본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 HVS 및 NVF 함수를 사용하여 영상특성에 기반한 통계적 판정법을 이용한 적응 워터마크 검출 알고리즘을 판정법을 제안한다. 워터마크는 4레벨로 분해된 웨이브릿 영역에서 JND(just noticeable difference) 특성과 NVF(noise visibility function)를 이용한 통계적 특성을 기반으로 정상상태 가우시안 모델에 따라 지각적 동조 특성을 이용하여 적응적으로 삽입하고, Bayes 이론 및 Neyman-Pearson 정리를 이용한 통계적 판정법을 이용하여 워터마크를 추출함으로써 기존의 통계적 판정법 보다 정확하게 워터마크 존재 유무를 판정 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 스트림 암호 알고리즘과 블록 암호 알고리즘과 같은 비밀키 암호 시스템의 통계적 특성을 측정하기 위하여 사용된 여러 가지 randomness 테스트 방법들을 구현하여 그 성능을 randomness test의 power측면에서 서로 비교하였다. 여기서, power란 randomness test가 nonrandom한 비트 스트림을 얼마나 정확하게 검정할 수 있는 가를 나타내는 적도이다. 그리고, 스트림 암호 알고리즘과 블록 암호 알고리즘의 통계적 특성을 측정하기 위해 가장 효율적이라고 생각되는 테스트 방법들을 찾아 이 방법들을 사용할 것을 제안한다. 끝으로 제안된 방법들을 이용하여, DES, AES후보 알고리즘, SEED의 통계적 특성을 분석하였다.
제주도 고산은 지역자체내의 대기오염물질이 거의 없는 우리나라의 대표적인 배경농도지역이며, 지리적 특성상 동북아시아에서 대기오염물질의 장거리이동 특성을 규명하는데 적합한 지역으로 알려져 있다. 고산에 대한 활발한 연구를 통해 장기간 TSP 측정자료가 모아졌으나, 아직까지 그 해석에 대한 통계적인 분석과 이동특성에 관한 해석을 위한 역궤적 분석은 미흡하다. 이에 본 발표에서는 1992년 3월부터 2002년 2월까지 고산에서 측정한 입자상 무기이온 성분의 농도를 장기간의 역궤적 분석결과와 함께 통계적인 방법으로 해석하고자 하였다. (중략)
본 논문에서는 직교 위상 수신기에서 발생하는 동상 성분 채널과 직교 성분 채널간의 이득과 위상 불평형의 추정문제를 다룬다. 즉, 자동 보정 기능을 가지는 직교 위상 수신기에서의 백색 Gaussian 잡음을 고려한 통계적인 특성 분석을 통하여 제안된 알고리즘에 의한 추정값이 점근적으로 비편향 최소 분산 추정(asymptotically minimum-variance unbiased estimate) 특성을 가짐을 보여준다. 이를 위하여 먼저 자동 보정 알고리즘에서 사용하는 샘플링 값들에 대한 통계적인 특성을 구하고, 이 샘플 값들의 함수의 형태로 구해지는 이득과 위상 불평형 추정값들의 통계적인 특성을 분석하기 위해 추정값들의 확률분포함수를 구한다. 이를 기반으로 평균 함수 및 분산 함수를 계산하여 추정값들이 비편향 최소 분산 추정 특성을 나타냄을 확인한다.
현재 네트워크 기반의 침입 탐지는 대부분 오용 탐지 기법을 사용한다. 하지만 이는 알려지지 않은 침입을 탐지하는 능력이 떨어지는 기법으로서 이를 보완할 수 있는 비정상행위 탐지 기법을 찾는 것이 필요하다. 따라서 수집된 감사 자료로부터 정상행위를 프로파일링하고 침입임을 판정하는데 통계적인 기법을 사용하였다. 수집된 로그로부터 통계적인 방법으로 정상행위를 프로파일링하기 위해 우선 패킷으로부터 수집되는 감사 자료의 통계적인 특성을 대변하는 분포와 파라미터를 추정하고 카이스퀘어 검정법을 사용하여, 감사 자료가 가설하는 이론적인 분포의 특성을 가지고 있다고 판정되면 이를 정상행위의 기준으로 삼는다. 이후에 수집되는 감사자료를 감시하기 위해 추정된 분포와 파라미터를 따르고 있는지의 여부를 Kolmogorov-Smirnov 적합도 검정을 이용하여 판별하고, 이를 벗어나는 경우 침입으로 판정할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다. 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화 하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
낙뢰관련 국제화 규격에 적절히 대응하고 적합한 설계 시공을 위해서는 낙뢰특성에 대해 정확한 이해가 필요하다. 그러나 우리나라 낙뢰와 관련된 기초연구 자료들을 찾기가 어렵다. 이에 따라 본 연구는 1996년 1월부터 2009년 12월까지 14년간 한국전력연구원에서 관측한 낙뢰자료를 토대로 통계적 방법에 의해 시간적 계절적 지역적 낙뢰특성과 뇌전류의 특성 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시함으로써 실무에 활용토록 하는데 목적이 있다.
낙뢰관련 국제화 규격에 적절히 대응하고, 적합한 설계 시공을 위해서는 낙뢰특성에 대해 정확한 이해가 필요하다. 그러나 우리나라 낙뢰와 관련된 기초연구 자료들을 찾기가 어렵다. 이에 따라 본 연구는 1996년 1월부터 2009년 12월까지 14년간 한국전력연구원에서 관측한 낙뢰자료를 토대로 통계적 방법에 의해 시간적 계절적 지역적 낙뢰특성과 뇌전류의 특성 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시함으로써 실무에 활용토록 하는데 목적이 있다.
마이크로 프로세서 구조의 성능을 분서할 때, 트레이스 구동형 모의실험이 광범위하게 수행되고 있으나, 시간과 공간을 많이 차지하기 때문에 비실용적이다. 본 논문에서는 통계적 프로화일링 기법을 이용하여 다양한 하드웨어 사양을 갖는 수퍼스칼라 마이크로 프로세서의 성능간 통계적 모의실험에 의하여 측정하는 기법에 대하여 연구하였다. 이것을 위하여 SPEC 2000 벤치마크 프로그램의 특성을 통계적 프로화일링 기법으로 모델링하고 여기서 얻은 통계적 프로화일을 바탕으로 벤치마크 트레이스를 합성하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 다양한 하드웨어 구성에 대하여 비교적 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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