• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1996년도 종합학술발표회논문집
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• pp.145-150
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• 1996

정보보호기법을 적용한 다양한 서비스의 구현에 있어서는 적용기법에서 채택한 암호학적 연산에 의해 그 실용성이 종속하게 되며 이러한 실용화를 위한 하드웨어 또는 소프트웨어적 구현기법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 유한체 GF(2$^{m}$ )상에서의 역원계산을 효율적이며 신속하게 처리할 수 있는 방법에 관해서 다루고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 정규기저를 이용하여 임의의 유한체위에 적용 가능하도록 설계된 기법이다. 본 논문에서의 제안 방법은 이미 알려진 Itoh의 방법보다 대부분의 정수에 대하여 효율적임을 보인다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1991년도 학술발표논문집
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• pp.49-57
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• 1991

Several variants of the Diffie-Hellman public key distribution are examined, and a simple and relatively secure public key distribution protocol is introduced. Using a normal basis of GF(2$^{m}$ ), this protocol is implemented, and simulated in software. A program is developed, whereby a normal basis is effectively searched for fast multiplication in GF(2$^{m}$ ).

• 정보보호학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.53-60
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• 1996

오증 요소로부터 오류위치다항식의 계수를 계산함으로서 (23,12) Golay 부호를 복호할 수 있는 대수적 복호법이 최근 증명되었다. GF(2)상에서의 3중 오류정정 BCH부호의 복호법을 이 부호에 완벽하게 적용하여 해석하는 것을 소개한다. 그리고 GF(2)에 대한 최적의 정규기저를 구하여 이를 유한체 연산에 적용하며 단계별로 복호 회로의 구성을 제시한다. 이는 기존의 복호기보다 논리회로적으로 간단하며, 복호된 정보를 얻기까지 35번의 치환이 필요하다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제17권7호
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• pp.638-648
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• 2007

CIPIC HRTF database의 주성분 분석(PCA)을 통해 개인의 HRIR이 정규 직교화된 소수의 기저함수들의 선형 결합으로 잘 묘사됨을 알 수 있다. 이 기저함수들은 음원의 고도각, 청취자 마다 달라지는 HRIR의 변화를 표현할 수 있다. 선형결합에 사용되는 기저함수들의 가중치들은 음원의 고도각에 따라 특이한 경향을 지닌다. 또한, 각각의 음원 위치에서 가중치의 표준편차 크기순으로 기저함수의 중요도를 결정할 수 있다. 이 논문에서는 각 음원 위치마다 중요한 3개 기저함수의 가중치를 청취자가 직접 조절하게 함으로써 맞춤형 HRIR을 생성하는 방법을 제안한다. 주관평가 결과, 청취자의 음원 고도각 인지 성능과 음원 앞-뒤 구분 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.266-268
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• 2003

본 논문에서는 정규 기저 표현(normal bases representation)을 갖는 GF(2$^n$) 상에서의 병렬 멱승 연산에 있어서, 프로세서 수가 고정된 경우에 라운드 수를 개선하는 방안에 대하여 기술한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.196-202
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• 2013

기저 세포암은 가장 일반적인 피부암이고 그 발병이 급속도로 증가하고 있다. 본 연구에서는 피부 조직에서 측정한 라만 스펙트럼에서 기저 세포암 진단을 위해 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하는 방법을 제안하였다. 측정된 라만 스펙트럼은 영역 선택과 정규화 등의 몇 가지 전처리 과정을 거쳐 분류 실험에 사용한다. 전처리 과정을 수행한 라만 스펙트럼은 NMF 알고리즘을 이용하여 분해된 행렬의 열벡터를 기저로 사용한다. 이 기저들을 선형 결합하여 각 클래스의 평균 스펙트럼에 근사하기 위한 가중치는 행렬 연산으로 결정한다. 분류 실험은 스펙트럼과 NMF에 의한 기저와 가중치의 선형 결합 스펙트럼의 차에 대한 제곱평균제곱근을 최소로 하는 클래스를 선택하는 것으로 수행한다. 기저 세포암의 진단을 위한 분류 실험에서 제안한 방법을 사용하는 경우가 약 99.1%의 평균 분류율로 이전의 BCC 진단에 사용한 방법보다 약 2-3% 정도의 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권5_6호
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• pp.324-329
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• 2003

