Bent 함수가 DES나 많은 블록 암호 시스템에서 차분 암호분석법이 어렵도록 만들어 주는 완전 비선형 함수와 상응관계가 있다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 홀수인 소수 p에 대해서 유한체에서 정의된 2차 p진 bent 함수가 최적의 상관 특성을 갖는 p진 시퀀스의 군으로부터 주어졌다. 그리고 이차 p진 bent 함수, 즉 유한체 F $_{p^{m}}$에서 소수체 $F_{p}$ 로의 완전 비선형 함수가 race 함수를 사용해서 생성되었다.e 함수를 사용해서 생성되었다.
홀수인 소수 p와 n=4k, 그리고 $d=((p^2k+1)/2)^2$에 대해서, 주기가 $p^n-1$인 p-진 m-수열 s(t)에 대해서 $(p^{2k}+1)/2$개의 서로 다른 decimated 수열들 s(dt+1), $0{\leq}l<(p^{2k}+1)/2$가 존재한다. 이 논문에서는 s(t)와 s(dt+l), $0{\leq}l<(p^{2k}+1)/2$ 사이의 상호상관 값이 $\{-1,-1{\pm}\sqrt{p^n},-1+2\sqrt{p^n}\}$과 같음을 보이고, 상호 상관 값의 분포를 유도하였다.
본 논문에서는 매개 변수가 (N,M,L,1)인 특정 성질을 가진 이진 낮은 상관 구역 수열균(LCZ sequence)를 이용하여 매개 변수가 (2N,2M,L,2)인 4진 낮은 상관 수열군을 생성하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 이용하는 이진 낮은 상관 수열군은 balance property를 가지고 있어야 하며, 주기 N이 $N{\equiv}3$ mod 4이어야 하고, 특정한 상관 특성을 가져야 한다. 새로 제안된 생성법은 특정 성질을 가진 이진 낮은 상관 수열군을 이용하여 이진 낮은 상관 수열군을 생성한 Kim, Jang, No, and Chung의 생성법을 응용한 것이다.
최근 전 세계적으로 지진, 쓰나미와 같이 막대한 인명과 재산 피해를 야기시키는 자연재난이 증가함에 따라 재난에 효과적으로 대응하기 위한 방송 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 재난 방송시스템에서는 재난 발생 시 재난정보를 보다 빠르고 효과적으로 전달하기 위하여, 단말을 깨워 재난 방송 채널로 자동 변환 시켜주는 대기모드해제(wake-up) 신호가 사용된다. 본 논문에서는, 재난 방송시스템을 위한 대기모드해제 검출 방법을 제안한다. 재난방송용 대기모드 해제신호는 기존 디지털TV 시스템과의 간섭을 줄이기 위하여 저전력/협대역에서 고려되어야 하며, 좋은 자기 상관 특성을 가져야한다. 우선, 본 논문에서의 자기상관특성이 우수한 단일 m-시퀀스와 상보부호(complementary code)를 이용한 대기모드해제의 적합성을 분석하고, 신호 대 잡음비에 따른 성능을 검증한다. 다음으로 대기모드 해제신호의 검출 성능을 향상시키기 위하여, 의사잡음 계열의 Barker 부호 및 Walsh-Hadamard 부호를 이용한 직접확산 방식의 신호 전송 포맷을 제안한다. 제안된 직접확산방식에 의한 대기모드 해제신호 검출 방법은 확산 이득으로 인하여 단일 m-시퀀스와 Golay 부호(이진 상보부호)를 이용한 방법보다 뛰어난 검출 성능을 나타낸다.
