수축수열 생성기라고 하는 비선형 수열 생성기는 최대 주기를 갖는 두 개의 LFSR로 이루어진 비선형 키스트림 생성기이다. 이러한 수축수열 생성기에 의해 생성된 수축수열은 삽입수열로 한 부류에 포함되고, 셀룰라 오토마타(이하 CA)를 이용하여 생성할 수 있다. 본 논문에서는 수축수열의 특성다항식과 동일한 특성다항식을 갖는 90/150 CA 기반의 수열생성기를 합성하는 방법을 제안한다.
선형/가산 CA에서 끌개는 패턴인식, 패턴 분류 또는 연관기억장치 디자인, 질문처리기 등과 같은 분야에서 활용되고 있기 때문에 이를 어떻게 찾을 수 있는지는 주요한 연구 대상이 되어 왔다. 그러나 복잡한 현실을 모델링하고 그 해결방안을 모색하기 위해서는 비선형 CA의 도입이 불가피하게 되었다. 본 논문에서는 RMT를 개선한 CLT를 도입하여 비선형 CA의 끌개와 도달불가능 상태를 효율적으로 찾는 방법을 제시한다.
의사난수 생성기(PRNG)는 많은 양의 난수가 필요할 때 사용되는 프로그램이다. 대칭 키 암호시스템에서 대칭 키를 생성, 공개 키 암호나 디지털 서명에서 공개 키 쌍의 생성, 일회용 패드로 패딩에 사용되는 열을 생성하는 데 사용한다. 다양한 과학 분야에서 비선형 동역학계를 구체적으로 표현하는데 유용한 셀룰라 오토마타(CA)는 이산적이고 추상적인 계산 시스템으로 하드웨어 구현이 가능하여 암호시스템에서 키를 생성하는 PRNG로 응용되고 있다. 본 논문에서는 이웃 셀의 반경을 2로 증가한 5-이웃 CA를 이용하여 비선형 수열을 효과적으로 생성할 수 있는 프로그램 가능한 5-이웃 CA기반의 PRNG를 합성하는 알고리즘을 제안한다.
랜덤성이 우수한 의사난수열 생성기로 알려진 셀룰라 오토마타(Cellular automata, CA)는 그 응용분야가 매우 다양하다. Cho 등은 긴 주기의 비선형 수열을 생성하기 위하여 CA기반의 수축수열 생성기를 설계하였다. 또한, 카오스 캣맵은 초기 조건에 대한 민감성과 예측 불가능한 특성을 가지는 복잡한 비선형 동역학계로 많은 연구자들에 의하여 연구되어 왔다. 본 논문에서는 높은 보안성을 위하여 최대 주기를 갖는 CA기반의 수축 생성기로 생성한 비선형 수열과 3차원 카오스 캣맵을 이용한 새로운 영상 암호화 방법을 제안한다.
LFSR보다 CA가 랜덤성이 우수한 패턴들을 효율적으로 생성함이 알려지면서 그 응용분야가 점차적으로 확대되고 있다. 특히 Nongroup CA는 해쉬함수의 생성, 암호알고리즘, 이미지 압축 등에 응용되고 있다. 본 논문에서는 TPNCA의 성질들을 분석하고, 선형 TPNCA의 0-트리의 기본경로와 순환상태의 사이클 구조를 이용하여 선형 TPNCA의 상태 전이그래프의 정확한 구조를 파악하는데 사용되던 기존의 행렬의 곱셈 연산 방법을 덧셈 연산으로 대체할 수 있음을 보였다. 또한 선형 TPNCA C의 0-트리의 비순환 상태를 여원벡터로 갖는 여원 TPNCA C'은 C와 그 구조가 동형임을 밝힘으로써 선형 TPNCA로부터 여원 TPNCA의 상태들의 위치를 정확하게 파악하여, CA를 이용하는 알고리즘을 개발하는데 있어 선행되어야 하는 CA의 상태를 분석하는 시간을 효과적으로 줄였다.
PRNG(Pseudorandom number generator)는 안전한 온라인 통신을 위한 암호화 키 생성에 있어서 필수적이다. PRNG에 의해 생성되는 비트 스트림은 대칭키 암호 시스템에서 빅 데이터를 효과적으로 암호화할 수 있도록 고속으로 생성되어야 하며 또한 여러 통계적 테스트를 통과할 수준의 랜덤성을 확보해야 한다. CA(Cellular Automata) 기반의 PRNG는 하드웨어로 구현이 용이하고, LFSR기반의 PRNG보다 렌덤성이 우수하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 대칭키 암호시스템에서 효과적인 키 수열을 생성할 수 있는 PMLCA(Programmable Maximum Length CA)기반의 PRNG를 설계한다. 제안하는 PRNG는 비선형 제어 방식을 통해 비트 스트림을 생성한다. 먼저 주기가 긴 선형 수열을 생성하는 단일 여원벡터를 갖는 (m,n)-셀 PMLCA ℙ 기반의 PRNG를 설계하고 주기와 생성다항식을 분석한다. 또한 ℙ와 주기가 같으면서 비선형 수열을 생성하는 두 개의 여원벡터를 갖는 (m,n)-셀 PC-MLCA기반의 PRNG를 설계하고 비선형 수열이 출력되는 위치를 분석한다.
GF(2) 셀룰라 오토마타가 비트단위로 데이터가 처리되는데 비하여 GF(2P) 셀룰라 오토마타는 비트단위 이상의 단위로 데이터론 처리할 수 있다. 본 논문에서는 GF(2p) 위에서의 유한체 성질을 이용하여 한 개의 트리로 구성되는 GF(2P)위에서의 nongroup 셀룰라 오토마타의 상태들의 움직임을 분석한다. 또한 기력경로를 이용하여 GF(2P)위에서 선형 SACA의 상태전이 그래프를 구성하는 방법과 선형 SACA의 상태전이 그래프를 이용하여 비선형인 여원 SACA의 상태전이 그래프를 구성하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 자료패턴을 분류하기에 적합한 특징을 추출하는 방법인, 클래스가 부가된 커널 주성분분석(class-augmented kernel principal component analysis)를 새로이 제안하였다. 특징추출에 널리 이용되는 부분공간 기법 중, 최근 제안된 클래스가 부가된 주성분분석(class-augmented principal component analysis)은 패턴 분류를 위한 특징을 추출하기 위해 이용되는 선형분류분석(linear discriminant analysis)등에 비해 정확한 특징을 계산상의 문제 없이 추출할 수 있는 기법이다. 그러나, 추출되는 특징은 입력의 선형조합으로 제한되어 자료에 따라 적절한 특징을 추출하기 어려운 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 클래스가 부가된 주성분분석에 커널 트릭을 적용하여 비선형 특징을 추출할 수 있는 새로운 부분공간 기법으로 확장하고, 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
GF(2) 셀룰라 오토마타가 비트단위로 데이터가 처리되는데 비하여 GF(2$^{p}$) 셀룰라 오토마타는 바이트 단위로 데이터를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 GF(2$^{p}$) 위에서의 유한체 성질을 이용하여 한 개의 트리로 구성되는 GF(2$^{p}$) 위에서의 nongroup 셀룰라 오토마타에 대하여 특성화한다. 또한 기본경로를 이용한 선형 SACA의 상태전이 그래프를 구성하는 방법과 선형 SACA의 상태전이 그래프를 이용하여 비선형인 여원 SACA의 상태전이 그래프를 구성하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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