정보통신망에서 사용하는 공개키 암호시스템은 대부분 지수 연산을 사용한다. 하지만, 암호시스템은 안전성을 고려한 큰 수의 지수 연산을 사용하기 때문에 많은 계산 량과 준비시간을 요구한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 모듈러 감소 연산에서 Montgomery, Yang, Kawamura 등이 사전계산 방법, 중간계산, 그리고 테이블을 사용하는 방법을 제안하였으며, 지수 연산에서 Coster, Brickel, Lee 등이 addition chain, window, 그리고 고정된 수를 사용하는 경우 사전 계산을 하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 sparse 소수를 사용한 모듈러 감소 연산 방법을 제안하고 지수연산시 계산 량을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 이산대수 방식의 암호시스템에서 매우 효과적으로 적용할 수 있다.
최근 전산망의 트래픽을 제어하여 해킹방지를 위해 방화벽을 구축한다. 방화벽의 보안 서비스는 인증, 접근통제, 기밀성, 무결성 그리고 감사기록 이다. 사용자는 방화벽에 인증을 위하여 토큰을 사용한다. 토큰은 작은 배터리를 내장하므로 전력 용량이 한정된다. 본 논문은 TCP/IP를 이용하는 전산망의 해킹방지를 위한 경제적인 방화벽 토큰 설계 방법을 제안한다. 공개키 암호 시스템의 주요 연산이며, 토큰 전력 소모의 대부분을 차지하는 지수연산에 Sparse 소수를 이용한 고속 처리 방법을 제안한다. 제안한 방법은 지수연산에서 모듈러 연산 량을 감소시킴으로 토큰의 배터리 용량 또는 CPU 가격을 낮출 수 있다.
본 논문에서는 다수의 광섬유로 이루서진 광링크와 산재하여 있는 제한 영역 파장변환 능력을 가진 노드들로 구성된 광통신 망의 불통확률을 정확하게 계산할 수 있는 새로운 성능분석 모형을 제안한다. 제안하는 성능분석 모형은 다수의 광섬유로 이루어진 광링크 상에서 사용 가능한 파장들의 분포와 제한 영역 파장변환 이후의 사용 가능한 파장들의 분포, 그리고 다수의 광링크가 연결된 광경로에서의 불통 확률을 계산하기 위한 재귀적 공식을 도출함을 특징으로 한다. NSFNET 망에서 수행한 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 성능분석 모형이 광통신 망의 불통확률을 정확히 예측함을 보인다. 또한, 파장 연속성 제약이 없는 경우의 이상적인 블통화률에 근접하는 성능을 얻기 위해서 소수의 제한영역 파장변환 노드와 소수의 광섬유만으로 구성된 광링크를 포설하는 것으로 충분함을 보인다.
깊이 영상은 3차원 공간상의 거리 정보를 2차원 평면에 나타낸 영상이며 다양한 3D 비전 연구에서 유용하게 사용된다. 기존의 많은 깊이 추정 연구는 주로 좁은 FoV (Field of View) 영상을 사용하여 전체 장면 중 상당 부분이 소실된 영상에 대한 깊이 정보를 추정한다. 본 논문에서는 소수의 좁은 FoV 영상으로부터 360° 전 방향 RGBD 영상을 동시에 생성하는 기법을 제안한다. 오버랩 되지 않는 4장의 소수 영상으로부터 전체 파노라마 영상에 대해서 상대적인 FoV를 추정하고 360° 컬러 영상과 깊이 영상을 동시에 생성하는 적대적 생성 신경망 기반의 영상 생성 모델을 제안하였으며, 두 모달리티의 특징을 공유하여 상호 보완된 결과를 확인한다. 또한 360° 영상의 구면 특성을 반영한 네트워크를 구성하여 개선된 성능을 보인다.
Compressed sensing은 소수의 선형 관측으로부터 sparse 신호를 복원하는 문제를 언급하고 있다. 최근 벡터 경우에서의 성공적인 연구 결과가 행렬의 경우로 확장되었다. Low-rank 행렬의 compressed sensing은 ill-posed inverse problem을 low-rank 정보를 이용하여 해결한다. 본 문제는 rank 최소화 혹은 low-rank 근사의 형태로 나타내질 수 있다. 본 논문에서는 최근 제안된 여러 가지 효율적인 알고리즘에 대한 survey를 제공한다.
텍스트데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있다. 텍스트데이터와 같이 많은 변수로 구성된 데이터의 경우 과적합 등의 문제로 분석에 있어서의 정확성이 떨어지고, 계산과정에서의 효율성에도 문제가 발생하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이렇게 변수가 많은 데이터를 분석하기 위해 특징선택, 특징추출 등의 차원 축소 기법이 자주 사용되고 있다. 희소주성분분석은 벌점이 부여된 최소제곱법 중 하나로 엘라스틱넷 형태의 목적함수를 사용하여 유용하지 않은 주성분을 제거하고 각 주성분에서도 중요도가 큰 변수만 식별해내기 위해 활용되고 있다. 이 연구에서는 희소주성분분석을 이용하여 많은 변수를 가진 텍스트데이터를 소수의 변수만으로 요약하는 절차를 제안한다. 이러한 절차를 실제 데이터에 적용한 결과, 희소주성분분석을 이용하여 단어를 선택하는 과정을 통해 목표변수에 대한 정보를 이용하지 않고도 유용성이 낮은 단어를 제거하여 텍스트데이터의 분류 정확성은 유지하면서 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 확인하였다. 특히 차원축소를 통해 고차원 데이터 분석에서 분류 정확도가 저하되는 KNN 분류기 등의 분류 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.
