행렬-스타 그래프와 전위 그래프는 스타 그래프 부류로 그래프 이론 관점에서 노드 대칭성, 고장 허용도, 재귀적 확장성 등 스타그래프의 장점을 가지고 있는 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프 이론의 인접 성질을 이용하여 행렬-스타 그래프와 전위 그래프 사이의 일-대-일 사상 알고리즘을 제안한다. 행렬-스타 그래프가 전위 그래프에 연장율 n 이하에 사상할 수 있음을 보이며, 평균 연장율이 2 이하임을 보인다.
정규 순환 방정식형태로 표현된 문제로부터 시스톨릭 어레이를 유도하기 위하여 일반적으로 공간-시간 사상 기법이 널리 이용되고 있다. 이 기법에서 공간 행렬은 주어진 문제 공간을 시스톨릭 어레이로 사상시키는 역할을 한다. 이러한 공간 행렬에 의해 유도되는 시시톨릭 어레이가 유효한 것이 되기 위해서 몇 가지의 제약 조건을 필요로 한다. 본 논문에서는 지역 의존 제약 조건을 기초로 하여 3차원의 문제 공간으로부터 2차원의 시스톨릭 어레이를 유도하는 공간 행렬의 계산 방법을 제시하고자한다. 먼저, 지역 의존 조건을 만족시키기위해 공간 행렬의 요소들이 가져야 하는 조건을 찾고 이 조건으로부터 가능한 트사 벡터들을 선정한다. 다음으로, 필요조건으로서 이러한 투사 벡터들로부터 지역 의존 조건을 만족시키는 공간 행렬을 가지는 투사 벡터들을 선별함으로써, 유효한 시스톨릭 어레이를 유도할 수 있는 모든 가능한 공간 행렬들을 구한다. 이렇게 구해진 가능한 모든 공간 행렬은 시스톨릭 어레이를 위한 캐드도구 또는 시뮬레이터에서 유용하게 이용될 수 있다.
적응적 hp-세분화 기법과 그 기법의 효과적인 구성방법을 포함한 새로운 적응적 유한요소 알고리즘의 기초이론 및 적용이 이 연구를 통해 제시되었다. 적응적 hp-세분화 기초의 유한요소기법은 적분형 르장드르 형상함수와 요소별로 불균등한차수의 분배 및 비정형적인 절점연결과 관련된 연속조건을 만족시킬 수 있는 제약조건을 필요로 한다. 따라서 요소간의 접합부분에서 적응적 hp-유한요소망의 연속성이 중요한 문제로 대두된다. 이러한 문제를 요소경계에 연속성 제약조건을 절점연결 사상행렬을 적용하여 해결하였다. 또한, 적분형 르장드르 형상함수의 계층성질을 이용하여 제시된 알고리즘의 효율적 정식화 방안을 제시하였다. 간단한 캔틸레버문제가 h-세분화, p-세분화 그리고 hp-세분화 방법에 의해 계산되었다. hp-세분화의 결과는 다른 방식의 세분화에 비해 보다 빠른 수렴성을 보여 주는 것이 확인되었다. 그러므로 제시된 hp-세분화 알고리즘은 실제문제에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 생각된다.
행렬스타 그래프와 하프팬케익 그래프는 스타 그래프의 변형으로 노드 대칭성과 허용도 등 여러 가지 좋은 성질을 갖는다. 본 연구에서는 행렬스타 그래프와 하프팬케익 그래프 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$는 하프팬케익 그래프 $HP_{2n}$에 연장율 5, 확장율 1에 임베딩 가능하다. 또한 하프팬케익 그래프 $HP_{2n}$는 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$에 임베딩하는 연장율 비용이 O(n)임을 보인다. 이러한 결과는 스타 그래프에서 개발된 여러 가지 알고리즘을 하프팬케익 그래프에서 상수의 추가적인 비용으로 시뮬레이션 할 수 있음을 의미한다. 왜냐하면 스타 그래프 $S_n$은 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$의 부분 그래프이기 때문이다.
본 논문에서는 영상 감시 등의 응용을 위해 영상에서 자동으로 사람 수를 측정하는 군중 수 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전처리 과정으로 전경영상과 경계영상을 검출하여 객체의 픽셀 크기 히스토그램과 경계 방향 히스토그램을 특징으로 이용하고 카메라 투영행렬을 통해 픽셀 크기와 경계 방향에 대한 특징 정규화를 수행한다. 실제 사람 수와 얻어진 특징 히스토그램 간의 선형성은 사상 함수의 구성에 적용되며, 훈련 데이터를 통해 얻어진 사상 함수는 사람 수 측정에 이용되었다. 제안한 방법의 성능은 건물 내에서 촬영된 영상에 대한 실험 결과로 나타났으며 이 방법이 영상 감시 분야에 다양하게 적용될 수 있음이 확인되었다.
