박막이 성장하는 동안 박막성장 상태를 관찰하기 위한 in-냐셔 타원해석기를 제작하였다. 이 타 원해석기는 He-Ne 레이저를 광원으로 사용하며 회전검광자형으로 광량측정방식을 채택하였다. 이 타원 해석기는 편광자 모듈과 검광자 모듈 및 제어부로 구성되어 있으며 이들 모듈은 각각 스퍼터링 챔버에 부착되었다. c-Si 기판 위에 열산화 과정으로 성장시킨 SiO2 박막을 표준시료로 사용하여 보정 및 성능 평가를 하였다 또한 RF 스퍼터링으로 c-Si 기판 위에 SiO2 박막을 성장시키면서 타원해석상수 ΨΔ를 측정하고 근사적 모델에 의한 ΨΔ의 전산모의 성장곡선과 비교해 보았다.
최근 PKI-less 공개키 암호 시스템에 대한 연구가 진척되면서, 페어링(Pairing) 기반의 암호 시스템이 주목을 받고 있다. 페어링 기반의 암호 시스템은 두 개의 타원 곡선 상의 점을 유한체의 값으로 보내는 양방향 선형성(Bilinearity)을 가지는 페어링 함수를 기반으로 구성되는 암호 시스템이다. 페어링 기반의 암호 시스템 구현을 위해서는 페어링 연산 알고리즘이 필수적이며, 효율적인 페어링 연산을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 페어링 알고리즘에도 기존의 타원곡선 스칼라곱 알고리즘에서 야기되었던 부채널 공격이 동일하게 적용되기 때문에, 안전한 페어링 알고리즘을 위해서는 부채널 공격에 대한 저항성을 갖는 알고리즘이 필요하다. 이에 본 논문에서는 부채널 공격에도 안전하면서 비교적 효율적인 이진 필드 상의 페어링 알고리즘을 제시한다. 본 페어링 알고리즘은 기존의 부체널 공격 저항성을 갖는 페어링 알고리즘 중 가장 효율적인 알고리즘에 비해 효율성이 17% 정도 향상되었다.
본 논문에서는 입력 영상의 에지를 단일 세그먼트로 구성하고 같은 타원에 속하는 에지 세그먼트를 병합하여 타원검출의 속도와 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 먼저 분기점은 이용한 라벨링 기법과 코너 패턴 정합 기법으로 연속된 화소들의 집합인 에지 세그먼트를 만든다. 구성된 에지 세그먼트와 Randomized Hough Transform에 의해 타원을 추정하여 병합하고 타원을 결정한다. 위 과정으로부터 얻어진 병합된 에지 세그먼트 집합 하나가 타원 하나를 구성하므로 입력 영상 내의 전체 타원의 개수를 정확하게 추정할 수 있다. 또한 전체 에지 화소들로 타원을 검출하는 기존 방법과 달리 분리된 에지 세그먼트 단위로 타원 변수를 결정하기 때문에 전체 수행시간을 크게 줄일 수 있다.
쌍곡선 모델을 사용하여 미시 통로죔을 통과하는 2차원 전자들의 양자 탄동적 수송현상을 연구하였다. 통로죔은 타원좌표계($\alpha$, $\beta$)에서 $\beta$=$\beta$o, $\pi$-$\beta$o로 주어지는 두 쌍곡선으로 기술하였다. 양자화된 88컨덕턴스 G는 타원좌표계에서 주어진 슈뢰딩거 방정식과 쌍곡선 경계조건을 만족하는 짝 매튜 함수를 이용하여 계산하였다. 그 결과는 채널수 Nc는 통로죔 폭 W뿐만 아니라 곡률 관련좌표 $\beta$o에 의존함을 나타내었다. 또한 곡률에 의존하는 터널링도 양자화된 G의 그래프의 모양을 나타내는 중요한 요소임을 나타내 주었다. 고정된 통로폭에서 Nc가 일정한 $\beta$o영역에서는 $\beta$o의 연속적 변화에 G는 연속적으로 변화하였지만 $\beta$o가 크게 변화할 때는 Nc가 변화하여 G는 불연속적으로 변화하였다. 만일 터널링이 거의 허용이 안되는 $\beta$o의 영역에서는 G는 계단식의 변화만 보여주었다.
