최대 주기를 갖는 n차 선형 쉬프트 레지스트(m-LFSR)를 비선형 논리로 결합 하여 키 출력 수열을 발생시키는 이진 난수 발생기의 출력 수열과 입력 m-LFSR출력 수열과 의 입.출력 상관관계를 이용한 통계적 검정법을 제안한다. 제안된 검정법은 비선형 함수의 출력과 입력 변수들 간의 상호 정보량으로 분할표의 동질성을 이용하며 $\chi$2- 검정을 수행한다. 또한 제안된 검정법을 대표적인 몇몇 비선형 암호 시스템에 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 기술함 으로서 제안된 검정법이 강력한 알고리즘 설계 기준의 평가 척도로써 이용될 수 있슴을 보인다.
최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 fractional Gaussian noise와 wavelet 변환을 이용한 새로운 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 특별히 본 생성기는 다른 wavelet 변환보다 long range dependent한 프로세스들의 self-similar 구조에 잘 맞기 때문에 좀더 정확한 결과를 유도할 수 있는 Daubechies wavelet을 사용하였다. 본 생성기를 이용하여 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 매우 우수함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 0(n)이 요구된다.
본 논문에서는 진성난수 생성기를 위한 베타선 센서를 설계하였다. PMOS 피드백 트랜지스터의 게이트를 DC 전압으로 바이어스하는 대신 PMOS 피드백 트랜지스터에 흐르는 전류가 PVT 변동에 둔감하도록 설계된 전류 바이어스 회로를 mirroring하게 흐르도록 하므로 CSA의 signal voltage의 변동을 최소화하였다. 그리고 BGR (Bandgap Reference) 회로를 이용하여 공급된 정전류를 이용하여 신호 전압을 VCOM 전압 레벨까지 충전하므로 충전 시간의 변동을 줄여 고속 감지가 가능하도록 하였다. 0.18㎛ CMOS 공정으로 설계된 베타선 센서는 corner별 모의실험 결과 CSA 회로의 최소 신호전압과 최대 신호전압은 각각 205mV와 303mV이고, pulse shaper를 거친 출력 신호를 비교기의 VTHR (Threshold Voltage) 전압과 비교해서 발생된 펄스의 최소와 최대 폭은 각각 0.592㎲와 1.247㎲로 100kHz의 고속 감지가 가능한 결과가 나왔으며, 최대 100Kpulse/sec로 계수할 수 있도록 설계하였다.
최근의 컴퓨터 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar 프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 컴퓨터 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 컴퓨터 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 SRA (successive random addition) 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 구현 및 분석하였다. 본 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성질을 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였다. 본 논문에서 제안한 SRA 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때, 그리고 sequence의 생성시간을 고려했을 때에 적합함을 보였다. 이 생성기의 이론적 complexity는 n개의 난수를 발생하는데 O(n)이 요구된다.
As times goes by, a ton of electric devices have been developing. Nowadays, there are many personal electric goods that are connected each other and have important private information such as identification, account number, passwords, and so on. As many people own at least one electric device, security of the electric devices became significant. To prevent leakage of the information, study of Chaotic TRNG, "Chaotic True Random Number Generator", protecting the information by generating random numbers that are not able to be expected, is essential. In this paper, A chaotic TRNG is introduced is simulated. The proposed Chaotic TRNG is simulated with Virtuoso &, a circuit design program of Cadence that is a software company. For simulating the mentioned Chaotic TRNG, setting values, 0V low and 3V high on Vpulse, 1.2V on V-ref, 3.3V on VDD, and 0V on VSS, are used.
