본 논문에서는 병렬 이동형 PS-LFSR을 활용한 여러 가지 형태의 m-병렬 비선형 결합함수에 대하여 제안하고, 이들의 효율적인 구현 방안을 검토하였다. 즉, m-병렬 비메모리-비선형 결합함수, m-병렬 메모리-비선형 결합함수, m-병렬 비선형 필터함수 및 m-병렬 클럭 조절형 결합함수 등 4가지 형태의 m-병렬 비선형 결합함수와 이들의 효율적인 병렬 구현 방안을 제안하였고, 마지막으로 클럭 조절형 LILI-128의 병렬구현 기법을 예시하여 안전성과 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 일반적인 비트기반의 비선형 결합함수를 고속화하기 위하여 워드기반 스트림 암호에서 적용될 워드기반 비선형 결합함수 구조를 제안하였다. 특히, 워드기반 병렬구조를 갖는 PS-WFSR을 제안하였고, 이를 활용하여 비트 기반 비선형 결합함수를 고속화시킨 4가지 형태의 워드기반 병렬형 비선형 결합함수를 다음과 같이 제안하였다. m-병렬 워드기반 비메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 비선형 필터함수, m-병렬 워드기반 클럭조절형 함수를 제안하였고, 마지막으로 m-병렬 워드기반 DRAGON의 병렬 구조를 통하여 그 성능을 분석하였다.
최근 암호학계에는 미국의 AES와 더불어 체세대 유럽 암호 표준화 프로젝트 (NESSIE)가 진행 중에 있다. 이 프로젝트의 동기식 스트림 암호 분야에서는 호주의 Simpson이 제안한 LILI-128 암호를 포함하여 6개의 후보가 제안된 상태이며, 상기 알고리즘들은 고속화를 위하여 병렬 형태로 설계 개념을 채택하려하고 있다. 본 논문에서는 스트림 암호의 고속화 설계 방안인 병렬 이동형 PS-LFSR의 구조를 살펴본 다음 여러 가지 형태의 비선형 결합함수에 대한 효율적인 구현 방안을 제안하였다. 즉, 비메모리-비선형 결합함수, 메모리-비선형 결합함수, 비선형 필터함수, 클럭조절형 결합함수 등 4가지 형태의 출력함수 형태에 대한 효율적인 병렬 구현 방안을 제안하였고, 합산 수열 발생기의 병렬구현 기법과 클럭조절형 LILI-128의 병렬구현 기법을 예시하여 안전성과 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 일반적인 비트기반의 비선형 결합함수를 고속화하기 위하여 워드기반 스트림 암호에서 적용될 워드기반 비선형 결함함수 구조를 제안하였다. 특히, 워드기반 병렬구조를 갖는 PS-WFSR을 제안하였고, 이를 활용하여 비트 기반 비선형 결합함수를 고속화시킨 워드기반 병렬형 비선형 결합함수를 다음과 같이 제안하였다. m-병렬 워드기반 비메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 비선형 필터함수를 신규 제안하였고, 그 성능을 분석하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.229-234
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1996
로우버스트 추정에서 자주 사용되는 Huber의 ${\phi}$-함수의 선형 결합을 통해 새로운 재하강 ${\phi}$-함수를 도출한다. 이 함수를 사용하면 적절한 조건하에서 앞의 두 함수를 사용할 때보다 위치 모수(location parameter)에 대한 추정량의 점근분산(asymptotic variance)을 감소시킬 수 있음을 보였다.
낮은 압력의 평판형 유도 결합 플라즈마 (Inductively Coupled Plasma, ICP)에서 챔버 높이를 바꾸면서 전자 에너지 확률 함수 (Electron Energy Probability Function, EEPF)를 측정하였다. 측정된 전자 에너지 확률 함수에서 기울기가 평평한 부분이 관찰됐고, 이러한 전자 에너지 분포함수의 평평한 부분은 챔버 높이를 증가함에 따라 높은 전자 에너지로 옮겨졌다. 이러한 현상을 분석하기 위해서 2차원 비충돌 가열 메커니즘이 포함된 유도 결합 플라즈마 모델로부터 전자 에너지 확산 계수와 이론적인 전자 에너지 확률 함수를 구하여 실험 결과와 비교하였다. 이를 통하여, 측정된 전자 에너지 확률 함수의 평평한 부분은 전자 튕김 공진 (electron bounce resonance)에 의한 것임을 알 수 있었다.
