본 논문에서는 몰포러지 연산만을 적용하여 특징을 추출하고, 물체를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특징추출에서 사용한 몰포러지 연산은 에로전과 다이레이션, 에로전과 다이레이션을 연계한 오프닝과 크로우징, 몰포러지 연산을 이용한 에지 및 스케리톤 검출 연산 등이다. 특징을 기반으로 물체를 인식하는 과정에서는 차원을 축소하기 위해서 풀링 연산을 사용하였다. 다양한 형태소 중에서 $3{\times}3$ Rhombus, $3{\times}3$ Square, $5{\times}5$ Circle 형태소를 임의로 선정하여 몰포러지 연산을 수행하였다. 무작위 인터넷 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 물체인식 분야에서 유용한 알고리즘으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
공개키 암호 시스템에서 모듈러 지수 연산은 주된 연산으로, 이 연산은 내부적으로 모듈러 곱셈을 반복적으로 수행함으로써 계산된다. 본 논문에서는 GF(2m)상에서 수행할 수 있는 Montgomery 알고리즘을 분석하여 right-to-left 방식의 모듈러 지수 연산에서 공통으로 계산 가능한 부분을 이용하여 모듈러 제곱과 모듈러 곱셈을 동시에 수행하는 선형 시스톨릭 어레이를 설계한다. 본 논문에서 설계한 시스톨릭 어레이는 기존의 곱셈기보다 모듈러 지수 연산시 약 0.67배 처리속도 향상을 가진다. 그리고, VLSI 칩과 같은 하드웨어로 구현함으로써 IC 카드에 이용될 수 있다.Abstract One of the main operations for the public key cryptographic system is the modular exponentiation, it is computed by performing the repetitive modular multiplications. In this paper, we analyze Montgomery's algorithm and design a linear systolic array to perform modular multiplication and modular squaring simultaneously. It is done by using common-multiplicand modular multiplication in the right-to-left modular exponentiation over GF(2m). The systolic array presented in this paper improves about 0.67 times than existing multipliers for performing the modular exponentiation. It could be designed on VLSI hardware and used in IC cards.
본 논문은 RSA 복호화 과정에서 발생한 전력 신호로부터 암호연산을 예측하는 과정을 주파수 분석과 K-means 알고리즘을 이용하여 자동화하는 것을 제안한다. RSA 복호화 과정은 제곱 연산과 곱셈 연산으로 나뉘며, 시간에 따른 연산의 종류를 예측하게 되면, RSA 암호의 키(key)값을 알 수 있게 된다. 본 논문은 복호화 과정에서 발생한 전력 파형을 2차원 주파수 신호로 변환한 후, K-means algorithm을 이용하여 연산의 종류에 따라 주파수 벡터를 분류하였다. 이후, 이러한 분류된 주파수 벡터를 이용하여 연산의 종류를 예측한다.
본 논문에서는 멀티미디어용 알고리즘을 고속으로 처리하기 위한 고성능 연산 회로를 설계하였다. 3단 파이프라인 구조로 동작하는 연산회로는 4개의 16-비트${\times}$16-비트 곱셈기의 효율적인 구성, 캐리 보존 형식 데이터에 대한 새로운 부호 확장 기법과 다수 개의 부분 곱셈 결과의 통합과정에 부호 확장을 제거하는 교정 상수 기법을 사용하여 복소수 데이터와 가변 길이 고정 소수점 데이터에 대한 38개의 연산을 처리할 수 있다. 설계한 프로세서는 45nm CMOS 공정에서 최대 동작 속도는 300 MHz이며 약 37,000 게이트로 구성되며 300 MCOPS의 연산 성능을 갖는다. 연산 프로세서는 높은 연산 속도와 응용 분야에 특화된 다양한 연산 지원으로 멀티미디어 프로세서에 효율적으로 응용 가능하다.
본 논문은 다양한 무선 통신 표준에서 사용되는 비터비 알고리즘을 위한 전용의 DSP 명령어 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 비터비 알고리즘의 Trace Back(TB) 연산 사이클을 효과적으로 줄일 수 있다. 제안된 비터비 전용 명령어와 하드웨어 구조는 비터비 연산의 Add Compare Select(ACS) 연산 과정과 TB 연산 과정의 병렬 처리가 가능하며, 병렬 연산을 지원하기 위해 트랠리스 버터플라이 연산 과정에서 필요한 데이터를 자동으로 생성하는 Offset Calculation Unit(OCU)을 제안한다. 제안된 OCU는 삼성 SEC 0.18μm라이브러리로 로직 합성하여 1,460 게이트 개수를 가지며, 최대 지연 시간은 5.75ns를 나타내었다. 사용된 ACS-TB 병렬 처리 방식은 Eb/No 값이 6dB인 경우 MLSE 등화기 사용 사용되는 일반적인 TB 연산 방식과 비교하여 거의 동일한 BER 성능을 보여 주었으며, 제안한 DSP는 구속장 K=5 일 때 Carmel DSP와 비교하여 11%, TI TMS320c55x와 비교하여 45%의 연산 사이클이 줄일 수 있다.
