본 논문에서는 류수 계산의 복잡성과 소인수분해의 어려움을 덫으로 하는 IQC(Imaginary Quadratic Cryptosystem)에 기반을 둔 새로운 암호계를 제안한 다음, 그의 암호화와 복호화 시간을 줄이는 효율적인 알고리즘을 제시하기로 한다. 또한 제안하는 암호계의 안전성을 쉽게 알 수 있도록, 그 암호계의 가장 간단한 예를 들어 그 암호계에 사용되는 공개키 또는 비밀키의 복잡도와 안전성을 분석하고 제안된 암호계의 작동과정을 소개하기로 한다.
H.264/AVC SVC에서는 공간적 확장성을 지원하기 위하여 계층 간 예측 방법을 새롭게 도입하였다. 계층 간 예측은 하위 계층의 움직임 정보, 텍스처 정보, 잔여 신호 정보를 이용하여 계층 간 중복성을 제거하는 방법이다. 따라서 상위 계층의 부호화 효율을 높이는 반면, 복호화 과정에서는 하위 계승의 잔여 신호 정보를 픽셀 단위까지 복원하여 계산 복잡도가 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 H.264/AVC SVC에서 복호화 과정의 계산 복잡도를 줄이기 위하여 DCT 기반의 잔여 신호 예측 구조를 제안하였다. H.264/AVC SVC에서 픽셀 기반의 잔여 신호 예측 구조와 제안하는 구조의 연산 수를 계산하여 계산 복잡도를 비교한 결과 약 33%의 개선이 이루어졌다.
병행 자바 프로그램의 슬라이싱 방법은 Jianjun Zhao에 의해 제안된 다중 쓰레드 종속성 그래프를 이용하여 Susan Horwitz, Thomas Reps, David Binkly가 제안한 2단계 마킹 알고리즘을 적용하여 슬라이스를 계산한다. 다중 쓰레드 종속성 그래프를 이용하는 방법은 쓰레드동기화 문장들 사이의 동기화 종속성과 서로 다른 쓰레드에 존재하는 공유객채들 사이의 통신 종속성 관계를 표현하여 병행 자바 프로그램의 슬라이스를 계산할 수 있는 것이다. 그러나 프로그램 종속성 그래프를 기반으로 하기 때문에 클래스 맴버 변수들에 대한 formal_in, formal_out, actual_in, actual_out정점들의 추가로 그래프의 복잡도가 증가하고 또한 부정확한 슬라이스 계산을 위한 다중 쓰레드 종속성 그래프를 개선하여 제안한다. 제안하는 개선된 다중 쓰레드 종속성 그래프는 주어진 슬라이싱 기준에 대한 2단계 마킹 알고리즘을 적용한 결과 정확한 슬라이스 계산과 복잡도 개선을 확인하였다.
원자력 시설에서 대기중으로 방출되는 방사성 구름에 의한 환경선량계산에는 Gaussian plume model 주로 사용되고 있으나, 바람의 분포나 대기의 흐트러짐이 공간적으로 일정하지 않은 복잡 지형에의 적용에는 문제가 있다. 복잡 지형을 고려한 기류계산에는 MATTEW, WIND04 코드가 그 타당성을 인정받고 있다. 이러한 코드의 원리를 기초로 하여, 질량보존법칙을 만족하는 이류 확산 방정식을 유한차분법으로 계산하고 풍속장을 구하였다. 입자 농도와 피폭선량은 방사성 구름을 입자군으로 근사시키는 PIC model을 이용하여 계산하였으며, 입자의 대기 확산은 Random Walk법을 이용하였다. 계산 결과, 지형에 의한 풍속, 풍향의 변화를 알 수 있었으며, 피폭선량분포를 구할 수 있었다.
균열성장 수명에는 구조 형상의 복잡함, 작용하중의 변동, 재료물성 분포 등의 영향으로 불확실성이 포함된다. 따라서 이러한 불확실 인자들에 대해 계산된 수명의 강건성을 확보하기 위해서는 신뢰성 평가가 요구된다. 하지만 형상이 복잡한 터빈 휠의 경우 균열성장 수명 계산의 주요 변수인 응력확대계수의 표현식을 알기 힘들며, 이를 유한요소해석으로 계산하므로 수명 계산 및 신뢰성 평가에 많은 시간이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 균열성장 수명의 반응표면을 사용함으로써 신뢰성 평가의 효율성을 높일 수 있음을 고찰하였다. 이를 위해 형상이 복잡한 터빈 휠을 모델로 유한요소해석으로 생성된 응력확대계수 데이터를 회귀분석하여 근사모델을 생성한 후 응력확대계수의 회귀계수, Paris 계수, 초기균열길이에 대한 균열성장 수명의 반응표면을 생성하여 신뢰성해석에 사용하였다. 신뢰성해석은 몬테카를로 시뮬레이션으로 수행하였으며, 연구결과 반응표면의 사용이 신뢰성 평가 시 필요한 균열성장 수명의 계산량을 효과적으로 줄일 수 있었다.
