GF(2$^{m}$ )상에서 모듈러 곱셈은 공개키 암호 시스템과 같은 응용에서의 기본 연산으로 사용된다. 본 논문에서는 이와 같은 모듈러 곱셈 연산을 셀룰러 오토마타를 이용하여, GF(2$^{m}$ )상에서 m클럭 사이클만에 처리할 수 있는 연산기를 설계하였다. 이 곱셈기는 LSB 우선 방식으로 설계되었으며, 기존의 시스톨릭 구조를 이용한 곱셈기 보다 하드웨어 복잡도가 낮고 처리 시간이 빠른 장점이 있다. 그리고 설계된 곱셈기는 지수연산을 위한 하드웨어 설계에 효율적으로 이용될 수 있을 것이다.
이 논문은 특징 선택을 위한 새로운 혼합형 유전 알고리즘을 제안한다. 탐색을 미세 조정하기 위한 지역 연산을 고안하였고, 이들 연산을 유전 알고리즘에 삽입하였다. 연산의 미세 조정 강도를 조절할 수 있는 매개 변수를 설정하였으며, 이 변수에 따른 효과를 측정하였다. 다양한 표준 데이타 집합에 대해 실험한 결과, 제안한 혼합형 유전 알고리즘이 단순 유전 알고리즘과 순차 탐색 알고리즘에 비해 우수함을 확인하였다.
국내의 많은 연구를 통해 신재생에너지의 사전 경제성 평가를 위한 모델들은 다수 개발된 바 있지만, 기본적인 연산 프로세스와 연산방식만 지원되고 있을 뿐, 연산결과에 크게 영향을 미치는 신재생에너지의 각 요소 데이터가 제공되지 못하고 있다. 이에 대하여 본 연구에서는 한국에너지기술연구원에서 개발된 신재생에너지 자원지도 데이터를 근간으로 하여 경제성 평가의 기본이 되는 정보를 데이터베이스로 구성함과 동시에 GIS(Geographical Information System)을 활용하여 해당 영역에서 직접 대상위치를 선정하고, 인자값의 설정에 따라 사전 적정성 평가를 지원하는 연산 프로세스를 개발하고자 하였다. 웹 도구를 활용하여 사용자의 접근을 용이하게 하며, 설비데이터의 입력이 가능하게 구성하여 지속적으로 업데이트가 가능한 시스템의 제작을 그 목표로 한다.
이 논문은 상위 단계 데이터-경로 합성에서 연산 스케쥴링과 자원 할당 및 배정을 동시에 고려한 통합적 접근 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스케쥴링 되어있지 않은 데이터-플로우 그래프에 대해서 수행에 필요한 총 clock 스텝 수와 필요한 회로 면적을 동시에 최소화하는 데이터-경로 생성에 특징이 있다. 일반적으로, 연결선의 결정이 합성의 마지막 단계에서 이루어지는 기존의 방법과는 다르게, 우리의 접근 방법은 연산 스케쥴링과 연산의 연산 모듈 배정 그리고 변수의 레지스터 배정 작업을 동시에 수행하여 추가적인 연결선의 수를 매 clock 스텝마다 최적화(optimal) 시킨다. 본 논문은, 이 문제를 최소-비용의 최대-플로우 문제로 변형하여 minimum cost augmentation 방법으로 polynomial time 안에 해결하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 캐리 전파가 없어 고속 연산이 가능한 잉여수체계(Residue Number System)를 이용하여 고속의 디지털 뉴런 프로세서를 제안하였다. 제안된 뉴런프로세서는 MAC (Multiply And Accumulator) 연산부, 몫연산부, 시그모이드(Sigmoid)함수 연산부로 구성되며, 0.8$\mu$m CMOS공정으로 설계되었다 실험결과, 본 논문에서 구현한 디지털 뉴런프로세서는 19.2nsec의 속도를 보였으며, 실수연산기로 구현한 뉴런프로세서에 비하여 약1/2정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 정수 모듈러 N(홀수) 연산을 모듈러$(2^r-1)N$ 연산으로 변환하여 연산중 발생하는 오류를 탐지하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 모듈러 직렬 곱셈기의 경우 공간 복잡도는 50% 정도, 시간 복잡도는 1% 미만 증가한다, 제안하는 방법은 r=2 인 경우 1 비트 오류는 99%, 2 비트 오류는 50%, r=3 인 경우 1, 2 비트 오류를 99% 탐지가 가능한 효율적인 오류 탐지 방법이다.
