포스트 양자 암호라 할지라도 실제 디바이스에 이를 적용 할 때 부채널 분석 취약점이 존재한다는 것은 이미 알려져 있다. 코드 기반 McEliece 암호와 격자 기반 NTRU 암호에 대한 부채널 분석 연구 및 대응책 연구는 많이 이루어지고 있으나, ring-LWE 암호에 대한 부채널 분석 연구는 아직 미비하다. 이에 본 논문은 8비트 디바이스에서 ring-LWE 기반 암호가 동작할 때 적용 가능한 선택 암호문 SPA 공격을 제안한다. 제안하는 공격은 [$log_2q$]개의 파형으로 비밀키를 복구 할 수 있다. q는 보안 레벨과 관련된 파라미터로 128비트 또는 256비트의 보안 레벨을 만족하기 위해 각각 7681 또는 12289를 사용한다. 또한, 우리는 실제 디바이스에서 동작되는 ring-LWE 복호화 과정의 모듈러 덧셈에서 비밀키를 드러낼 수 있는 취약점이 존재함을 실험을 통해 보이고, 공격 시간 단축을 위한 두 벡터의 유사도 측정 방법을 이용한 공격에 대해 논한다.
신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 양자화 결합하중 +1및 -1로 연결된 환상형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하였다. 상태천이 해석 알고리즘을 이용한 시뮬레이션 결과, 네트워크는 고정점, 베이슨을 갖는 리미트사이클 및 베이슨이 없는 리미트사이클의 3가지 어트랙터를 가진다. 또한, 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수와 주기를 이론적으로 해석하여 정식화하고, 리미트사이클을 구성하는 상태벡터의 필요조건을 나타내었다. 이론 해석의 결과는 네트워크에서 생성되는 리미트사이클의 수가 뉴런(소자)의 수 n에 대해서 지수 함수적으로 증가함을 보여준다. 따라서 순환결합형 신경회로망은 많은 동적 정보를 리미트사이클로 저장하는 메모리 시스템으로 이용할 수 있다.
본 논문에서는 부가 정보를 이용하는 오토 인코더 기반의 새로운 오디오 고대역 부호화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MDCT 영역에서 동작하고, 부호화 할 정보만 입력하는 기존의 오토 인코더와 다르게, 과거와 현재의 저대역 정보로 구성된 부가 정보를 추가로 입력하여 오토 인코더의 복원 성능을 향상시킨다. 특히, 시간-주파수 영역의 부가 정보를 사용하여 시간에 따른 신호 특성을 고대역 복원에 활용하도록 한다. 제안하는 방법에서 부호화기는 매 프레임마다 오토 인코더가 생성한 4차원 latent 벡터와 이득 정보를 12비트로 양자화 하여 전송한다. 복호화기는 과거와 현재 프레임에서 복원된 저대역 정보와 전송 받은 정보를 오토 인코더에 입력하여 고대역 정보를 복원한다. 청취 평가를 통하여 제안하는 방법이 SBR에 비하여 약 1/2의 비트율로 SBR과 동등 품질의 고대역 정보를 복원하는 것을 확인하였다.
비전 기반의 감시 시스템에서 동일인의 식별은 매우 중요하다. 감시 시스템에서 주로 사용되는 CCTV 카메라의 영상은 상대적으로 낮은 해상도를 가지므로 얼굴 인식 기법을 이용하여 동일인을 식별하기는 어렵다. 본 논문에서는 CCTV 카메라 영상에서 의상 특징을 이용하여 동일인을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 건물의 주출입구에서 출입자가 인증을 받을 때, 의상 특징이 데이터베이스에 저장된다. 그 후, 건물 내에서 촬영한 영상에 대해 배경 차감 및 피부색 발견 기법을 이용하여 의상 영역을 발견한다. 의상의 특징 벡터는 텍스처와 색상 특징을 이용하여 구성한다. 텍스처 특징은 지역적 에지 히스토그램을 이용하여 추출된다. 색상 특징은 색상 지도의 옥트리 기반 양자화(octree-based quantization)를 이용하여 추출된다. 건물 내의 촬영 영상이 주어질 때, 데이터베이스에서 의상 특징이 가장 유사한 사람을 발견함으로써 동일인을 식별하며, 의상 특징 벡터 간의 유사도 측정을 위해서는 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 사용한다. 실험 결과, 얼굴인식 기법이 최대 43%의 성공률을 보인 데 비해, 의상 특징을 이용하여 80%의 성공률로 동일인을 식별하였다.
본 논문에서는 기존의 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색 방법을 적용 영역별로 분류 할 수 있는 기준을 제시하고, 그 기준에 의해 영상 내 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있어 이동 및 회전 확대/축소 변형에 강한 영상 검색 방법을 제안한다. 일반적으로 칼라 특성을 이용한 내용 기반 영상 검색은 영상 내 공간정보를 충분하게 표현하지 못하여 이동 및 회전, 확대/축소 변형에 약한 단점을 지니고 있다. 이에 기존 연구에서는 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법 등으로 공간 정보를 표현하고자 하였지만 특징 벡터의 수가 급격히 늘어남에 따라 검색 효율이 저하된다는 단점을 가지고있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 사용된 칼라 객체의 상호 관계에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소,확대)에 탁월한 성능을 보이는 칼라 객체의 3차 관계를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주어진 영상으로부터 양자화된 24개의 버킷을 생성해서 각 버킷의 히스토그램의 크기 순서로 세 개 버킷을 선정하고 그들의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들 간의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용하였다. 실험 결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.