GF(q)상의 원시다항식은 스크램블러, 에러정정 부호 및 복호기, 난수 발생기 그리고 스트림 암호기 등 여러 분야에 걸쳐 많이 사용되고 있다. GF(q)상의 원시다항식을 생성하는 효율적인 알고리즘이 A.D. Porto에 의하여 제안되었으며, 그 알고리즘은 한 원시다항식을 이용하여 다른 원시다항식을 구하는 방법을 반복 사용하여 원시다항식 수열을 생성하는 방법이다. 이 논문에서는 A.D. Porto가 제안한 알고리즘을 개선한 알고리즘을 제안하였다. A.D. Porto의 알고리즘의 running time은 O($\textrm{km}^2$)이고, 개선된 알고리즘 running time은 O(w(m+k))이다. 여기서 k는 gcd(k,$q^m$-1)이 다. m차 원시다항식을 구하고자 할 때 k, m>>1 조건에서는 개선된 알고리즘을 사용하는 것이 효율적이다.
웅어 Coilia nasus의 생식소중량지수(GSI), 비만도지수, 난소 발달, 군성숙도, 포란수를 2007년 1월부터 2007년 12월 까지 조직학적 관찰 및 형태 측정 분석에 의해 조사하였다. GSI와 비만도지수는 2월에 증가하기 시작하여 난소가 성숙해지는 6월에 최대에 이르며, 그 후 산란이 일어나는 7월에 급격히 감소하였다. 그러므로 GSI와 비만도지수의 월별 변화는 난소의 성숙 및 산란과 밀접한 관련을 갖는다. 암컷의 난소 발달 단계는 연속적인 5단계로 구분되었다. 초기성장기($2{\sim}$3월), 후기 성장기($3{\sim}$4월), 성숙기($5{\sim}$6월), 완숙 및 산란기($6{\sim}$7월), 회복 및 휴지기($12{\sim}$1월). 본 종의 성숙과 산란은 고수온-장일장인 $6{\sim}$7월 사이에 일어난다. 군성숙도 조사에서 50% 이상 산란에 참여하는 암컷 개체는 전장 $24.1{\sim}27.0$cm 이었으며, 30.1 cm 이상에서 전 개체가 산란에 참여하였다. 절대포란수에 있어서 총포란수와 송숙란수는 전장 및 체중이 커질수록 증가하였다. 상대포란수에 있어서 총포란수와 성숙란수는 전장에 비례하여 증가하였으나, 이들 난수는 최대 체중(126.0${\sim}$150.0 g)에 도달하면 상대포란수는 오히려 감소하는 경향을 보였다.
기후변화 따른 스마트팜 돈사 외부 환경의 변화에 대응하고, 사육 환경을 능동적으로 개선하기 위한 연구가 수행 중이다. 돈사 내 열전달 요소 간 상호 역학성 분석을 위해서 고려해야할 사항은 입기구, 보온 등, 열풍기, 단열제, 위치, 방향, 돈사의 연평균 온도, 습도, 연중 일사량, 가축의 열복사 등 상호 복잡하게 연관되어 있는 물리량이다. 돈사 전체 열손실, 자연발생 에너지량, 강제발생 에너지량, 난방용량 등을 고려한 순간 열부하 산정을 위한 여러 방법 중 우선적으로 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하였다. 순간 열부하 산정을 위한 해석 도구 선정에 있어서 다양한 유체 및 기체 전산 유체역학 Solver(Fluent, Open-FOAM, Blender)를 고려하였다. 공간 Mech를 수행하기 위한 도구로는 공개 소프트웨어 인 FreeFem++ 3.51-4 (http://www.freefem.org)를 이용하였다. 이 과정에서 일부 기체 (암모니아)의 농도를 난수로 변화시키는 기법을 적용하여 가상적으로 돈사의 환경을 Pseudo 시뮬레이션 하였다. 결과적으로 Fluent에 비하여 OpenFOAM을 이용하여 얻은 열유동의 방향(속도)과 크기 백터가 상대적으로 크게 나타났다. Fluent가 시계열 상에서 혼합 기체 물리량 변화를 무시할 수 있는 안정되고 균일한 환경에 적합하기 때문인 것으로 판단되었다. Blender의 경우 Lattice Boltzmann methods 과 Smoothed-particle hydrodynamics 방법을 이용한 유체/입자 동력학 모델링을 제공함에 있어 시각적 효과를 강조하는 기능에 중점을 두었다. Fluent와 Blender에서 제공하는 해석 연산 모듈의 정확성 검증을 위해선 공간 분해능을 높인 정밀 계측 시스템을 이용하여 검증할 필요가 있다. Open-FOAM를 이용한 열부하 분석 수행이 상대적으로 높은 절대값을 보이는 특성은 열부하 제어 시스템의 Overshoot를 유발할 가능성이 있으므로 이에 대한 해석 모델의 보정이 추가적으로 필요할 것이다. CFD의 한계인 시간 복잡도를 낮추고 상대적으로 높은 시계열 분해능을 확보할 경우 돈사 내 환기시스템에 맞는 소요 환기량 실시간 산정이 가능해지고 외부기상 및 돈사내부 복사열을 활용함과 동시에 돈군 순환에 상응하는 실시간 열부하 관리 시스템 도출이 가능할 것이다.
