• 정보보호학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.13-23
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• 2001

본 논문에서는 우리 나라 128 비트 블록 암호 알고리즘 표준인 SEED를 하드웨어로 구현하였다. 먼저 하드웨어 구 현 측면에서 SEED를 같은 비밀키 블록 암호 알고리즘으로 AES 최종 후보 알고리즘인 MARS, RC6, RIJNDAEL, SERPENT, TWOFISH와 비교 분석하였다. 동일한 조건하에서 분석한 결과, SEED는 MARS, RC6, TWOFISH보다는 암호 화 속도가 빨랐지만, 가장 빠른 RIJNDAEL보다는 약 5배정도 느렸다. 이에 속도 측면에서 우수한 성능을 가질 수 있는 고속 SEED 구조를 제안한다. SEED는 동일한 연산을 16번 반복 수행하므로 1라운드를 Jl 함수 블록, J2 함수 블록, key mixing 블록을 포함한 J3 함수 블록의 3단계로 나누고, 이를 파이프라인 시켜 더 빠른 처리 속도를 가지도록 하였다. G 함수는 구현의 효율성을 위해 4개의 확장된 4바이트 SS5-box 들의 xor로 처리하였다. 이를 Verilog HDL을 사용하여 ALTERA FPGA로 검증하였으며, 0.5um 삼성 스탠다드 셀 라이 브러리를 사용할 경우 파이프라인이 가능한 ECB 모드의 암호화와 ECB, CBC, CFB 모드의 복호화 시에는 384비트의 평문을 암복호화하는데 총 50클럭이 소요되어 97.1MHz의 클럭에서 745.6Mbps의 성능을 나타내었다. 파이프라인이 불 가능한 CBC, OFB, CFB 모드의 암호화와 OFB 모드의 복호화 시에는 동일 환경에서 258.9Mbps의 성능을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.465-475
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• 2022

코로나19의 영향으로 사람들은 편리함, 건강 등에 관심을 두게 되었고, 이를 도와주는 IoT 기기의 사용량은 늘어나고 있다. 리소스가 제한적이지만 민감한 정보를 다뤄야 하는 IoT 기기들에 경량 보안요소를 내장하기 위해서는 경량 S-box의 개발이 필수적이다. 2021년 이전까지 경량 4-bit S-box는 휴리스틱 방법으로 개발하고, 더 큰 크기의 경량 S-box는 확장구조 혹은 같은 연산을 반복하여 개발하는 것이 일반적이었다. 그러나 2022년 1월, MISTY 확장구조로 생성한 S-box보다 더 좋은 차분 균일성(Differential uniformity)과 선형성(Linearity)을 갖는 8-bit S-box를 찾을 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한 논문이 게재되었다[1]. 해당 논문에서 제안한 휴리스틱 알고리즘은 AND 연산자를 한 개씩 추가하면서 S-box를 생성하는데, AND 연산자를 추가할 때마다 차분 균일성을 계산하여 원하는 기준에 도달할 수 없는 S-box를 사전에 제거하는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 이 휴리스틱 알고리즘의 성능을 향상한다. 차분 균일성뿐만 아니라 또 다른 차분성질을 사용하여 사전제거하는 양을 늘리고, 선형성을 계산하여 사전제거하는 프로세스를 추가함으로써 차분안전성뿐만 아니라 선형안전성까지도 동시에 만족할 수 있게 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.29-41
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• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 방대한 텍스트 데이터를 사전에 학습한 우수한 성능의 거대한 모델들이 다양하게 고안되었다. 하지만 이러한 모델을 실제 서비스나 제품에 적용하기 위해서는 빠른 추론 속도와 적은 연산량이 요구되고 있으며, 이에 모델 경량화 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 대표적인 모델 경량화 기술인 지식증류는 교사 모델이 이미 학습한 지식을 상대적으로 작은 크기의 학생 모델에 전이시키는 방법으로 다방면에 활용 가능하여 주목받고 있지만, 당장 주어진 문제의 해결에 필요한 지식만을 배우고 동일한 관점에서만 반복적인 학습이 이루어지기 때문에 기존에 접해본 문제와 유사성이 낮은 문제에 대해서는 해결이 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 궁극적으로 해결하고자 하는 과업에 필요한 지식이 아닌, 보다 상위 개념의 지식을 학습한 교사 모델을 통해 지식을 증류하는 이질적 지식증류 방법을 제안한다. 또한, 사이킷런 라이브러리에 내장된 20 Newsgroups의 약 18,000개 문서에 대한 분류 실험을 통해, 제안 방법론에 따른 이질적 지식증류가 기존의 일반적인 지식증류에 비해 학습 효율성과 정확도의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권1호
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• pp.80-88
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• 2008

