본 논문에서는 기존 전력 분석 공격의 어려움과 비효율성을 극복하기 위해 딥 러닝 기반의 MLP(Multi-Layer Perceptron) 알고리즘을 기반으로 한 공격 모델을 사용하여 암호 디바이스의 비밀 키를 찾는 공격을 시도하였다. 제안하는 전력 분석 공격 대상은 XMEGA128 8비트 프로세서 상에서 구현된 AES-128 암호 모듈이며, 16바이트의 비밀 키 중 한 바이트씩 복구하는 방식으로 구현하였다. 실험 결과, MLP 기반의 전력 분석 공격은 89.51%의 정확도로 비밀 키를 추출하였으며 전처리 기법을 수행한 경우에는 94.51%의 정확도를 나타내었다. 제안하는 MLP 기반의 전력 분석 공격은 학습을 통한 feature를 추출할 수 있는 성질이 있어 SVM(Support Vector Machine)과 같은 머신 러닝 기반 모델보다 우수한 공격 특성을 보임을 확인하였다.
Atomic force microscopy (AFM) [1] can now not only image individual atoms but also construct atom letters using atom manipulation method [2]. Therefore, the AFM is the second generation atomic tool following the well-known scanning tunneling microscopy (STM). The AFM, however, has the advantages that it can image even insulating surfaces with atomic resolution and also measure the atomic force itself between the tip-apex outermost atom and the sample surface atom. Noting these advantages, we have been developing a novel bottom-up nanostructuring system, as shown in Fig. 1, based on the AFM. It can identify chemical species of individual atoms [3] and then manipulate selected atom species to the designed site one-by-one [2] to assemble complex nanostructures consisted of many atom species at room temperature (RT). In this invited talk, we will introduce our results toward atom-by-atom assembly of composite nanomaterials based on the AFM at RT. To identify chemical species, we developed the site-specific force spectroscopy at RT by compensating the thermal drift using the atom tracking. By converting the precise site-specific frequency shift curves, we obtained short-range force curves of selected Sn and Si atoms as shown in Fig. 2(a) and 2(b) [4]. Then using the atom-by-atom force spectroscopy at RT, we succeeded in chemical identification of intermixed three atom species in Pb/Sn/Si(111)-(${\surd}3$'${\surd}3$) surface as shown in Fig. 2(c) [3]. To create composite nanostructures, we found the lateral atom interchange phenomenon at RT, which enables us to exchange embedded heterogeneous atoms [2]. By combining this phenomenon with the modified vector scan, we constructed the atom letters "Sn" consisted of substitutional Sn adatoms embedded in Ge adatoms at RT as shown in Fig. 3(a)~(f) [2]. Besides, we found another kind of atom interchange phenomenon at RT that is the vertical atom interchange phenomenon, which directly interchanges the surface selected Sn atoms with the tip apex Si atoms [5]. This method is an advanced interchangeable single atom pen at RT. Then using this method, we created the atom letters "Si" consisted of substituted Si adatoms embedded in Sn adatoms at RT as shown in Fig. 4(a)~(f) [5]. In addition to the above results, we will introduce the simultaneous evaluation of the force and current at the atomic scale using the combined AFM/STM at RT.
Elliptic curve cryptography (ECC) can achieve relatively good security with a smaller key length, making it suitable for Internet of Things (IoT) devices. DNA-based encryption has also been proven to have good security. To develop a more secure and stable cryptography technique, we propose a new hybrid DNA-encoded ECC scheme that provides multilevel security. The DNA sequence is selected, and using a sorting algorithm, a unique set of nucleotide groups is assigned. These are directly converted to binary sequence and then encrypted using the ECC; thus giving double-fold security. Using several examples, this paper shows how this complete method can be realized on IoT devices. To verify the performance, we implement the complete system on the embedded platform of a Raspberry Pi 3 board, and utilize an active sensor data input to calculate the time and energy required for different data vector sizes. Connectivity and resilience analysis prove that DNA-mapped ECC can provide better security compared to ECC alone. The proposed method shows good potential for upcoming IoT technologies that require a smaller but effective security system.
The numerical analysis of sound radiation by vibrating structure is a well known and mature technology used in many industries. Accurate methods based on the boundary or finite element method have been successfully developed over the last two decades and are now available in standard CAE tools. These methods are however known to require significant computational resources which, furthermore, very quickly increase with the frequency of interest. The low speed of most current methods is a main obstacle for a systematic use of acoustic CAE in industrial design processes. In this paper we are going to present a set of innovative techniques that significantly speed-up the calculation of acoustic radiation indicators (acoustic pressure, velocity, intensity and power; contribution vectors). The modeling is based on the well known combination of finite elements and infinite elements but also combines the following ingredients to obtain a very high performance: o a multi-frontal massively parallel sparse direct solver; o a multi-frequency solver based on the Krylov method; o the use of pellicular acoustic modes as a vector basis for representing acoustic excitations; o the numerical evaluation of Green functions related to the specific geometry of the problem under investigation. All these ingredients are embedded in the ACTRAN/AR CAE tool which provides unprecedented performance for acoustic radiation analysis. The method will be demonstrated on several applications taken from various industries.
