심전도 신호의 QRS 영역은 심장의 질환을 판단하는 중요한 자료로 쓰이는데, 여러 종류의 잡음으로 인해 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 하는 헬스케어 시스템에서는 신호의 실시간 처리가 필요하다. 그리고 생체신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단 규칙에 따라 진단을 수행함으로써 성능하락이 나타날 수밖에 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 최소한의 연산량으로 QRS를 검출하고 환자의 특성에 맞게 부정맥을 분류할 수 있는 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 형태연산을 통한 효율적인 QRS 검출과 개인별 정상신호 분류를 위해 해쉬 함수를 적용하여 프로파일링 하였으며, 검출된 QRS 폭과 RR 간격을 이용하여 심실조기수축(PVC)을 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 기존 방법과 부정맥 분류 성능을 비교하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.77%, 정상 신호 분류에 대한 에러율은 0.65%, PVC는 각각 93.29%로 기존 방법에 비해 약 5% 우수하게 나타났다.
본 논문은 인간 뇌의 가시화 및 해석을 위하여 단일 채널 MR영상에서 자동화된 뇌영역 추출 방법을 제안한다. 이 방법은 쌍곡선 적합을 이용한 자동 문턱치화와 3차원 형태 학적 연산에 의하여 뇌 마스크 볼륨을 생성한다. 쌍곡선 적합은 MR영상의 히스토그램에 곡선을 적합할 때 오차를 줄일 수 있으며, 침식, 연결부위 레이블링, 최대특징 연산, 팽창 등 3차원 형태학적 연산은 문턱치화된 뇌 마스크로부터 생성된 정육각형 볼륨 마스크에 적용된다. 제안한 방법은 SPGR, T1, T2, PD MR영상 세트에서 뇌영역을 자동 추출할 수 있으며, 가장자리 슬라이스에도 적용 가능하고, 영상이 뇌 전체를 포함하지 않아도 된다. 실험에서 20 세트의 MR영상에 적용하여 수동 방법과 비교하여 0.97 이상의 유사도를 보였다.
본 논문에서는 이동통신에서 발생할 수 있는 반향 성분을 제거하기 위한 반향제거기의 새로운 구조를 제안하였다. 제안한 구조는 블록 데이터 흐름구조로서 고성능, 고효율, high throughput, 연산속도가 거의 선형적으로 증가시킬 수 있는 병렬구조이다. 이 구조를 TMS320C6711에 적용해 실시간 구현함으로써 반향 제거기의 성능을 개선하였다. 제안한 반향제거기는 firmware 형태로 구현이 가능하기 때문에 단말기 내부에 적용하여 이동통신 시스템에서 발생할 수 있는 여러 형태의 반향을 제거할 수가 있다. TMS320C6711 보드에서 적응 알고리즘을 이용한 필터링 작업을 한 후 연산 후에 나온 오차신호를 PC에서 모니터링하여 ERLE 연산을 통해 반향제거기의 성능을 확인할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과 500 샘플링 데이터에서 반향신호가 수렴되었고 ERLE값은 100dB가 넘는 우수한 특성을 보였다.
본 논문에서는 전류모드 CMOS를 통한 GF(3/sup m/)상의 표준기저 승산회로를 제안하였다. 먼저, GF(3)연산을 위해 필요한 가산 및 승산을 진리표를 통해 정의하고 이를 CMOS회로로 설계하였다. GF(3/sup m/)상의 임의의 두 원소들간의 승산의 전개방식을 수식을 통해 보였으며, 정의된 3치 기본연산자를 조합하여 GF(3/sup m/) 승산회로를 설계하였다. 제안된 수식과 회로를 m에 대하여 일반화하였고, 그 중 m=3에 대한 설계의 예를 보였다. 본 논문에서 제안된 승산회로는 그 구성이 블록의 형태로 이루어지므로 m에 대한 확장이 용이하며, VLSI에 유리하다. 또한 회로내부에 메모리소자를 사용하지 않고, 연산디지트들이 병렬로 연산되므로 빠른 연산이 가능하다. 제안된 회로의 논리연산동작을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
이 논문은 SIMD 구조를 갖는 프로세서에서 FFT 연산을 효과적으로 처리하는 방법에 대한 것이다. FFT는 디지털 신호처리 분야에서 널리 사용되는 범용 알고리즘으로 이의 효과적인 처리는 성능 향상에 있어서 매우 중요하다. Bruun 알고리즘은 반복적인 인수분해를 통해 구현되는 FFT 알고리즘으로, 널리 사용되는 Cooley-Tukey 알고리즘에 비해 복소수 곱셈이 아닌 실수 곱셈으로 대부분의 동작을 수행하는 장점을 가지고 있으나, SIMD 프로세서에서 구현하는 데는 벡터 데이터의 정렬 형태가 복잡하고 연산에 필요한 계수들을 저장할 메모리를 더 필요로 하는 단점이 있다. 실험 결과에 따르면 길이 1024인 FFT 연산을 SIMD 프로세서에서 수행하는데 있어서 Bruun 알고리즘은 Cooley-Tukey 알고리즘에 비해서 약 1.2배의 더 높은 처리성능을 보이지만, 약 4 배 더 큰 데이터 메모리를 필요로 한다. 따라서 데이터 메모리에 대한 제약이 큰 경우가 아니라면 SIMD 프로세서에서 Bruun 알고리즘이 FFT 연산에 적합하다.
