본 논문은 항공라이다 데이터로부터 추출한 건물점으로부터 건물 경계를 재구성하는데 있어서 정확도와 연산 효율성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 국지적 컨벡스헐 알고리즘을 3가지 측면에서 수정한 적응적 컨벡스헐 알고리즘을 제안하였다. 첫째, 연산 효율성을 향상시키기 위하여 점들의 밀도에 따라 경계 후보점을 먼저 추출한 후 경계점을 추출한다. 둘째, 폐색이나 오차가 포함된 건물에서 보다 안정적으로 건물 경계점을 추출하기 위하여 원시 데이터 구조를 바탕으로 탐색 반경을 적응적으로 변화시킨다. 셋째, 안마당과 오차에 의한 홀을 구분하기 위하여 점들 간의 거리와 ID를 이용한 내부 경계 초기점 탐지 기법을 적용한다. 제안 방법의 활용가능성을 평가하기 위하여 다양한 건물들을 포함하는 두 도시 지역에 적용한 결과, 모양상이성이 8.5%로써 기존의 대표적인 경계점 추출 방법에 비하여 우수하였으며 연산 효율성은 약 2배 향상된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 IPsec등의 네트워크 보안 프로토콜을 위해 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안하고 ASIC 라이브러리를 이용해서 하드웨어로 구현하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES 등의 국내외 표준 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 네트워크를 비롯한 유/무선으로 입력되는 데이터를 최소의 대기시간(최소 64클럭, 최대 256클럭)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 본 설계는 ECB, CBC, OFB뿐 아니라 최근 많이 사용되는 CTR(Counter) 모드를 지원하고 다중 비트단위(64, 128, 192, 256 비트)의 암/복호화를 수행한다. IPsec등의 네트워크 보안 프로토콜로의 연계를 위해 알고리즘 확장성을 보유한 하드웨어로 구현되었고 여러 암호화 알고리즘의 동시적인 동작이 가능하다. 적절한 하드웨어 공유와 프로그래머블한 특성이 강한 내부데이터 패스를 통해 자체적인 블럭암호화 모드를 지원하기 때문에 다양한 방식의 암/복호화가 가능하다. 전체적인 동작은 직렬 통신에 의해서 프로그래밍되고 명령어의 디코딩을 통해 생성된 제어신호가 동작을 결정한다. VHDL을 이용해 설계된 하드웨어는 Hynix 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 통해 합성되었고 약 10만 게이트의 자원을 사용하였으며, 100MHz 이상의 클럭 주파수에서 안정적으로 동작함을 NC-Verilog에서 확인하였다.
본 논문에서는, 입력으로 주어진 사람이 직접 분할한 1장의 슬라이스의 결과로부터 인접한 슬라이스들에 대해서 자동으로 원하는 장기를 추적하여 분할하는 반자동 분할 알고리즘을 제안한다. 일반적으로. 영역 확장에 기반한 추적 방법은 객체 투영. 초기 영역(seed) 추출, 그리고 영역확장에 의한 윤곽선 결정의 세 단계로 이루어진다. 이 때 의료 영상의 특성 상 장기들 사이의 경계가 모호한 경우 잘못 선택된 초기 영역은 최종 윤곽선이 장기 안쪽으로 파고 들거나 주변 영역으로 퍼져 나가는 결과를 만들 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 영상의 특성을 이용하여 분할하려는 장기와 비슷한 밝기 값을 가지는 주변 장기와 붙어 있는 부분에서 주의 깊게 초기 영역을 선택해 줌으로써. 적절한 경계를 얻을 수 있으며, 경사도가 낮은 영역에서 깨끗한 윤곽선을 얻지 못하는 영역 확장 방법의 문제점의 해결을 위하여 Fourier descriptor를 사용한 후처리(post-Processing) 방법을 제안하였다. 또한, 양 방향 추적을 통해서 새로운 영역이 나타났을 때에도 놓치지 않고 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 1mm 간격의 82장의 X선 CT 영상에서 좌우측 신장 분할에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다.