최근의 방사선 치료선량 계획시스템은 대체로 커널빔을 컨볼루션하여 조직선량을 구하고 있다. 본 연구에서는 광자선 빔에 따른 심부선량과 임의의 깊이에서 프로파일 선량을 구하기 위하여 반복적 수치해석을 통해 투과 필터에 의한 감쇠선량으로부터 에너지 스펙트럼을 구성하였다. 실험은 15 MV X선(Oncor, Siemens사)과 이온선량계 0.125 cc (PTW T31010)을 이용하여 납필터를 투과한 선량을 측정하여 이루어졌다. 15 MV X선의 에너지스펙트럼은 0.25 MeV 간격으로 납필터 0.51 cm에서 8.04 cm의 감쇠선량으로 실측치와 비교하여 구하였다. 실험 연산에서 15 MV X선의 최대유량은 3.75 MeV에서 나타났으며, 평균에너지는 4.639 MeV를 보였으며, 투과선량은 평균 0.6%의 오차인 반면에 최대오차는 납두께 5 cm에서 2.5%를 보였다. 조직선량은 에너지에 크게 의존하므로, 평탄형 필터의 중심과 Tangent 0.075와 0.125인 가장자리의 에너지를 구하였으며, 각각 4.211 MeV와 3.906 MeV로 나타났다. 심부선량과 프로파일 선량은 상업화로 공급되고 있는 선량계획시스템에 중심 선속과 가장자리의 각 에너지스펙트럼을 적용하여 구하여 실측선량률과 비교하였다. 생성된 심부선량 곡선은 조사면 $6{\times}6cm^2$에서 $30{\times}30cm^2$까지 실측치와 비교한 결과 1% 이내의 거의 일치하는 값을 얻었으며, 프로파일 곡선은 $10{\times}10cm^2$에서 1% 이내의 오차를 보였으나, $30{\times}30cm^2$와 같이 큰 조사면의 얕은 깊이에서는 2%의 오차를 보였다. 따라서 투과선량을 연산으로 구한 에너지 스펙트럼이 조직선량을 평가하는 데 상당히 적은 오차범위 내에서 정량적이고 정성적으로 얻을 수 있음을 알 수 있다.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.111-114
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• 2010