본 연구에서는 시스토릭 어레이의 처리요소 수와 주어진 알고리즘을 처리하는 시간 두 평가기준에 대해서 최적의 시스토릭 어레이를 구현하기 위한 자동설계 소프트웨어 패케지를 개발하였다. 알고리즘의 크기에 맞는 시스토릭 어레이는 많은 처리요소를 요구하기 때문에 비효율적이므로 알고리즘을 분할하여 고정된 크기의 시스토릭 어레이로 사상시키는 방법을 이용했다. 시스토릭 어레이 설계과정에서 고려될 수 있는 여러 가지 사항들을 고려하여 처리요소의 통신패스 방향의 수를 줄이고 의존행렬의 열 벡터에서 값이 같은 열 벡터는 단일화하여 의존행렬의 크기를 줄여 발생되는 이용행렬의 수를 크게 줄였다. 따라서 기존의 Moldovan에 의한 방법보다 시스토릭 어레이를 설계하는 시간을 단축시켰으며, 처리요소의 수, 알고리즘의 수행시간, 분할밴드의 수 등을 계산하여 최적의 시스토릭 어레이를 설계했다. 작성된 프로그램에 동적 프로그래밍 알고리즘, QR분해 알고리즘과 행렬곱 알고리즘을 적용하여 각각에 대한 최적의 시스토릭 어레이를 설계하였으며 설계된 어레이의 구성을 CRT에 나타내어 어레이의 형태를 쉽게 인식할 수 있게 했다. 본 연구의 결과는 빠른 응답을 요구하는 신호 처리 및 데이터베이스 등에서 특수회로를 설계할 때 응용 될 수 있다. 그러나 본 연구에서의 시스토릭 어레이는 처리요소들이 분산되어 지역적으로 상호 연결되어 있으므로 한 처리요소가 제대로 동작하지 않으며 전체결과가 잘못된다. 따라서 몇 개의 처리 요소가 동작되지 않을 경우에도 전체 시스템이 정확하게 동작할 수 있는 폴트톨러런스 시스템의 설계가 앞으로의 고려사항이다.
사상의학은 체질에 따라 치료하는 방법을 달리하므로, 체질진단의 객관화가 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 맥파를 이용하여 사상체질을 객관적으로 진단함에 있어서, 정확도가 높으면서 실용적인 체질분류 방법을 탐색하는 것이 목적이다. 한방병원에 건강검진을 목적으로 내원한 2848명의 피험자를 대상으로 전문의가 진단한 체질, 체질량지수, 혈압, 맥파 자료를 입수하였다. 자료의 선별과정을 통하여 최종적으로 1635명의 자료를 분석에 사용하였다. 판별분석, 회귀분석, 의사결정나무, 신경망으로 체질을 예측하고 전문의가 진단한 결과와 비교하여 분류방법의 정확도를 비교하였다. 판별분석은 체질별로 공분산 행렬이 동일해야 한다는 가정을 만족시키기 어려웠으며, 체질량지수를 고려하지 않은 의사결정나무와 신경망 분석의 결과는 분석표본의 변동에 민감했다. 체질분류에 결정적인 영향을 미치는 변수인 체질량지수가 고려된 로지스틱 회귀분석 또는 의사결정나무 방법이 체질분류 방법으로 추천할 만하다.
본 연구에서는 복합 강우사상으로부터 단위도와 S-곡선을 도출하는 실용적인 방법을 강구하였다. 이 연구에서 이용된 단위핵함수는 단위도와 S-곡선을 유도하는데 있어서 기존의 방법보다 편리하다. 그러나 실제 자료를 분석할 때 단위핵함수는 진동을 보이고 불안정하기 때문에 단위도와 S-곡선 도출에 있어서 장애가 있다. 그런데 단위핵함수의 요소인 Nash 의 순간단위도를 추정함에 있어서 Laplacian 행렬을 이용한 능형회귀분석을 이용하면 사상에 대한 평균적인 단위핵함수를 구하는데 유익함을 발견하였다. 또한 이를 이용하여 단위도의 지속기간 변경도 가능하였다. 이 연구에서 제시된 방법론은 단위도 제작에 적지 않은 도움이 될 것으로 기대한다.
SFLASH는 현재 유럽에서 진행 중인 NESSIE(New European Schemes for Signatures, Integrity, and Encryption) 프로젝트의 전자서명 후보가운데 하나로 제안된 서명 스킴이다. 비밀키의 요소 가운데 아핀 부분의 상수 행렬에 대한 공격은 (1)에서 논의된 바 있다. 본 논문에서는 SFLASH의 안전성이 비밀키의 요소가운데 서명 생성시 마지막 단계에 적용되는 아핀 사상의 선형 부분에 전적으로 의존함을 보인다. 이는 공격자가 비밀키의 요소 중 서명 생성시 마지막 단계에 적용되는 아핀 사상을 알면 다른 비밀 요소의 정보 없이도 임의의 메시지에 대한 위조 공격이 가능함을 보임으로써 증명한다. 또한, 공개키와 이미 알고있는 비밀 요소를 이용하여 다른 선형 부분의 부분 정보를 알아 낼 수 있음을 보이며, 이 결과를 바탕으로 키 길이의 효율성에 대하여 논의한다
본 연구에서는 전화선을 통한 음성인식을 위해 저잡음의 실험실 환경에서 수집된 음성 자료를 이용하는 접근을 하였다. 전화 음성과 실험실 음성 간의 특성 차이를 보정하기 위해 선형 회귀 분석법을 이용한 SDCN을 제안하였다. 두 자료간의 보정은 동시 녹음된 실험실 환경의 음성과 전화음성의 SNRDP 따른 두 자료간의 차이를 최소화하는 변환행렬을 구해, 이를 학습자료의 변환에 이용한다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 두가지 인식 알고리즘인 DTW와 이산 HMM 에 대해 실험하였다. DTW를 통한 인식에서개선된 SDCN 에 의한 특징벡터의 변환은 기존의 SDCNDP 따른 특징변환보다 8~17%의 인식률이 향상되었다. 이산 HMM으로 인식할 때는 개선된 SDCNDP 의한 전화음성과 실험실 음성과의 유사도를 보다 잘 나타내기 위해 개선된 SDCN을 적용하고, VQ 코드열 상에서이 코드 사상법을 사용하여 인식률의 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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