It is very a time-consuming and error-prone process to obtain the optimal injection condition, which can produce good injection molding products in some operational variation of facilities, from a seed injection condition. This study proposes a new approach to search the optimal injection molding condition using a neural network and a genetic algorithm. To estimate the defect type of unknown injection conditions, this study forces the neural network into learning iteratively from the injection molding conditions collected. Major two parameters of the injection molding condition - injection pressure and velocity are encoded in a binary value to apply to the genetic algorithm. The optimal injection condition is obtained through the selection, cross-over, and mutation process of the genetic algorithm. Finally, this study compares the optimal injection condition searched using the proposed approach. with the other ones obtained by heuristic algorithms and design of experiment technique. The comparison result shows the usability of the approach proposed.
본 논문에서는 $GF({2^n})$상 곱셈의 복잡도와 규칙도를 GF(2)상의 다항식 곱셈을 표현하는 행렬식의 행과 열의 해밍 가중치를 이용하여 정의한다 차분공격에 강한 블록 암호 알고리즘을 만들기 위해서는 치환계층과 확산계층의 $GF({2^n})$상 곱셈의 복잡도와 규칙도가 높아야함을 실험을 통하여 보인다. 실험 결과를 활용하여 우리나라 표준인 128 비트 블록 암호 알고리즘인 SEED의 S 박스와 G 함수를 구성하는 방식을 제안한다. S 박스는 비 선형함수와 아핀변환으로 구성한다. 비 선형함수는 차분공격과 선형공격에 강한 특성을 가지며, '0'과 '1'을 제외하고 입력과 출력이 같은 고정점과 출력이 입력의 1의 보수가 되는 역고정점을 가지지 않는 $GF({2^8})$ 상의 역수로 구성한다. 아핀변환은 입력과 출력간의 상관을 최저로 하면서 고정점과 역고정점이 없도록 구성한다. G 함수는 4개의 S 박스 출력을 $GF({2^8}) 상의 4 {\times} 4$ 행렬식을 사용하여 선형변환한다. 선형변환 행렬식 성분은 높은 복잡도와 규칙도를 가지도록 구성한다 또한 MDS(Maximum Distance Separable) 코드를 생성하고, SAC(Strict Avalanche Criterion)를 만족하고, 고정점과 역고정점 및 출력이 입력의 2의 보수가 되는 약한 입력이 없도록 G 함수를 구성한다. 비선형함수와 아핀변환 및 G 함수의 원시다항식은 각기 다른 것을 사용한다. 본 논문에서 제안한 S 박스와 G 함수는 차분공격과 선형공격에 강하고, 약한 입력이 없으며, 확산 특성이 우수하므로 안전성이 높은 암호 방식의 구성 요소로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 스마트카드 적용을 위하여 국내외 블록 암호화 표준 알고리즘인 3-DES(Triple Data Encryption Standard), AES(Advanced Encryption Standard), SEED, HASH(SHA-1)를 통합한 저전력 암호화 엔진을 하드웨어로 구현하였다. 휴대용 기기에 필수적인 작은 면적과 저전력을 위하여 하나의 라운드에 대한 각각의 암호화 블록을 구현한 후 반복동작을 하도록 설계하였고 두 단계의 클록 게이팅 기술을 적용하였다. 설계한 통합 암호화 엔진은 ALTERA Excalibur EPXA10F1020C2를 사용하여 검증하였고 합성결과 7,729 LEs와 512 바이트 ROM을 사용하여 최대 24.83 MHz 속도로 동작이 가능하였다. 