양전자 방출 단층촬영은 세포의 생화학적 변화에 따른 방사성의약품의 집적 정도를 영상화함으로서 암을 조기에 진단할 수 있는 검사방법으로 알려져 있다. 이러한 집적 정도는 여러 가지 원인에 따라 발생될 수 있는 것으로 $^{18}F$-FDG 주사량, 종양의 크기, 혈중 포도당 농도 등이 있다. 본 연구에서는 집적방사능과 2D와 3D 영상 획득이 방사능 농도(kBq/mL)에 미치는 영향에 대하여 평가하고자 한다. GE Discovery STe 16 PET/CT에서 1994 NEMA PET phantom을 이용하였으며, 배후방사능과 열소의 방사능 농도비가 1:2, 1:4, 1:8, 1:10, 1:20, 1:30 표준이 되도록 하여 2D와 3D로 영상을 획득하였다. 재구성 방법으로 2D와 3D 모두에서 반복연산법으로 반복횟수 2회, 부분집합 20을 적용하였다. 그리고 CT 감쇠보정법과 획득 시간은 10분으로 설정하였다. 또한 영상분석은 열소의 중심과 배후방사능에 동일한 관심영역을 설정 한 후 각 부분의 방사능 농도를 측정하여 비교 분석하였다. 설정된 관심영역의 배후방사능과 열소의 방사능 농도 비는 2D에서 1:1.93, 1:3.86, 1:7.79, 1:8.04, 1:18.72, 1:26.90, 3D는 1:1.95, 1:3.71, 1:7.10, 1:7.49, 1:15.10, 1:23.24 값을 얻었다. 또한 표준 방사능 농도비를 기준으로 한 백분율 차이(% Difference)는 2D에서 3.50%, 3.47%, 8.12%, 8.02%, 10.58%, 11.06%로 최소 3.47%에서 최대 11.06% 차이가 있고 3D는 3.66%, 4.80%, 8.38%, 23.92%, 23.86%, 22.69%로 최소 3.66%에서 최대 23.92%까지의 차이를 나타냈다. 방사능 농도가 증가할수록 실제 집적된 방사능 농도의 차이가 커짐을 알 수 있으며, 2D가 3D보다 평균 약 10.6% 높게 집적되어 방사능 농도 변화에 영향을 적게 받는 것으로 나타났다. 따라서 임상환자의 추적 검사에서 영상 획득 방법을 변화할 시 정확한 정량 평가를 위해서 이점을 고려하여 적용하여야 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.35-42
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• 2016

최근 제한적인 마커기반 증강현실의 여러 가지 단점들을 보완하기 위해 사용자의 얼굴, 발, 손 등을 활용한 비 마커기반 증강현실 시스템에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있는 추세이다. 또한 대부분의 기존 증강현실 시스템들은 사용자에게 보여주는 것과 기본적인 상호작용에 목표를 두고 강체를 증강하여 수행되는 경우가 많았다. 본 논문에서는 단지 보여주는 것에 국한되는 것이 아니라 여러 분야에서 활용이 가능한 변형물체를 사용자와의 상호작용을 바탕으로 시뮬레이션을 제공하는 비 마커기반의 증강현실 시스템을 설계 및 구현하였다. 변형물체는 질량-스프링 모델, 유한 요소 모델 두 가지 방법을 주로 사용하여 구현한다. 질량-스프링 모델은 실시간 시뮬레이션에 장점이 있으며 유한 요소 모델은 변형물체의 정밀함을 나타낼 때 장점을 가진다. 본 논문에서는 실시간으로 시뮬레이션을 목표로 하고 있기 때문에 질량-스프링 모델을 기반으로 하는 테트라헤드론 구조를 이용하여 변형물체를 구현하였다. 변형물체의 자연스러운 움직임을 실시간으로 시뮬레이션하기 위해 키넥트 SDK를 통해 사용자의 손의 위치를 추적 하고, 손의 위치 변화량을 바탕으로 힘을 계산한다. 이를 바탕으로 $4^{th}$ order Runge-Kutta Integration 수치적분법을 이용하여 물체의 다음 위치를 계산하여 시뮬레이션 하도록 하였다. 그리고 자연스러운 동작을 표현하기 위해서 사용자의 손을 통해 물체에 작용하는 힘이 너무 많이 작용하지 않기 위해 제스처에 임계값을 정하였으며 해당 임계값을 넘는 힘이 작용할 경우 임계값으로만 적용되도록 설정하였다. 각 실험을 5회씩 반복하였으며 실험에 따른 시뮬레이션 연산속도를 분석하였다. 본 논문을 통해 구현한 변형물체를 활용한 비 마커기반 증강현실 시스템을 바탕으로 기존의 강체 기반의 증강현실에서 활용하기 힘들었던 의료, 교육 및 다양한 방면으로 시뮬레이션이 가능할 것으로 기대한다.

