영상 회전은 영상 처리나 영상 패턴 인식에서 중요한 전처리 방법 중 하나이다. 영상 회전은 회전 행렬의 곱으로 이루어 진다. 그러나 기존의 방법은 대량의 실수 연산과 삼각 함수 계산을 필요로 하므로 수행 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 이 같은 두가지 주요 지체 연산과정을 제거한 새로운 고속 영상 회전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 단지 2개의 전단 연산을 행하므로 매우 빠르다. 또한 최신 병렬 처리 기술인 CUDA를 적용한다. CUDA는 최근 널리 보급된 GPU를 이용한 대용량 병렬처리 계산 아키텍쳐이다. GPGPU는 그래픽 전용프로세서이므로 화소 단위의 병렬처리에 탁월한 성능을 보인다. 제안된 알고리즘은 기존의 회전 알고리즘과 다양한 크기의 영상에 대해 비교 실험한다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다 8배 이상의 매우 우수한 성능을 보인다.
ECIES와 ECDH의 강력한 DPA 대응방법으로 알려진 랜덤 스칼라 기법은 다양한 전력 분석에 안전한 것으로 알려져 있다. 이 대응방법은 매번 생성되는 난수를 키로 사용해 스칼라 곱셈 연산을 수행하는 하나의 파형에서 이 난수 값을 알 수 있다면 분석이 가능하다. 하지만 이러한 분석 사례가 기존에 없어 아직 안전한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 분석을 가능하게 할 수 있는 새로운 전력 분석을 제안한다. 제안하는 분석 기법은 타원곡선의 더블링 연산들을 비교함에 의해 이루어지며 이러한 비교를 용이하게 하기 위해 주성분 분석을 이용한다. 제안하는 주성분 분석을 이용한 부분공간 기반 전력 분석을 실제로 수행했을 때 기존의 판별 함수의 에러를 완벽하게 제거할 수 있었으며 이를 통해 개인키를 찾아낼 수 있었다.
본 실험은 끝동매미충의 온도와 일장조건에 따른 발육도 및 증식능력을 조사하여 실내 대양사육에 적합한 온도와 일장의 범위를 밝히고 나아가 온도와 발육속도와의 함수관계를 유도하는데 필요한 기초자료를 얻고자 수행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 비교적 고온조건인 $33^{\circ}C$와 $35^{\circ}C$에서 약충의 발육이 빠르a 우화율이 높았으나 변온처리($28^{\circ}C$와$319{\circ}C$ 각 12시간)에서는 발육이 지연되었다. 2. 성충의 산란력은 고온$(35^{\circ}C)$)에서 약충기를 거친 성충은 산란수가 매우 적었으나 $29^{\circ}C$에서 우화한 성충은 고온$(33^{\circ}C)$에서 많은 산란을 하였다. 3. $29^{\circ}C$에서의 일장은 약충의 발육 및 우화율에 큰 영향을 미치지 못했다. 4. 약충의 발육속도는 $29^{\circ}C$까지는 온도가 상승함에 따라 직선적으로 빨라졌으나 고온$(33-35^{\circ}C)$에서는 증가율이 둔화되는 결과를 얻었다. 5. 이상의 결과로 적합한 사육조건은 약충기에 $27-29^{\circ}C$, 성충기에 $33^{\circ}C$인 것으로 생각된다.
본 논문은 스테고 잡음의 분산을 확대함으로써 비밀 메시지의 존재를 감지하기 위한 개선된 스테그분석 방법을 제안한다. 먼저 주어진 영상에 스펙클 잡음을 곱하여 작은 스테고 잡음을 확대하고 소프트 임계치 방법에 의해 잡음이 제거된 영상을 추정한다. 스테고 잡음과 스펙클 잡음은 완전히 제거되지 않으므로 추정된 영상에는 잡음이 일부 존재하게 된다. 만약 주어진 영상이 커버 영상이라면, 잔존하는 잡음은 매우 적을 것이고, 스테고 영상이라면 상대적으로 큰 잡음을 가지게 될 것이다. 이때 스테고 영상의 경우 잡음의 영향으로 웨이블릿 영역에서 부모-자식 부대역의 통계적 의존성에 손상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 주어진 영상과 잡음이 제거된 영상의 차이로부터 조인트 통계 모멘트를 추출한다. 아울러 잡음이 제거된 영상에 대하여 4개의 통계적 모멘트를 추출하여 제안된 스테그분석에 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP 분류기로 입력되어 학습된다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 비트율의 임베딩 방법을 사용하였으며, 실험 결과 제안 기법은 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 캐리 전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여수계를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 디지털 뉴런프로세서의 구현방법을 제안하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC 연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성되며, 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass 툴로 합성하였다. 최종적으로, LG 0.8${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 Full Custom방식으로 설계를 수행하였다. 실험결과, 가장 나쁜 경로일 경우, 약 19nsec의 지연속도와 0.6ns의 연산속도를 보였고, 기존의 실수 연산기에 비하여 약 1/2배정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
일반적으로 비선형 시스템은 1차와 2차 시스템의 곱의 형태로 선형화되며, 시스템은 실근, 중근, 서로 다른 두 실근, 복소근의 4종류의 근을 가진다. 이 논문은 시스템이 가지는 4가지 근 중에서 조단블록을 갖는 중근을 복소근으로 이동시키는 LQ 제어의 가중행렬과 제어법칙을 설계하는 방법에 관한 것이다. 상태가중행렬을 제한 조건으로 하고 성능지수함수를 최소화하는 LQ 제어는 시스템의 안정성을 보장하고 시스템의 근을 이동시키는 극배치 기능을 가지고 있다. 그렇지만 이 방법은 시행착오 방법으로 설계 변수인 가중행렬을 설정하고, 이동되는 근의 위치를 정확히 지정할 수 없는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 해밀토니안 시스템의 특성방정식을 대각행렬의 제어가중행렬과 삼각함수로 표현된 상태가중행렬을 이용하여 기술한다. 이동할 복소근이 이 특성방정식의 근이라는 조건에서 중근과 상태가중행렬의 관계식(𝜌, 𝜃)을 유도하고 상태가중행렬이 양의 반한정행렬이라는 조건에서 중근의 이동범위를 구하고, 좌표평면에 도시한다. 그려진 중근의 이동범위에서 복소근을 선택하여 관계식에 대입하여 상태가중행렬을 계산하고, 이것에서 제어법칙이 구한다. 예제에서 3차 시스템의 중근을 이동시키는 제어법칙의 설계과정을 통해 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.
