타원곡선 암호시스템에서 스칼라 곱셈의 랜덤화는 부-채널공격 대응방법의 기본적인 개념 중의 하나이다. 본 논문에서는 랜덤 m-ary 리코딩 알고리듬에 기반한 랜덤 m-ary 방법으로 단순/차분 전력분석 공격의 대응 방법을 제안한다. 제안 방법은 표준의 m-ary 방법보다 부가적인 연산량이 요구되지만 비밀키와 독립적인 소모전력을 생성한다. 따라서 랜덤한 윈도우 사이즈를 이용한 연산 과정이 SPA/DPA 공격에 대응할 수 있으므로 제안하는 대응방법은 스마트카드의 부-채널공격에 향상된 안전성을 제공한다.
본 논문에서는 전력선 통신 (PLC: Power Line Communication) 시스템의 네트워크 데이터 처리량 (throughput)을 구내 (In-building) 환경에서 연구하였다. 전력선 채널은 주파수 선택적 페이딩 주파수 응답을 가지므로 감쇠 및 잡음의 영향을 최소화하기 위해서 adaptive bit loading 방식을 적용한 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 변조 방식을 사용하였다. 구내 네트워크의 게이트웨이/CPE (Customer Premise Equipment) 전력선 통신 모뎀 사이의 전력선 통신 구간에서 처리할 수 있는 최대 데이터 처리량을 측정하기 위해 iperf 네트워크 성능 측정 툴을 이용하였고, TCP (Transmission Control Protocol) 윈도우 사이즈별 throughput을 분석하였다.
이 연구는 헬스케어 분야에서 활용 가능한 AI 기반의 3D 체형 모델링 기술을 개발하고, 이를 통해 사용자의 체형 변화와 건강 상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 사이즈코리아의 데이터를 활용하여 2D 이미지로부터 3D 체형 이미지를 생성하는 모델을 개발하고, 다양한 모델을 비교하여 가장 성능이 우수한 모델을 선정하였다. 최종적으로, 개발된 기술을 통해 개인 맞춤형 건강 관리, 운동 추천, 식단 제안 등의 시스템 프로세스를 제안함으로써 질병 예방 및 건강 증진에 기여하고자 하였다.
설계된 HW IP를 응용수준에서 제어하기 위해 OS상에서의 디바이스 드라이버가 요구된다. 디바이스 드라이버의 개발은 하드웨어와 OS에 대해 시스템 개발자의 정확한 이해가 필요하며 하드웨어 개발 기간과 비용의 많은 부분을 차지한다. 본 논문에서는 OS정보, 하드웨어 특징정보를 이용하여 OS에 따른 디바이스 드라이버를 인터페이스 회로와 함께 자동 생성하는 시스템의 구축에 대해 제시한다. 제안한 시스템에서는 효율적인 디바이스 드라이버 자동생성을 위해 디바이스 드라이버의 기본골격과 함수 모듈 코드, 헤더파일 테이블 등을 라이브러리로 구축하여 입력 데이터에 따라 선택되어 디바이스 드라이버가 자동생성 되도록 하였다. 제안된 방법으로 ARM922T 코어에 삼성 3.5인치 TFT-LCD를 장착하여 커널버전 ARM-Linux 2.4.19를 탑재한 후 디바이스 드라이버를 자동 생성하여 커널에 등록한 뒤 하드웨어에 write 연산을 실행하는데 걸린 시간을 비교한 결과 매뉴얼로 설계한 디바이스 드라이버에 비해 1.12%의 감소를 보였다. 커널 컴파일 후의 코드 사이즈는 0.17%의 증가를 보였다. 생성된 디바이스 드라이버는 응용프로그램 레벨에서 하드웨어를 제어할 때 발생하는 지연시간을 고려하면 실제 성능의 차이가 없음을 보인다. 본 논문에서 제안한 시스템을 사용하여 시스템 개발기간을 단축할 수 있다.