본 논문에서는 이진위상 컴퓨터형성홀로그램(binary phase computer generated hologram;BPCGH)과 다중 XOR 연산을 이용하여 영상의 암호화를 개선시키는 방법을 제안하고자 한다. 먼저 암호화를 위해 원영상을 재생할 수 있는 BPCGH를 반복 알고리듬을 이용하여 설계하며, 이를 암호화할 영상으로 간주하여 랜덤하게 발생시킨 위상 키 영상과의 XOR 연산을 통해 암호화한다. 암호화된 영상을 다시 XOR 연산을 통해 여러 개의 슬라이드 영상으로 나눔으로써 암호화를 개선시킨다. 홀로그램의 복호화 과정은 암호화된 슬라이드 영상과 암호화시에 사용된 무작위 위상 키 영상을 직렬 정합시킨 후, 기준파와의 간섭에 의해 수행된다. 그리고 복호화 된 홀로그램 영상은 위상 변조한 후, 역푸리에 변환하여 최종적으로 구한다. 그리고 슬라이드 영상의 패턴을 적절히 바꾸어 주면 다양한 형태의 복호화된 BPCGH 영상을 생성할 수 있다. 제안된 암호화 방법은 암호화시에 사용된 무작위 키 영상 정보가 없으면 원영상이 전혀 복원되지 않고, 암호화된 슬라이드 영상을 달리함에 따라 복원되는 홀로그램의 패턴을 다양하게 얻을 수 있으므로 차별화 된 인증 시스템에 활용할 수 있다.
본 논문은 블록 처리 방법을 기반으로 하는 링잉 노이즈 감소 알고리즘을 사용할 때, 블록 불연속 노이즈(Block Discontinuty)를 방지 할 수 있는 중첩 기 반(Overlapped Block) 연산과 Hanning Window에 관련된 것이다. 링잉 노이즈 감소 알고리즘은, 24bit RGB와 블록 기반 연산으로 하며, 수정된 K-means 알고리즘을 바탕으로 한다. 그래서 제안한 중첩 기반 연산은 입력 영상을 여러 단위 블록으로 조각낼 때, 단위 블록의 크기의 반을 중첩 시켜 선택하는 방법이다. $16{\times}16$ 픽셀 크기의 데이터 블록을 데이터 유닛(Data Unit)이 라고 정의하였다. 그 후 처리된 데이터 유닛들을 등방성 분포를 지닌 Hanning Window를 사용하여 중첩된 데이터에서 원 이미지 형태로 복원하였다. 최종적으로 언급된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 링잉 노이즈를 가진 이미지를 기존 방법(비 중첩 기반 연산)과 제안한 알고리즘으로 처리함으로써 각각의 결과를 비교하였다.
스마트카드와 같이 계산 능력이나 메모리가 제한된 장치에 암호 시스템을 구현할 때, 장치 내에 내장되어 있는 부채널 공격을 고려한 암호학적인 알고리즘은 적은 메모리를 이용하여 효율적으로 수행되어야 한다. 스칼라 곱셈 연산은 타원곡선 암호시스템에서 중요하게 다뤄지는 연산이기 때문에 부채널 공격에 안전하게 구성되어야만 한다. 하지만 부채널 공격에 안전하다고 제시된 여러 대응방법조차도 때로는 고려되지 않은 분석법에 의해 그 취약점이 드러나곤 한다. SPA에 취약하지 않다고 알려진 더미 연산을 추가한 스칼라 곱셈 연산 알고리즘은 Doubling Attack에 의해 그 취약점이 드러났다. 그러나 스칼라 곱셈의 부채널 공격 대응 방법 중 하나인 Hedabou에 의해 제안된 sABS 방법은 Doubling attack이 적용되지 않는다. 본 논문에서는 기존의 Doubling attack을 활용하여 sABS 방법을 분석할 수 있는 새로운 강화된 Doubling attack을 제안하고, 실험적인 결과를 통해 자세한 공격 방법을 소개한다.
