SHACAL-2는 해쉬 알고리즘 SHA-2의 압축 함수에 기반을 둔 최대 512 비트 키 크기를 가지는 256 비트 블록 암호이다. 최근에 SHACAL-2는 NESSIE 프로젝트의 256 비트 블록 암호에 선정되었다. 본 논문에서는 연관키를 이용한 두 가지 형태의 연관키 차분-비선형 공격과 연관키 Rectangle 공격에 대한 SHACAL-2의 안전성을 논의한다. 연관키 차분-비선형 공격 기법을 통하여 512 비트 키를 사용하는 35-라운드 SHACAL-2를 분석하고, 연관키 렉탱글 공격 기법을 통하여 512 비트 키를 사용하는 37-라운드 SHACAL-2를 분석한다. 본 논문에서 소개하는 512 비트 키를 가지는 37-라운드 SHACAL-2 연관키 렉탱글 공격은 SHACAL-2 블록 암호에 알려진 분석 결과 중 가장 효과적이다.
영상 관련 범죄가 증가하고 고도화됨에 따라서 고수준의 디지털 포렌식 기술이 요구된다. 그러나 기존의 특징 기반 기술은 인간이 고안한 특징을 활용함으로서 새로운 기기 특징에 쉽게 대응하기 어렵고, 딥러닝 기반 기술은 정확도 향상이 요구된다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 분야의 최신 기술인 DenseNet을 기반으로 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 카메라의 센서 특징을 획득하기 위해 HPF 특징 추출 필터를 적용하였고, 카메라 판별에 적합하도록 기존 DenseNet에서 계층 반복 수를 조정하였다. 또한 연산량을 줄이기 위한 Bottleneck layer와 압축 연산 처리를 제거하였다. 제안한 모델을 Dresden 데이터베이스를 사용하여 성능 분석을 하였고, 14개 카메라 모델에 대해 99.65%의 정확도를 달성하였다. 기존 연구들보다 높은 정확도를 달성하였으며 기존에 동일한 제조사에서 정확도가 낮아지는 단점을 극복하였다.
최신 볼류메트릭 기술이 제공하는 높은 기하학적 정확도와 사실성은 실제 객체와 캡춰된 3D 모델 간 높은 일치도를 보장한다. 그럼에도 불구하고 이렇게 획득된 3D 모델은 프레임 간 완전히 독립적인 3D모델로 시퀀스를 구성하고 있다는 측면에서, 매 프레임 모델 표면 구조(Geometry)의 일관성이 보장 되지 않으며, 정점(Vertex)의 밀도가 매우 높고 정점 간 연결 노드(Edge)가 매우 복잡해지는 특징을 확인 할 수 있다. 이 기술을 통해 생성된 3D 모델은 영화나 비디오 게임 제작 파이프라인에서 제작된 모델과는 본질적으로 다르며, 실시간 렌더링, 애니메이션 및 시뮬레이션, 압축과 같은 응용 분야에서 직접 사용하기에 적합하지 않다. 이와는 대조적으로 우리의 방법은 프레임 간 3D 모델 표면 구조의 높은 일관성을 확보하는 리메싱(Remeshing)과 비강체 표면(Non-rigid Shape)의 대응(Correspondences) 및 매칭(Matching)을 통한 점진적 변형(Deformation) 과정 및 텍스쳐 전달(Texture Transfer) 과정을 연결함으로서 볼류메트릭 3D 모델 시퀀스 품질의 일관성을 유지하며, 후 처리 과정의 자동화를 제공한다.
본 논문에서는 실시간 SAR (synthetic aperture radar) 영상 생성을 위한 RDA (range Doppler algorithm)의 FPGA 기반 가속화 기법을 제안한다. RDA의 연산 과정인 거리 및 방위 압축 연산을 가속하기 위한 시스토릭 어레이 구조 기반 정합 필터와 RCM (range cell migration)을 보상해 주기 위한 고속의 sinc 보간 연산기의 하드웨어 구조를 제시하고, Xilinx Alveo FPGA에 다채널 커널 형태로 구현하여 가속을 진행하였다. 제안된 구조의 하드웨어를 사용하여 4096×4096 크기의 영상 생성시간을 측정한 결과, Nvidia RTX3090 GPU를 사용하여 SAR 영상을 생성하는 시간보다 약 2배 가속이 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 가속 하드웨어는 60,247개의 CLB LUT, 103,728개의 CLB register, 20개의 block RAM tile과 592개의 DPS로 구현 가능하며, 최대 동작속도는 312 MHz임을 확인하였다.