최근 디지털 컨텐츠와 컨텐츠 사용자의 기하 급수적인 증가와 함께 recommender 시스템이 주목을 받으며 많은 응용 프로그램에 적용되고 있는 가운데, recommender 시스템의 확장성과 대체적으로 이와 반비례하는 정확성이 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 recommender 시스템 모델 중 하이브리드 모델의 매트릭스를 제거하고 아이템의 특성을 정하기 위해 클러스터링 기술을 사용한 Scalable Hybrid Recommender System을 제안한다. 제안된 모델은 recommender 시스템의 확장성과 정확성을 향상시키기 위해서 아이템에 대한 사용자의 평가 정보, demographic 정보와 구체적인 시간 정보를 사용한다. Reduction 기술 사용을 통해 Item-feature 매트릭스의 사이즈를 축소하고, 사용자 demographic 정보를 사용하여 temporal aware hybrid user model을 만든 후, 비슷한 정보를 가진 사용자간 클러스터링을 통해, 가장 유사한 정보를 가진 사용자들을 추출하여, 사용자간 정보를 비교함으로써 사용자가 원하는 아이템의 특성을 예상하고 사용자에게 N개의 아이템을 추천함으로써, 기존의 recommender 시스템보다 더욱 향상된 결과를 도출해 낼 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
본 연구는 현장에서 측정되는 수질데이터를 실시간 수집하여 데이터의 적절성을 모니터링하고 모형입력자료로써 신뢰성을 유지하도록 구성되는 시스템과 이를 2차원 수질 해석 모형인 CE-QUAL W2모형의 입력자료로 연계 활용함으로써 그 결과를 그래프 및 하천 변화 모의 동영상으로 표출하는 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 수질 모형은 물 관련 모형가운데 특히 다량의 자료와 정확한 자료를 입력자료로 사용하며 그 결과 표출에 있어서도 전체적인 결과부터 세밀한 요소자료까지 결과자료가 필요하다. 본 연구에서 개발한 RTMMS(Real-time Turbidity Monitoring & Modeling System)는 현장 계측기로부터 수집되는 실시간 자료를 이용하여 데이터를 모니터링하고 CE-QUAL W2 모형을 이용하여 모델링을 수행한 후 결과를 그래프로 도출 할 수 있도록 하는 시스템이다. 특히 일반적인 어플리케이션의 GUI 환경에서 벗어나 일반 사용자들이 쉽게 프로그램을 사용할 수 있고 공간 활용도를 높이기 위하여 웹 형식의 GUI로 구성하였다. RTMMS는 기본 크기가 가로 800 픽셀, 세로 600 픽셀로 고정 사이즈이며, 주요 화면 구성으로는 좌측에 네 개의 항목이 있고 우측에는 실시간 모니터링 지점에 대한 유역도가 표시되어 사용자 편의환경을 제공하였다. 사용자는 해당 지점을 선택하여 주요 지점에 대한 정보를 분석할 수 있다. 또한 우측에는 선택된 지점에 대한 정보와 실시간 감시 내용을 조회할 수 있는 탭이 존재한다. 각각의 메뉴 항목은 주요지점의 모니터링 현황을 파악할 수 있는 기능, 수질모형의 입력자료로 변환하도록 하는 자료 동화 기능, CE-QUAL W2 모형을 수행하는 기능 및 결과자료를 분석하는 기능으로 구성되어 있으며, 각 기능을 선택하면 해당 화면으로 GUI가 전환된다. 따라서 다량의 측정자료의 신뢰성을 유지하고 이를 모형의 입력자료로 활용하는 일련의 과정을 시스템화하기 때문에 자료의 이상적 유지 관리가 이루어지며 복잡한 2차원 수질해석 모형을 수월하게 운영할 수 있는 시스템으로 개발하였다.
본 논문은 딥러닝을 기반으로 한 가상 피팅 기능을 갖춘 중고 의류 거래 시스템의 구현을 소개한다. 제안된 시스템은 사용자가 중고 의류를 온라인으로 시각적으로 착용하고 핏을 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 위해, 합성곱(CNN) 알고리즘을 사용하여 사용자의 신체 형상과 의류의 디자인을 고려한 가상 착용 모습을 생성한다. 이를 통해 구매자는 온라인에서 실제로 의류를 입기 전에 핏을 미리 확인할 수 있으며, 이는 구매 결정에 도움을 준다. 또한, 판매자는 시스템을 통해 정확한 의류 사이즈와 핏을 제시할 수 있어 구매자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문은 CNN 모델의 학습 절차, 시스템의 구현 방법, 사용자 피드백 등을 자세히 다루고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 유효성을 입증한다.
본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 밀리미터파 5세대 이동통신을 위한 28GHz 대역 8-방향 스위치 빔포밍 안테나 시스템을 설계하였다. 전체 시스템은 $8{\times}8$ 버틀러 매트릭스와 8 배열 안테나로 구성되어있다. $8{\times}8$ 버틀러 매트릭스의 입력 단을 스위칭 하여 얻은 8개의 출력을 배열 안테나에 인가하여 총 8 방향의 빔을 생성할 수 있다. 배열 안테나 입력의 위상 간격 변화에 따라 배열지수(Array Factor)를 계산하여 빔의 방향성을 계산할 수 있다. 5G 시스템 목표인 ${\pm}40^{\circ}$의 조향 범위를 만족시키기 위한 안테나 간격은 $0.65{\lambda}$이다. 빔 조향 시뮬레이션 결과 버틀러 매트릭스 입력단에 따라 ${\pm}6^{\circ}$, ${\pm}17^{\circ}$, ${\pm}28^{\circ}$, ${\pm}40^{\circ}$의 총 8개의 방사 방향을 갖으며, 시스템의 전체 사이즈는 $55.8{\times}51.1mm^2$이다. 또한, 마이크로스트립 선로에 의한 기생 방사 효과를 확인하여 스트립라인 구조의 버틀러 매트릭스로 구현하였다.
독립형 태양광(PV) 시스템은 몽골 유목민 목축업자들에게 가장 중요한 에너지발전 시스템 중 하나이다. 기본적으로 독립형 PV 시스템은 두 개의 DC-DC 컨버터를 사용한다. 이 시스템은 비용이 많이 들고, 사이즈가 커지기 때문에 다른 장소로 이동 할 때 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 배터리의 SOC 제어 와 최대전력추종제어가(MPPT) 결합된 제어 알고리즘을 제안한다. 배터리는 3단계(Bulk, Absorption, Float Charge)로 충 방전된다. 본 논문에서는 Bulk단계에서 MPPT제어 기반으로 충전되는 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 제어 알고리즘을 다양한 날씨 조건에 대해서 적용하였으며, PSIM 소프트웨어를 이용한 시뮬레이션을 통하여 그 효용성을 검증하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 몽골 유목민들의 농촌 생활에 필수적인 독립형 태양광 발전 시스템을 설계하는데 유용하게 사용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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