본 연구에서는 반능동형 감쇠기의 작동기준을 설정하고 그것의 타당성을 조사 하는 것이 주목적이어서 속도에 대한 고려는 제외하였다.이때 반능동형 감쇠계가 고정된 감쇠계수를 갖는 감쇠기로 구성된 계보다 얼마만큼 성능이 향상되며 능동형 감 쇠기(감쇠계수를 제한된 영역내에서 순간순간 조절하여 변화시킬 수 있는 감쇠기)를 갖는 계에 얼마만큼 접근하는가가 비교되어진다.
본 논문에서는 자동차의 위치 및 자세 추정에 사용되는 칼만 필터 가속기를 내장한 차량용 ECU(electronic control unit)를 설계하고 구현하였다. 프로세서 코어는 RISC-V를 사용하였으며 칼만 필터의 행렬 연산을 수행하는 가속기, 차량 내 통신에 사용되는 CAN(controller area network) 제어기, 센서 연결에 사용되는 LIN(local interconnect network) 제어기를 내장하였다. 칼만 필터 연산은 시간 업데이트와 측정 업데이트의 두 단계로 나뉘며 시간 업데이트 단계에서는 현재 상태변수와 오차 공분산을 예측하고 측정 업데이트 단계에서는 입력값을 받아 칼만 이득을 계산하여 값을 보정한다. 보통 소프트웨어에서는 곱셈에 부동소숫점 연산을 사용하지만 본 논문에서는 하드웨어 면적을 줄이기 위해 정밀도 분석을 고려한 고정소숫점 곱셈기를 사용하였다. 설계된 ECU는 Verilog HDL을 이용하여 검증하였으며 28nm 실리콘 공정으로 구현하였다. 28nm 실리콘 공정으로 구현하였을 때 동작 주파수는 100MHz, 면적은 0.37mm2, 게이트 수는 76만 게이트였다.
LEA는 2013년 국내에서 개발된 경량 블록암호이다. 본 논문에서는 블록 암호 운용 방식 중 CTR 운용 모드와 CTR 운용 모드를 활용하며 기밀성과 무결성을 제공하는 GCM 운용 모드의 구현을 진행한다. LEA-CTR의 최적화 구현은 CTR 운용 모드의 고정된 Nonce 값의 특성을 활용하여 사전 연산을 통한 연산 생략과 State 고정을 통해 State 간의 이동을 생략한 최적화 구현을 제안한다. 또한 제안 기법을 GCM 운용 모드에 적용 가능함을 보여주며, Galois Field(2128) 곱셈 연산을 사용하는 GHASH 함수 구현을 통해 GCM 구현을 진행한다. 결과적으로 32-bit RISC-V상에서 제안하는 기법을 적용한 LEA-CTR의 경우 기존 연구 대비 2%의 성능 향상을 확인하였으며, 추후 다른 연구에서 성능 지표로 사용될 수 있도록 GCM 운용 모드의 성능을 제시한다.
본 논문에서는 FMM(Fast Multipole Method)을 적용하여 평면형 다층 구조인 마이크로스트립 프랙탈 안테나 구조에 대한 고속 해석을 구현하였다. 우선 FMM 알고리즘에 이용되는 적분식인 MPIE(Mixed Potential Integral Equation)을 풀기 위해서 실수축 적 분 방법(RAIM: Real-Axis Integration Method)으로부터 정확한 공간 영역 그린함수를 구한다. 구해진 그린함수를 MoM(Method of Moment)을 이용하여 계산할 경우, 연산과 메모리 요구량 $O(N^2)$이 소요되는데, 이를 거대 구조의 해석에 대해 적용할 때나 높은 정확성을 위한 셀(미지수 N) 수의 증가하는 경우 계산량이 기하급수적으로 증가하여 구조 해석에 문제가 된다. FMM은 이와 같은 연산과 메모리 요구량의 문제점을 해결하기 위하여 개발되었다. FMM은 그린함수의 가법 정리(addition theorem)를 이용하여 행렬-벡터 곱의 복잡성을 줄여 연산과 메모리 요구량을 $O(N^{1.5})$으로 줄인다. 시어핀스키(Sierpinski) 프랙탈 안테나의 구조에 대해 MoM과 FMM를 적용, 상용 툴과 계산 결과의 정확성, 계산 시 메모리 크기, 해석 시간 등을 비교하여 효율성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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