목적: 뇌혈관질환에 있어서 뇌혈류와 뇌혈류예비능을 기저/아세타졸아미드 뇌혈류SPECT로 평가 가능하나 재관류 수술효과를 비교 평가하기 위해서는 정량적인 평가가 필요하다. 대상 및 방법: 12명의 환자($51{\pm}15$세, 남:녀:6:6)의 수술 전후 기저 시와 아세타졸아미드 부하 뇌관류 SPECT를 SPM에서 공간정규화하고 소뇌의 계수를 기준으로 계수정규화한 후 확률뇌지도(statistical probabilistic anatomical map, SPAM)를 이용하여 부위별 혈류를 정량화하였다. 이 결과로부터 수술 전후 및 정상대조군($59{\pm}15$세, 남:녀:10:11)과의 비교를 McNemar test와 Mannwhitney test를 이용하여 비교하였다. 혈류예비능은 기저 시와 부하시의 차이를 기저 시 계수를 기준으로 백분율로 표현하였다. 결과: 수술 후 수술 부위의 기저 시와 아세타졸아미드 부하 시 혈류 그리고 혈류예비능 모두가 유의하게 향상되었다(p<0.05). 정상군과의 비교에 있어서는 기저 시 혈류는 정상군과 차이가 없을 정도로 호전되었으나, 아세타졸아미드 부하시 혈류와 혈류예비능은 수술 후에도 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 혈류예비능은 주로 수술부위를 중심으로 향상되었다. 결론: SPM 및 SPAM을 이용하여 기저/아세타졸아미드 뇌혈류 SPECT의 수술 전후결과를 정량적, 객관적으로 쉽게 비교 평가할 수 있다.
본 논문에서는 $GF(2^m)$상의 고속 타원곡선 암호 프로세서를 제안한다. 제안한 암호 프로세서는 타원곡선 정수 곱셈을 위해 Lopez-Dahab Montgomery 알고리즘을 채택하고, $GF(2^m)$상의 산술 연산을 위해 가우시안 정규 기저(Gaussian Normal Basis: GNB)를 이용한다. 본 논문에서 구현한 타원곡선 암호 프로세서는 m=163을 선택하였으며 NIST(National Institute of Standard and Technology)에서 권고하는 5개의 $GF(2^m)$ 필드 크기 중에서 가장 작은 값으로 GNB 타입 4가 존재한다. 제안한 타원곡선 암호 프로세서는 Host Interface, Data Memory, Instruction Memory, Control로 구성되어 있으며 Xilinx XCV2000E FPGA칩을 이용하여 구현한다. FPGA 구현결과 제안된 타원곡선 암호 프로세서는 기존의 연구결과에 비해 속도에서 약 2.6배의 성능 향상을 보이며 훨씬 낮은 하드웨어 복잡도를 가진다.
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.
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.
신호를 원하는 해상도의 신호로 다시 샘플링하기 위해 일반적으로 쓰이는 방법은 원래의 영상을 연속된 모델로 나타낸 후 이를 원하는 해상도의 신호로 다시 샘플링하는 것이다. 이산 신호를 연속 신호로 바꿀 때 이용하게 될 B-spline 함수는 다른 기저함수에 비해 진동하는 성향이 적고 적은 계수로 표현이 가능하다. 디지털 신호를 B-spline 모델로 표현하고 이 spline 신호를 새로운 해상도로 다시 샘플링하게 되면 B- spline에 기반한 비정규 리사이징이 된다. 이때 해상도는 공간에 따라 변하는 변환함수에 의해 결정하게 된다. 이 방법은 구현하기 좋지만 정보를 손실하는 약점이 있으므로 이를 극복한 최적 비정규 알고리즘을 제안한다. 최적의 비정규적인 수식 유도를 위해, 다시 샘플링된 신호는 변환 함수로 결정된 shift varying spline의 조합으로 나타내게 된다. 원래의 영상에 가장 가까운 함수를 선택함으로써 이 함수는 일반화될 수 있다.
