 쿨러 제품들을 검색합니다.(2) 검색된 제품들 중에서 공기 유량(CFM) 성능이 우수하다고 명시된 제품들의 목록을 추립니다.(3) 추려진 제품들의 상세 페이지 및 사용자 리뷰를 확인하여 실제 쿨링 효과와 소음 수준에 대한 정보를 수집합니다.(4) 각 제품의 팬 크기, RPM, 개수, 디자인, 휴대성 , 풍량 등 부가적인 사양 정보를 분석하여 만족도 비교표를 작성합니다.(5) 가장 높은 평가를 받는 제품들을 중심으로, 가격, 성능, 사용자 편의성 등을 종합적으..

제목 : An evaluation framework for synthetic data generation models (2024) 합성 데이터 생성 모델을 위한 평가 프레임워크 초록 Abstract: Nowadays, the use of synthetic data has gained popularity as a cost-efficient strategy for enhancing data augmentation for improving machine learning models performance as well as addressing concerns related to sensitive data privacy. Therefore, the necessity of ensuring qu..