암호 알고리즘이 탑재된 환경에서 암호 알고리즘의 이론적 안전성이 고려되어도 환경에 의존한 부가적 정보를 활용하는 부채널 분석에 대한 안전성이 검토되어야 한다. 최근까지 부채널 분석에 대한 안전성을 고려한 대응기법으로 마스킹 기법이 적용되었으나, 이와는 상반된 개념인 하드웨어 DPL(Dual-rail with Precharge Logic) 기법을 응용한 균일한 해밍웨이트를 제공하는 소프트웨어 AES(Advanced Encryption Standard)가 제안되었다. 최근, 소프트웨어 기반 블록암호에 대해 고차 마스킹 부채널 대응법의 비효율성으로 새로운 방법에 대한 다양한 시도가 되고 있으며, 그 중 균일한 해밍웨이트를 제공하는 표현 방법이 효율적이고 안전한 새로운 대응법으로 검토되어지고 있다. 하지만, 논문에서는 균일한 해밍웨이트 데이터 표현방법 기반 부채널 대응법을 해독하는 차분전력분석 방법을 소개한다. 실험을 통해, AES 128비트 키 중 일부분이 분석됨을 확인하였다. 이는 공격자가 테이블 변환 정보를 활용할 수 있다는 다소 강력한 가정하에 실험하였기 때문이다. 앞선 가정 하에 안전성을 제공하기 위해서는 차후 추가적 대응기법이 고려되어야 한다.
홀로그램의 생성을 위한 연산은 포인트 클라우드의 규모에 따라 연산량이 기하급수적으로 증가하기 때문에 최근에는 다중의 GPU를 기반으로 CUDA 또는 OpenCL 라이브러리를 활용한 병렬처리가 이루어지고 있다. GPU기반의 병렬처리를 위한 CUDA 커널은 GPU의 코어 개수와 메모리 크기를 고려하여 쓰레드(thread), 블록(block), 그리드(grid)를 구성해야 하며, 다중 GPU 환경인 경우 GPU의 개수에 따른 그리드, 블록, 또는 쓰레드 단위의 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 CGH 생성에 대한 성능평가를 위해 포인트 클라우드의 포인트 개수를 10~1,000,000개 범위에서 점진적으로 증가시키면서 CPU, 단일 GPU, 다중 GPU 환경에서 연산 속도를 비교해 보았으며, 다중 GPU 환경에서 CGH(Computer Generated Hologram) 생성 연산을 가속화하기 위한 CUDA 기반의 병렬처리 과정에서 요구되는 메모리 구조 설계와 연산 방법을 제안한다.
본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료
본 논문에서는 기존 PU기반 움직임 병합 후보 리스트 생성 방법과 비교하여 계산 복잡도를 감소시키고 개선된 병렬성을 제공하기 위하여 CU 기반의 움직임 병합 후보 리스트 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 하나의 CU는 오직 하나의 움직임 병합 후보 리스트를 생성한다. 그래서 CU내의 모든 PU 블록은 PU형태에 관계없이 오직 하나의 공통 움직임 병합 후보 리스트를 사용한다. 제안방법의 실험 결과, 기존 방법보다 인코더의 복잡도는 3% ~ 6% 감소하였으며, 디코더의 복잡도는 거의 변화가 없었다. 반면 제안 방법이 기존 방법보다 부호화 효율이 0.2% - 0.5% 감소된다는 단점이 존재한다. 하지만 제안방법은 하드웨어 구현이 간단하며, 계산 복잡도를 감소시키고 향상된 병렬성을 제공한다는 장점을 갖는다.
본 논문은 윤곽선 정보의 전송이 불필요한 새로운 분할기반 영상 부호화 방법을 제안한다. 분할기반 영상 부호화에서 전송해야할 전체 정보 중 윤곽선 정보가 다른 정보에 비해 상대적으로 많은 부분을 차지하기 때문에 윤곽선 정보가 전체 전송정보의 병목현상으로 작용한다. 제안된 방법은 현재 프레임을 분할하는 대신, 복호화된 이전 프레임을 분할함으로써, 복호기로 분할된 영역에 대한 윤곽선 정보를 전송하지 않아도 되는 장점이 있다. 따라서 윤곽선 정보를 전송하지 않음으로써 여분의 비트를 오차신호와 같은 다른 정보의 전송에 할당하여 부호화 화질을 개선할 수 있다 실험결과에 나타난 것처럼, 전송 비트율이 제한된 초저전송율 부호화에서 급격한 움직임으로 데이타 발생이 크게 증가할 경우 기존 블록기반 부호화에서는 PSNR이 20dB 부근까지 떨어지지만 제안된 방법은 급격한 PSNR 저하없이 우수한 재생화질 을 나타내었다.