삼성 0.18 um STD130 CMOS 스탠다드 셀 라이브러리로 합성한 결과 44,452 게이트를 사용하며 최대 50 MHz의 속도로 동작이 가능하였다. 또한 전력소모를 측정한 결과 25 MHz의 속도로 동작할 경우 3-DES, AES, SEED, SHA-1 모드일 때 각각 2.96 mW, 3.03 mW, 2.63 mW, 7.06 mW의 전력소모를 할 것으로 예측되었다. 이러한 저전력 통합 암호화 엔진은 스마트카드 적용에 가장 적합한 구조를 갖고 있으며 그 외에도 다양한 암호화 시스템에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 우리나라 128 비트 블록 암호 알고리즘 표준인 SEED와 유사한 구조를 가지는 암호방식에서 최적화한 S 박스와 G 함수를 구성하는 방식을 제안한다. S 박스는 비선형 함수와 아편변환으로 구성한다. 비선형함수는 차분공격과 선형공격에 강한 특성을 가지며, '0'과 '1'을 제외하고 입력과 출력이 같은 고정점과 출력이 입력의 1의 보수가 되는 역고정점을 가지지 않는 GF(2$^{8}$ ) 상의 역수로 구성한다. 아핀변환은 입력과 출력간의 상관을 최저로 하면서 고정점과 역고정점이 없도록 구성한다. G 함수는 4개의 S 박스 출력을 GF(2$_{8}$ ) 상의 4$\times$4 행렬식을 사용하여 확산선형변환한다. G 함수는 MDS(Maximum Distance Separable) 코드를 생성하구 SAC(Strict Avalanche Criterion)를 만족하고, 고정점과 역고정점 및 출력이 입력의 2의 보수가 되는 약한 입력이 없으며, 하드웨어 구현이 용이하도록 구성한다. 본 논문에서 제안한 S 박스와 G 함수는 차분공격과 선형공격에 강하고, 약한 입력이 없으며, 하드웨어 구현이 용이하며, 확산 특성이 우수하므로 안전성이 높은 암호 방식의 구성 요소로 활용할 수 있다.
의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. 컴퓨팅 분야에서의 이러한 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리된다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력 정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map 정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map의 특징점들을 2차원 영역성장법의 씨앗점으로 설정한 후, 검출된 영역의 최종 경계선 보정작업을 통해 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과, 평균 7.5%의 평균 영역 차이로 기존의 대표 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.
최근 다양한 서비스를 제공하기 위해 모바일 기기의 활용도가 증가하고, 이에 따라 안드로이드 플랫폼에서의 앱 위 변조 공격이 급증하고 있다. 이에 대응하기 위해 국내의 금융 분야에서는 암호 알고리즘을 기반으로 한 앱 위 변조 방지 솔루션을 도입하고 있다. 그러나 스마트폰에 설치되는 앱의 용량이 지속적으로 증가하고, 웨어러블이나 IoT 등 제한된 자원을 가진 환경이 확산되면서 앱 위 변조 방지 솔루션의 처리 속도의 한계점을 가진다. 본 논문에서는 고속경량 암호 LEA와 LSH를 사용한 앱 위 변조 방지 솔루션을 제안한다. 또한 이 기법을 구현한 시뮬레이션 프로그램의 실험결과를 제시하고 기존 암호 알고리즘이 적용된 앱 위 변조 방지 솔루션과의 성능을 비교한다.
타일형 결맞음 빔결합 연구를 위하여 시드 공유형 다채널 광섬유 레이저 및 출력단, 다중 빔 정렬 기술을 개발하였다. 광섬유 레이저는 7개의 채널을 갖고, 각각의 채널당 출력 10 W 이상으로 시드, 전치 증폭기, 광 분배기, 주 증폭기로 구성된 master oscillator power amplifier 구조이다. 레이저 빔 시준 및 정렬을 위하여 틸팅 기능이 가능한 출력단을 개발하였다. 출력단은 채움값을 높이기 위하여 원통형 구조로 제작하였으며, 광섬유 엔드캡의 결합이 가능하게 하였고, 출력단 내부에 PZT를 장착하여 틸팅 기능을 구현하였다. 다중 채널 레이저의 각 채널 빔을 표적의 한 점으로 정렬하기 위하여 stochastic parallel gradient decent (SPGD) 알고리즘을 적용하였다. SPGD 알고리즘을 이용한 PZT 제어를 통해 다중 빔 정렬을 성공적으로 구현하였다. 다중 빔 정렬 기술을 이용한 결맞음 빔결합 기술 개발이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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