플래시 메모리는 비휘발성이고 저전력으로 동작하며 가볍고 내구성이 강하다. 이러한 특성으로 휴대용 멀티미디어 재생기(PMP)와 같은 모바일 컴퓨팅 환경에서의 저장 장치로 많이 사용되고 있다. 대용량의 플래시 메모리를 저장 장치로 가진 모바일 기기들은 비디오/오디오/사진등과 같은 다양한 종류의 멀티미디어 데이터를 저장하고 재생한다. 모바일 컴퓨팅 장치를 위한 기존의 인덱스 시스템은 노래 가사와 같은 텍스트 형태의 정보 검색에 비효육적이다. 본 논문에서는 대용량 플래시 메모리 기반 임베디드 텍스트 인덱스(Embedded Text Index: EMTEX) 시스템을 제안한다. EMTEX는 먼저 임베디드 시스템을 고려한 압축 알고리즘을 사용하며, 텍스트 인덱스가 구성된 필드에 삽입 및 삭제시 인덱스에 즉시 반영된다. 뿐만 아니라, 플래시 메모리의 특성을 고려한 효율적인 삽입, 삭제, 재구성 기능을 수행하며, DBMS의 상위 계층에서 독립적으로 동작한다는 장점을 갖는다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해 다양한 환경에서 실험을 수행하였다. 그 결과 EMTEX는 임베디드 환경에서 Oracle Text나 FT3와 같은 기존의 인덱스 시스템보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
현재, 많은 병원이 방사선과 의료영상정보를 기존의 필름형태로 판독하고, 진료하는 방식에서 PACS를 도입하여 디지털 형태로 영상을 전송, 저장, 검색, 판독하는 환경으로 변화하고 있다. 한편, PACS가 가지는 가장 큰 제한점은 휴대성의 결핍이다. 본 연구는 이동형 장치가 가지는 호스트의 이동성 및 휴대성의 장점들을 살리면서, 무선 채널 용량의 한계, 무선 링크 사용이라는 제약점들을 감안하여 의료영상을 JPEG2000 영상압축 방식으로 부호화한 후 무선 환경을 고려한 전송 패킷의 크기를 결정하고자 하였으며, 무선 통신 중 발생되는 패킷 손실에 대응하기 위한 자동 오류 수정 기능도 함께 구현하고자하였다. Window 2000 운영체계에서 의료영상을 로드하고, 데이터베이스화하며, 저장하고, 다른 네트워크와 접속, 제어가 가능한 PC급 서버를 구축하였다. 영상데이터는 무선망을 통해 전송하기 때문에 가장 높은 압축비율을 지원하면서 에너지 밀도가 높은 JPEG2000 알고리즘을 사용하여 영상을 압축하였다. 또한, 무선망 사용으로 인한 패킷 손실에 대비하여, 영상을 JPEG2000 방식으로 부호화한 후 각 블록단위로 전송하였다. PDA에서 JPEG2000 영상을 복호화 하는데 걸리는 시간은 256*256 크기의 MR 뇌영상의 경우 바로 확인할 수 있었지만, 800*790 크기의 CR 흥부 영상의 경우 약 5초 정도의 시간이 걸렸다. CDMA 1X(Code-Division Multiple Access 1st Generation) 모듈을 사용하여 영상을 전송하는 경우, 256 byte/sec정도에서는 안정된 전송 결과를 보여주었고, 1 Kbyte/sec정도의 전송의 경우 중간 중간에 패킷이 손실되는 결과를 관찰할 수 있었다. 반면 무선 랜의 경우 이보다 더 큰 패킷을 전송하더라도 문제점은 발견되지 않았다. 현재의 PACS는 유선과 무선사이의 인터페이스의 부재로 인해 유무선 연동이 되지 못하고 있다. 따라서 이동형 JPEG2000 영상 뷰어는 PACS가 가지는 문제점인 휴대성을 보완하기 위하여 개발되었다. 또한 무선망이 가지는 데이터 손실에 대하여서도 허용할 수 있는 범위에서 재전송을 가능하게 함으로서 약한 연결성을 보완하였다. 본 JPEG2000 영상 뷰어 시스템은 기존 유선상의 PACS와 이동형 장치간에 유기적인 인터페이스 역할을 하리라 기대된다.
