무기 목표물 배정 문제는 지금까지 다항시간 알고리즘이 제안되지 않는 NP-hard 문제로 알려져 왔다. 그럼에도 불구하고, 본 문제에 대해 가능한 모든 경우수를 검증하는 Brute-Force 법이나 분기한정법으로 최적 해를 구하거나 유전자 알고리즘, 입자군 최적화 등의 인공지능 방법으로 근사 해를 구하는 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 단지 무기의 총 대수 k, 무기 종류 수 m, 목표물 개수 n에 대해 O(mn)을 k회 수행하는 O(kmn) 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 Brute-Force 법에 비해 수행횟수를 최소화 시킬 뿐 아니라 최적해도 구하는 장점을 갖고 있다.
정보 보안을 위해 사용되는 DES 암호화 알고리즘은 강력한 쇄도효과를 갖고 있으며, 그 처리 속도 또한 매우 빠른 알고리즘이다. 하지만 H/W의 발달로 인해 DES의 비밀키의 길이가 56bits로 너무 짧기 때문에 전수키 조사 공격에 쉽게 노출되어 있다. 본 논문에서는 전수키 조사 공격에 취약한 DES 알고리즘의 비밀키 길이 문제 해결을 위하여 디지털 홀로그래피와 DES 알고리즘을 결합하여 DES의 비밀키 길이를 크게 증가시키는 새로운 방법론을 제시한다. 또한 제안한 DES 알고리즘의 암호성능을 테스트하기 위하여 쇄도효과를 측정하여 가능성을 검증한다.
처음 방문하는 도시에서 건물의 외형만을 보고 목적지를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰 카메라로부터 촬영된 영상에서 특징점을 추출하고 이를 이미 데이터베이스에 저장된 영상과 매칭하는 작업을 통해 해당 건물의 이름이 무엇인지 알려주는 시스템을 개발하였다. Oriented fast and rotated brief 알고리즘을 이용하여 크기 변화, 회전 등에 강인한 특징점을 추출하였고 알고리즘과 Brute-Force Matcher와 K-Nearest Neighbor 방법을 이용하여 특징점을 매칭하였다. 제안된 시스템은 실제 스마트폰으로 촬영된 영상을 데이터베이스에 연동하여 실험한 결과 90% 이상의 정확도를 보여 주었다.
본 논문에서는 현재 육군에서 추진하고 있는 드론봇 전투체계에서 부대단위별 효율적 감시정찰 임무를 수행하기 위한 드론의 편제소요를 도출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 육군의 대대 및 중대의 감시정찰 임무와 관련된 정면과 종심, 중요감시지역 수의 문제를 실제 작전환경을 고려하여 가정하였으며 first, next, valid, output 4단계의 Brute Force 알고리즘을 적용한 시뮬레이션을 통하여 대대 및 중대의 감시정찰에 필요한 최소한의 드론 대수를 도출하였고 각각 드론의 경로계획을 수립하였다. 그 결과, 육군의 드론봇 전투체계에서는 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 부대별 임무에 특성에 따라 보다 간단하고 빠르게 임무수행에 필요한 드론의 편제소요를 도출할 수 있을 것이다. 향후에는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 편제소요 도출방안의 신뢰성 검증에 대한 연구를 진행하도록 하겠다.