합성곱 신경망은 이미지와 같은 격자 형태로 배열된 데이터를 다루는데 널리 사용되고 있는 신경망이다. 일반적인 합성곱 신경망은 합성곱층과 완전연결층으로 구성되며 각 층은 비선형활성함수를 포함하고 있다. 본 논문은 합성곱 신경망의 성능을 향상시키기 위해 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 적용한 파라메트릭 활성함수들을 여러 번 더하여 만들어진다. 여러 개의 크기, 위치를 변환하는 파라미터에 따라 다양한 비선형간격을 만들 수 있으며, 파라미터는 주어진 입력데이터에 의해 계산된 손실함수를 최소화하는 방향으로 학습할 수 있다. 결합된 파라메트릭 활성함수를 사용한 합성곱 신경망의 성능을 MNIST, Fashion MNIST, CIFAR10 그리고 CIFAR100 분류문제에 대해 실험한 결과, 다른 활성함수들보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
완전연결신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 완전연결신경망에서 비선형활성함수는 선형변환 값을 비선형 변환하여 출력하는 함수로써 비선형 문제를 해결하는데 중요한 역할을 하며 다양한 비선형활성함수들이 연구되었다. 본 연구에서는 완전연결신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 간단히 파라메트릭 활성함수들을 더함으로써 만들어낼 수 있다. 파라메트릭 활성함수는 입력데이터에 따라 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 도입하여 손실함수를 최소화하는 방향으로 최적화할 수 있는 함수이다. 파라메트릭 활성함수들을 결합함으로써 더욱 다양한 비선형간격을 만들어낼 수 있으며 손실함수를 최소화하는 방향으로 파라메트릭 활성함수들의 파라미터를 최적화할 수 있다. MNIST 분류문제와 Fashion MNIST 분류문제를 통하여 결합된 파라메트릭 활성함수의 성능을 실험하였고 그 결과 기존에 사용되는 비선형활성함수, 파라메트릭 활성함수보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 클럭 동기 회로에 사용되는 다차 함수 형태의 결합 필터를 선형 근사화 하는 알고리즘을 제안하고 이를 하드웨어로 구현한다. 정합 필터와 보간필터에 의한 클럭 동기회로는 수신기를 전 디지털 회로를 구현하기 위해 선호되지만 계산량이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정합 필터의 임펄스 응답을 갖는 결합 보간 필터를 구현하고, base 함수의 적용을 선형 근사화 하여 필터의 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서는 선형 근사화된 결합 보간 필터의 동작을 Matlab을 통한 시뮬레이션과 ALTERA Chip으로 테스트하였다.
단백질-리간드 결합 예측은 새로운 신약 선도 물질을 발견하고 최적화 하는데 있어서 중요한 도구로 널리 사용되고 있다. 결합의 정확도는 일반적으로 각 결합 계산에서 사용되는 평가 함수(scoring function)에 따라 결정된다. 평가 함수는 그 함수가 가지고 있는 기력 가정에 따라 force-field based, empirical, knowledge-based의 세 가지로 분류할 수 있다. 이 중에서 force-field based 함수는 물리적인 상호작용을 가장 구체적으로 기술한다. 그러나 현재 제시된 대부분의 force-field based 함수들은 분산력과 정전기적인 힘 등의 에너지만을 고려할 뿐 엔트로피의 영향을 포함하지 않는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 force-field based 평가 함수를 이용하는 경우 기존의 도킹 프로그램이 생성해 내는 구조 정보를 활용하여, 엔트로피를 고려할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 이 방법을 DOCK 평가 함수에 적용시켰을 때 decoy discrimination에서 향상된 결과를 얻어낼 수 있음을 보였다. 이는 더 정확한 도킹 계산이 가능함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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