고정 소수점 처리기만큼 낮은 복잡도와 비용으로 넓은 동작 영역의 데이터 처리가 가능한 블록 부동 소수점 체제에서 블록 LMS 알고리즘의 구현을 위한 기법을 제시하였다. 제안 기법은 필터 계수 및 데이터의 표현을 위한 적절한 포맷을 적용하였다. 또한, 시변 mantissa와 시변 exponent를 갖는 스텝 크기에 대해 scaled 표현을 적용하였다. Scaled 표현과 새로운 상한을 이용하여, 필터 계수의 무게 mantissa와 exponent에 대한 업데이트 관계를 개발하였으며, 오버 플로우가 발생하지 않도록 할 뿐만 아니라 이미 직접 곱해진 미소량도 고려하였다. 또한 필터 계수의 mantissa와 필터 출력 역시 고속 블록 LMS 알고리즘 기법의 적절한 수정에 의해 더욱 빠르게 평가할 수 있는 방법을 보였다.
본 논문에서는 H.264/AVC에서 구문 요소의 저장 공간을 줄인 효율적인 CABAC 부호화기를 제안하였다. 제안하는 구조는 모든 블록을 하드웨어 기반으로 설계하여 프로세서에 의존하지 않고 빠른 처리가 가능하다. 또한 CABAC 부호화기의 문맥 모델러에서는 문맥 모델을 유도하기 위해 이웃 블록의 데이터가 필요한데 이웃 블록 데이터를 가공하지 않은 상태로 전부 저장하게 된다면 메모리 용량이 비효율적으로 커지게 된다. 따라서 본 논문에서는 이웃 블록 데이터를 효율적으로 저장하여 메모리 크기를 감소시키는 방법을 사용한다. 제안하는 CABAC 부호화기는 0.18um 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 35,463 게이트의 면적을 사용하였으며, 최대 180MHz까지 동작이 가능하고 입력 심벌 당 소요되는 사이클 수는 약 1에 가깝다.
본 논문에서는 기존의 전영역 탐색 방식의 계산량을 현저히 줄임과 동시에 동일한 예측 화질을 얻기 위해, 기준 블록의 복잡도 순서와 정방형 서브블럭을 가지고 복잡한 영역 세분화를 통한 고속 블록 매칭(block matching) 알고리즘을 제안하였다. 매칭 에러가 기준 블록 기울기 크기에 비례한다는 것을 이용하여 종래의 순차적인 매칭 스캔(matching scan) 과 행/열 기반의 적응 매칭 스캔 대신, 복잡도에 기초한 정방형 서브 블록(sub-block) 적응 매칭 스캔을 가지고 불필요한 계산을 효율적으로 줄였다. 제안된 알고리즘은 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE(partial distortion elimination) 알고리즘을 이용한 전영역 탐색 방법에 비해 $30\%$의 계산량을 줄였으며, MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 서로 다른 두 종류의 위성센서로부터 획득한 네 개의 고해상도 위성영상에 대해 영상과 함께 제공되는 RPC 기반의 블록조정 모델을 구성하고 3차원 위치결정 정확도를 분석하였다. 실험자료로는 In-track 입체영상 획득방법으로 촬영된 두 개의 GeoEye-1 및 WorldView-2 입체 영상쌍과 DGPS 측량성과를 활용하였다. RPC 블록조정 모델 알고리즘을 이용하여 동종(同種) 영상으로 구성한 두 개의 입체영상 모델 및 이종(異種) 영상으로 구성한 네 개의 입체영상 모델과 세 개의 삼중영상 모델 및 하나의 사중영상 모델의 정확도를 분석하였다. 각 모델의 정확도는 유사하게 나타났으며, 지상기준점을 사용하지 않을 경우 CEP(90) 2.3m, LEP(90) 2.5m, 하나의 지상 기준점을 사용하였을 경우 CEP(90) 0.3m, LEP(90) 0.5m를 나타냈다.
질량 스펙트럼 분석 시스템을 위한 부가 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 측정된 이온 신호로부터 먼저 백색 가우시안 특성을 갖는 바닥 잡음의 제거를 위해 측정된 신호의 최빈값으로부터 추정된 임계값을 사용하였다. 또한 각각의 질량 지수에 해당하는 신호 블록을 구성하여 이 신호 블록에 대한 2차 커브 피팅 및 선형 근사를 수행한다. 이 과정에서 임펄스성 잡음과 정상적인 이온 신호로 보기에 불충분한 샘플 신호들을 제거함으로써 이온 신호만으로 구성된 유효 신호 블록을 재 구성할 수 있다. 이 유효 신호 블록에 대한 커브 피팅 곡선으로부터 잡음이 제거된 질량 스펙트럼을 얻을 수 있다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 개발장비로부터 취득된 신호를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 최빈값으로부터 추정된 임계값 설정의 타당함과 제안한 커브 피팅 및 선형 근사기반 잡음제거 알고리즘의 우수성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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