In a increasingly competitive marketplace, the manufacturing companies have no choice but looking for ways to improve productivity to sustain their competitiveness and survive in the industry. Recently cellular manufacturing has been under discussion as an option to be easily implemented without burdensome capital investment. The objective of cellular manufacturing is to realize many aspects of efficiencies associated with mass production in the less repetitive job-shop production systems. The very first step for cellular manufacturing is to group the sets of parts having similar processing requirements into part families, and the equipment needed to process a particular part family into machine cells. The underlying problem to determine the part and machine assignments to each manufacturing cell is called the cell formation. The purpose of this study is to develop a clustering algorithm based on the neural network approach which overcomes the drawbacks of ART1 algorithm for cell formation problems. In this paper, a generalized learning vector quantization(GLVQ) algorithm was devised in order to transform a 0/1 part-machine assignment matrix into the matrix with diagonal blocks in such a way to increase clustering performance. Furthermore, an assignment problem model and a rearrangement procedure has been embedded to increase efficiency. The performance of the proposed algorithm has been evaluated using data sets adopted by prior studies on cell formation. The proposed algorithm dominates almost all the cell formation reported so far, based on the grouping index($\alpha$ = 0.2). Among 27 cell formation problems investigated, the result by the proposed algorithm was superior in 11, equal 15, and inferior only in 1.
최근 모바일 휴대 단말기의 성능 향상과 사용자의 멀티미디어 서비스에 대한 요구 수준이 높아짐에 따라 모바일 휴대 단말에서 다양한 멀티미디어 응용 프로그램들이 개발/서비스되고 있다. 본 논문은 현재 모바일 환경에서 대표적인 멀티미디어 서비스의 하나인 Mobile Flash를 하드웨어 리소스 제약이 많은 모바일 환경에서 설계 및 구현한 것에 관하여 기술한다. Mobile Flash는 유선 데스크탑 환경에서 이미 전세계의 95% 이상 보급/설치되어 애니메이션, 게임, 교육용 컨텐츠, 광고 등 다양한 컨텐츠를 재생을 지원하는 Flash Player를 모바일 환경에 맞도록 최적화한 것이다.
Determination of the local vertical is not trivial for a moving vehicle and in general will require corrections for the Earth geophysical deflection. The vehicle's local vertical can be estimated by INS integration with initial alignment in SDINS(Strap Down INS) system. In general, the INS has drift error and it cause the performance degradation. In order to compensate the drift error, GPS/INS augmented system is widely used. And in the event that GPS is denied or unavailable, celestial navigation using star tracker can be a backup navigation system especially for the military purpose. In this celestial navigation system, the vehicle's position determination can be achieved using more than two star trackers, and the accuracy of position highly depends on accuracy of local vertical direction. Modern tilt sensors or accelerometers are sensitive to the direction of gravity to arc second(or better) precision. The local gravity provides the direction orthogonal to the geoid and, appropriately corrected, toward the center of the Earth. In this paper the relationship between direction of center of the Earth and actual gravity direction caused by geophysical deflection was analyzed by using precision orbit simulation program embedded the JGM-3 geoid model. And the result was verified and evaluated with mathematical gravity vector model derived from gravitational potential of the Earth. And also for application purpose, the performance variation of pure INS navigation system was analyzed by applying precise gravity model.
로봇은 일정 속도 이상의 움직임을 가지면 필연적으로 진동을 하기 때문에 장착된 카메라의 경우 이미지가 흔들려 더 이상 로봇의 눈 역할을 수행하지 못하게 된다. 따라서 흔들리는 영상의 안정화를 위한 방법을 연구가 필요해졌다. 영상에서 글로벌 모션 벡터를 계산하여 안정화하는 방법이 존재하지만 이는 프로세서가 처리해야 하는 데이터양이 많아지기 때문에 임베디드 로봇의 사양의 한계로 인하여 실시간으로 영상을 송출하는데 큰 어려움이 있다. 이를 보완하기 위하여 모션벡터를 사용하지 않는 모션센서를 통한 영상 안정화를 제안한다. 모션센서를 통하여 로봇의 진행과 관계없는 움직임을 추출하고 추출한 움직임을 영상에서 제거하는 방법이다.
본 논문에서는 차세대 영상 압축 표준으로 주목받고 있는 JPEG2000 알고리즘을 유도탄 원격측정용 영상압축모듈 임베디드 시스템(embedded system)에서 효율적으로 구현하기 위한 DSP와 FPGA co-design 방법을 제안한다. DSP와 함께 FPGA에서 co-processing할 부분은 JPEG2000 알고리즘 가운데서 계산량이 많으면서도 FPGA 상에 구현하기 적합한 알고리즘인 MQ-코더 부분을 소프트웨어 profiling 작업을 거쳐 선정하였고 VHDL 언어를 사용해서 병렬 처리에 적합하도록 설계하였다. 구현한 MQ-코더의 성능을 검증하기 위하여 JBIG2 표준 테스트 벡터 및 실제 영상을 사용하였다. 실험결과 본 논문에서 제안한 MQ-코더는 기존 소프트웨어 코더보다 약 3배 정도의 압축속도를 향상 시켰다.
Lee, Byungjin;Yun, Sukchang;Lee, Hyung-Keun;Lee, Young Jae;Sung, Sangkyung
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권2호
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pp.222-231
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2016
This paper proposes a new method achieving computationally efficient attitude reference system for low cost strapdown sensors and microprocessor platform. The main idea in this method is to define and compare velocity differential vectors, geometrically computed from INS and GPS data with different update rate, for generating attitude error measurements which is further used for filter construction. A quaternion based Kalman filter configuration is applied for the attitude estimation with the adapted measurement model of differential vector comparison. Linearized model for Extended Kalman Filter and low pass filtered characteristics of measurement greatly extend the affordability of the proposed algorithm to the field of simple low cost embedded systems. For performance verification, experiment are done employing a practical low cost MEMS IMU and GPS receiver specification. Performance comparison with a high grade navigation system demonstrated good estimation result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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