이 논문에서는 서로 다른 원시원과 decimation을 통해서 생성한 M-진 Sidel'nikov 수열들 사이의 관계에 대해서 연구하였다. 이들의 자기상관 함수와 자기상관 분포가 유도되었으며 주어진 주기에 대해서 Sidel'nikov 수열들이 decimation과, 순회 shift, 그리고 상수 곱 하에서 동치라는 것을 증명하였다.
현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 일정한 패턴을 분류하여 지식의 형태로 추출하는 작업이다. 데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고 군집들간의 유사성을 최소화시키도록 데이터 집합을 분할하는 것이다. 데이터 마이닝에서 군집화는 대용량 데이터를 다루기 때문에 원시 데이터에 대한 접근횟수를 줄이고 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법이 활발하게 사용된다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 잡음에 매우 민감하고, local minima에 반응한다. 또한 사전에 군집의 개수를 미리 결정해야 하고, initialization 값에 다라 군집의 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 군집화 알고리즘을 제안하고, 여기서 제시하는 적합도 함수의 최적화된 군집을 찾아내어 조금더 효율적인 알고리즘을 만들어 대용량 데이터를 다루는 데이터 마이닝에 적용해 보려한다.
GSPA(Generic Shortest Path Algorithm)은 각종 정보통신 네트워크 상에서 멀티미디어 정보전송시 요구되는 QoS 기반의 라우팅을 위한 새로운 라우팅 알고리즘이다. 전체적인 동작은 원시노드(Source Node)에서 목적노드(Destination Node) 사이에서 이전 단계의 재귀호출에서 찾은 최단 경로를 기준으로 해서 이웃 노드들을 대상으로 재귀호출을 통해서 QoS 요구조건을 만족하는 경로정보를 기록하면서 최단 경로를 찾는 알고리즘이다. GSPA는 기존 Distance Vector 알고리즘이 경로를 설정하기 위해 많은 시간과 대역폭을 낭비하며 네트워크 형상이 수시로 변경될 때 “Counting to Infinity”현상을 발생시키는 단점을 보완하고, Link-State 데이터 베이스를 이용해서 함수 재귀호츨을 통해서 최단 경로를 찾아냄으로써 구현하기가 쉬운 알고리즘이다. 또, Distance-Vector와 Link-State 알고리즘의 장점을 수용하였으며, 이 알고리즘을 분산 네트워크 환경에서 동작하도록 수정하면 분산 네트워크 환경에서의 Hierarchical Routing, Multi-Path Routing, QoS Routing을 위한 기본 알고리즘으로 매우 좋은 특성들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 소개하고 간단한 예를 통해 기본 동작에 대해 살펴본다.
선형시불변계에 있어서, 고차의 원시스템과 근사화되는 저차원모델 사이의 출력응답오차의 제곱의 적분을 평가함수로 취하여, 이 값을 최소로 하는 저차원모델의 파라미터를 구하는 하나의 근사화법을 제안하였다. 본 방법은 Astrom의 알고리즘과 Fletcher-Reeves의 공미경사법을 이용하여 저차원파라미터를 구한 것이다. 그 계산예로서는 발전기계통의 부하주파수제어에 이용되고 있는 4차원시스템을 저차원 근사화시켜서, 그 응답들을 비교.고찰하였다.
이 논문에서는 온라인 서명 검증에 대한 새로운 접근 방법으로, 서명을 필기의 기본 구성 요소들로 표현하는 구조적인 접근 방법을 제시한다. 속력의 국부 극소점을 분할점으로 하여 얻어지는 부분을 원시 패턴으로 정의하였고, 서브패턴으로서 방향 변화에 의해 얻어지는 단순 회전형 성분, 첨형 성분, 종형 성분의 세 가지 종류를 정의하여 서명을 구조적으로 표현하였다. 그리고 서브패턴을 기본 단위로 한 동적 계획정합 알고리듬을 제시하였다. 또한, 학습 샘플로부터 국부적인 부분에 대한 변화도와 복잡도를 추출하여 참조 패턴의 학습과 진위 판단 임계치를 설정하였다. 실험을 통하여, 함수적 접근과 매개변수적 접근 그리고 제안된 구조적 접근 방법을 동일 조건에서 검증률, 처리시간, 메모리의 측면에서 비교하였다. 제안된 방법에서는, 서명의 국부적인 가중치를 적용하고 복잡도를 판단임계치의 설정에 사용함으로써 평균 오류율이 14.2%에서 4.05%로 검증률이 크게 향상되었다. 또한, 시간과 메모리의 측면에서 함수적 접근 방법에 비해 효과적이면서도 함수적 접근 방법의 최고 성능에 근접한 검증률을 얻을 수 있었다.
