• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.1985-1996
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• 1998

본 논문에서는 행렬 또는 벡터 곱셈을 선형 프로세서나 VLIW 시뮬레이터로 분할 및 배치하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력 행렬이나 벡터를 임의 크기의 프로세서 배열에 배치하는 기법에 대해 논의하고, 문제 크기를 프로세서 배열 크기로 분할하는 알고리즘을 보인다. 이 알고리즘을 VLIW 시뮬레이터 상에서 실행하고 알고리즘의 효율성을 보이도록한다. 그 결과 우리가 설계한 VLIW 시뮬레이터 상에서의 수행이 선형 프로세서 상에서 보다 병렬화 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.864-875
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• 2012

본 논문에서는 단일 반송파 MIMO 시스템 기반의 PN 부호열을 이용한 반송파 주파수 오차 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 송신되는 각각의 PN 부호열들의 위상을 회전시켜 전송하여, 일부 PN 부호열들이 서로 상쇄되어 버리는 것을 방지한다. 수신한 PN 부호열과 수신기에서 자체 생성한 PN 부호열의 공액곱셈 연산을 통해 변조를 제거한 뒤, 다수의 자기 상관기를 이용한 ML (Maximum Likelihood) 알고리듬을 이용하여 반송파 주파수 오차를 추정한다. 또한 시변채널에서의 정확한 주파수 오차 추정을 위해 채널 정보를 이용한 주파수 오차 추정 구조를 제안하였다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 송신 및 수신 안테나가 두 개인 $2{\times}2$ MIMO 시스템에 제안하는 기법을 적용하고 L&R 알고리듬을 이용하여 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 환경 및 시변 Rayleigh 채널에서의 MSE (Mean Square Error) 성능을 측정하였다. 그 결과 AWGN 환경 상에서 MIMO 시스템에 적용한 제안된 기법의 MSE 성능이 SISO 시스템에서의 성능과 거의 동일함을 보였다. 또한 시변 Rayleigh 채널에서 제안된 채널 정보를 이용한 추정 기법의 MSE 성능이 기존 방법 및 SISO 시스템에 비해 높음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.335-343
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• 2001

기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법과 다중 스케일 인자를 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 기반 영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 치역 블럭에 대해 모든 정의역 블럭을 탐색하는 것이 아니라, 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨 블록을 정의역으로 선택한다 그래서 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 한다. 그리고 SAS 기법의 단점인 화질이 떨어지는 단점을 개선하기 위해, 각 레벨별로 서로 다른 스케일 인자를 사 용하여 화질을 개선한다. 그 결과 화질에는 영향을 미치지 않고 부호화 시간과 압축률이 개선되고, 점진적 전송이 가능한 알고리듬을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.264-271
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• 2004

인터넷기반의 클러스터 시스템 환경에서 부하공유 알고리즘은 네트워크의 특성 및 노드의 이질성에 따른 부하 불균형에 효과적으로 대처 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안하는 효율적인 부하공유기법은 Weighted Factoring 알고리즘을 기반으로 스케줄러를 생성하고 여기에 적응할당정책과 개선된 고정 분할 단위 알고리즘을 적용하여 작업을 분배하는 것이다. 본 논문에서 적용한 적응할당정책은 상대적으로 작업속도가 느린 종노드의 작업을 빠른 종노드가 대신 수행하도록 하는 기법이며, 개선된 고정 분할 단위 알고리즘은 종노드의 계산시간과 데이터전송에 필요한 네트워크 통신시간을 겹치도록 하는 것이다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위한 시스템 환경에서 멀티미디어 응용에 많이 사용되는 행렬의 곱셈 프로그램을 PVM을 통하여 실험한 결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 NOW 환경에서 우수한 Send, GSS, Weighted Factoring 알고리즘보다 각각 75%, 79%, 그리고 17% 효율적임을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.139-149
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• 2010

ECIES와 ECDH의 강력한 DPA 대응방법으로 알려진 랜덤 스칼라 기법은 다양한 전력 분석에 안전한 것으로 알려져 있다. 이 대응방법은 매번 생성되는 난수를 키로 사용해 스칼라 곱셈 연산을 수행하는 하나의 파형에서 이 난수 값을 알 수 있다면 분석이 가능하다. 하지만 이러한 분석 사례가 기존에 없어 아직 안전한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 분석을 가능하게 할 수 있는 새로운 전력 분석을 제안한다. 제안하는 분석 기법은 타원곡선의 더블링 연산들을 비교함에 의해 이루어지며 이러한 비교를 용이하게 하기 위해 주성분 분석을 이용한다. 제안하는 주성분 분석을 이용한 부분공간 기반 전력 분석을 실제로 수행했을 때 기존의 판별 함수의 에러를 완벽하게 제거할 수 있었으며 이를 통해 개인키를 찾아낼 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권3C호
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• pp.175-182
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• 2011