기존에 진성난수 생성기를 위한 베타선 센서 회로의 아날로그 회로와 비교기 회로에 사용되는 파워와 그라운드 라인은 서로 공유하므로 비교기 회로의 디지털 스위칭에 의해 발생되는 파워와 그라운드 라인에서의 전압강하가 CSA를 포함한 아날로그 회로의 출력 신호 전압이 감소하는 원인이었다. 그래서 본 논문에서는 디지털 스위칭 노이즈의 source인 비교기 회로에 사용되는 파워와 그라운드 라인을 아날로그 회로의 파워와 그라운드 라인과 분리하므로 CSA(Charge Sensitive Amplifier) 회로를 포함한 아날로그 회로의 출력신호전압이 감소되는 것을 줄였다. 그리고 VREF(=1.195V) 전압을 VREF_VCOM과 VREF_VTHR 전압으로 변환해주는 전압-전압 변환기 회로는 PMOS current mirror를 통해 IREF를 구동할 때 PMOS current mirror의 드레인 전압이 다른 경우 5.5V의 고전압 VDD에서 channel length modulation effect에 의해 각각의 current mirror를 통해 흐르는 구동 전류가 달라져서 VREF_VCOM과 VREF_VTHR 전압이 감소하는 문제가 있다. 그래서 본 논문에서는 전압-전압 변환기 회로의 PMOS current mirror에 PMOS 다이오드를 추가하므로 5.5V의 고전압에서 VREF_VCOM과 VREF_VTHR의 전압이 down되지 않도록 하였다.
본 논문에서는 정지 영상의 에지 정보를 표현하는 크기와 각도를 이용하여 정지 영상을 보호하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 에지 정보는 영상의 중요한 특징점으로 패턴인식 등에 주로 사용되며 에지 크기는 에지의 존재유무를 나타내는 척도이고 각도는 에지의 방향성을 나타낸다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상 내부에 저작전과 같은 정보를 은닉하는 대신에 저작권 정보와 에지 크기 및 방향성 정보를 조합하여 새로운 정보를 생성하여 이를 사용한다. 정지 영상으로부터 에지 크기와 방향 정보를 추출하기 위하여 소벨 연산자를 사용하며 의사 난수 발생기를 사용하여 저작권 정보의 크기와 동일한 개수의 정의를 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 콘텐츠에 대한 외부 공격의 강인성 실험을 하였으며 히스토그램 평활화, 미디언 필터링, 회전, 잘라내기 등의 다양한 신호 처리를 통해 변형된 영상을 사용하였고 평균 90%이상의 저작권 검출율을 얻었다. 제안된 방법은 기존의 인공지능 기법을 활용하고 있는 방법 중 하나인 신경회로망을 이용한 방법에서 압축 및 미디언 필터를 영상에 적용한 후 얻어진 저작권 검출율인 88.43%과 89.25% 보다 높은 저작권 검출율을 보이고 있다. 또한 기존 방법에서는 공격에 대한 강인성에 따라 워터마크가 은닉된 영상은 원 영상과의 품질면에서 차이가 존재하는 반면에, 본 논문에서 제안한 방법은 원영상에 정보를 직접 삽입하지 않기 때문에 공격에 대한 강인성과는 무관하게 영상의 품질 저하가 없는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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