• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권9호
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• pp.1-9
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• 2007

유한체 $GF(2^n)$ 연산을 바탕으로 구성되는 암호시스템의 효율적 구현을 위하여 유한체의 곱셈의 하드웨어 구현은 중요한 연구 대상이다. 공간 복잡도가 낮은 병렬 처리 유한체 곱셈기를 구성하기 위하여 Divide-and-Conquer와 같은 방식이 유용하게 사용된다. 대표적으로 Karatsuba와 Ofman이 제안한 카라슈바(Karatsuba-Ofman) 알고리즘과 다중 분할 카라슈바(Multi-Segment Karatsuba) 방법이 있다. Leone은 카라슈바 방법을 이용하여 공간 복잡도 효율적인 병렬 곱셈기를 제안하였고 Ernst는 다중 분할 카라슈바 방법의 곱셈기를 제안하였다. [2]에서 제안한 방법을 개선하여 [1]에서 낮은 공간 복잡도를 필요로 하는 $MSK_5$ 방법과 $MSK_7$ 방법을 제안하였으며, [3]에서 곱셈 방법을 혼합하여 곱셈을 수행하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 [3]에서 제안한 혼합 방법에 [1]에서 제안한 $MSK_5$ 방법을 추가로 혼합하는 혼합 방법을 제안한다. 제안하는 혼합방법을 적용하여 곱셈을 구성하면 l>0, $25{\cdot}2^l-2^l을 만족하는 차수에서 [3]에서 제안한 혼합 방법보다 $116{\cdot}3^l$만큼의 게이트와 $2T_X$ 만큼의 시간 지연이 감소한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.89-103
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• 2020

고령화 사회에 접어들면서 거동이 어려운 장애인과 고령자의 개인 교통수단에 대한 수요가 증가하고 있다. 실제로 2017년 기준 전국 전동보장구 보급수는 9만여 대로 지속해서 증가하는 추세다. 하지만 장애인 및 고령자의 판단 능력과 조정 능력은 정상인보다 상대적으로 차이가 있는 관계로 주행 중 사고 발생의 가능성이 크다. 다양한 사고의 원인 중 하나는 도로 노면상태의 불균형으로 인해 개인 이동 수단 조향 제어의 간섭이다. 본 논문에서는 이 같은 사고를 예방하고자 도로 노면 상태를 고속으로 인지할 수 있는 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘을 소개한다. 이를 위하여 도로 노면 파손이 포함된 1,500여 장의 학습용 데이터와 150여 장의 테스트용 데이터를 새롭게 구성하였다. 그리고 이를 활용하여 기존의 Encoder와 Decoder 단계로 구성된 Auto-encoder 방식과 달리 Encoder 단계로 이루어진 심층 신경망을 제안하였다. 이 심층 신경망은 기존의 방식과 비교했을 때 평균 정확도(Mean Accuracy)는 4.45% 증가하였고 파라미터는 59.2% 감소하였으며 연산 속도는 11.9% 향상되었다. 이 같은 고속 알고리즘을 활용하여 안전한 개인 이동 수단이 확대 적용되길 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.967-983
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• 2003

PN (pseudo noise) 수열을 사용하여 주파수대역 확산을 수행하는 대역확산 무선통신시스템에서는 무선 채널로부터 여러 간섭신호 들의 영향을 받게 되는데 협대역 간섭신호는 주파수대역이 겹쳐지는 기존의 통신신호로부터 발생되기도 하고 군사통신에서와 같이 의도적인 방해전파가 원인일 수도 있다. 그런데 PN 변조 및 복조 과정을 통해 협대역 간섭신호의 영향이 감소하기는 하지만, 불충분 한 경우에는 수신부에서 적응 제거기를 사용함으로써 간섭에 의한 신호왜곡을 상당히 감축 시킬 수 있음이 잘 알려져 있다. 여기에서 기존의 적응 제거기의 설계는 PN 복조하기 전에 생성되는 오차신호를 기반으로 하기 때문에 칩 속도로 동작하는 고속의 연산이 필요한 반면에, PN 복조 이후에 생성되는 심볼 오차신호를 설계에 사용하는 새로운 적응 간섭 제거기를 사용하게 되면 계산량을 감축할 수 있게 된다. 본 연구에서 구체적으로 가능한 간섭제거 구조에 대해 논의하였으며, 기존의 구조 및 새로운 구조 들의 성능 분석 및 비교에 공통으로 적용할 수 있는 PN 복조 이후에서의 데이터심볼 평균제곱오차를 이론적으로 고려하였다. 그리고 컴퓨터 모의 실험을 통하여 이론적인 결과들의 타당성을 검증하였다. 비교 결과 성능을 유지하거나 개선하면서 계산량 감축이 가능함을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.493-506
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• 2018

