• Review of KIISC
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• v.4 no.2
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• pp.18-22
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• 1994

함수 f(x) : GF$(2)^n $\longrightarrow$ GF$(2)^n 은 부울함수인 n개의 좌표함수를 사용하여 f= $(f_1,f_2,...f_n)과 같이 표현 될 수 있다. 이때, 함수 f(x)의 암호론적 안전성은 f(x)의 좌표함수들의 안전성과 깊은 관계가 있다. 이제 주어진 함수의 비선형성을 부울함수들의 비선형성을 통해 살펴보고, 또한 비선형함수와 해쉬함수와의 관계에 대해 살펴본다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.859-867
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• 2010

In this paper, we propose some parallel structures of the word-based nonlinear combining functions in word-based stream cipher, high-speed versions of general (bit-based) nonlinear combining functions. Especially, we propose the high-speed structures of popular four kinds in word-based nonlinear combiners using by PS-WFSR (Parallel-Shifting or Parallel-Structured Word-based FSR): m-parallel word-based nonlinear combiner without memory, m-parallel word-based nonlinear combiner with memories, m-parallel word-based nonlinear filter function, and m-parallel word-based clock-controlled function. In addition, we propose an implementation example of the m-parallel word-based DRAGON stream cipher, and determine its cryptographic security and performance.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.4A
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• pp.301-309
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• 2002

In this paper, we propose the effective implementation of various nonlinear combiners using by PS-LFSR: m-parallel memoryless-nonlinear combiner, m-parallel memory-nonlinear combiner, m-parallel nonlinear filter function, and m-parallel clock-controlled function. Finally, we propose m-parallel LILI-128 stream cipher as an example of the parallel implementation, and we determine its cryptographic security and performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.383-386
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• 2009

In this paper, we propose some parallel structures of the word-based nonlinear combine functions in word-based stream cipher, high-speed versions of general (bit-based) nonlinear combine functions. Especially, we propose the high-speed structures of popular three kinds in word-based nonlinear combiners using by PS-WFSR (Parallel-Shifting or Parallel-Structured Word-based FSR): m-parallel word-based nonlinear combiner without memory, m-parallel word-based nonlinear combiner with memories, and m-parallel word-based nonlinear filter function. Finally, we analyze its cryptographic security and performance.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.06a
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• pp.486-491
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• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.111-114
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• 2004

기존의 도함수에 기초한 수치적 최적화 기법들(derivative-based optimization)은 비선형 최적화 문제를 풀기 위해 목적식의 1차 도함수의 정보를 이용하여 정류점(stable point)인 최적해를 찾아 나가는 방식을 취하고 있다. 그러나 이런 방법들은 목적식의 국부 최적해(local minimum)을 찾는 것은 보장하나, 전역 최적해(global minimum)를 찾는 데에는 실패할 경우가 많다. 국부 최적해와 전역 최적해는 모두 목적식의 1차 도함수가 '0'인 값을 가지는 특징이 있으므로, 국부 또는 전역 최적해를 구하는 구하는 과정은 목적식의 1차 도함수가 '0'인 해를 찾는 방정식 문제로 변환될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비선형 방정식의 해를 찾는데 좋은 성능을 보이는 Homotopy 방법을 이용하여 목적식의 1차 도함수에 관한 비선형 방정식을 풀고, 이를 통해 비선형 최적화 문제의 모든 국부 최적해를 찾아냄으로써 전역 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법론을 다양한 전역 최적화 문제에 적용한 결과, 기존의 방법들에 비해 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.212-212
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• 2011

댐 저수지와 같은 대형 저수지는 댐에 의해 만들어진 공간에 홍수를 저류하여 지체 방류함으로서 홍수저감효과를 얻는다. 이러한 홍수저감효과는 저류용량(storage capacity)에 의존적이며, 궁극적으로 저수지의 저류량-유출량 곡선으로 정량화 된다. 저수지의 저류량-유출량 관계곡선은 저수지 홍수추적에 사용되며, 이 곡선의 특성이 저수지 하류 유역에 대한 홍수추적 결과에 큰 영향을 미치게 된다. 일반적으로 저수지 홍수추적의 경우에는 선형저수지 이론이 적용되지 않는다. 일반적인 댐 저수지의 특성은 수심()의 증가에 따른 저류량()의 증가가 유출량()의 증가보다 훨씬 크게 나타난다. 따라서 저류량과 유출량간의 관계를 비선형 함수의 형태로 가정할 수 있다. 비선형저수지 모형의 경우에도 선형저수지 모형에서와 동일한 개념을 적용하여 저수지 홍수추적의 지체 및 저류특성을 유도할 수 있다. 결과적으로 지수함수 형태를 고려한 비선형 함수의 변곡점은 원점으로 나타나 선형저수지 모형에서와 동일하게 지체효과는 없는 것으로 파악되었다. 또한 저류효과는 수치적인 방법을 이용하여 해석하였으며, 변곡점의 위치를 확인하고 아울러 저류상수를 계산하였다. 결과적으로 변곡점의 위치는 고려한 모든 경우에 대해 원점으로 나타났고, 저류상수는 비선형저수지 모형의 매개변수에 관계없이 일정한 값으로 수렴함을 확인할 수 있었다. 즉, 저류상수는 비선형 함수의 매개변수인 와 비교하여 약 72% 증가된 값으로 수렴하는 형태임을 의미한다. 결과적으로, 본 연구에서는 비선형 저수지 모형을 제안하고, 이를 이용하여 저수지의 저류특성을 이론적으로 검토하였다. 먼저, 저수지의 저류량-유출량 관계를 지수함수 형태인 비선형 저수지 모형을 도입하여 정량화하였다. 또한 저수지의 저류특성은 저류상수로 정량화할 수 있으며, 저류상수는 비선형 저수지 모형의 매개변수를 이용하여 쉽게 결정할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 1994.11a
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• pp.132-156
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• 1994

본 논문에서는 비선형 합성 함수를 이용하여 생성된 난수 계열의 특성을 분석한다. 먼저 트레이스 함수 등을 정의하고, 선형 복잡도 및 생성기 구조 분석시 요구되는 관련 이론을 도출하고, 특정 난수 계열이 주어진 경우 이계열을 생성할 수 있는 최소 길이의 LFSR을 합성할 수 있는 USR 합성 알고리듬을 제시한다. 동일한 계열을 위상 천이한 계열간의 비선형 결합으로 생성된 난수 계열과 다른 계열간의 비선형 결합으로 생성된 난수 계열에 대한 주기 및 선형 복잡도 등의 특성을 분석하고 생성기의 구조를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.77-83
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• 2001

In recent years, the AES in North America and the NESSIE project in Europe have been in progress. Six proposals have been submitted to the NESSIE project including the LILI-128 by Simpson in Australia in the synchronous stream cipher category. These proposals tend towards a design with parallelism of the algorithms in order to facilitate speed-up. In this paper, we consider the PS-LFSR and propose the effective implementation of various nonlinear combiners: memoryless-nonlinear combiner, memory-nonlinear combiner, nonlinear filter function, and clock-controlled function. Finally, we propose m-parallel SUM-BSG and LILI-l28's parallel implementation as examples, and we determine their securities and performances.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.317-323
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• 1998

이 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.