본 연구는 균질한 품질을 가지는 경량기포토의 특성을 파악하기 위해 실시되었다. 이전에는 경량성토재로서 EPS (Expanded PolyStyrene)가 주로 사용되었지만, EPS의 소성변형으로 인한 단차 및 균열과 같은 문제가 발생되어 새로운 재료의 개발이 성급한 실정이다. 대체 공법으로 현장의 준설토를 활용한 경량기포혼합토가 개발되고 현장에 적용되었다. 경량기포혼합토는 EPS공법에 비해 장기적인 소성변형이 더 적은 장점이 있지만, 채취되는 준설토의 위치에 따라 서로 상이한 강도특성을 지니고 있어 품질관리에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 공장에서 생산된 균질한 품질의 모래를 혼합한 경량기포토의 특성을 파악하였다. 즉, 경량기포토의 압축 및 인장특성을 파악하기 위해 단위중량과 시멘트-모래비 및 기포량을 달리한 공시체에 대하여 일축압축시험과 간접인장강도시험이 실시되었다.
본 논문은 사물인터넷 보안용 경량 암호 알고리듬 중, '128비트 블록 암호 LEA'의 암호화 블록 하드웨어 구현에 대해 기술한다. 라운드 함수 블록과 키 스케줄 블록은 높은 처리성능을 위하여 병렬회로로 설계되었다. 암호화 블록은 128비트의 비밀키를 지원하며, FSM 방식과 24/n단계(n = 1, 2, 3, 4, 8, 12) 파이프라인 방식으로 설계되었다. LEA-128 암호화 블록을 Verilog-HDL로 모델링하여 FPGA 상에서 구현하고, 합성결과로부터 최소면적 및 최대처리성능을 제시한다.
초 경량암호 CHAM은 자원이 제한된 장치 상에서 효율성이 뛰어난 덧셈, 회전연산, 그리고 XOR 연산으로 이루어진 알고리즘이다. CHAM은 특히 사물인터넷 플랫폼에서 높은 연산 성능을 보인다. 하지만 사물 인터넷 상에서 사용되는 경량 블록 암호화 알고리즘은 부채널 분석에 취약할 수 있다. 본 논문에서는 CHAM에 대한 1차 전력 분석 공격을 시도하여 부채널 공격에 대한 취약성을 증명한다. 이와 더불어 해당 공격을 안전하게 방어할 수 있도록 마스킹 기법을 적용하여 안전한 알고리즘을 제안하고 구현 하였다. 해당 구현은 8-비트 AVR 프로세서의 명령어셋을 활용하여 효율적이며 안전한 CHAM 블록암호를 구현하였다.
스마트카드와 같은 정보보호용 디바이스에서 평문 데이터를 직접 암호화할 경우 누설되는 부채널 정보에 의해 사용되는 비밀 키가 노출될 수 있다. 특히, IoT 환경을 고려하여 설계된 LEA와 같은 경량 암호 알고리즘에서도 부채널 공격의 취약점이 발견되었다. 본 논문에서는 부채널 공격에 대응하기 위한 마스킹 기법을 소개하고 LEA 알고리즘에 적용할 수 있는 효율적인 마스킹 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 산술-부울 마스킹 변환 기법은 256바이트 정도의 메모리가 필요하지만 연산 시간을 크게 감소시킴으로써 전체 암호 알고리즘의 수행 속도를 기존 알고리즘에 비해 약 17%정도 향상시킬 수 있다.
본 논문은 사물인터넷 환경의 초소형 기기에서 사용될 수 있는 경량 블록암호 알고리듬인 LEA의 암호화 및 복호화 블록의 하드웨어 구현에 관한 연구이다. 128비트, 192비트 및 256비트 크기의 모든 비밀키를 수용하고 암 복호화 기능을 통합한 구현을 목표로 하며, 성능향상을 위해 파이프라인 기법을 적용한 설계 결과를 제시한다. 복호화 기능을 실행할 때, 라운드키가 암호화 기능의 역순으로 사용되는데, 이때 발생되는 성능저하를 최소화한 효율적인 하드웨어 구현방법을 제시한다. 비밀키 크기에 따라 라운드 횟수가 24, 28 또는 32회 동작함을 고려하여, LEA 파이프라인은 매 파이프라인 단계에서 4번의 라운드 함수 연산이 수행되도록 구현하였다.