본 논문에서는 직무별로 취업에 필요한 역량을 나타내고, 구직자가 온라인상에서 포트폴리오를 효율적으로 작성하고 관리하는 OOPP(Optimized Online Portfolio Platform)를 제안한다. 제안하는 OOPP는 세 가지 모듈로 구성된다. 첫째, JDCM(Job Data Collection Module)은 직업정보 사이트의 구인 광고들을 수집하여 스프레드시트에 저장한다. 둘째, CSM(Competency Statistical Medel)은 수집한 구인 광고들을 텍스트 마이닝하여 직무별로 요구되는 핵심 역량을 분류한다. 셋째, OBBM(Optimize Browser Behavior Module)은 브라우저의 처리속도를 개선하여 사용자가 데이터를 빠르게 조회할 수 있게 한다. OBBM은 검색엔진의 연산을 최적화하는 PSES(Parallel Search Engine Sub-Module)과 이미지 텍스트 등의 로드를 최적화하는 OILS(Optimized Image Loading Sub-Module)로 구성된다. 제안하는 OOPP의 성능분석 결과 CSM로 분석된 데이터의 정확도는 최대 100%, 최소 99.4%로 실제 광고와 분석된 데이터의 차이가 거의 발생하지 않았으며, OBBM을 이용한 브라우저 최적화를 실행하면, 작업시간이 약 68.37%가 감소한다. 결과적으로 OOPP는 직현재 직업정보 사이트의 구인 광고를 정확하게 분석하여 사용자가 분석한 결과를 웹페이지에서 신속하게 조회할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.993-1000
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• 2017

임베디드 장비의 가용성을 고려했을 때, 안전성과 효율성이 동시에 제공될 수 있는 1차 마스킹과 하이딩 대응기법과 같이 조합된 대응기법은 꽤 매력적이다. 특히, 효율성을 제공하기 위하여 첫 번째와 마지막 라운드의 혼돈 및 확산 계층에 조합된 대응기법을 적용할 수 있다. 또한, 중간 라운드에는 1차 마스킹 또는 대응기법이 없게 구성한다. 본 논문에서, 확산 계층의 출력에서 낮은 복잡도를 갖는 최신 부채널 분석을 제안한다. 일반적으로, 공격자는 높은 공격 복잡도 때문에 확산 계층의 출력을 공격 타겟으로 설정할 수 없다. 블록 암호의 확산 계층이 AND 연산들로 구성되어있을 때, 공격 복잡도를 줄일 수 있다는 것을 보인다. 여기서, 우리는 주 알고리즘을 SEED로 간주한다. 그러면, S-box 출력과 확산 계층 출력과의 상관관계에 의해 $2^{32}$ 를 갖는 공격 복잡도는 $2^{16}$으로 줄일 수 있다. 더욱이, 일반적으로 주 타겟이 S-box 출력이라는 사실과 비교하였을 때, 시뮬레이션 파형에서 요구되는 파형 수가 43~98%가 감소할 수 있다는 것을 입증한다. 게다가, 실제 장비에서 100,000개 파형에 대해 일반적인 방법으로 옳은 키를 추출하는 것을 실패하였음에도, 제안된 방법에 의해 옳은 키를 찾는데 8,000개의 파형이면 충분하다는 것을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권11호
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• pp.66-76
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• 2009

움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제12권2호
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• pp.81-87
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• 2006