본 논문은 시변 맥스웰 방정식에 기초한 웨이브릿-갤러킨 설계를 제안하였다. 두 개의 모멘트 함수가 0 이 되는 Daubechies 웨이브릿 함수를 기저함수로 전개하고 Yee가 제안한 Leap-frog 접근법을 적용하였다. D Daubechies 웨이브릿의 변위된 보간 특성을 이용하여 적분이나 매체 연산자에 대한 부가적인 행렬이 필요없 는 방정식을 유도하였다 안정화 조건을 유도하고 분산특성을 분석한 후 유한차분 시간영역법과 다해상도 시 간영역법의 결과와 비교하였고. 분산특성의 분석을 통해 기저함수의 정규성(Regularity)과 받침폭(Support width) 사이의 균형을 확인했다. 기저함수가 단 2개의 0이 되는 웨이브릿 모멘트 함수를 가지지만. 이는 수치 해석 상에서 무시할 수 있는 분산 오류를 수반하였고, 컴팩트 받침(Compact support)에 의해 노드 당 적은 수의 계수만이 고려되었다. 제안된 설계의 저장계수의 효율, 실행 시간의 감소와 정확도를 균일 공진기와 비 균일 공진기의 공진주파수 해석을 통해 검증하였다.
효과적인 저수지 수질관리 대책을 수립하기 위해서는 상류 유역으로부터 오염원의 유출특성에 대한 정확한 이해가 필요하다. 강우시 대부분 유입하는 비점오염원은 실측에 많은 비용과 시간이 소요되어 부하량 산정에 어려움이 있어 전체 부하량에서 차지하는 기여도를 파악하는데 어려움이 있었다. 본 연구의 목적은 Digital Filter 기법을 이용하여 댐 유입량 수문곡선으로부터 유출성분을 분리하고, 강우시 유출하는 비점오염부하량을 산정하는 방법을 개발하는데 있다. 연구대상지역은 대청호를 선택하였다. 유출성분별 오염부하량을 정량화하기 위해 댐 유입량을 각각 지표유출, 중간유출 및 기저유출 성분으로 분리하고, 강우시 지표유출과 중간유출을 합하여 비점오염원 부하량(직접유출)으로 산정하였다. 유출성분별 일별 부하량은 실측된 유량 및 수질자료로부터 유도된 유량-부하량의 상관관계식을 적용하였다. 연구결과 대청호 유입량의 유출성분비는 각각 지표유출 49.2%, 중간유출 25.5% 및 기저유출 25.4%로 산정되었다. 2001년 옥천지점에서 유출성분분리 결과, 총 유출량 중 기저유출, 지표유출, 중간유출의 비가 각각 35.1%, 39.5%, 25.5%로 산정되었고, 청성지점은 각각 39.7%, 36.1%, 24.2%로 나타났다. $2001{\sim}2005$년까지 유출 성분별 비점오염원 부하량을 산정한 결과, 대청호에 비점오염원 부하량 기여율의 범위(평균값)는 각각 BOD $65.2{\sim}88.0%$(평균 83.5%), COD $68.1{\sim}$ 89.3%(평균 86.8%), T-N $60.4{\sim}88.6%$(평균 84.2%), 그리고 T-P $77.7{\sim}96.6%$(평균 94.3%)로 산정되었다. 이러한 결과는 대청호로 유입하는 유기물과 영양염류 연간 부하량의 80% 이상이 강우-유출과 함께 유입하는 것을 의미하며, 저수지 수질관리를 위해서는 유역차원의 비점오염원 관리가 시급함을 시사한다.