IoT 기기가 발전으로 블루투스 활용도와 보안에 대한 관심이 증가하면서, 블루투스와 관련된 취약점이 매년 발생하고 있다. 보안을 높이기 위하여 블루투스 4.2 버전부터 페어링 단계에서 타원곡선 디피-헬먼 키 교환을 적용하였지만 타원곡선 기반의 암호들은 양자컴퓨터의 발전과 Shor 알고리즘에 의해 더 이상 안전하다고 보기 어렵다. 본 논문에서는 양자 환경에서 발생할 법한 블루투스 관련 취약점을 미연에 방지하기 위하여 페어링 단계에 적용된 기존의 암호 대신 양자 내성 암호 NewHope를 적용한 블루투스 모델을 제안한다.
라돈변환은 디지털 토모그라피. 원격탐사 영상의 선구조 분석, 탄성파탐사 자료의 경사중첩 등 다양한 분야에서의 디지털 영상자료 처리에 폭넓게 이용되어 왔다. 그러나 라돈변환의 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 푸리에변환과 비교해 볼 때 그 효용성에 대해서는 거의 논의되지 못하였다. 본 논문에서는 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 라돈공간에서 ρ에 대한 1차원 콘볼류션이나 상관관계로 타원이 낮아진다는 것을 유도하였다. 이를 이용하면 영상공간에서의 2차원 필터링을 라돈공간에서의 단순한 1타원 필터링으로 효과적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 FIR 필터를 이용한 라돈공간에 서의 1차원 필터링을 RADARSAT SAR 영상에서 선적에 의한 구조를 증강시키데 적용하였다. 적용결과 라돈변환을 이용한 2타원 필터링은 스펙클 잡음을 줄일 뿐만 아니라 효과적으로 선적에 의한 구조를 증강시키는 것으로 나타났다. 비록 라돈변환을 이용하는 2차원 필터링은 푸리에변환을 이용하는 방법에 비하여 효율성과 효과도가 떨어져 단순한 필터링 목적으로는 적합치 못하나, 토모그라피나 SAR 영상을 이용하여 선구조 분석을 실시하는 경우와 같이 라돈변환이 필수적으로 적용되는 경우 라돈공간에서의 2차원 필터링을 부수적으로 적용하면 효과적으로 활용될 수 있다.
페어링 암호 시스템에서 임의의 메시지 스트링을 타원곡선 위의 점으로 매핑하는 과정(MapToPoint)은 무시할 수 없는 연산량을 가지고 있으며 타원곡선 암호 시스템과 달리 페어링 암호 시스템에서는 $F_{3^m}$ 위의 타원곡선도 이용하기 때문에 $F_{3^m}$에서의 MapToPoint 연산이 필요하다. Barreto 등이 $F_{3^m}$ 위에서는 세제곱 계산이 선형연산인 것을 이용하여, x 좌표에 메시지를 대입하여 y 좌표를 계산하는 기존의 방법과 달리, y 좌표에 메세지를 대입하여 x 좌표를 계산하는 방법을 제안하였다. Barreto 등은 x 좌표의 계수들을 임의의 변수로 두고 이들로 이루어진 행렬을 이용하여 x 좌표를 계산했는데, 본 논문에서는 이 행렬의 크기를 줄여 보다 효율적으로 x 좌표를 계산할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Barreto 등의 방법의 44%의 메모리만으로 2~3 배 빠른 MapToPoint 연산을 수행할 수 있다.
음함수 표면을 이용한 모델링 방법은 부드러운 곡면을 나타내기에 적합하며 날카로운 부분을 표현하기 위해서는 CSG 연산을 적용한다. 기존의 방식을 이용해서 얻은 매쉬에서는 흔히 음함수의 표면과 상당한 오차를 가지는 매쉬 첨점(vertex)을 얻거나 겹쳐지는 삼각형 또는 날카로운 부분의 표현이 안 되는 점 등의 문제가 나타난다. 본 논문에서는 타원체의 특성을 이용해서 타원체 기반 음함수 표면을 정확하게 샘플링하고 동시에 날카로운 부분을 효과적으로 표현할 수 있는 매쉬를 얻기 위한 폴리곤화 방법을 제안한다. 이러한 목표를 위해 타원체의 투사 특성과 표면 법선 벡터의 연속 특성을 이용해서 음함수 표면 위에 정확하게 위치하는 첨점(vertex)의 위치를 찾고 날카로운 부분을 효과적으로 표현하기 위해 점진적인 방법으로 정확한 첨점(vertex) 위치를 찾는 방법을 제안한다. 지금까지 약점으로 지적되어 왔던 음함수 표면 모델링의 시각화 절차를 이 방법을 통해 개선함으로써 음함수 표면 모델링 기법이 제공하는 다른 장점들을 적극 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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