차량이동통신망의 가장 중요한 서비스 중의 하나인 안전운전 및 사고방지는 브로드캐스트의 신뢰적 전송에 크게 좌우된다. 브로드캐스트의 신뢰적 전송과 관련된 기존 연구들은 네트워크 밀집 상황에 따라 경쟁윈도우(Contention Window)의 크기를 휴리스틱하게 조절하는 방법을 통해 신뢰적 전송이 가능하도록 제안하고 있으나, 이러한 방법들은 여러 가지 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 경쟁 노드들의 수와 경쟁윈도우의 크기에 따른 싱글홉 브로드캐스트 전송 실패 확률을 계산할 수 있는 확률모델을 제안한다. 이 모델을 통해 경쟁노드의 수에 따른 브로드캐스트 전송 실패 확률을 최소로 하는 경쟁윈도우의 최소 크기를 계산하고, 브로드캐스트 시 경쟁윈도우의 크기로 사용함으로써, 가능한 최소의 전송딜레이를 가지는 동시에 브로드캐스트 전송 신뢰도를 크게 향상시킨다. 이 모델의 정확도 및 싱글홉, 멀티홉 브로드캐스트 전송의 신뢰도를 다양한 네트워크 밀도 시나리오에 따른 시뮬레이션을 통해 검증하였고, 거의 100 퍼센트에 가까운 신뢰적 전송 결과를 보여준다.
Sparkle은 NIST에서 최근까지 진행한 경량 암호 표준화 프로세스의 최종 후보 알고리즘 중 하나로서, 비선형 퍼뮤테이션이며, 인증 암호화 알고리즘 Schwaemm 및 해시함수 Esch의 핵심 구성 요소이다. 본 논문에서는 Sparkle의 두 버전 Sparkle384의 6 라운드와 Sparkle512의 7 라운드에 대해 특정한 형태의 입력 차분과 출력 차분을 제시하고, 그것을 만족시키는 입력쌍을 찾는 복잡도에 관한 공식을 제시한다. 또한, 같은 입출력 크기를 갖는 랜덤 퍼뮤테이션에 대한 동일 작업 보다 복잡도가 훨씬 낮을 가능성이 매우 크다는 것을 보인다. 그러므로, 이것들은 유효한 구별 공격이 된다. 공격되는 라운드 수(6과 7)는 실제 사용되는 라운드 수의 최소값(7과 8)과 매우 가깝다.
양적형질 유전자좌위(Quantitative trait loci; QTL) 연관지도 작성을 위해 regression interval mapping method에 의해 Berkshire종과 Yorkshire종간 교배를 통해 생산된 $F_2$ 집단에서 실시하였다. 염색체내 QTL 위치를 결정하기 위해 regression 모델을 통해 계산된 검정통계량(F-statistic)에 대한 유의적인 threshold 수준의 설정은 permutation test 및 Lander와 kruglyak (1995)에 의해 제시된 방법으로 산출하였다. 525두 $F_2$ 개체에 대해 조사된 기록 중 5형질(도체중, 등심 단면적, 근내지방 교잡도, 콜레스테롤 함량, 척추 늑골 등지방 두께) 기록을 분석에 이용하였고 genome 전체에 걸친 125개의 microsatellite marker에 대해 3세대 집단 모두 개체에 대해 유전자형을 조사하였다. 회귀분석 모형에 따라 additive 및 dominance 효과를 추정하였으며 이때 모든 회귀계수 값과 F-검정 통계량은 각각 1cM 단위로 추정하였다. 각 형질별, 염색체별로 10,000회의 permutation에 의해 genome-wise 및 chromosome-wise threshold를 추정하였다. Lander와 Kruglyak(1995)에 의해 제시된 방법으로 산출된 threshold 값은 매우 높게 추정되어 이러한 threshold의 적용시 실제로 QTL 존재 여부를 인정할 수 있는 경우의 수가 permutation에 의해 유도된 threshold를 적용했을 때보다 상대적으로 적은 결과를 보였다. 5% genome-wise threshold의 경우 형질별로 다소 상이한 경향을 나타냈으며 분석에 활용된 5개 형질에 대해 총 4개의 QTL이 5% genome-wise 수준에서 검색되었다.