곱셈기의 효율성은 정규 기저(normal basis), 다항식 기저(polynomial basis), 쌍대 기저(dual basis), 여분 표현(redundant representation) 등과 같은 유한체 원소의 표현 방법에 주로 의존한다. 특히 여분 표현에서의 제곱 및 모듈로 감산(modular reduction)은 단순한 방법에 의해 효율적으로 수행될 수 있기 때문에, 여분 표현은 흥미로운 유한체 표현 방법이다. 본 논문은 여분 표현을 사용한 기약인 all-one 다항식에 의해 정의된 GF(Zm)에서의 효율적인 비트-병렬 곱셈기를 제안한다. 또한 제안된 비트-병렬 곱셈기의 효율성을 향상시키기 위해, Karatsuba에 의해 제안된 잘 알려진 곱셈 방법을 변형한다. 결과로써, 제안된 곱셈기는 all-one 다항식을 사용한 기존의 알려진 곱셈기들과 비교해 적은 공간 복잡도(space complexity)를 가지는 반면에, 제안된 곱셈기의 시간 복잡도(time complexity)는 기존의 곱셈기와 유사하다.
본 논문에서는 전계 적분 방정식 (Electric Field Integral Equation: EFIE)을 사용하는 모멘트 법의 저주파 오차(low frequency breakdown) 문제를 해결하기 위한 방법으로 루프-스타(loop-star) 기저 함수를 사용하였다. 또한, 모멘트 법의 해를 계산하기 위하여 conjugate gradient method(CGM)과 같은 반복법을 적용할 경우 반복 횟수를 줄이기 위한 기법으로 p-Type Multiplicative Schwarz preconditioner(pMUS)를 이용하였다. 헬름홀쯔 정리(Helmholtz theorem)에 기반한 루프-스타(loop-star) 기저 함수와 주파수 정규화 기법을 이용하여 전계 적분 방정식에서 Rao-Wilton-Glisson(RWG) 기저 함수를 사용하였을 때 발생하는 저주파 오차(low frequency instability) 문제를 해결할 수 있다. 하지만, RWG 기저 함수를 비발산(solenoidal) 성분과 비회전성(irroatational) 성분으로 분해함으로써 발생하는 행렬 방정식의 높은 조건 수(condition number)로 인하여 CGM과 같은 반복법을 사용할 경우 해를 계산하기 위하여 많은 반복 횟수가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 pMUS 전제 조건 기법을 이용하여 CGM의 반복 횟수를 줄였다. 수치 해석 결과, pMUS와 같은 희소성(sparsity)을 가진 블럭 대각 전제 조건(Block Diagonal Precondtioner: BDP)과 비교하였을 때 pMUS는 BDP보다 빠르게 해를 계산할 수 있다.
본 논문에서는 특이값 분해(SVD: singular value decomposition)에 의한 기저 스펙트럼의 합성을 통해 혈소판 라만 스펙트럼에서 알츠하이머병(AD: Alzheimer's disease)을 검출하는 방법을 제안하였다. AD가 유도된 형질 전환 실험용 쥐의 혈소판에서 측정한 라만 스펙트럼은 가산 잡음과 배경 잡음의 제거와 정규화로 구성된 전처리 과정을 수행한다. 각 데이터 행렬의 열벡터는 AD와 정상(NR: normal)의 라만 스펙트럼으로 구성한다. 이 데이터 행렬을 SVD로 분해한 다음 각 행렬의 열벡터 12개를 AD와 NR의 기저 스펙트럼으로 결정한다. 분류 과정은 각 클래스의 기저 스펙트럼을 선형 합성한 스펙트럼과 분류 스펙트럼의 평균제곱근오차(root mean square error)가 최소인 클래스를 선택하는 것으로 완료된다. 278개의 혈소판 라만 스펙트럼을 사용한 실험에 따르면 제안한 방법의 평균 분류율은 약 97.6%로 주성분 분석(principle components analysis)으로 추출한 특징에 MLP(multi-layer perceptron)를 이용한 경우보다 약 6.1% 정도의 우수한 성능을 보였다. 이 결과에서 SVD에 의한 기저 스펙트럼이 혈소판 라만 스펙트럼에서 AD의 검출에 적합하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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