Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권2호
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pp.332-338
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2010
전력계통에서 아크현상이 원인이 되는 전기화재는 전기제품의 사용증가에 따라 급증하고 있으나, 이들 사고를 방지할 수 있는 확립된 방법은 없다. 이들 배경에서 본 논문은 공기조화기에서 직렬아크 검출 기술과 장치에 대한 실험적 결과에 대해 기술하였다. 공기조화기의 불완전한 접속부에서 발생하는 직렬아크를 모의하고, 주파수 스펙트럼을 FFT로 분석한 결과, 190 kHz~250 kHz와 900 kHz~1.6 MHz 에 존재함을 알 수 있었다. 저역차단주파수가 170 kHz이며 60 Hz를 176 dB까지 감쇄시킬 수 있는 아크검출 및 파형정형 회로를 설계하였다. 또한 스위치 조작, 인버터 운전 및 서지 등에 의해 발생하는 노이즈로부터 직렬아크신호를 분리할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 적용실험은 UL1699에 규정 되어있는 아크발생장치를 이용하여 여러 형태의 공기조화기에서 수행되었으며, 99 %이상 검출능력을 나타내었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.280-295
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2015
Block cipher ARIA was first proposed by some South Korean experts in 2003, and later, it was established as a Korean Standard block cipher algorithm by Korean Agency for Technology and Standards. In this paper, we focus on the security evaluation of ARIA block cipher against the recent zero-correlation linear cryptanalysis. In addition, Partial-sum technique and FFT (Fast Fourier Transform) technique are used to speed up the cryptanalysis, respectively. We first introduce some 4-round linear approximations of ARIA with zero-correlation, and then present some key-recovery attacks on 6/7-round ARIA-128/256 with the Partial-sum technique and FFT technique. The key-recovery attack with Partial-sum technique on 6-round ARIA-128 needs $2^{123.6}$ known plaintexts (KPs), $2^{121}$ encryptions and $2^{90.3}$ bytes memory, and the attack with FFT technique requires $2^{124.1}$ KPs, $2^{121.5}$ encryptions and $2^{90.3}$ bytes memory. Moreover, applying Partial-sum technique, we can attack 7-round ARIA-256 with $2^{124.6}$ KPs, $2^{203.5}$ encryptions and $2^{152}$ bytes memory and 7-round ARIA-256 employing FFT technique, requires $2^{124.7}$ KPs, $2^{209.5}$ encryptions and $2^{152}$ bytes memory. Our results are the first zero-correlation linear cryptanalysis results on ARIA.
본 논문은 선형예측 전처리기을 이용하여 저 전송률 환경에 적합한 HE-AAC의 구조를 제안한다. 저 전송률 환경에서는 HE-AAC의 적절하지 못한 비트 할당 알고리즘 때문에 많은 스펙트럴 홀(스펙트럼 홀)들이 발생을 하고 있으며, 그로 인해서 심각한 음질의 열화가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해서 선형예측 전처리기을 사용하여 저 전송률에서 비트가 적절하게 할당되도록 하였다. HE-AAC로 들어오는 입력신호는 선형예측 전처리기에 의해서 LP 계수와 레지듀얼 신호로 나눠지게 되며, AAC 부분은 분리된 레지듀얼 신호를 부호화하게 된다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 지각적 잡음(Perceptual noise)의 측정을 통한 객관적인 실험과 MUSHRA 테스트를 통한 주관적인 실험을 하였고, 그 결과 저 전송률 환경에서 제안된 방법을 사용함으로써 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 레딕스(radix)-2 FFT 알고리듬에 이용하였던 완전 셔플(shuffle)을 확장하여 새로이 얻은 이중 와전 셔플을 적용하여 레딕스-4 FFT 프로세서를 설계하였다. 이 FFT 프로세서는 버터플라이 연산 회로, 입, 출력값과 계수의 번지 발생기, 입, 출력값을 일시 저장하는 레지스터와 제어회로로 구성된다. 또한 입, 출력값과 계수를 저장하기 위해 외부 RAM과 ROM을 필요로 한다. 버터플라이 회로는 12개의 곱셈기와 덧셈기, 뺄셈기, 딜레이 시프트 레지스터(delay shift register)로 되어 있다. 25MHz two phase 클럭으로 동작하는 이 프로세서는 256-절 FFT를 6168 클럭, 즉 247 us 에 계산을 하며 또한, 사용자가 4, 16, 64, 256- 점까지 임의의 점을 선택할 수 있는 유연성을 갖는다. 그리고 2-um 이중 메탈 CMOS 공정을 이용하여 28000 여개의 트랜지스터와 55개의 패트를 $8.0{\times}8.2mm^2$면적에 설계할 수 있었다.
