본 논문에서는 ECDLP(Elliptic Curve Discrete Logarithm Problem)를 이용한 EC-SRP (Elliptic Curve - Secure Remote Password) 프로토콜을 제안한다. 타원곡선 이산대수 문제를 SRP(Secure Remote Password) 프로토콜에 적용시킴으로써 타원 곡선이 갖는 높은 효율성과 보안성을 갖도록 하였으며, 이와 동시에 타원곡선의 스칼라 곱셈(scala. multiplication)의 회수를 최대한 줄임으로써 최적의 효율성을 갖도록 설계하였다. 또한 랜덤 오라클(random, oracle) 모델에서 EC-SRP 프로토콜이 안전한 AKC(Athenticated Key Agreement with Key Confirmation)프로토콜임을 증명하였다.
본 연구에서는 GPS에 의한 2차원 실용좌표의 획득면에 중점을 두고 WGS84와 벳셀타원체간의 3차원 좌표변환에 필수요소인 지역지오이드고 모델없이 두 타원체간 투영좌표의 상호 변환모델식을 구성하여 점검점에 적용하고 실용성과와 비교 고찰하므로서 UTM투영좌표에 의한 타원체간 2차원 좌표변환의 산정법을 제시한 것이다. 인천시지역을 시험모델로 관내 11개 삼각점으로부터 상호변환계수를 도출하고 점검점인 15개 지적삼각점에 적용하여 양방향의 변환정밀도를 분석한 결과, 측지좌표의 경우 위도 및 경도성분에서 각각 $\pm0.006$초, $\pm0.013$초, 평면직교좌 표의 경우는 남북 및 동서방향에서 각각 $\pm{17cm}$ 및 $\pm{30.0cm}$의 표준편차로 변환할 수 있었다. 또한, 남한지역을 대상으로 한 광역망, 경인.충남지역의 지역망 및 인천지역의 국소망으로부터 3-매개변환, 7-매개변환 및 UTM좌표간 변환계수를 각각 산출하여 점검점에 적용하고 변환넓이에 따른 변환기법별 변환특성도 고찰하였다.
분광타원법을 이용하여 PDP용 ITO박막의 광학상수 및 패턴을 분석하였다. ITO 박막의 광물성은 로렌쯔 진동자 모델을 사용하고 ITO의 패턴에 의한 효과는 전체빔이 ITO와 유리기층을 덮는 면적비 가중치를 가진 반사율 평균방법으로 반영시켰다. PDP 다층박막을 구성하고 있는 유리기층 위의 ITO박막 패턴이 타원데이터에 미치는 영향을 분석하여 ITO가 패턴에서 차지하는 면적비를 결정하였다. 측정된 분광타원데이터에 최적맞춤한 ITO의 상대면적값이 예측값과 보이는 차이를 검토함으로써 분광타원법을 사용한 ITO패턴분석의 한계와 이를 극복하는 방법을 제시하였다.
실내 환경에서 사람의 행동을 인식하는 시스템을 만들 때 사람의 의도를 파악하는 것은 중요한 정보가 될 수 있다. 사람의 시선방향은 의도를 파악하는데 있어서 깊은 관계가 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 사람의 시선 방향을 모델에 기반하여 추정하는 방법을 제안하였다. 머리 모델은 얼굴 영역과 머리카락 영역을 포함하는 두 개의 겹쳐진 타원으로 표현되고, 각 타원의 파라미터는 시선 방향을 추정하는 정보로 사용된다. 시선 방향은 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하여 8방향중 하나로 추정된다. 이미지에서 얼굴영역과 머리영역은 색상 정보에 의해 검출된다. 사무실 환경에서 시선방향을 다양하게 변화시켜 실험을 하였고, 이를 통해 성능 평가를 수행하였다.
본 논문은 3차원 공간상에 존재하는 타원형 물체의 위치 및 자세 추정 기법을 다룬다. 영상에 투영된 타원특징을 해석하여 원래의 타원에 대한 3차원 자세정보를 구하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 타원특징의 3차원 정보를 추출하기 위하여, 두개의 공면점을 도입한 위치 및 자세 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모델과 영상좌표계에서 각각 정의되는 타원-공면점에 대한 대응쌍이 주어질 때 두 좌표계에 대한 동차변환행렬의 유일해를 결정한다. 타원-공면점은 폴라리티를 기반으로 원근변환에 불변하는 한 쌍의 삼각특징으로 변환되며, 삼각특징들로부터 평면 호모그래피가 추정된다. 카메라 좌표계에 대한 물체 좌표계의 3차원 위치 및 자세 파라미터들은 호모그래피 분해를 통해 계산된다. 제안된 방법은 3차원 자세 및 위치 추정 오차의 분석과 공면점의 위치에 따른 민감도의 분석을 통해 평가된다.
이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 전경 픽셀을 추출한다. 그리고 연결되어 있는 전경픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑한다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단한다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 추출하는 방법이 보다 높은 인식률을 보였다.
본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모텔의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 실린더형 모델을 사용한 기존의 방법은 블록정합 수행 시 좌우 곡률을 고려하므로 좌우영상은 정확히 정렬하지만 상하 부분은 사람의 두상모양이나 턱 구조와 다르기 때문에 상하 영상을 정렬할 때 오류가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 얼굴 모델의 상하좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기론 사용하고 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있도록 한다. 그리고 얼굴 텍스쳐영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용하며 영상들이 서로 잘 융합하도록 크로스디졸브(Cross dissolve) 기법을 적용하여 영상을 스티칭한다.
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.
뉴턴의 중력이론의 성공은 수학물리학을 태동시키는 바, 최초로 19세기 초의 분자력의 모델성립에 중요한 요소로 등장하였다. 라플라스는 여기서 회전타원체의 작용이라는 모델을 이용하였고 회전타원체의 작용은 이계편미분방정식으로 표현이 되었다. 이것을 풀어서 유체를 담은 용기의 기하학적 모습과 와 유체와 고체의 접촉각에 대응시켰다. 알 수 없는 분자간거리는 추상적이고 미지의 힘 함수 $\varphi(f)$를 써서 표현하여, 분자 작용반경이라는 개념을 도입하여 이론적인 포텐셜 함수의 이론적인 토대를 구축하였다. 뉴턴의 중력이론은 라플라스이론에서 완성을 이루었고, 이후 분자력의 모델로서 작용을 하였다. 라플라스-영의 모세관이론은 수학적으로는 극소 곡면론에서 물리학적으로는 표면장력현상으로 설명이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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