본 논문에서는 영상처리 방법을 이용하여 정자의 운동 특성을 분석하는 자동화된 방법을 개발하였다. 시스템의 구성은 별도의 전용 프로세서를 사용하지 않고 PC와 간단한 영상처리 보드로 이루어진다. 영상 처리 보드는 영상을 받아들이는 데 사용되며 PC는 영상을 처리한 다음 분석해서 정자의 운동 특성을 나타내 주는 특성 변수의 값을 계산한다. 분석 알고리듬으로서 중요한 것은 정자의 위치 검출 알고리듬과 정자의 운동 경로를 추적하는 Match matrix 방법이다. 분석한 결과를 수작업 방법 그리고 전용 프로세서를 이용하는 방법과 비교하여 신뢰할 만한 결과를 얻었다.
RSA와 같은 공개 키 암호시스템을 구현할 경우 멱승 연산이 사용되며 이를 고속화하기 위한 방법들이 연구되었다. 반면, 공격자들은 비밀 키를 얻기 위해 멱승 알고리듬의 연산 과정에서 발생하는 소비 전력이나 전자기파를 이용하는 부채널 공격을 시도해 왔다. 본 논문에서는 멱승의 고속화를 위해 사용되는 알고리듬 중 m-ary 멱승 알고리듬에 대한 새로운 전력 분석 공격을 제시하고자 한다. 제안 공격 방식의 핵심은 사전 계산을 사용하는 멱승 연산에서 비밀 키와 연관성을 가진 소비 전력 패턴을 구별해 낼 수 있도록 공격자가 입력 메시지를 조정하는 것이다. 논문에서는 m-ary 알고리듬을 실제 실험용 보드에 구현한 후 제안된 단순 전력 분석 공격을 시도한 결과, 멱승에 사용된 비밀 키가 노출되는 취약성이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 무주 남대천을 대상으로 재귀호출 알고리듬을 이용하여 제방 파제시 홍수위별 홍수전파 특성을 분석하였다. 먼저 벙구보와 차산보를 파제 지점으로 설정하여 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수위별 홍수전파 차수를 분석하였으며, 홍수전파 차수별 격자수와 누계 침수면적을 계산하였다. 또한 홍수전파 차수와 DEM 격자크기를 기준으로 홍수위별로 홍수가 전파되는 시간을 계산하였다. 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수전파 차수의 분포특성을 통해 홍수 전파 과정을 파악할 수 있었으며, 홍수전파 차수별 누계 침수면적 그래프의 기울기 패턴을 통해 홍수에 취약한 지역을 선정함으로써 수재해 업무에 기초자료로 제공할 수 있었다. 또한 홍수위별로 홍수전파 시간을 계산함으로써 홍수시 주민들의 대피경로 및 대피시간과 같은 계획을 수립하는데 매우 효과적인 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
자연 전자기장을 이용하여 지하 매질의 전기적 구조를 규명하는 자기지전류(magnetotelluric; MT) 탐사의 정확한 해석을 위해서는 특정 전기적 구조에 대한 정확한 수치적 반응을 구할 수 있는 3차원 모델링이 필수적이다. 특히, 매질내에 전기적 이방성이 있을 때는 MT 반응이 달라지므로 전기적 이방성의 영향을 고려한 MT 탐사 모델링이 필요하다. 특히, MT 탐사기법을 이용한 지열저류층의 모니터링과 같이 MT 반응의 작은 변화를 분석해야 하는 시간경과 자료의 해석의 경우, 대상 지역에 이방성이 존재할 경우 이를 고려할 수 있는 정확한 모델링이 필수적이다. 이 연구에서는 기존의 등방성만을 고려하던 유한차분법 MT 모델링 알고리듬을 수직 혹은 수평 횡등방성 이방성을 고려할 수 있도록 개선하였다. 개발한 알고리듬을 박리층 모델을 이용하여 검증한 후, 수직횡등방성 이방성이 MT 반응에 미치는 영향에 대해서 분석하였다. 향후에는 수평 횡등방성 이방성이 MT 반응에 미치는 영향에 대해서도 분석하고자 하며, 알고리듬을 더욱 발전시켜 경사 횡등방성 이방성까지 고려할 수 있도록 발전시키고자 한다.
본 논문에서는 유전자 네트워크를 기반으로 유방암 환자의 예후를 예측하는 알고리듬을 제안한다. 유방암 환자의 마이크로어레이 데이터와 PPI(Protein-protein interaction)데이터를 이용하여 알고리듬의 분류자로 사용될 예후 특이 네트워크(Prognosis specific gene network)를 추출한다. PPI에 속한 모든 유전자 네트워크에 대하여 각각의 네트워크가 예후 좋음과 나쁨을 잘 구분하는지에 대한 점수를 피어슨 상관계수(Pearson's correlation coefficient)와 마이크로어레이 데이터를 이용하여 계산한다. 이들 중 가장 예후에 유의한 네트워크를 식별하고, 이 네트워크를 분류자로 사용하여 에스트로겐 수용체 음성 유방암 환자의 예후를 분류 분석 한다. 본 연구와 기존 연구의 알고리듬 정확도를 비교 분석 하기 위하여 독립 실험을 진행하고, 본 연구에서 제안된 알고리듬의 성능이 더 우수함을 보인다. 또한, Gene Ontology 데이터베이스를 활용하여 식별된 예후 특이 네트워크를 기능적으로 검증 한다.