청소로봇은 대부분 랜덤방식 또는 바둑판식의 청소알고리즘으로 운용된다. 랜덤 알고리즘은 전체 청소 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 랜덤 알고리즘의 문제를 해결하기 위한 바둑판식 알고리즘은 현재까지 가장 좋은 알고리즘으로 알려져 있으나 장애물이 복잡한 공간에서는 청소시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Group-k 라는 새로운 청소 알고리즘을 제안한다. Group-k 알고리즘은 청소시간을 단축시키는 목적보다는 청소시간은 같더라도 복잡한 구역일수록 나중에 청소함으로써 가능한 빠른 시간 내에 가장 많은 면적을 청소하는 것을 목표로 한다. 즉 인접한 복잡한 장애물들을 하나의 그룹으로 구성하고 그룹의 복잡성을 계산하여 복잡성이 낮은 그룹부터 먼저 청소하는 방식이다. 시뮬레이션에 기반한 실험을 통해 Group-k 알고리즘이 복잡한 장애물 구역을 그룹화하여 복잡한 공간을 효율적으로 청소함을 보여준다.
H.264/AVC는 휘도 신호 $4{\times}4$ 블록을 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용한다. 예측 모드는 8개의 방향성을 가진 모드와 하나의 비방향성 DC 모드가 있다. 휘도 신호 $16{\times}16$ 블록에서는 4가지의 예측 모드가 있으며 색차 신호 $8{\times}8$ 에서도 4개의 예측모드를 사용한다. 이러한 예측 모드들 중 최적의 예측 모드를 선택하기 위하여, 부호화기는 선택 가능한 모든 예측 모드의 율-왜곡 비용을 계산한 후, 최적의 율-왜곡 비용을 가진 예측 모드를 사용하여 부호화를 수행한다. 따라서 H.264/AVC의 화면 내 예측 과정은 많은 계산 복잡도를 가진다. 특히 하이 프로파일에서는 휘도 신호 $8{\times}8$ 블록이 화면 내 예측을 위해서 고려되므로 더욱 많은 계산 복잡도를 요구한다. 이에 본 논문은 H.264/AVC 하이 프로파일의 화면 내 예측의 부호화 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 현재 매크로 블록의 분산을 계산한 후, 이를 이용하여 율-왜곡 최적화에 후보로 사용되어지는 블록 모드를 결정하고, 각 블록 모드에서 제공하는 예측 모드들을 효율적으로 선택하는 방법을 연구 개발하였다. 제안된 방법은 기존 H.264/AVC 참조 소프트웨어인 JM13.1 부호화 시간 대비 약 83%의 연산시간이 감소하는 결과를 보였다.
계산과학 데이터를 공유하는 목적은 데이터의 분석을 통해 의미 있는 정보를 추출하기 위해서이다. 이를 위해서는 계산과학 데이터의 전처리 과정이 요구되며, 핵심 이슈는 계산과학 데이터의 다양성과 복잡성의 해결이다. 본 논문은 계산과학 데이터 저장소의 구축 과정에서 고려하였던 계산과학 데이터의 전처리에 대한 설계 이슈들과 해결 방안들에 대해 설명한다.
본 논문에서는 계산의 복잡성을 단순화하고, 얼굴영상에 대해 높은 얼굴 인식률을 얻기 위해 2D-HMM(Midden Markov Model) 얼굴인식 방법을 제안하고 실험하였다. 계산의 복잡성을 줄이기 위해 기존의 픽셀값 대신에 2D-DCT계수를 관측벡터로 사용함으로써 관측벡터의 크기와 인식 시스템의 복잡성을 줄일 수 있었다. 얼굴인식 시스템의 성능을 평가하기 위하여 Yale, ORL의 얼굴 데이터베이스에 대하여 기존의 얼굴인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, LDA 방법과 본 논문에서 제안한 방법인 1D-HMM, 2D-HMM방법의 인식률을 비교 평가하였다. 실험결과 2D-HMM 방법의 인식률이 99.5%로 기존의 얼굴인식 방법들보다 우수한 성능을 나타냈다. 또한 일정 state수에 대해 mixture의 수가 증가할수록 인식결과가 좋아짐을 알 수 있었다.
문과 스펜서의 색채 조화론은 먼셀의 색채 조화론을 바탕으로 한 이론이다. 이 조화론은 크게 조화와 부조화, 조화의 면적 효과, 그리고 조화화 부조화의 미도 계산의 3개로 성립된다. 여기서 미도는 조화의 정도를 정량적인 수식으로 구하고자 하는 방법이다. 미국의 학자 버크호프가 문 스펜서의 미는 복잡성 속의 질서성을 가진 것이라는 명제를 분석하였다. 본 논문에서는 배색의 좋고 나쁨은 질서의 요소와 복잡함의 요소로 나누었다. 미도는 질서의 요소를 복잡함의 요소로 나눈 것이다. 이를 영상의 미도 계산에 활용하여, 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 그리하여 영상에서 색을 판별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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