• 대한핵의학회지
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• 제37권6호
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• pp.355-363
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• 2003

목적: 게이트 심근 SPECT 영상에서 국소부피변화를 얻으면, 요골동맥 긴장도를 측정하여 얻은 중심 동맥의 압력 곡선으로부터 최대탄성률을 얻을 수 있다. 이 연구에서는 좌심실의 국소탄성률을 평가하기 위한 방법을 개발하고 국소탄성률 측정의 재현성을 평가하였다. 대상 및 방법: 게이트 Tc-99m MIBI 심근 관류 SPECT를 두 번 연속으로 시행한 환자 7명(남:여=5:2, $58{\pm}11.9$세)을 대상으로 하였다. 국소적 부피변화를 측정하기 위하여 개발한 CSA(Cardiac SPECT Analyzer) 소프트웨어를 이용하여 좌심실의 부피변화를 측정하였으며, 시간-압력곡선과 국소 시간-부피 곡선을 이용하여 반복연산을 통하여 구한 국소 시간-탄성률 곡선에서 국소탄성률을 얻었다. 같은 SPECT 영상에 대해서 두 번 측정한 국소탄성률의 재현성과, 같은 환자에서 연속하여 두 번 얻은 SPECT 영상에 대해서 측정한 국소탄성률의 재현성을 평가하였다. 결과: 평균 국소탄성률은 15분할모델에서 $3.36{\pm}3.38mmHg/mL$이었으며, 7분할모델과 5분할모델에서 각각 $3.16{\pm}2.25mmHg/mL,\;3.11{\pm}2.52mmHg/mL$이었다. 국소탄성률의 조화평균은 전체탄성률과 일치하였다. 동일한 데이터에서 두 번 측정한 국소탄성률 값의 상관계수는 모든 모델에서 0.97이상이었고, Bland Altman 도표에서 차이의 2-표준편차는 각각 1.5%, 1.0%, 0.9%였다. 동일 환자에서 두 번 연속 촬영한 SPECT 데이터로부터 측정한 국소탄성률의 상관계수는 모든 모델에서 0.95이상이었으며, Bland Altman 도표에서 차이의 2-표준편차는 각각 2.2%, 1.0%, 1.2%였다. 결론: 게이트 심근 SPECT를 이용한 좌심실의 국소탄성률을 측정하였으며 재현성 있는 결과를 얻었다. 심근 SPECT를 이용하여 얻은 국소탄성률의 평가방법은 향후 임상적인 데이터를 바탕으로 새로운 심기능 분석지표로 활용될 수 있을 것이다.

• 핵의학기술
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• 제15권1호
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• pp.17-24
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• 2011