경량 암호기술 표준인 ISO/IEC 29192-2에서 블록암호 표준으로 지정된 초경량 블록암호 알고리듬 PRESENT의 하드웨어 구현에 대해 기술한다. 암호 전용 코어와 암호/복호 기능을 갖는 두 종류의 PR80 크립토 코어를 80 비트의 마스터키를 지원하도록 설계하였다. 설계된 PR80 크립토 코어는 블록암호의 기본 ECB (electronic code book) 운영모드를 수행하며, 마스터키 재입력 없이 평문/암호문 블록들을 연속적으로 처리할 수 있도록 설계되었다. PR80 크립토 코어는 Verilog HDL을 사용하여 소프트 IP로 설계되었으며, Virtex5 FPGA에 구현하여 정상 동작함을 확인하였다. 설계된 코어를 $0.18{\mu}m$ 공정의 CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과, 암호 전용 코어와 암호/복호 코어는 각각 2,990 GE와 3,687 GE로 구현되어 적은 게이트를 필요로 하는 IoT 보안 응용분야에 적합하다. 암호 전용 코어와 암호/복호 코어의 최대 동작 주파수는 각각 500 MHz와 444 MHz로 평가되었다.
Analytical and experimental investigation on dynamic properties of extra lightweight concrete sandwich beams reinforced with various lay ups of carbon reinforced epoxy polymer composites (CFRP) are discussed. The lightweight concrete used in the core of the sandwich beams was made up of extra lightweight aggregate, Lica. The density of concrete was half of that of the ordinary concrete and its compressive strength was about $100Kg/cm^2$. Two extra lightweight unreinforced (control) beams and six extra lightweight sandwich beams with various lay ups of CFRP were clamped in one end and tested under an impact load. The dimension of the beams without considering any reinforcement was 20 cm ${\times}$ 10 cm ${\times}$ 1.4 m. These were selected to ensure that the effect of shear during the bending test would be minimized. Three other beams, made up of ordinary concrete reinforced with steel bars, were tested in the same conditions. For measuring the damping capacity of sandwich beams three methods, Logarithmic Decrement Analysis (LDA), Hilbert Transform Analysis (HTA) and Moving Block Analysis (MBA) were applied. The first two methods are in time domain and the last one is in frequency domain. A comparison between the damping capacity of the beams obtained from all three methods, shows that the damping capacity of the extra lightweight concrete decreases by adding the composite reinforced layers to the upper and lower sides of the beams, and becomes most similar to the damping of the ordinary beams. Also the results show that the stiffness of the extra lightweight concrete beams increases by adding the composite reinforced layer to their both sides and become similar to the ordinary beams.
본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.
간단한 덧셈, 회전연산, 그리고 XOR 연산자로 구성된 초경량 블록 암호 알고리즘 CHAM은 저사양 사물인터넷과 고사양의 플랫폼 상에서 모두 효율적인 구현이 가능하다. 특히 CHAM 블록 암호 알고리즘은 저사양 사물인터넷 플랫폼 상에서 연산속도를 향상시키는 방안에 대해 심도있게 고민된 알고리즘이다. 본 논문에서는 저사양 사물인터넷 플랫폼 8-비트 AVR 상에서 매우 제한적인 프로그램 메모리 공간을 최소로 하면서 연산속도는 극대화하는 방안에 대해 확인해 보도록 한다. 이를 위해 프로그램 코드는 1 라운드 혹은 2 라운드 기반의 부분 반복문을 활용하였으며 라운드 키 접근을 효율화하기 위해 메모리 공간을 정렬하였다. 최소한의 레지스터 활용 및 데이터 업데이트를 통해 성능 향상 및 코드 크기를 최적화하였다. 그 결과 CHAM 64/128, 128/128, 그리고 128/256의 경우 RANK 파라미터 상에서 29.9, 18.0, 그리고 13.4를 달성하였다. 이는 현존하는 블록암호 알고리즘 구현 중 최상의 결과이다.
국가보안기술연구소(NSRI)에서 개발된 경량 블록암호 알고리듬 LEA(Lightweight Encryption Algorithm)의 효율적인 하드웨어 설계에 대해 기술한다. 마스터키 길이 128비트를 지원하도록 설계되었으며, 라운드 변환블록과 키 스케줄러의 암호화 연산과 복호화 연산을 위한 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하여 저전력, 저면적 구현을 실현했다. 설계된 LEA 프로세서는 FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. Xilinx ISE를 이용한 합성결과 LEA 코어는 1,498 슬라이스로 구현되었으며, 135.15 MHz로 동작하여 216.24 Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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