본 논문에서는 기존의 Montgomery 알고리듬을 개선한 고속 모듈러 곱셈 알고리듬을 제안하고, 이를 기본으로 하여 디지털 서명에 적용 가능한 1024비트 RSA 암호 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 제안된 방법은 부분합 계산시 단지 1번지의 덧셈 연산이 필요하지만, 기존 Montgomery 알고리듬에서는 2번의 덧셈연산이 요구되므로 기존 방법에 비해 계산 속도가 빠르며, 하드웨어 면적도 매우 감소된다. 제안된 RSA 암호 시스템은 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용하여 모델링하였고, $Synopsys^{TM}$사의 Design Analyzer를 이용하여 논리합성(Altera 10K lib. 이용)을 수행하였다. 또한, FPGA 구현을 위하여 Altera MAX+PLUS II상에서 타이밍 시뮬레이션을 수행하였다. 실험을 통하여 제안된 방법은 계산 속도가 매우 빠르며, 하드웨어 면적도 매우 감소함을 확인하였다.
본 논문은 이동 환경 위주의 미래 인터넷 환경을 위해 제안된 Mobile Oriented Future Internet (MOFI) 구조에 대하여 OpenFlow 기반 구현 이슈와 KOREN 실험망을 이용한 성능 분석을 논의한다. MOFI 구조는 호스트 식별자(host identifier)와 지역 위치자(local locator) 사용, 데이터 전달을 위한 Query 우선의 데이터 전달(Query-First Data Delivery), 식별자와 위치자간 분산형 매핑 시스템(Distributed Mapping System)을 특징으로 한다. 기존 MOFI 연구에서는 intra-domain 이동성 지원을 위해 6-to-4 터널링 기법 및 리눅스 플랫폼을 활용한 구현 방식을 제안하고 실험실 테스트베드에서 성능분석을 수행하였다. 한편, 본 논문에서는 inter-domain 이동성 지원을 위한 세부 절차를 논의하고 Click Modular Router와 OpenFlow 플랫폼을 활용한 MOFI 구현 방식을 제안한다. 나아가, 실제 KOREN 실험망을 활용한 성능 실험을 통해 MOFI 구조와 기존 이동성 제어 방식인 Proxy Mobile IP (PMIP) 기법을 비교한다. 실험 결과, 이동성 제어를 위한 시그널링 지연 시간 및 처리되는 메시지 수 측면에서 MOFI 구조가 기존 PMIP 이동성 제어 기법에 비하여 더 좋은 성능을 보이고 있음을 확인하였다.
곱셈기의 효율성은 정규 기저(normal basis), 다항식 기저(polynomial basis), 쌍대 기저(dual basis), 여분 표현(redundant representation) 등과 같은 유한체 원소의 표현 방법에 주로 의존한다. 특히 여분 표현에서의 제곱 및 모듈로 감산(modular reduction)은 단순한 방법에 의해 효율적으로 수행될 수 있기 때문에, 여분 표현은 흥미로운 유한체 표현 방법이다. 본 논문은 여분 표현을 사용한 기약인 all-one 다항식에 의해 정의된 GF(Zm)에서의 효율적인 비트-병렬 곱셈기를 제안한다. 또한 제안된 비트-병렬 곱셈기의 효율성을 향상시키기 위해, Karatsuba에 의해 제안된 잘 알려진 곱셈 방법을 변형한다. 결과로써, 제안된 곱셈기는 all-one 다항식을 사용한 기존의 알려진 곱셈기들과 비교해 적은 공간 복잡도(space complexity)를 가지는 반면에, 제안된 곱셈기의 시간 복잡도(time complexity)는 기존의 곱셈기와 유사하다.
로봇 축구 시뮬레이션 게임은 하나의 동적 다중 에이전트 환경이다. 본 논문에서는 그러한 환경 하에서 각 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 새로운 강화학습 방법을 제안한다. 강화학습은 한 에이전트가 환경으로부터 받는 간접적 지연 보상을 기초로 누적 보상값을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 기계학습 방법이다. 따라서 강화학습은 입력-출력 쌍들이 훈련 예로 직접 제공되지 않는 다는 점에서 교사학습과 크게 다르다. 더욱이 Q-학습과 같은 비-모델 기반의 강화학습 알고리즘들은 주변 환경에 대한 어떤 모델도 학습하거나 미리 정의하는 것을 요구하지 않는다. 그럼에도 불구하고 이 알고리즘들은 에이전트가 모든 상태-행동 쌍들을 충분히 반복 경험할 수 있다면 최적의 행동전략에 수렴할 수 있다. 하지만 단순한 강화학습 방법들의 가장 큰 문제점은 너무 큰 상태 공간 때문에 보다 복잡한 환경들에 그대로 적용하기 어렵다는 것이다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 기존의 모듈화 Q-학습방법(MQL)을 개선한 적응적 중재에 기초한 모듈화 Q-학습 방법(AMMQL)을 제안한다. 종래의 단순한 모듈화 Q-학습 방법에서는 각 학습 모듈들의 결과를 결합하는 방식이 매우 단순하고 고정적이었으나 AMMQL학습 방법에서는 보상에 끼친 각 모듈의 기여도에 따라 모듈들에 서로 다른 가중치를 부여함으로써 보다 유연한 방식으로 각 모듈의 학습결과를 결합한다. 따라서 AMMQL 학습 방법은 큰 상태공간의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라 동적인 환경변화에 보다 높은 적응성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 로봇 축구 에이전트의 동적 위치 결정을 위한 학습 방법으로 AMMQL 학습 방법을 사용하였고 이를 기초로 Cogitoniks 축구 에이전트 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 시스템 개발시 필요한 등가 회로를 이용한 MMC 시뮬레이션 모델을 제안한다. MMC는 하프 브릿지 혹은 풀 브릿지 형태의 서브 모듈이 직렬로 수십 개에서 수백 개가 연결된 형태의 전력변환기로, 전압형 HVDC(High Voltage Direct Current)와 같은 고압 송전에 가장 적합한 토폴로지로 선택되어 상용화 되어 있다. MMC의 알고리즘 개발을 위해서는 전체 시스템의 시뮬레이션이 필수적이다. 그러나, 수백 혹은 수천 개의 스위칭 소자를 사용하여 MMC의 시뮬레이션 모델의 구성하거나 시뮬레이션을 수행하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 전압 레벨 증가 등의 확장성이 용이하고 MMC 변환기의 전압 전류의 동특성을 등가화하여 구현한 시뮬레이션 모델을 제안한다. 스위칭 신호와 암 전류의 방향으로부터 등가 회로의 전압과 전류식을 연산하고, 이를 Matlab/Simulink를 이용하여 등가 모델화한다. 개발된 모델의 타당성을 보이기 위하여 스위칭의 소자를 이용한 5 레벨의 MMC와 본 논문에서 제안하는 등가 모델 MMC의 시뮬레이션의 결과를 보인다. 두 모델의 전류 파형, 전압 파형 등이 일치함을 보임으로써 개발 모델의 타당성을 보이고자 한다.