본 논문에서는 스테레오 음악에 오디오 워터마크를 삽입하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 음악은 2개의 채널을 갖고 있기 때문에 기존 워터마킹 기술은 일반적으로 각 채널을 독립적으로 생각하고 처리하는 경우가 많다. 그러나 스테레오를 모노로 변환하는 과정에서 워터마크의 손실이 발생하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 제안한 알고리즘은 스테레오를 모노로 변환하더라도 워터마크의 손실이 발생하지 않도록 워터마크를 삽입할 때 스테레오와 모노변환의 특성을 이용하였다. 제안된 알고리즘에 사용된 오디오 워터마크는 "Copyright"와 "Copy_free"라는 두 가지 정보를 터보코드를 이용하여 생성하였다. 두 워터마크는 9바이트(72비트)로 이루어져 있으며, 오류정정을 위하여 터보코드를 적용하면 222비트로 삽입해야 하는 정보량이 늘어난다. 222비트의 워터마크는 추가적인 오류에 강인하도록 1024비트로 확장하여 최종적으로 스테레오 음악에 삽입할 워터마크로 사용하였다. 평균적으로 SNR은 40dB를 넘어서서 전통적인 양자화 방식보다 10dB 이상의 음질 개선을 가져왔다. 이는 상대적으로 10배의 음질 개선도를 의미하는 것으로 매우 유의미한 결과이다. 또한 워터마크의 추출에 필요한 샘플길이는 1초 이내의 길이면 충분히 추출이 가능하고, 128Kbps의 비트레이트를 갖는 MP3 압축에 대해서도 모두 1초 이내 길이의 음악 샘플로부터 워터마크의 완전한 추출이 가능하였다. 전통적인 양자화 방식이 10초 길이의 샘플을 이용해도 대부분 워터마크의 추출에 실패한 것에 비하면 1/10에 불과한 길이로 워터마크의 추출이 가능하다.
최근 국내에 많이 보급되고 있는 이류체 포그 냉방시스템의 효율적인 제어알고리즘을 개발하기 위하여 다양한 조건의 분무사이클을 설정하여 토마토재배 온실에서 냉방실험을 실시하였다. 냉방효과는 평균 $1.2{\sim}4.0^{\circ}C$를 보였고, 냉방효율은 평균 8.2~32.9%로 나타났다. 분무간격에 따른 실험에서 90초 분무사이클의 냉방효율이 가장 높았고, 대체로 분무시간이 길수록, 정지시간이 짧을수록 냉방효율이 높게 나타났다. 이류체 포그시스템의 분무량이 증가할수록 냉방효율이 높아지는 경향을 찾을 수 있었다. 그러나 분무량을 증가시키더라도 내부공기가 포화상태에 가까워지면 더 이상 증발이 일어나지 않으므로 내부공기가 포화상태에 도달하기 전까지 분무량을 증대시키는 방법으로 냉방효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다. 냉방효율이 증가함에 따라 실내공기의 포차는 감소하였고 실내외 절대습도 차이는 증가하는 경향을 보였다. 포그의 증발량이 증가할수록 실내와 실외의 절대습도 차이는 커지고, 이에 따라 환기에 의한 수증기 배출이 잘 되어 다시 증발효율을 상승시키므로 냉방효율이 높아지는 순환구조를 갖게 되는 것으로 판단된다. 분무시간과 정지시간에 따른 실내공기의 포차변화를 회귀분석한 결과 $10g{\cdot}kg^{-1}$의 포차 변화에 필요한 분무시간은 120초, 정지시간은 60초로 나타났다. 그러나 온도의 진동폭을 줄이고 냉방효율을 높이기 위해서는 포차의 변동범위를 $5g{\cdot}kg^{-1}$으로 설정하여 60초 분무, 30초 정지가 더 적당할 것으로 판단된다. 이류체 포그시스템의 제어방식을 컴퓨터 제어시스템과 현재 보급되고 있는 간편제어시스템으로 분류하여 제어알고리즘을 유도하였다. 자연환기 온실에서 간편 제어시스템을 사용한다면 분무사이클을 60초 on, 30초 off로 설정하고 온도하한은 30~$30{\sim}32^{\circ}C$, 습도상한은 85~90%로 설정할 것을 제안한다.
터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 캐쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 현재의 주기억 데이타베이스 환경에서 가장 중요한 문제로 대두되었다. 최근 연구들에서는 R-트리의 변형 모델인 CR-트리와 같은 인덱스 구조들이 제시되었으나, 이는 손실 발생 가능한 압축 기법을 사용함으로써 검색 성능이 더 나빠질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MR-트리라고 이름 붙여진 캐쉬 동작에 민감한 R-트리의 새로운 변형 모델을 제시한다. MR-트리는 리프가 아닌 중간 노드 엔트리들을 100%에 가깝게 사용하여 결과적으로 트리의 높이와 중간 노드 엔트리의 MBR을 줄여주는 효과를 준다. 이를 위해 노드 분할 발생시 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 중간 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송하고, 존재하지 않을 경우 새롭게 생성된 노드는 분할된 노드의 자식 노드가 된다. MR-트리는 이와 같은 동작으로 인해 발생 가능한 트리 불균형 문제를 높이 균형화(HeightBalance) 알고리즘을 수행함으로써 해결한다. 한편, 본 논문에서는 MR-트리를 캐쉬 동작에 더욱 민감한 트리형태로 만들기 위해 CCMR-트리를 제안한다. 본 논문의 실험과 분석 결과, 2차원의 MR-트리는 약간의 개선된 수정 속도와 비슷한 메모리 사용량을 기록하며, 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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