난소절제한 흰쥐에서 $17{\beta}$-estradiol과 progesterone을 장기간 주사햐여 자궁상피의 형태적 변화를 전자현미경으로 관찰하였다. 난소절제 후 자궁상피는 막성구조물과 지방구 기타의 구조물을 포함하는 vacuole의 출현이 특이적으로 나타났다. 상피는 낮은 입방형이며 세포 유리면에 소수의 짧은 microvilli를 볼 수 있었다. Estradiol투여시 상피는 높은 윈주형을 나타내며, 분비계는 비교적 잘 발달되고, 세포 유리면에 소수의 긴 microvilli도 관찰되었다. Progesterone 처리시의 상피는 세포 첨단부에 다수의 vacuole과 핵하부에 다수의 지방구의 집적이 관찰되었다. 이상의 결과로 보아 자궁상피는 형태학적 및 기능적인 상태에서 estrogen과 Progesterone 양자에 의해 변화를 받으며 이들 호르몬은 상피세포에 대해 독특한 영향을 나타낸다고 생각된다.
국내 미기록 식물인 성긴포아풀(Poa tuberifera Faurie ex Hack.)을 제주도 제주시 조천읍 사려니숲에서 확인하였다. 근연분류군인 실포아풀(P. acroleuca Steud.)과 마디포아풀(P. acroleuca var. submoniliformis Makino)에 비해 화서에 소수가 성기게 달리고, 호영 기반에 털이 없는 특징으로 구별된다. 성긴포아풀은 일본의 고유종으로 알려져 있으나, 국내분포가 이번 연구에서 밝혀졌다.
정상 성인 고환의 버팀세포(Sertoli cell)는 비분열세포이며, 정세관(seminiferous tubule)단면에서 비교적 불분명하게 관찰되고, 정세관 세포 성분의 $10\sim15%$를 차지하고 있다. 전자현미경적으로 버팅 세포는 특징적인 핵소체와 원형질막 및 세포질 소기관을 갖고 있다. 원형질막은 사춘기에 발달한 두 종류 즉 버팅세포와 버팀세포 및 버팅세포와 생식세포 사이의 세포연접을 가지고 있다. 그러나 태이에서 버팅세포의 정확한 미세구조에 대한 기술은 드물다. 이에 본 저자는 태아 고환의 발생 제 14주부터 제27주 사이의 17예를 수집하여 정상 미세구조를 확인하고, 태아기 버팀세포의 분화 양상을 알아보고자 하였다. 태아기에서 버팀세포와 생식세포 및 버팀세포와 버팀세포 사이의 세포연접은 부착반점과 비슷한 구조로 이루어져 있었고, 이들은 관찰 대상인 태령 제14주부터 관찰되었다. 태아기 버팅세포의 세포소기관의 발달은 전반적으로 미약하였다. 비교적 풍부하게 사립체가 태령 제14주부터 관찰되었고, 무과립세포질세망이 소수, 그리고 과립세포질세망이 비교적 풍부하게 관찰되었다. 지방소포의 수는 비교적 일정하게 관찰되었고, 포도당입자는 발생 단계에 따라 점차 증가하는 소견을 보였다. 미세섬유와 Charcot-Bottcher의 결정소체는 본 연구대상에서는 관찰되지 않았다. 결론적으로, 태아기의 버팀세포에서는 어른에서 관찰되는 특징적인 소견들이 관찰되지 않았으며, 어른과는 다소 다른 전자현미경 소견을 나타냈다. 하지만 버팅세포의 분화양상을 정확히 알기 위해서는 태령 제27주 이후부터 사춘기까지의 연구가 추가되어야 할 것으로 생각한다.
본 논문에서는 다중 레이블 분류를 위한 특징 선별 기법을 제안한다. 기존 많은 특징 선별 기법들은 상호정보척도 등을 이용하여 특징과 레이블 사이의 연관성을 계산하여 특징을 선별하였다. 하지만 상호정보척도는 결합 확률을 요구하기 때문에 실제 전제 특징 집합에서 결합 확률을 계산하는 것은 어렵다. 따라서 소수의 특징만 계산이 가능하여 지역적 최적화만 가능하다는 단점을 가진다. 이런 지역적 최적화 문제를 피해, 주어진 특징 전체 공간에서 저랭크 공간을 구성하고, 희소성을 가진 특징들을 선별할 수 있는 특징 선별 기법을 제안한다. 이를 위해 뉴클리어 노름을 이용해 회귀 기반의 목적함수를 설계하였고, 이 목적 함수의 최적화 문제를 풀기 위한 경사하강법 방식의 알고리즘을 제안하였다. 4가지의 데이터와 3가지 다중 레이블 분류 성능을 기준으로 다중 레이블 분류 실험 결과를 통해 제안하는 방법론이 기존 특징 선별 기법보다 좋은 성능을 나타내는 것을 보였다. 또한 제안하는 목적함수의 파라미터 값 변화에도 성능 변화가 둔감한 것을 실험적인 결과로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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