공간 데이터 웨어하우스는 공간 의사결정을 지원하는 시스템으로 공간 데이터 큐브를 이용한다. 공간 데이터 큐브에는 분석의 기준이 되는 공간 차원테이블과 분석의 대상이 되는 공간 사실테이블들로 구성되는데 의사결정 지원을 위해서는 공간 차원테이블의 개념계층 지원과 공간 사실테이블의 요약정보 제공이 필요하다. 그러나 기존의 연구들은 공간 개념계층에 대해서만 연구하였을 뿐 공간 요약정보에 대한 연구가 미비하였다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 공간 요약정보를 위한 공간 집계연산에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 공간 집계연산을 숫자화 집계연산과 객체화 집계연산으로 나누어 제안한다. 숫자화 집계연산은 공간 분석의 결과로 숫자 형태의 데이터를 반환하며, 객체화 집계연산은 공간 객체 형태로 결과를 반환한다. 본 논문에서는 확장된 공간 데이터 자료구조를 제공하여 공간 집계연산의 효율성을 높인다.
시간지원 데이타베이스 시스템은 자료의 과거 및 현재, 그리고 미래의 상태까지 관리함으로써, 사용자에게 시간에 따라 변화하는 자료에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 시간지원 데이터베이스에서의 집계 연산은 집계 연산과 질의에 시간 애트리뷰트를 고려하므로 기존의 집계 연산과는 큰 차이가 있다. 본 논문에서는 다차원 시간 집계 연산에 초점을 둔다. 다차원 시간 집계 연산은 시간 애트리뷰트 뿐만 아니라 하나 이상의 일반 애트리뷰트까지 고려한 시간 집계 연산으로 이력 데이타 웨어 하우스, 전화 기록 관리(CBR) 등에 유용하다. 본 논문에서는 다차원 시간 집계 연산을 효율적으로 처리하기 위한 자료 구조인 PTA-tree를 제안하고, 이를 이용한 시간 집계 처리 기법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 제안된 PTA-tree를 이용한 기법과 기존의 SB-tree를 확장한 기법의 성능을 최악 경우 분석과 실험을 통해 비교한다.
본 논문에서는 진화프로그래밍에서 레비 확률분포(Levy probability distribution)를 사용한 돌연변이 연산의 유용성을 레비 돌연변이 연산 후의 변수의 평균변화율(mean square displacement) 및 유일성(distinctness) 등을 통하여 분석하였다. 레비 확률분포는 무한의 분산(infinite second moment을 가지는 확률분포로 쪽거리(fractal)와 연계되어 최근 연구가 활발히 진행되고 있는 확률분포이다. 레비 확률분포를 사용한 레비 돌연변이 연산은 변화가 작은 자손(offspring)뿐만 아니라 기존의 정규분포를 사용한 돌연변이 연산에 비하여 상대적으로 변화가 큰 자손을 생성할 수 있다. 이러한 사실에 기초하여 레비 돌연변이 연산은 보다 넓은 탐색 공간을 효율적으로 조사할 수 있음을 평균변화율 및 유일성 등의 조사를 통하여 수학적으로 증명하였다. 이를 통하여 진화 프로그래밍에서 레비 확률분포에 기초한 돌연변이 연산이 정규분포를 사용한 돌연변이 연산보다 다변량 함수의 최적화의 경우 일반적으로 효율적인 연산임을 알 수 있었다.
소프트웨어 문서는 수많은 논리적인 객체와 객체간의 관계로 이루어진 구조를 가지고 있으며 그 구조가 빈번하게 변경될 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 편집 과정에서 적용되는 연산에 기반한 미세 단위 소프트웨어 객체의 버전 및 일관성 관리 모델을 제안하였다. 모든 소프트웨어 객체는 연산으로 구성된 인터페이스를 가지고 객체의 편집은 연산을 통해서 이루어진다. 편집기를 통하여 객체에 적용된 연산은 연산 히스토리에 기록되고 버전 관리와 소프트웨어 구성 요소간의 일관성 관리에 이용된다. 객체의 버전은 연산 히스토리를 이용한 델타를 이용하여 저장되고 검색되므로 델타 추출을 위한 비교 과정이 필요 없으며 버전간의 변경 내용을 쉽게 파악하여 버전 전파 여부를 결정지을 수 있다는 장점이 있다. 일관성은 객체간의 종속성과 객체에 적용된 연산의 종류에 의해 관리되므로 불필요한 변경 전파를 피할 수 있다. 본 논문에서는 객체에 적용된 연산을 기반으로 하여 버전 검색 및 미세 단위 일관성에 대한 정형적인 모델을 제시하였다.
심전도 신호에 있는 저주파 잡음 성분은 기저선 변동을 일으킨다. 본 논문에서는 기저선 변동이 있는 심전도 신호에 대하여 형태학 연산과 평활화 스플라인 연산을 사용하여 기저선 변동 잡음을 제거하였다. 형태학 연산만 이용하여 기저선 변동 잡음을 제거하는 경우, 사용한 구조요소에 따라 원 신호의 특징점 정보를 손상시킬 수 있다. 형태학 연산의 단점을 해결하기 위하여, 형태학 연산 후 평활화 스플라인 연산을 적용하였다. ECG 신호 처리를 위한 기존의 형태학 연산을 이용한 방법과 본 논문에서 제안된 방식을 MIT/BIH 데이터베이스에서 제공하는 심전도 임상 데이터에 각각 적용하여 비교하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안된 방식이 기존 방식보다 원신호에 대한 데이터 왜곡도가 낮음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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