현재 핵의학 분야에서는 디지털 컴퓨터의 급속한 발전 및 응용으로 인해 FBP 법의 대용으로 OSEM 알고리즘과 같은 고속 영상 재구성 알고리즘이 널리 이용되고 있다. 그 동안 여러 연구에서 파라미터 변경에 따른 OSEM 재구성 영상 질 변화에 대한 평가가 이루어져 왔으나, 어떠한 파라미터를 적용할 지에 관해서는 명확하게 정해진 것은 없다. 본 연구에서는 3D beam modeling을 적용한 3D OSEM 재구성 법에서 iteration 횟수와 subset 개수 변경에 따른 영상의 질 변화를 팬텀 실험과 환자 데이터을 통해 확인하고자 한다. 환자 데이터는 2010년 8월부터 9월까지 본원 핵의학과에서 Brain SPECT를 시행한 환자 5명을 대상으로 연구 분석하였다. 영상은 물과 $^{99m}Tc$ (500 MBq)을 균등하게 혼합한 Jaszczak 팬텀을 이용하여 Siemens사의 이중 헤드 감마 카메라 Symbia T2에서 획득하였다. 환자 데이터는 영상 재구성 시 환자 데이터와 팬텀 데이터 모두 iteration 횟수는 1, 4, 8, 12, 24, 48회, subset 개수는 2, 4, 8, 16, 32개로 변화를 주며 각각의 영상을 재구성하였다. 재구성된 각각의 영상에서 대조도와 영상의 잡음 정도를 가늠하기 위한 변이계수, FWHM을 산출하여 비교하였다. 팬텀 데이터와 환자 데이터에서 영상의 대조도와 공간해상력은 iteration 횟수와 subset 개수의 증가에 따라 모두 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈으나 변이계수는 두 파라미터의 증가에 따라 향상되는 경향을 보이지 않았다. Projection 시간에 따른 비교에서도 Projection 당 10초, 20초, 30초 영상에서 모두 영상 대조도와 FWHM은 iteration 횟수와 subset 개수 증가에 따라 선형적으로 향상되는 결과를 나타냈으나 변이계수는 향상되는 경향을 보이지 않았다. 본 실험을 통해 3D beam modeling을 적용한 3D OSEM 재구성 법 영상에서도 기존의 1D와 2D OSEM 재구성 법과 같이 iteration 횟수와 부분집합 개수 증가에 따라 향상하는 영상 대조도의 선형적 관계를 확인할 수 있었다. 하지만 이는 단순한 팬텀 실험과 일부 환자 데이터 만으로 얻은 결과이고, 실제 임상에서는 보다 구조적으로 복잡한 대상과 다양한 변수들이 존재 가능하기 때문에 본 실험의 데이터만을 바탕으로 이를 일반화하기에는 무리가 있으며 차후 실험들을 통해 3D OSEM 재구성 법에 대한 평가가 추가로 이루어져야 할 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제20권5호
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• pp.99-109
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• 2012

최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권4호
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• pp.309-316
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• 2012

다중영상화기술은 진단 및 치료 반응평가의 성능향상을 위하여 활발히 연구되고 있으며 하드웨어의 통합에도 불구하고 기기간의 획득방법의 차이에 따라 영상간의 불일치와 계수부족으로 인하여 정합도를 떨어뜨린다. 이에 본 연구에서는 소동물 PET 리스트모드 데이터의 저장형식을 분석하고 잡음 및 통계적 특성을 향상시키기 위하여 이벤트 데이터를 재추출하여 정량적으로 개선된 PET 영상을 획득하고자 하였다. 소동물 리스트모드 Inveon PET 데이터는 소동물에 37 MBq/0.1 ml를 꼬리정맥에 주사하고 60분 후 10분 동안 정적데이터를 획득하였다. 생체신호와 같이 획득된 리스트모드 데이터형식은 48 비트의 패킷크기로 이루어져 있으며 패킷 내에서는 8 비트의 헤더와 40 비트의 payload 영역으로 나누어져 있다. 사이노그램 생성은 그레이코드로 각 패킷의 순서와 흐름을 평가하고 각 패킷의 순서를 CPU에서 검출기위치 변환과 단순 증가 그리고 비모수 부트스트랩 기법을 이용하여 재추출하여 새로운 사이노그램을 생성하였다. 영상은 3 span과 31 ring difference로 설정하여 생성된 사이노그램은 산란 및 감쇠보정을 고려하지 않고 16부분 집합으로 4회 반복하는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. 획득된 PET 데이터의 헤더정보에서의 동시계수의 총수는 1,394만 계수였으며, 리스트-이벤트 데이터의 패킷을 분석한 동시계수의 총수는 1,293만 계수였다. PET 데이터의 단순 증가는 최대값이 1.336에서 1.743으로 향상되었으나 잡음이 같이 증가됨을 확인하였다. PET 데이터 재추출 성능은 순차적인 패킷의 payload 값을 시프트연산을 통해 데이터의 위치를 이동시킴으로써 특정 잡음이 제거되거나 대조도가 향상되는 영상을 획득할 수 있었다. 부트스트랩 재추출 기법은 영상의 잡음과 통계적 특성이 개선된 PET 영상을 제공하여 다중영상화시 정합도를 향상시켜 질환의 조기 진단 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.