Outdoor mobile robots are faced with various terrain types having different characteristics. To run safely and carry out the mission, mobile robot should recognize terrain types, physical and geometric characteristics and so on. It is essential to control appropriate motion for each terrain characteristics. One way to determine the terrain types is to use non-contact sensor data such as vision and laser sensor. Another way is to use contact sensor data such as slope of body, vibration and current of motor that are reaction data from the ground to the tire. In this paper, we presented experimental results on terrain classification using contact sensor data. We made a mobile robot for collecting contact sensor data and collected data from four terrains we chose for experimental terrains. Through analysis of the collecting data, we suggested a new method of terrain feature extraction considering physical characteristics and confirmed that the proposed method can classify the four terrains that we chose for experimental terrains. We can also be confirmed that terrain feature extraction method using Fast Fourier Transform (FFT) typically used in previous studies and the proposed method have similar classification performance through back propagation learning algorithm. However, both methods differ in the amount of data including terrain feature information. So we defined an index determined by the amount of terrain feature information and classification error rate. And the index can evaluate classification efficiency. We compared the results of each method through the index. The comparison showed that our method is more efficient than the existing method.
본 논문에서는 레이더 표적 인식 성능을 향상시키기 위한 방법으로 특성 벡터 융합 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 두 개의 수신기로 입력되는 신호로부터 추출된 특성 벡터를 서로 융합해서 사용함으로써 표적에 대해 더 많은 정보를 획득할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 먼저, 세 가지의 서로 다른 전투기의 실스케일 캐드 모델들에 대해 모노스태틱 및 바이스태틱 RCS(Radar Cross Section)를 계산하였다. 계산된 RCS로부터 표적의 특성 벡터인 산란점 정보를 추출하기 위해 시간 영역의 1차원 FFT(Fast Fourier Transform) 기반의 CLEAN 알고리즘을 이용하였다. 추출된 특성 벡터는 신경망 구분기의 입력으로 사용되어 표적 구분 실험을 수행한 결과, 제안하는 방법이 모노스태틱 및 바이스태틱 특성 벡터를 따로 사용했을 때보다 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
최근에 Dragomiretskiy와 Zosso (2014)는 경험적모드분해의 단점을 보완하여 새로운 신호 분해방법인 변동모드분해법(Variational Mode Decomposition)을 고안하였다. 기본적으로 변동모드분해법은 경험적모드분해법에 비하여 주파수 탐색 및 분리(tone detection and tone separation)에 탁월한 성능을 보인다. 또한 고속퓨리에변환을 기반으로 한 알고리즘을 사용하여 경험적모드분해법보다 잡음에 강건하다는 장점이 있다. 하지만 변동모드분해법은 결측 등으로 신호가 동일한 시간간격 혹은 공간적 간격으로 측정되지 않은 경우 제대로 동작하지 않는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해서 본 논문에서는 변동모드분해법에 다단계우도함수를 조합하는 새로운 방법을 제안한다. 여기에서 다단계우도함수는 변동모드분해법이 신호를 적절한 내재모드함수로 분해하기 전에 결측치를 대체하는 효율적인 방법을 제시한다. 모의실험과 실제 자료의 사례연구를 통하여 변동모드분해법이 기존의 방법보다 더 효율적으로 신호를 분해한다는 것을 보일 것이다.
본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.
MP3 부호화 칩을 하드웨어와 소프트웨어 Co-design 개념을 이용하여 설계하고 칩으로 제작하였다. 소프트웨어적인 측면에서 MP3 부호화과정에서 계산량이 가장 많은 distortion control loop를 scale factor pre-calculation을 통하여 계산량을 $67\%$까지 줄였다. 하드웨어적인 측면에서 고속연산이 가능한 32비트 부동소수점 DSP 코어와 Fn (Fast Fourier Transform) 블록의 하드웨어 구현을 통하여 계산량을 줄였다. 설계된 칩을 하드웨어 에뮬레이션을 통하여 검증한 후 0.25um CMOS 공정을 이용하여 제작하였다. 제작된 칩의 크기는 $6.2{\time}6.2mm^2$이었으며, 제작된 칩은 테스트 보드상에서 정성적 정량적인 측면에서 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 연속 가압방식으로 측정된 맥파 신호의 분석에 적합한 시작점 검출 알고리즘을 제안한다. 연속 가압방식은 가압의 크기를 조금씩 증가시키면서 맥파 신호를 측정하는 방식인데 이를 이용하면 가압크기에 대응하는 맥파 신호의 분해능이 크게 향상되기 때문에 현재 상용맥진기의 맥파 측정방식인 단계별 가압방식의 정확성과 신뢰성 문제를 해결할 수 있다. 시작점 검출을 위해서 고속 푸리에 변환을 이용한 주기계산, Center-to-edges 방법의 피크 검출, 기저선 보정, 접선 교점 방법에 의한 시작점 검출, 분석 구간 설정을 순차적으로 적용한 알고리즘을 개발하였다. 30명의 피험자를 대상으로 실험한 결과 제안된 알고리즘의 정확도는 99.46%, 민감도는 99.51%로 나타났는데 이는 기존 알고리즘보다 정확도 4.82%, 민감도 2.46%가 향상된 결과이다. 본 연구에서 제안한 연속 가압방식의 맥파 측정방법과 맥파 시작점 검출 알고리즘을 사용한다면 맥파 특징점의 정확한 검출은 물론 허실맥이나 부침맥 등의 맥상 판별 정확성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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