블록 암호 알고리듬에 대한 라운드 축소 공격은 암호 디바이스에 일시적인 오류를 주입하여 암호 알고리듬이 정상라운드를 수행하는 것이 아니라 특정 라운드까지만 수행하도록 하여 비밀 키를 추출하는 오류 주입 공격 방법이다. 본 논문에서는 Triple DES(Data Encryption Standard)에서 라운드를 반복하는 반복문을 수행하는 도중 오류를 주입하여 마스터 키를 추출할 수 있는 방법을 제시하고 이를 실험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하고자 한다. ATmega128 칩에 Triple DES 암호 알고리듬을 실제로 구현하고 레이저를 이용한 오류를 주입함으로써 제안한 공격이 오류 주입 대응책이 적용되지 않은 범용 마이크로프로세서 칩에 적용 가능함을 검증하였다. 기존 Triple DES에 대한 라운드 축소 공격은 총 9개의 정상-오류 암호문쌍이 필요하였지만 본 논문에서는 5개의 오류 암호문으로 모든 마스터 키를 찾아 낼 수 있었다.
Triple DES(Data Encryption Standard)는 DES의 안전성을 향상시키기 위하여 2번의 DES 암호화와 1번의 DES 복호화를 수행하는 국제 표준 암호 알고리즘이다. 본 논문에서는 Triple DES에서 수행되는 각각의 DES 알고리즘 중 마지막 라운드를 실행시키지 않도록 오류를 주입함으로써 비밀키를 찾아내는 차분 오류 분석(Differential Fault Analysis, DFA)공격을 제안한다. 제안한 공격 방법을 이용하여 시뮬레이션 결과, 9개 정도의 정상-오류 암호문 쌍을 얻을 수 있으면 $2^{24}$번의 비밀 키 전탐색을 통해 3개의 비밀키를 모두 찾을 수 있었다. 또한, ATmega128 칩에 Triple DES 암호 알고리즘을 실제로 구현하고 레이저를 이용한 오류를 주입함으로써 제안 공격이 오류 주입 대응책이 적용되지 않은 범용 마이크로프로세서 칩에 적용 가능함을 검증하였다.
이 논문에서는 단일 칩 프로세서에서 제한된 공간의 레벨 1 캐시를 구성하고 있는 선인출 캐시 $L_P$와 요구인출 캐시 $L_1$의 합이 일정한 때, $L_1$와 $L_P$의 크기의 적정한 비율을 실험을 통하여 분석하였다. 실험 결과, $L_1$와 $L_P$의 합이 16KB일 경우에는 $L_1$을 12KB, $L_P$를 4KB로 구성하고 $L_P$의 선인출 기법과 캐시교체정책은 각각 OBL과 FEO을 적용시키는 레벨 1 캐시 구조가 가장 성능이 우수함을 보였다. 또한 이 분석은 $L_1$와 $L_P$의 합이 32KB 이상인 경우에는 $L_P$의 선인출 기법으로는 동적필터 기법을 사용하는 것이 유리함을 보였고 32KB의 공간이 가용한 경우에는 $L_1$을 28KB, $L_P$를 4KB로, 64KB가 가용한 경우에는 $L_1$을 48KB, $L_P$를 16KB로 레벨 1 캐시를 분할하는 것이 가장 좋은 성능을 발휘함을 보였다.
In Korea, quality evaluation of dried oak mushrooms are done first by classifying them into more than 10 different categories based on the state of opening of the cap, surface pattern, and colors. And mushrooms of each category are further classified into 3 or 4 groups based on its shape and size, resulting into total 30 to 40 different grades. Quality evaluation and sorting based on the external visual features are usually done manually. Since visual features of mushroom affecting quality grades are distributed over the entire surface of the mushroom, both front (cap) and back (stem and gill) surfaces should be inspected thoroughly. In fact, it is almost impossible for human to inspect every mushroom, especially when they are fed continuously via conveyor. In this paper, considering real time on-line system implementation, image processing algorithms utilizing artificial neural network have been developed for the quality grading of a mushroom. The neural network based image processing utilized the raw gray value image of fed mushrooms captured by the camera without any complex image processing such as feature enhancement and extraction to identify the feeding state and to grade the quality of a mushroom. Developed algorithms were implemented to the prototype on-line grading and sorting system. The prototype was developed to simplify the system requirement and the overall mechanism. The system was composed of automatic devices for mushroom feeding and handling, a set of computer vision system with lighting chamber, one chip microprocessor based controller, and pneumatic actuators. The proposed grading scheme was tested using the prototype. Network training for the feeding state recognition and grading was done using static images. 200 samples (20 grade levels and 10 per each grade) were used for training. 300 samples (20 grade levels and 15 per each grade) were used to validate the trained network. By changing orientation of each sample, 600 data sets were made for the test and the trained network showed around 91 % of the grading accuracy. Though image processing itself required approximately less than 0.3 second depending on a mushroom, because of the actuating device and control response, average 0.6 to 0.7 second was required for grading and sorting of a mushroom resulting into the processing capability of 5,000/hr to 6,000/hr.