허밍 질의는 사용자가 가사를 모를 때, 유용하고 직관적으로 사용할 수 있는 질의 방법이다. 허영 질의 시스템은 사용자 멜로디를 입력으로 받고, 이 멜로디를 음악 데이터베이스의 모든 멜로디와 비교하며, 가장 유사한 k개의 멜로디를 반환한다. 본 논문에서는 허영 질의 시스템을 위한 허밍 대수를 제안하고, 허밍 대수를 이용하여 실제 허밍 질의처리 시스템인 HummingBase를 설계하고 구현하였다. 기존 유사 검색 방법들을 분석함으로써 10개의 기본 연산자로 구성된 대수를 유도하였다. 제안한 허밍 대수는 허밍 질의 시스템이 확장이 가능하고 모듈화가 되게끔 구현하는데 사용 될 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 사례 연구를 통해, 제안한 허밍 대수를 이용하면 기존의 허밍 질의처리 시스템을 쉽고 편리하게 표현할 수 있음을 보인다.
World leading company and research centers have invested much cost and effort into a PLM and digital manufacturing field to obtain their own competitiveness. We have been trying to apply a digital manufacturing, especially simulation to ship production process as a part of PLM implementation for a shipyard. A shipbuilding production system and processes have a complexity and a peculiarity different from other kinds of production systems. So, new analysis and modeling methodology is required to implement digital shipyard. which is a digital manufacturing system for a shipbuilding company. This paper suggests an analysis and simulation modeling methodologies for an implementation of a digital shipyard. New methodologies such as a database-merged simulation, a distributed simulation, a modular simulation with a model library and a 3-tire simulation framework are developed.
Since the stationary alignment process of the SDINS is not completely observable, some furls of the aided alignment have been applied. The purpose of this paper is to propose a new initial alignment algorithm, which utilizes the attitude output from the AGPS(Attitude Determination GPS) receiver and to demonstrate the feasibility of the proposed algorithm with several experimental results. A Kalman filter is designed for utilizing the attitude output as well as the zero velocity information. Also analyzed is the observability of the SDINS error model. To show the feasibility of the proposed scheme, we implement an alignment system where HG1700AE IMU (Inertial Measurement Unit) from Honeywell and an AGPS receiver designed at Chungnam National University are used. Test trials are done to evaluate the performance of the proposed alignment scheme. The proposed algorithm provides as good initial alignment performance as a high accurate navigation system, MAPS(Modular Azimuth Positioning System) INS.
This paper demonstrates the benefit of using MOOS-IvP in the development of control system for Unmanned Underwater Vehicles(UUV). The demand for autonomy in UUVs has significantly increased due to the complexity in missions to be performed. Furthermore, the increased number of sensors and actuators that are interconnected through a network has introduced a need for a middleware platform for UUVs. In this context, MOOS-IvP, which is an open source software architecture, has been developed by several researchers from MIT, Oxford University, and NUWC. The MOOS software is a communication middleware based on the publish-subscribe architecture allowing each application to communicate through a MOOS database. The IvP Helm, which is one of the MOOS modules, publishes vehicle commands using multi-objective optimization in order to implement autonomous decision making. This paper explores the benefit of MOOS-IvP in the development of control software for UUVs by using a case study with an auto depth control system based on self-organizing fuzzy logic control. The simulation results show that the design and verification of UUV control software based on MOOS-IvP can be carried out quickly and efficiently thanks to the reuse of source codes, modular-based architecture, and the high level of scalability.
본 논문에서는 개방 시스템 기반 가상 자원 모니터링 시스템을 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 부분으로 세분화 하고 각각 모듈화하여 설계 및 구현하였다. 설계한 시스템을 구현하기 위해 Windows, Linux, Xen 운영체제를 이용하였고, 구현 언어로는 C++를 사용하였다. 그리고 시스템의 구조는 기능 업그레이드 및 추가 등의 확장성을 고려하여 가능한 기능별로 모듈화 하여 클라우드 컴퓨팅 환경에서 적용 가능한 클라우드 컴퓨팅 가상 자원 모니터링 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 클라우드 컴퓨팅 가상 자원 모니터링 시스템의 동작성 검사를 위해 테스트베드를 구축하여 Xen, ESX 하이퍼바이저 운영체제에서 테스트 한 결과 실시간으로 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 정보를 정상적으로 모니터링 함을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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