군중 장면의 실시간 처리를 위해서는 기하 처리 부분 뿐만 아니라 모션 처리 부분까지 다단계 표현 기법 연구가 필요하다. 우리는 모션 처리 부분에서 사용되는 운동학 연산 간소화를 위해, 선택적 주의와 최적화 기법을 통한 모션 다단계 기법을 제안한다. 선택적 주의 기법으로 잘 알려진 가우시안 거리 기법을 응용하여, 우리는 한 모션에서 각 관절의 중요도를 수치화할 수 있다. 또한 운동학 연산에서 제외된 관절에 의해 손상된 각 단계의 모션에 대하여, 비선형 최적화 기법을 통해 최대한 손상을 막은 모션으로 수정할 수 있다. 우리는 제안한 다단계 표현 기법을 통해 표현된 모션의 어색한 정도를 설문조사를 통해 객관적으로 검토하였고, 피실험 자들이 관절각이 어느 정도 적은 상태를 유지하는 모션에 대해서는 다단계 표현 기법을 통한 군중 장면과 원본 군중 장면의 차이점을 파악하지 못했음을 발견하였다. 또한 제안한 기법을 사용하여 군중 장면을 렌더링하면 전체 처리 시간이 약 16% 정도, 운동한 연산 시간이 약 70% 절감됨을 알 수 있었다.
타원곡선 암호법(ECC)은 RSA나 ElGamal 암호법에 비하여 1/6정도의 열쇠(key) 크기로 동일한 안전도를 보장하므로, 메모리 용량이나 프로세서의 파워가 제한된 휴대전화기(cellular phone), 스마트카드, HPC(small-size computers) 등에 더욱 효과적인 암호법이다. 본 논문에서는 효과적인 타원곡선 암호법에 많이 사용되는 유한체위에서의 연산방법을 설명하고, Weil의 강하공격법(descent attack)에 안전하면서, 연산속도를 최대화하는 유한체의 합성체를 구축하여, 그 합성체위에서의 고속 연산기를 제안하려고 한다.
임의 영상에서 얼굴 영역을 검출하고 얼굴 특징점 정보를 획득하는 기술은 얼굴 인식 및 표정 인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 색도 정보와 Top-hat 연산을 이용함으로써 얼굴의 유효 특징점을 효과적으로 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 얼굴 영역 검출, 눈/눈썹 특징추출, 입술 특징추출의 세 과정으로 나눈다. 얼굴 영역은 $YC_{b}C_{r}$을 이용하여 피부색 영역을 추출한 후 모폴로지 연산과 분할을 통해 획득하고, 눈/눈썹 특징점은 BWCD(Black & White Color Distribution) 변환과 Top-hat 연산을 이용하며. 입술 특징점은 눈/눈썹과의 지정학적 상관관계와 입술 색상분포를 이용하는 방법을 사용한다. 실험을 수행한 결과. 제안한 방법이 다양한 영상에 대해서도 효과적으로 얼굴의 유효 특징점을 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 톨연산에 기초한 화상의 경계선 추출 방법을 제안 한다. 첫째로 3$\times$3 window내 에서 경계라고 고려 할 수 있는 구조를 고려하여 톨 멤버쉽 함수를 계산 한다. 이후를 교집합연산과 합집합 연산을 행하며 계산의 편의를 위해 정규화를 행한다. 최종적으로 ;엔트로피 개념에 기초한 thresholding을 행함으로써 경계를 추출 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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