Diffie-Hellman 키분배 시스템과 타원곡선 암호시스템과 같은 공개키 기반 암호시스템은 GF(2$^{m}$ ) 상에서 정의된 연산, 즉 덧셈, 뺄셈, 곱셈 및 곱셈 역원 연산을 기반으로 구축되며, 이들 암호시스템을 효율적으로 구현하기 위해서는 위 연산들을 고속으로 계산하는 것이 중요하다. 그 중에서 곱셈 역원이 가장 time-consuming하여 많은 연구 대상이 되고 있다. Format 정리에 의해$\beta$$\in$GF(2$^{m}$ )의 곱셈 역원 $\beta$$^{-1}$은 $\beta$$^{-1}$=$\beta$$^{2}$sup m/-2/이므로 GF(2$^{m}$ )의 임의의 원소에 대해 곱셈 역원을 고속으로 계산하기 위해서는, 2$^{m}$ -2을 효율적으로 분해하여 곱셈 횟수를 감소시키는 것이 가장 중요하며, 이와 관련된 알고리즘들이 많이 제안되어 왔다 이 중 Itoh와 Tsujii가 제안한 알고리즘[2]은 정규기저를 사용해서 필요한 곱셈 횟수를 O(log m)까지 감소시켰으며, 또한 이 알고리즘을 향상시킨 몇몇 알고리즘들이 제안되었지만, 분해과정이 복잡하다는 등의 단점이 있다[3,5]. 본 논문에서는 실제 어플리케이션에서 주로 많이 사용되는 m=2$^{n}$ 인 경우에, 인수분해 공식 x$^3$-y$^3$=(x-y)(x$^2$＋xy＋y$^2$)와 정규기저론 이용해서 곱셈 역원을 고속으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘은 곱셈 횟수가 Itoh와 Tsujii가 제안한 알고리즘 보다 적으며, 2$^{m}$ -2의 분해가 기존의 알고리즘 보다 간단하다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권2호
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• pp.133-140
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• 2008

본 논문에서는 $GF(2^{163})$타원곡선 암호 프로세서를 제안한다. 제안한 암호 프로세서는 타원곡선 정수 곱셈을 위해 수정된 Loez-Dahab Montgomery 알고리즘을 채택하고, $GF(2^{163})$상의 산술 연산을 위해 가우시안 정규 기저(Gaussian Normal Basis: GNB)를 이용한다. 높은 처리율을 위해 Lopez-Dahab 방식에 기반한 규칙적인 주소화 방식의 병렬 타원곡선 좌표 덧셈 및 배 연산 알고리즘을 유도하고 $GF(2^{163})$상의 연산을 수행하는 두 개의 워드-레벨 산술 연산기(Arithmetic Unit: AU)를 설계한다. 제안된 타원곡선 암호 프로세서는 Xilinx사의 XC4VLX80 FPGA 디바이스에 구현되었으며, 24,263개의 슬라이스를 사용하고 최대 동작주파수는 143MHz이다. 제안된 구조를 Shu 등의 하드웨어 구현과 비교했을 때 하드웨어 복잡도는 약 2배 증가 하였지만 4.8배의 속도 향상을 보인다. 따라서 제안된 타원곡선 암호 프로세서는 네트워크 프로세서와 웹 서버등과 같은 높은 처리율을 요구하는 타원곡선 암호시스템에 적합하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.197-203
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• 2009

부호이론이나 암호학의 응용분야에 유한체는 매우 중요한 내용이고, 컴퓨터에서의 구현시에는 종규기저를 사용하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 유한체 타입 I 최적정규기저를 가지는 $GF(2^{mk})$는 $GF(2^m)$의 확대체가 된다는 사실을 이용하여 지금까지 알려진 가장 효율적인 Reyhani-Masoleh and Hasan의 곱셈기보다 25%정도 빠른 곱셈기를 소개하려고 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.477-486
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• 2008

얼굴의 기하학적 특징이 변하여 생기는 표정은 얼굴 인식 시스템의 인식 결과에 다양한 영향을 끼친다. 얼굴 인식율을 개선하기 위해 본 연구에서는 인식 대상 얼굴과 참조 얼굴 사이의 표정 차이를 줄이는 방법으로 얼굴 표정 정규화를 제안한다. 본 연구에서는 대형의 이미지 데이터베이스를 구축하지 않고도 한 개의 정지 이미지에 일반적인 얼굴 근육 모델을 이용하는 접근 방식을 제시하여 얼굴 표정 모델링과 정규화를 처리한다. 첫 번째 방식은 본능적으로 변하는 얼굴 표정의 생물학적 모델을 구축하기 위해 선형 근육 모델의 기하학적 계수를 예측하는 것이다. 두 번째 방식은 RBF(Radial Basis Function)기반의 보간과 와핑을 통해 주어진 표정에 따라 얼굴 근육 모델을 무표정한 얼굴로 정규화한 것이다. 실험 결과, 기저얼굴 방식, 지역 이진 패턴 방식, 회색조 상관측정 방식과 같은 얼굴 인식 과정의 전처리 단계로 본 연구의 표정 정규화 과정을 적용하면 정규화를 거치지 않은 것보다 더 높은 인식율을 보인다.