본 논문에서는 $GF(2^m)$상에서 표준기저를 사용한 두 다항식의 승산을 비트-병렬로 실현하는 새로운 형태의 고속 병렬 승산기를 제안하였다. 승산기의 구성에 앞서, 피승수 다항식과 기약다항식의 승산을 병렬로 수행한 후 승수 다항식의 한 계수와 비트-병렬로 승산하여 결과를 생성하는 MOD 연산부를 구성하였다. MOD 연산부의 기본 셀은 2개의 AND 게이트와 2개의 XOR 게이트로 구성되며, 이들로부터 두 다항식의 비트-병렬 승산을 수행하여 승산결과를 얻도록 하였다. 이러한 과정을 확장하여 m에 대한 일반화된 회로의 설계를 보였으며, 간단한 형태의 승산회로 구성의 예를 $GF(2^4)$를 통해 보였다. 또한 제시한 승산기는 PSpice 시뮬레이션을 통하여 동작특성을 보였다. 본 논문에서 제안한 승산기는 기본 셀에 의한 MOD 연산부가 반복적으로 이루어짐으로서 차수 m이 매우 큰 유한체상의 두 다항식의 승산에서 확장이 용이하며, VLSI에 적합하다. 또한 승산기회로의 내부에 메모리 소자를 사용하지 않기 때문에 연산과정 중 소자에 의해 발생하는 지연시간이 적으므로 고속의 연산을 수행할 수 있다.
본 연구는 일반적인 수문모형 및 수자원 관련 모형들의 초기세팅시 모형별로 사용되는 각기 다른 형태의 입력자료 대한 활용성을 용이하게 하고 실제 시스템에 적용하여 모형의 활용성을 높이고자 하는데 있다. 특히 현재 한국수자원공사 데이터베이스의 수문자료는 각종 수문모형 및 수자원 관련 시스템에 직접 사용하기에는 모형의 입력 포맷 형태가 너무나 다양하기 때문에 그 한계가 있다. 자료의 형태 대부분이 Raw data의 형식으로 이루어져 있어 모형 입력을 위한 선행 자료처리가 불가피하며, 이로 인해 실질적인 유출해석의 정확성을 높이는 연구 또는 수문학적 분석을 위한 연구등의 학술적인 측면에 초점이 맞추어지기보다 오히려 입력자료 구축에 많은 시간이 투입되는 것이 사실이다. 그 예로 실시간 물관리 운영 시스템(IRWMS)에서 유역유출 모형으로 사용 중인 SSARR모형의 강우 입력자료로는 유역평균강우량(MAP)이 사용된다. 한편 데이터베이스에는 지점 강우자료가 저장되어 있으며, 이를 사용하기 위해서는 다시 티센법(Thiessen Method), 유역평균법 등을 이용하여 지점강우에서 MAP로 환산 후 활용해야한다. 또한 이러한 선행 작업들은 모형 수행자마다 반복적으로 이루어지는 작업이므로 변환 프로그램에 의해 자동으로 계산하여 DB 등에 저장하고 사용한다면 수문자료 분석에 소모되는 시간과 비용을 절감할 수 있을 것이다. 현재 데이터베이스 내부에는 이러한 자료변환 알고리즘이 포함되어 있지 않으며 원시자료인 지점 강우자료가 데이터베이스에 저장되어 활용하고 있다. 따라서 수자원 전문가들에게 분석하고자 하는 유역별 모형별로 입력자료의 형태가 변환되어 자료를 실시간으로 제공하고, 또한 전산전문가가 아닌 수자원 전문가에 의해 관리 될 수 있는 데이터베이스 관리프로그램이 필요하다. 이러한 데이터베이스 관리프로그램의 역할가운데 주요사항으로 수문 자료를 활용한 수자원 관련 프로그램에 해당 실무 차원에서 작성, 검토, 사용을 위한 수자원 공사의 Raw Data 가공이 사용자의 요구에 따라 이루어져야 한다. 사용자의 요구에 따라 가공된 데이터는 다시 데이터베이스에 저장되어 다른 모형에서 해당 자료를 필요로 하게 될 경우 사용자들은 데이터를 손쉽게 받아 사용할 수 있다. 저장된 자료들은 검$\cdot$보정 기능을 포함하여 신뢰성을 확보하고 유출모형의 입력자료를 동일한 수준으로 유지하게 된다. 특히 IRWMS(Integrated Real-time Water Manage System)를 물관리 센터에서 실질적으로 운영하기 위해서는 신뢰성 있는 수문자료의 확보가 반드시 필요하다. 초기 입력자료의 신뢰성에 따라 시스템 전체에 미치는 영향이 상당히 크기 때문이다. 따라서 이러한 수문자료 연산 프로그램(JydroDB Solution)은 수문자료의 신뢰도를 분석할 수 있을뿐만 아니라 IRWMS 내부의 여러 모형과 연동이 가능하도록 개발하였고 수자원 전문가에 의해 테이터베이스관리가 손쉽게 이루어지도록 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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