본 논문에서는 ITU-T의 SG15에서 채택된 G.729.1 광대역 음성 코덱을 ARM926EJ-S(R) 프로세서 코어에 적용하기 위해 기본연산자 및 산술기능 함수를 포함한 G.729.1 코덱 프로그램 일부를 어셈블리어로 변환하여 실시간으로 동작하도록 구현한 절차 및 결과를 기술하였다. G.729.1은 $8{\sim}32kbps$의 가변 전송률을 갖는 ITU-T 표준 광대역 음성 코덱이며, 입력신호는 8kHz 또는 16 kHz로 샘플링 되어 샘플 당 16 비트로 양자화된 PCM 신호를 입력받는다. 이 코덱은 앞서 표준화된 G.729 및 0.729A와 상호 호환이 가능하며 음질 향상을 위해 기존의 협대역($300{\sim}3,400Hz$)에 비해 대역폭을 광대역($50{\sim}7,000Hz$)으로 확장한 버전이다. 실시간으로 구현된 G.729.1 광대역 음성 코덱은 32kbps에서 인코더와 디코더 부분이 각각 약 31.2 MCPS 및 22.8 MCPS의 복잡도를 가지며, 실제 임베디드 시스템에서의 실행 시간은 인코더와 디코더 평균 6.75ms와 4.76ms로 총 11.5ms가 걸렸다. 또한 이 코덱은 ITU-T에서 제공하는 모든 테스트 벡터에 대해 비트 단위로 정확하게 시험하여 통과하였으며, 실제 인터넷 전화기에 적용한 실시간 음성통화에서 정상적으로 동작하였다.
본 논문에서는 원격 의료 서비스를 위한 생체 신호 취득 및 전송 시스템의 실시간 신뢰성을 보장하기 위하여 ZigBee와 SIP/RTP를 기반으로 하는 실시간 생체 신호 전송 시스템의 성능 개선 방법을 제안하고 구현하였다. 기존의 시스템은 ZigBee기반의 유비쿼터스 센서 네트워크를 기반으로 사용자의 ECG 및 기타 생체 신호를 수집한다. 이 때 연속된 ECG 전송에 의하여 채널이 과다하게 점유되어 ECG 이외의 생체 신호를 전송할 때 패킷의 손실이 발생한다. 또한 하나의 RTP 세션을 통해 사용자의 음성과 ECG 및 기타 생체 신호를 순차적으로 전송하기 때문에 과중한 전송 스레드 부하와 지연이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 ECG 전송 모듈의 채널 점유 문제를 해결하기 위해 Bluetooth를 보조 전송 수단으로 사용하고 복수의 RTP 세션과 전송 스레드를 사용하여 전송지연을 감소시키는 방법을 사용하였다. 또한 이산 웨이블릿 리프팅과 다단계 벡터 양자화 기반의 압축 방법을 적용하여 전송 및 저장되는 ECG를 압축하여 관리하는 구조를 제안하고 구현하였다. ECG의 압축은 데이터의 전송량을 감소시켜 시스템의 실시간 신뢰성을 향상시키며 데이터베이스의 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있도록 한다. 결과적으로 기존의 시스템에 대하여 유비쿼터스 센서 네트워크의 안정성을 확보할 수 있었고 실시간 전송 모듈의 프로세스 점유율을 약 20% 감소시킬 수 있었으며 실제 측정한 ECG를 압축한 결과 25.6:1의 압축률에서 약 3.25%의 PRD를 가지는 효율적인 ECG 관리가 이루어질 수 있었다.
본 연구에서는 승용차에서 사람들이 기기를 사용하기 위해 사용하는 기동어인 "Hi, KIA!"의 감성을 기계학습을 기반으로 분류가 가능한가에 대해 탐색하였다. 감성 분류를 위해 신남, 화남, 절망, 보통 총 4가지 감정별로 3가지 시나리오를 작성하여, 자동차 운전 상황에서 발생할 수 있는 12가지의 사용자 감정 시나리오를 제작하였다. 시각화 자료를 기반으로 총 9명의 대학생을 대상으로 녹음을 진행하였다. 수집된 녹음 파일의 전체 문장에서 기동어 부분만 별도로 추출하는 과정을 거쳐, 전체 문장 파일, 기동어 파일 총 두 개의 데이터 세트로 정리되었다. 음성 분석에서는 음향 특성을 추출하고 추출된 데이터를 svmRadial 방법을 이용하여 기계 학습 기반의 알고리즘을 제작해, 제작된 알고리즘의 감정 예측 정확성 및 가능성을 파악하였다. 9명의 참여자와 4개의 감정 카테고리를 통틀어 기동어의 정확성(60.19%: 22~81%)과 전체 문장의 정확성(41.51%)을 비교했다. 또한, 참여자 개별로 정확도와 민감도를 확인하였을 때, 성능을 보임을 확인하였으며, 각 사용자 별 기계 학습을 위해 선정된 피쳐들이 유사함을 확인하였다. 본 연구는 기동어만으로도 사용자의 감정 추출과 보이스 인터페이스 개발 시 기동어 감정 파악 기술이 잠재적으로 적용 가능한데 대한 실험적 증거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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