A. DNN 강건성 테스트 데이터 생성 프레임워크 개발
DNN 분석을 통한 취약점 탐색
취약점을 공격할 수 있는 테스트 데이터 생성 방법 개발을 목표로 함
DNN의 성능을 바탕으로 공격적인 테스트 데이터 입력에 강건하게 동작하는 정도를 평가
B. 일반화된 DNN 성능 지표 개발
주어진 데이터만을 이용한 DNN 성능 평가는 해당 데이터에 과적합된 결과를 산출할 수 있음
DNN의 학습/평가에 사용한 데이터의 속성이 실제 운용 환경을 반영하지 못한다면, 평가 결과를 신뢰하기 어려움
운용 환경에 의해 잘못 분류될 수 있는 데이터들을 선별 및 제외 과정을 통해 일반화된 DNN 성능 지표 개발을 목표로 함
관련 기술 : Python, Tensorflow, Keras, etc.
2. 자유 주제
학생들이 원하는 주제로 상담
연구실에서 지원이 가능하고, 학생들이 실현할 수 있는 목표 및 개발 범위 도출
*소프트웨어공학(품질 보증, 테스트, etc.)과 관련된 주제일수록 많은 지원이 가능함
3. 과제 진행 방식
주제 별로 "2~3 인"이 팀을 구성하여 진행
방학 중에도 졸업과제 참여가 가능해야 함
4. 상담 일정 및 문의
메일 또는 전화를 통해 문의 후, 연구실을 방문하여 상담
Email: {square, amorepooh}@pusan.ac.kr
Tel: 051-510-3940
위치 : 자연대연구실험동 305호