본 연구는 남해안 북만 해역을 대상으로 조류성장잠재력(AGP) 시험을 통하여 H. akashiwo의 성장제한요인을 평가하였다. 영양물질의 첨가 및 미생물과의 동시배양에 의하면 적조발생 단계별 H. akashiwo의 성장은 서로 다른 제한요인에 의하여 영향을 받는 것으로 나타났다. 적조발생 전의 H. akashiwo 성장은 질산질소 $50{\mu}M$과 연산인 $5{\mu}M$을 복합첨가하면 크게 증가하였지만 인산인을 단독 첨가하거나 미생물과 동시 배양하여도 전혀 영향이 없었다. 적조발생 전의 H. akashiwo 성장제한요인은 질산질소로 나타났다. 적조발생시기의 H. akashiwo 성장은 질산질소 $50{\mu}M$ 또는 인산인 $5{\mu}M$을 단독첨가하면 증가하였지만 미량영양물질이나 $vitamin\;B_{12}$을 첨가해도 전혀 영향이 없었다. 적조발생 시기의 H. akashiwo 성장제한요인은 질산질소와 인산인이 동시에 작용하는 것으로 나타났다. 반면에 적조소멸시기의 H. akashiwo 성장은 질산질소와 인산인을 첨가하면 약간 증가하였지만 미생물과 동시 배양하면 현저히 감소하였다. 그러므로 적조 소멸시기의 H. akashiwo 성장제한은 미생물요인에 의한 것으로 평가되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.11-22
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• 1999

LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.43-51
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• 2009

1998년 Kocher 등이 블록암호에 대한 차분전력공격(Differential Power Attack, DPA)을 발표하였는데 이 공격으로 스마트 카드와 같이 위조방지가 되어있는 장비에서도 암호알고리즘 연산에 사용된 암호키를 추출할 수 있다. 2003년 Akkar와 Goubin은 DES와 같은 블록암호의 전 후반 $3{\sim}4$ 라운드의 중간값을 마스킹 값으로 랜덤화해서 전력분석을 불가능하게 하는 마스킹 방법을 소개하였다. 그 후, Handschuh 등이 차분분석을 이용해서 Akkar의 마스킹 방법을 공격할 수 있는 방법을 발표하였다. 본 논문에서는 부정차분 분석을 이용해서 공격에 필요한 평문수를 Handschuh 등이 제안한 공격방법 보다 효과적으로 감소시켰으며 키를 찾는 마지막 절차를 개선하여 공격에 사용되는 옳은 입력쌍을 선별하기 위한 해밍웨이트 측정시 발생할 수 있는 오류에 대해서도 효율적인 공격이 가능함을 증명하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.127-134
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• 2022

본 연구에서는 장기재령(4~6년)으로 양생된 플라이애시 콘크리트를 대상으로 촉진 염화물 이온 통과 시험을 수행하였다. 콘크리트 배합은 3수준의 물-결합재 비(0.37, 0.42, 0.47)와 2수준의 플라이애시 치환율(0, 30 %)을 가지고 있었으며, 시간 의존적으로 개선되는 통과 전하량을 정량적으로 분석하였다. 또한 실험결과를 GRU 알고리즘을 고려한 단별량 시계열 모델을 적용하여 학습하였으며, 그 예측값을 평가하였다. 통과전하량 실험 결과, 플라이애시 콘크리트는 물-결합재 비에 의한 통과 전하량의 변화가 재령이 증가함에 따라 점차 감소하였으며 OPC 콘크리트에 비하여 우수한 염해저항성을 나타내었다. 최종 평가일인 6년에서 플라이애시 콘크리트는 모든 물 결합재 비 조건에서 'Very low' 등급에 해당되는 통과 전하량이 평가되었지만, OPC 콘크리트의 경우 가장 높은 물-결합재 비를 갖는 조건에서 'Moderate' 등급을 나타내었다. 메인 알고리즘으로서 사용한 GRU 알고리즘은 시계열 데이터를 분석할 수 있고 연산 속도가 빠른 장점을 갖고 있다. 4개의 은닉층을 갖는 딥-러닝 모델이 고려되었으며 결과값은 실험값을 합리적으로 예측하고 있었다. 본 연구의 딥-러닝 모델은 단변량 시계열 특성만을 고려할 수 있는 한계점이 존재하지만 추가 연구를 통해 콘크리트의 강도 및 확산계수와 같은 다양한 특성을 고려할 수 있는 모델이 개발 중에 있다.