태양전지는 일사량, 온도와 부하에 의해 크게 변동하기 때문에 가능한 한 많은 에너지를 얻기 위해서는 태양전지의 출력을 항상 최대로 제어할 필요가 있다. 태양전지의 출력은 직류이므로 교류부하에 적용하기 위해서는 전력변환장치 중 인버터가 필수적이며 단위 역률을 갖는 정현파 전류 및 전압을 부하계통에 공급해 주어야 한다. 본 논문에서는 태양광 발전시스템을 승압 쵸퍼와 단상 PWM(Pulse Width Modultion) 전압형 인버터로 구성하였고, 안정된 변조를 위해서 동기신호와 제어신호를 원칩 마이크로프로세서에 의해서 처리하였다. 전력비교에 따라 시비율을 변화시키지만 태양전지는 전형적인 수하특성을 갖고 있어, 일사량과 온도변화에 관계없이 항상 최대 출력 점을 추적하도록 승압초퍼를 제어하였다. 단상 PWM 전압형 인버터는 태양전지가 연속 발전할 수 없는 단점을 보완하기 위해 일반 상용전원과 연계함으로써 약 $10{\sim}20%$ 전력절감효과를 얻을 수 있는 에너지절약 전원복합형 전력변환장치로 구성되어 있다. 단상 PWM 전압형 인버터와 위상동기를 위해서 계통전압을 검출하여 계통전압과 인버터 출력을 동상 운전하므로 잉여전력을 계통과 연계할 수 있게 하여 고 역률과 저고조파 출력을 유지 하므로써 부하와 계통에 전력이 안정하게 공급될 수 있도록 제어하였다.
국내의 기상조건 및 벼의 수확후 처리여건에 적합한 곡물냉각기를 개발하고, 냉각능력, 재열능력, 가열능력, 소요전력 및 성능계수 등의 성능을 측정하여 설계조건에 적합한지를 분석하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 압축기 무부하전자변과, 재열기 및 증발기에 고온고압의 냉매가스를 공급하여 냉각능력을 0∼100%까지 제어할 수 있고, 온도 5$^{\circ}C$이상, 상대습도 54∼95%의 정온정습 공기를 발생할 수 있는 1일 최대 벼 200톤을 냉각할 수 있는 곡물냉각기를 개발하였다. 이 곡물냉각기의 최대냉각능력은 35,284㎉/hr, 송풍량 및 정압은 각각 120㎥/min, 279mmAq이었으며, 재열기를 통한 냉각공기의 최대 온도상승 및 상대습도의 저하범위는 각각 7.6∼8.6$^{\circ}C$, 34.5∼41.0%이었으며, 최대가열능력은 5.6$^{\circ}C$이었다. 또한, 최대 소요동력은 22.8㎾이었으나, 압축기의 무부하 전자변이 작동될 때는 총소요동력의 33.3%, 압축기 소요축동력의 44.7%가 절약되는 것으로 나타났으며, 제어조건에 따라 전체소요동력의 26.7~33.3%정도가 절약되는 것으로 나타났으며, 냉동시스템의 성능계수는 과냉각으로 인해 표준냉동사이클하에서의 4.0보다 높은 4.71이었으며, 전성능계수는 1.8로 나타났다.
본 연구에서는 요분석용 스트립을 이용하여 요의 상태를 정량적·정성적으로 측정할 수 있는 요분석시스템을 구현하였다. 요분석시스템의 분석 알고리듬은 온도 변화, 전원 노이즈 통의 외란에 강인한 특성을 나타내기 위하여 퍼지 논리를 적용하였다. 강인하고 안정적인 요분석시스템을 설계하기 위하여 스트립 9가지 패드의 분강학적 특성을 검토하였다. 요분석시스템 하트웨어와 소프트웨어로 구성되었다. 요분석시스템의 하드웨어는 단일칩 마이크로프로세서를 사용하였고, 주변장치들로는 광하부, 트레이 제어, 전치증폭부, PC와의 통신, 열전사 프린터 및 동작 상태 표시기로 구성하였다. 요분석시스템의 소프트웨어는 시스템 프로그램과 분류 프로그램으로 구성하였다. 시스템 프로그램은 시스템 제어와 데이터 취득 및 분석을 수행하도록 하였다. 분규 프로그램은 퍼지추론부와 멤버쉽함수 발생기로 구성되었다 멤버쉽함수 발생기는 정도관리의 통계학적 방법을 이용하여 삼각형 멤버쉽함수를 생성하였다. 측정된 데이터는 PC로 전송되고, 전송된 데이터는 C++로 작성된 데이터 관리 및 취득 프로그램에 의해 저장된다. 요분석시스템의 정확도와 퍼지분류기의 안정성은 표준시료를 이용하여 평가하였다. 실험결과는 검사항목과 만족한 일치를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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