본 논문에서는 멀티프로세서 아키텍처 상에 반복적인 데이터흐름 알고리즘을 스케줄링하는 방법을 제안한다. 기본적인 하드웨어 모델을 기반으로 멀티프로세서 아키텍처라는 세부적인 특성을 가지도록 확장하여 용량이 제한된 통신 네트워크상에 전송할 데이터를 라우팅 하는데 필요한 하드웨어 모델을 구현하고, 스케줄링 방법을 적용한다. 제안한 스케줄링 방법은 세 가지 계층으로 구성된다. 가장 상위 계층에 구현된 유전 알고리즘은 반복 데이터흐름 그래프의 최적화를 담당한다. 유전 알고리즘은 대상이 되는 연산들에 대해 서로 다른 조합을 생성한다. 그리고서 이 조합들은 중간계층으로 전달된다. 이 중간 계층에는 전역 스케줄링이 위치하며, 연산들의 조합을 바탕으로 스케줄링에 관한 주요 결정을 이 스케줄이 내리게 된다. 마지막으로, 하부 계층에서는 하드웨어 세부사항을 고려하며 블랙-박스 스케줄링을 이용한다. 연산에 대한 스케줄링을 완료하고, 세부적인 하드웨어 모델이 이 결정을 준수하는지 확인한다. 스케줄 사이에 사이클을 삽입할 수 있는 두 가지 스케줄링을 통해 유효한 스케줄을 항상 빨리 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 스케줄링 방법의 성능을 테스트하기 위하여 다섯 가지 필터들에 대한 벤치마크를 수행하여 합당한 시간 안에 양질의 스케줄을 찾아낼 수 있음을 입증한다.
본 논문에서는 선형 공격으로 5라운드로 줄인 블록 암호 CIKS-1에 대한 안전성을 평가하고, 이 공격을 전체 라운드(8 라운드)까지 정규적으로 확장할 수 있음을 보인다. CIKS-1은 크게 데이타 의존 치환들과 내부 키 스케쥴링으로 구성된다. 우리는 CIKS-1 암호의 구조적인 특성을 고려하여 선형 근사식을 찾는다. 즉, 한 라운드 선형 근사식을 만들기 위해 병렬 처리가 가능한 16개의 2비트 덧셈 연산(“+....+”)에 대해 확률(p)이 3/4인 16개의 선형 근사식을 고려하고, Piling-Up정리를 이용하여 확률(P)이 1/2+2$^{-17}$ 인 한 라운드 선형 근사식을 추출한다. 그리고 난 후, 이 한 라운드 근사식을 이용하여 확률이 1/2+2$^{-17}$ 인 3라운드 선형 근사식을 찾아서 5라운드 CIKS-1를 공격한다. 또한 동일한 3라운드 근사식을 이용하여 공격을 8라운드 CIKS-1로 확장한다. 결과로서 우리는 99.9% 성공 확률로 5라운드 CIKS-1 암호의 마지막 라운드 키를 찾는데 약 2$^{38}$ 개의 선택 평문과 2$^{67.7}$정도의 암호화 시간이 필요함을 제안한다. (또한, 8라운드 CIKS-1의 경우에도 2$^{38}$ 개의 선택 평문을 가지고 99.9% 성공 확률로 마지막 라운드 키를 찾을 수 있다. 다만, 약 21$^{166}$ 암호화 시간이 요구된다.다.
다수의 화자가 존재하는 음성에서 "누가 언제 발화했는가?"에 대해 레이블링하는 화자 분할은 발화 중첩 구간에 대한 레이블링과 화자 분할 모델의 최적화를 위해 심층 신경망 기반의 종단 간 방법에 대해 연구되었다. 대부분 심층 신경망 기반의 종단 간 화자 분할 시스템은 음성의 각 프레임에서 발화한 모든 화자의 레이블들을 추정하는 다중 레이블 분류 문제로 분할을 수행한다. 다중 레이블 기반의 화자 분할 시스템은 임계값을 어떤 값으로 설정하는지에 따라 모델의 성능이 많이 달라진다. 본 논문에서는 임계값 없이 화자 분할을 수행할 수 있도록 단일 레이블 분류를 이용한 화자 분할 시스템에 대해 연구하였다. 제안하는 화자 분할 시스템은 기존의 화자 레이블을 단일 레이블 형태로 변환하여 모델의 출력으로부터 레이블을 바로 추정한다. 훈련에서는 화자 레이블 순열을 고려하기 위해 Permutation Invariant Training(PIT) 손실함수와 교차 엔트로피 손실함수를 조합하여 사용하였다. 또한 심층 구조를 갖는 모델의 효과적인 학습을 위해 화자 분할 모델에 잔차 연결 구조를 추가하였다. 실험은 Librispeech 데이터베이스를 이용해 화자 2명에 대한 시뮬레이션 잡음 데이터를 생성하여 사용하였다. Diarization Error Rate(DER) 성능 평가 지수를 이용해 제안한 방법과 베이스라인 모델을 비교 평가했을 때, 제안한 방법이 임계값 없이 분할이 가능하며, 약 20.7 %만큼 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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