k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 부분집합 합 문제의 해를 수행 복잡도 O(nlogn)으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. SSP는 집합 S의 원소가 초증가수열과 랜덤수열로 구성된 경우로 구분된다. 초증가수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 수행 복잡도 O(nlogn)의 가산 알고리즘 (Additive Algorithm)이 제안되었다. 그러나 랜덤수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 2n-1의 가능한 모든 경우수를 확인하는 Brute-Force 방법으로 수행 복잡도는 O(n2n)만이 알려져 있다. 결국, SSP는 NP-완전 (NP-Complete) 문제로 알려져 있다. 본 논문은 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 대해 수행 복잡도 O(nlogn)으로 해를 구하는 감산 알고리즘 을 제안하였다. 기존 개념은 목표 값 t보다 작은 값으로 구성된 부분집합 S에 대해 부분집합의 합에서 목표값을 뺀 값을 잉여량 (Residual, r)으로 하여 잉여량 보다 작은 값들 중 최대 값을 S에서 제거하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 적용한 결과 S의 원소 개수보다 적은 수행 횟수로 해를 빠르게 얻는데 성공하였다. 결국, 제안된 알고리즘은 SSP의 해를 얻는 일반적인 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 상향링크 다중사용자 MIMO/FDD 시스템에서 최적 성능을 보이면서 낮은 복잡도를 가지는 안테나 선택 기반 스케줄링 방식을 제안한다. 가장 복잡하면서 가장 우수한 성능을 보이는 스케줄링 알고리즘인 Brute-Force 스케줄러(BFS)의 성능에 근접하면서 복잡도가 현저히 낮은 세 가지 스케줄링 방식을 제안하고 채널용량, 복잡도, SER 관점에서의 성능 비교를 보인다. 실험 결과 제안한 스케줄링 방식 중 CSS(Capacity-Stacking Scheduler)와 SOAS(Semi-orthogonal Antenna Scheduler) 방식은 낮은 복잡도를 유지하면서 BFS와 같은 성능을 보였으며, 좀 더 복잡도를 줄인 RC-SOAS(Reduced Complexity-SOAS)의 경우 안테나 수가 적은 경우에는 BFS 와의 성능차가 거의 없음을 확인하였다. 또한, 스케줄링을 하기 위한 안테나 채별의 집합을 형성하는 방식으로 Full-Set(FS) 방식과 Sub-Set(SS) 방식을 비교하여, SS 방식을 통해 안테나 수가 적은 경우 성능 열화 없이 추가적으로 복잡도의 이득을 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 FDD를 기반으로 한 상향링크 다중사용자 MIMO 시스템을 가정하였다. 실제 시스템 구현을 고려한 전송 기법으로 안테나 선택 기법과 송신 빔포밍 기법을 제시하였다. 본문에서는 두 가지 전송 기법에 대한 시스템 모델을 설명하고 각각의 전송 기법에 대하여 최대 전송률에 도달하는 동시에 낮은 복잡도를 나타내는 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안된 스케줄러는 낮은 복잡도를 갖는 동시에 최대 전송률을 나타내는 Brute-force 스케줄러와 비교하여 성능이 거의 일치함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 비트 플레인 영생(bit-plane image)에서의 정합을 이용하여 디지털 영상 안정화를 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 비트 플레인으로부터 추출한 이진 영상에 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 계산량을 줄이면서도 기존 방식들보다 우수한 웅직임 추정 성능을 갖도록 하였다. 더욱이 제안된 기법은 조도 변화를 고려하여 비트 플레인을 선정하는데 있어서 적응 기법을 적용함으로써 견고한 성능을 갖도록 하였다. Brute-force 방식을 기준으로 RMSE(root mean square error)를 이용하여 제안하는 방식과 기존의 방식들을 비교하였고, 실험 결과에서 제안하는 방식이 카메라의 움직임 벡터를 기존 방식들보다 정확하게 검출하고 있음을 확인하였다. 또한 제안하는 방식은 기존 방식들에 비해서 연산량이 작고, 보다 간단한 방식으로 디지털 영상 안정화를 수행하고 있다.
Brute force 공격을 가속화 시키는 Grover 알고리즘은 대칭키 암호의 키 복구에 적용 가능하며, NIST에서는 대칭키 암호에 대한 Grover 공격 비용을 양자 후 보안 강도 추정에 활용하고 있다. 본 논문에서는 DES를 양자 회로로 최적화 구현하여 Grover 알고리즘 공격 비용을 추정한다. NIST에서는 128, 192, 256-bit 키를 사용하는 대칭키 암호에 대해 AES의 공격 비용을 기준으로 양자 후 보안 강도를 추정하고 있다. DES에 대해 추정한 공격 비용은 DES가 양자 컴퓨터의 공격으로부터 어느 정도의 내성을 가지고 있는지 분석해볼 수 있다. 현재 64-bit 키를 사용하는 대칭키 암호들에 대한 양자 후 보안 지표가 아직 존재하지 않기 때문에 본 논문에서 추정한 64-bit 키를 사용하는 DES에 대한 Grover 공격 비용이 기준으로 활용될 수 있다. 제안하는 DES의 양자 회로 구현 적합성 및 공격 비용 분석에는 양자 프로그래밍 툴인 ProjectQ가 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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