본 논문에서는 고속 데이터 전송을 위해 OFDM 시스템에 적용 가능한 고속 FFT/IFFT 프로세서를 제안하였다. 제안하는 프로세서는 높은 데이터 처리율을 만족하기 위해서 MDC 구조와 다중 병렬 처리 기법을 채택하였다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해서 본 논문에서는 연산에 필요한 연산기의 수를 줄이는 구조로 버터플라이 연산기의 수를 줄인 MRMDC 구조와 효율적인 스케줄링 기법을 적용하여 복소 곱셈기의 수를 줄이는 구조를 제안한다. 제안하는 구조를 적용함으로써 연산 싸이클을 증가시키지 않고 하드웨어 복잡도를 줄일 수 있다. UWB, WiMAX, O-OFDM과 같은 고속 OFDM 시스템을 위해 제안하는 프로세서는 128-포인트와 256-포인트 두 가지 모드를 지원 가능하다. 제안하는 프로세서는 IBM 90nm 공정으로 합성하여 메모리를 제외한 전체 게이트 수가 760,000개를 보이며, 동작속도는 430MHz를 나타내었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.192-197
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• 2017

본 논문은 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 공통 부분식 제거 기법 기반 이미지 필터 하드웨어 최적화 기법을 제안한다. 저전력 및 고성능 물체인식 하드웨어는 공장 자동화를 위한 산업용 로봇에 필수 모듈로 채택되고 있다. 따라서 물체인식 하드웨어의 영상 특징 추출 알고리즘에 다양하게 적용되는 Gaussian gradient 필터 하드웨어의 저면적 설계가 필수적이다. Gaussian gradient 필터의 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 필터에 사용되는 계수의 Symmetric한 특징과 Transposed form FIR 필터 하드웨어 구조를 이용했다. 제안된 이미지 필터의 하드웨어 구조는 알고리즘에 적용된 계수의 변형 없이 구현되었기 때문에 윤곽선 검출 알고리즘에 적용했을 때 검출 데이터의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 이미지 필터 하드웨어 구조는 기존 구조와 비교했을 때 곱셈기의 수를 50% 절감할 수 있음을 확인했다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.19-27
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• 2001

기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법을 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 변환영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 정의역과 치역에 대해 모든 블록을 탐색하는 것이 아니라, 공간적으로 같은 위치에 있는 블록을 정의역으로 선택한다. 이와 같이 웨이브릿 변환 영역에 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 하였다. 그리고 복호화 과정에서 각 레벨과 서브-트리별로 서로 다른 스케일 인자를 사용하여 압축률과 화질을 조절할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.17-25
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• 2007

서명권한의 위임은 다양한 환경에서 요구되는 암호학적 서비스이다. Mambo 등은 서명권한 위임에 대한 해결방법으로 프록시 서명기법을 제안하였다. 프록시 서명기법이 제안된 후, 한 명의 서명자가 자신의 권한을 한 사람의 프록시 서명자에게 위임하는 기본적인 형태의 위임이 아니라 보다 일반적인 위임 구조를 제공하기 위한 프록시 서명기법들이 제안되었다. 모든 구성 가능한 위임 구조를 포괄할 수 있는 개념으로 위임 네트워크가 Aura에 의해 제안되었고, 이후 Chow 등은 ID기반의 위임 네트워크를 제안하였다. E는 위임 네트워크에서 발생하는 위임의 개수라고 하고 N은 사용자의 개수라고 하자. 계산 복잡도의 관점에서 Chow 등의 위임 네트워크는 E번의 페어링 연산과 N번의 스칼라 곱셈 연산이 수행된다. 본 논문에서는 E번의 페어링 연산만으로 Chow 등이 제안한 것과 동일하게 동작하는 위임 네트워크를 제안한다. 또한 제안하는 위임 네트워크의 구성을 변형함으로써 N번의 페어링 연산이 요구되는 위임 네트워크를 구성한다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.441-446
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• 2020

본 논문은 심층 신경망을 이용한 화자 인증(Speaker Verification, SV) 시스템에서, 심층 신경망 내부에 존재하는 각 특징 지도(Feature Map)들의 분별력을 강화하기 위해 기존 특징 지도 스케일링(Feature Map Scaling, FMS) 기법을 확장한 α-FMS 기법을 제안한다. 기존의 FMS 기법은 특징 지도로부터 스케일 벡터를 구한 뒤, 이를 특징 지도에 더하거나 곱하거나 혹은 두 방식을 차례로 적용한다. 하지만 FMS 기법은 동일한 스케일 벡터를 덧셈과 곱셈 연산에 중복으로 사용할 뿐만 아니라, 스케일 벡터 자체도 sigmoid 비선형 활성 함수를 이용하여 계산되기 때문에 덧셈을 수행할 경우 그 값의 범위가 제한된다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 별도의 α라는 학습 파라미터를 특징 지도에 원소 단위로 더한 뒤, 스케일 벡터를 곱하는 방식으로 α-FMS 기법을 설계하였다. 이 때, 제안한 α-FMS 기법은 스칼라 α를 학습하여 특징 지도의 모든 필터에 동일 값을 적용하는 방식과 벡터 α를 학습하여 특징 지도의 각 필터에 서로 다른 값을 적용하는 방식을 각각 적용 후 그 성능을 비교하였다. 두 방식의 α-FMS 모두 심층 심경망 내부의 잔차 연결이 적용된 각 블록 뒤에 적용하였다. 제안한 기법들의 유효성을 검증하기 위해 RawNet2 학습세트를 이용하여 학습시킨 뒤, VoxCeleb1 평가세트를 이용하여 성능을 평가한 결과, 각각 동일 오류율 2.47 %, 2.31 %를 확인하였다.