본 논문을 통해 GAS-CP-CDMA(우수한 자기상관 특성의 시퀀스를 사용하는 순한확장 CDMA) 시스템이 제안되었고 그 시스템의 상향링크의 신호대 잡음비 성능이 분석되었다. 다른 사용자를 구분하기 위해 위상이 편이된 시퀀스가 사용된다. GAS-CP-CDMA 시스템의 신호는 좋은 자기상관 특성 덕분에 동일 셀내의 다른 사용자 신호와 거의 간섭을 일으키지 않는다. 그러나 인접셀의 사용자 신호는 간섭을 일으킨다. CDMA 시스템에서 주파수 재사용율은 0.6 정도이다. 따라서 기존 CDMA 방식에서 인접셀로 부터 유입되는 간섭은 전체 간섭의 40% 정도가 된다. 수치분석은 주파수 재사용율에 대한 신호대 잡음비와, 사용자 수에 따른 신호대 잡음비 성능에 대해 수행되었으며, GAS-CP-CDMA 시스템은 기존 CDMA 시스템보다 우수한 성능을 가지는 것으로 분석되었다. 제안된 시스템의 상향링크 사용자 용량은 기존 CDMA 시스템의 약 2배로 증가됨을 확인하였다.
본 논문에서는 GF(2)에서의 두 생성다항식에 의해 생성된 M-sequence로 Gold-Sequence를 생성한 후, Permutation을 해줌으로써 Hadamard 행렬의 특성을 가지게 됨을 살펴보았다. M-sequence는 선형 귀환 천이 레지스터 부호 생성기(Linear feedback shift register code generator)에 의해 생성되었으며, 두 개의 M-sequence에 의해 생성된 Gold-sequence의 첫 열에 $8\times1$의 영행렬을 추가하고 Permutation을 시켜줌으로써 Hadamard 행렬의 주요 성질인 직교성(Orthogonal)과 한 행렬과 이 행렬의 Transpose시킨 행렬의 결과가 단위행렬이 되고, 역행렬은 element-wise Inverse가 되며, 고속 Jacket행렬의 성질을 만족한다. 또한 선형 귀환 축차 생성기를 통하여 생성된 M-sequence의 1행과 1열을 추가함으로써 위에서 언급한 Hadamard 행렬의 주요 성질을 만족하고 L-matrix 와 S-matrix 를 통하여 고속변환이 가능함을 보인다.
Recently PLC pursues faster scanning time, circuit confidence, reliability improvement, and smaller size. To obtain above all merit, custom IC(Gate Array) is developed. Custom IC includes 5 main blocks and 2 auxiliary blocks. The 5 main blocks process faster sequential instruction execution by only logic gate using hexa instruction code system. And the 2 auxiliary blocks generate baud rate clock (153.6 KHz, 76.8KHz) to communicate between PLC and computer or programmers.
컴퓨터비전의 한 분야인 추적은 다양한 방법론들에 근거하여 활발히 연구되어온 분야이다. 추적알고리즘은 연속되는 영상 시퀀스의 객체를 지속적으로 추적하는 방법으로, 객체의 외형 변형, 이동, 회전, 폐색등 복잡한 환경에서도 강건히 추적하는 것에 초점이 맞춰져 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 한 부류인 CNN의 컨볼루션 레이어에서 출력되는 특징맵과 변화되는 객체에 적응적으로 대응하는 코릴레이션 필터를 결합하여 복잡한 환경에서도 객체를 추적하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 기존 단극성 원 빔 레이저 방식의 단점을 개선하기 위하여 듀얼 빔을 응용한 차량용 레이저 레이더 시스템을 설계하엿다. 양극성 m-시퀀스를 두 개의 레이저 파장에 할당함으로써 2차원 OOC(orthogonal optical codes)와 유사한 특성을 갖도록 하고 수신부에서 두 개의 단극성 신호를 차동구조를 이용하여 양극성 신호로 합성하는 방법을 이용, SNR 개선 방안을 제시한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 듀얼 빔 방식이 기존의 원 빔 단극성 신호방식의 레이져 레이더 시스템에 비해 3dB의 SNR 개선이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하고, 컨볼루션 신경망 층의 출력을 임베딩 층뿐만 아니라 멀티 모달 층에도 연결함으로써, 캡션 문장 생성을 위한 매 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있는 연결 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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