유기성폐기물의 수열처리 기술은 고온에서 운전하여 에너지 소비가 큰 열분해 탄화기술의 단점을 보완하기 위한 방법으로, 세포벽을 파괴하여 탈수성을 향상시켜 탈수공정에서 함수율을 약 40% 수준까지 낮출 수 있는 장점을 가지고 있어 유기성폐기물의 고형연료화 분야에서 전 세계적으로 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 수열처리가 유기성폐기물의 건조효율에 미치는 영향에 대하여 평가하였다. 대상물질로는 대표적인 유기성폐기물인 하수슬러지와 음식물류폐기물을 이용하여 $200^{\circ}C$에서 1시간동안 수열처리한 후 건조효율 변화를 관찰하였다. 유기성폐기물은 수열처리 후에 건조시간이 단축되어 $100^{\circ}C$에서 건조한 음식물류폐기물의 경우 원시료보다 건조시간이 52.9% 감소하였다. 따라서 수열탄화 반응이 하수슬러지와 음식물류폐기물의 건조효율을 상승시킬 수 있음을 확인하였다. 또한, 건조특성곡선의 예열기간에서 건조속도가 원시료 대비하여 각각 148%($80^{\circ}C$ 하수슬러지), 151%($100^{\circ}C$ 하수슬러지), 209%($80^{\circ}C$ 음식물류폐기물), 366%($100^{\circ}C$ 음식물류폐기물)로 모든조건에서 증가되는 것으로 보아 수열반응에서 세포벽이 파괴되면서 표면적이 늘어났음을 간접적으로 파악할 수 있었다. 건조시간이 단축됨에 따라 한계함수율이 높아져 감율건조기간이 증가하였으므로 이에 주의하여야 하며, 탄화정도에 따라 건조효율이 더 개선될 수 있을 것으로 기대된다.
요동이 존재하는 환경에서, 요동 측정 오차에 의한 성능 저하를 극복하기 위한 신호처리 방식의 자동초점(Autofocus, AF) 기법의 적용은 필수적이다. 본 논문에서는 스퀸트 모드에서 획득한 합성 개구면 레이다 데이터에 역투영 알고리즘(back-projection algorithm, BPA)으로 영상을 형성하고, AF를 효과적으로 적용하기 위한 방식을 연구하였다. 자동 초점 기법의 효과적인 적용을 위해 BPA 영상을 회전한 상태로 형성하는 방식을 제안하며, 이때 필요한 후처리 도플러 위치 정렬 함수를 유도하였으며, 비행시험을 통해 획득한 SAR(Synthetic Aperture Radar, SAR) 원시 데이터에 적용하여 성능 개선을 확인함으로써, 실 데이터에서도 유효한 방식임을 확인하였다.
본 논문에서는, 가압경수로 발전소의 가압기 밀림관내 비정상상태의 열성층현상에 대한 계산 모델을 제안하여 배관내의 온도분포, 유동특성 및 열응력에 대해 연구하였다. 경계면이 시간에 따라 변화가 없거나 정상상태에서 개발된 다른 모델과는 달리 본 모델에서는 고온 및 저온유체 사이의 경계면을 시간의 함수로 가정하였다. 열성층현상에 대한 무차원지배방정식은 SIMPLE 알고리즘을 사용하여 해를 구하였다. 본 수치계산의 결과는 주어진 조건하에서 무차원시간이 약 27.0 일 때 배관의 고온부 및 저온부사이의 최대무차원온도차는 0.78정도이었고, 이때의 열성층 현상에 의한 최대 열응력은 276 MPa로 계산되었다.
본 논문에서는 $GF({2^n})$상 곱셈의 복잡도와 규칙도를 GF(2)상의 다항식 곱셈을 표현하는 행렬식의 행과 열의 해밍 가중치를 이용하여 정의한다 차분공격에 강한 블록 암호 알고리즘을 만들기 위해서는 치환계층과 확산계층의 $GF({2^n})$상 곱셈의 복잡도와 규칙도가 높아야함을 실험을 통하여 보인다. 실험 결과를 활용하여 우리나라 표준인 128 비트 블록 암호 알고리즘인 SEED의 S 박스와 G 함수를 구성하는 방식을 제안한다. S 박스는 비 선형함수와 아핀변환으로 구성한다. 비 선형함수는 차분공격과 선형공격에 강한 특성을 가지며, '0'과 '1'을 제외하고 입력과 출력이 같은 고정점과 출력이 입력의 1의 보수가 되는 역고정점을 가지지 않는 $GF({2^8})$ 상의 역수로 구성한다. 아핀변환은 입력과 출력간의 상관을 최저로 하면서 고정점과 역고정점이 없도록 구성한다. G 함수는 4개의 S 박스 출력을 $GF({2^8}) 상의 4 {\times} 4$ 행렬식을 사용하여 선형변환한다. 선형변환 행렬식 성분은 높은 복잡도와 규칙도를 가지도록 구성한다 또한 MDS(Maximum Distance Separable) 코드를 생성하고, SAC(Strict Avalanche Criterion)를 만족하고, 고정점과 역고정점 및 출력이 입력의 2의 보수가 되는 약한 입력이 없도록 G 함수를 구성한다. 비선형함수와 아핀변환 및 G 함수의 원시다항식은 각기 다른 것을 사용한다. 본 논문에서 제안한 S 박스와 G 함수는 차분공격과 선형공격에 강하고, 약한 입력이 없으며, 확산 특성이 우수하므로 안전성이 높은 암호 방식의 구성 요소로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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