EGML (effective Gaussian mixture learning) 기반 이동 객체 검출 (moving object detection; MOD) 알고리듬의 하드웨어 구현을 위한 설계조건을 분석하였다. EGML 알고리듬을 OpenCV 소프트웨어로 구현하고 다양한 영상들에 대한 시뮬레이션을 통해 배경학습 시간과 이동 객체 검출에 영향을 미치는 파라미터 조건을 분석하였다. 또한, 고정소수점 시뮬레이션을 통해 파라미터들의 비트 길이가 이동 객체 검출 성능에 미치는 영향을 평가하고, 최적 하드웨어 설계 조건을 도출하였다. 본 논문의 파라미터 비트 길이를 적용한 고정소수점 이동 객체 검출 모델은 부동소수점 연산 대비 약 절반의 비트 길이를 사용하면서 MOD 성능의 차이는 0.5% 이하이다.
본 연구의 목적은 케이팝 음악을 분석하여 그 속에서 월드 뮤직의 사용 형태를 찾아내고 이를 통해 케이팝 음악의 발전 가능성을 높이는 것에 그 목적이 있다. 연구 방법으로는 먼저 월드뮤직요소인 푸에르토리코의 레게톤과 자메이카의 토스팅, 인도음악의 선율을 알아볼 것이다. 그리고 효연의 와 현아&던의 <핑퐁> 두 곡을 리듬적 요소와 선율적 요소로 분석하고 그 속에서 월드 뮤직의 사용 형태를 찾아볼 것 이다. 연구 결과, 리듬적으로 푸에르토리코의 레게톤에서 파생된 뎀보우 리듬의 유형을 보였고, 선율적으로는 자메이카의 토스팅의 형태와 아랍음악의 선율을 따르고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 케이팝 음악에서 사용된 월드뮤직의 사용 형태를 분석하여 향후 케이팝의 발전 가능성과 다양한 방향성을 제시하는 것에 의의를 갖는다. 다양한 월드 뮤직과 케이팝의 융합을 통해 케이팝 음악이 조금 더 폭넓은 대중의 지지를 받는 문화로써 자리 잡기를 기대해 본다.
본 연구는 국외 파킨슨병 환자의 신체 재활을 위해 음악을 사용한 중재 연구의 연구 특성을 분석 및 고찰한 연구로 최근 20년간 진행된 연구 중 24편의 중재연구를 음악사용 수준에 따라 분류하여 요약 제시하였다. 분석된 연구 내용을 통해 파킨슨병 환자의 운동 산출 시 움직임의 시작 및 종료와 관련된 타이밍 문제를 개선할 수 있는 음악 요소가 무엇인지에 대해 고찰하였다. 분석 결과, 신체 기능의 변화를 유도하기 위해 제공한 음악사용 수준의 차이에 따라 음악 기반 중재연구(music-based intervention) 6편과 리듬기반 중재연구(rhythm-based intervention) 18편으로 나타났다. 이처럼 음악 수준에 따른 연구 특성을 고찰 후 음악사용의 공통 요소인 '리듬'이 대상자의 문제 개선에 적합한 중재 요소였음을 결론 도출하였다. 또한 연구자의 특성이 음악 요소의 활용 범위 및 음악사용의 정도와 관련이 있으며, 이것이 중재 효과의 다양성과 관련이 있다고 제시하였다. 따라서 본 연구는 실제 임상 환경에서 파킨슨병 환자를 포함하여 다양한 신체기능 문제 개선을 위한 신체 재활 중재에 적용이 가능한 음악사용의 근거를 학술적으로 제시하는 것으로 사료된다.
최근 정보보호 장치를 이용하여 암호 알고리듬을 수행할 경우 부채널 공격과 오류 주입 공격을 결합한 물리적 조합 공격에 의해 비밀 키가 노출될 수 있음이 밝혀졌다. 특히, RSA 암호 시스템에서 수행하는 멱승 연산에 대해 한 번의 오류 주입과 전력 분석을 통해 조합 공격이 가능하다. 본 논문에서는 SPA(Simple Power Analysis)와 FA(Fault Attack)을 방어하기 위해 제안되었던 BNP(Boscher, Naciri, and Prouff) 멱승 알고리듬이 조합 공격에 취약함을 보이고자 한다. 또한, 오류 확산 기법에 기반하여 개인 키를 랜덤화시키는 대응 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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