현재 사용되고 있는 RSA, ECC와 같은 공개키 암호화 기법은 소인수분해와 같은 현재의 컴퓨터로 계산이 오래 걸리는 수학적 문제를 암호화에 사용했다. 그러나 양자컴퓨터가 상용화된다면 Shor Algorithm에 의해 기존의 암호화 시스템은 쉽게 깨질 수 있다. 그로 인해 Quantum-resistant 한 암호화 알고리즘의 도입이 필요해졌고, 그중 하나로 Lattice-based Cryptography가 제안되고 있다. 이 암호화 알고리즘은 Polynomial Ring에서 연산이 행해지고, 그중 Polynomial Multiplication이 가장 큰 연산 시간을 차지한다. 그러므로 다항식 곱셈 계산을 빠르게 하는 하드웨어 모듈이 필요하고, 그중 Finite Field에서 연산 되는 FFT인 Number Theoretic Transform을 이용해서 다항식 곱셈을 계산하는 8-point NTT-based Polynomial Multiplier 모듈을 설계하고 시뮬레이션했다. HDL을 사용하여 로직검증을 수행하였고, Hspice를 사용하여 트랜지스터 수준에서 제안된 설계가 지연시간과 전력소모에서 얼마나 개선되는지를 비교 분석하였다. 제안된 설계에서 평균 지연속도 30%의 개선과 8% 이상의 전력소모 감소 효과를 볼 수 있었다.
ICT 생태계의 동인으로 전자정부는 그 형태의 변화를 가져온다. 이에 따라 스마트 전자정부 구현을 위해서 정부는 m-Gov 서비스를 활성화 하고, 이를 위해 기술정책을 수립할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서 스마트 전자정부 구현 모형을 제시하고, 안전한 m-Gov의 인프라 구성을 위해 양자암호 시스템을 서버보안에 응용할 수 있는 정보보안 기술정책으로서 보안 알고리즘을 제안한다. 이것은 결국 보안성, 안전성, 경제성이 확보된 대국민 및 기업에 대한 스마트 전자정부 서비스를 제공하는 행정이념을 추구하는 것이다.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.169-172
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2009
We developed ultra-accelerated quantum chemical molecular dynamics and characterization simulators for study and design of plasma display panel (PDP) related materials. By use of these simulators, realistic structure of PDP materials is drawn on the computer. Furthermore, based on the structures, various properties such as secondary electron emission coefficient are successfully evaluated. In this report, we will discuss the theoretical secondary electron emission coefficient for several protecting layer materials and the effect of surface structure on the properties based on the result of atomistic simulations.
For the study of relaxation processes in complex spin system, a general master equation, which can be used to simulate a vast range of pulse experiments, has been formulated using the Liouville representation of quantum mechanics. The state of a nonequilibrium spin system in magnetic field is described by a density vector in Liouville space and the time evolution of the system is followed by the application of a linear master operator to the density vector in this Liouville space. In this master equation the nuclear spin relaxation due to intramolecular dipolar interaction or randomly fluctuating field interaction is explicitly implemented as a relaxation supermatrix for a strong coupled two-spin (1/2) system. The whole dynamic information inherent in the spin system is thus contained in the density vector and the master operator. The radiofrequency pulses are applied in the same space by corresponding unitary rotational supertransformations of the density vector. If the resulting FID is analytically Fourier transformed, it is possible to represent the final nonstationary spectrum using a frequency dependent spectral vector and intensity determining shape vector. The overall algorithm including relaxation interactions is then translated into an ANSIFORTRAN computer program, which can simulate a variety of two dimensional spectra. Furthermore a new strategy is tested by simulation of multiple quantum signals to differentiate the two relaxation interaction types.
Solvolyses of para-substituted phenyl chloroformates in water, $D_2O,\;CH_3OD$, 50% $D_2O-CH_3OD$, and in aqueous binary mixtures of acetone, ethanol, methanol are investigated at 25.0 ℃. Product selectivities are reported for a wide range of ethanol-water and methanol-water solvent compositions. These data are interpreted using the Grunwald-Winstein relationship, Hammett equation, and quantum mechanical model. Grunwald-Winstein plots of the first-order rate constants for phenyl chloroformates with $Y_{Cl}$ (based on 1-adamantyl chloride) show marked dispersions into three separate curves for the three aqueous mixtures with a small m value and a rate maximum for aqueous alcohol solvents. To account for these results, third-order rate constants, $k_{ww},\;k_{aw},\;k_{wa}$, and $k_{aa}$ were calculated from the observed $k_{ww}\;and\;k_{aa}$ values together with $k_{aw}\;and\;k_{wa}$ calculated from the computer fit. The kinetic solvent isotope effects determined in water and methanol are consistent with the proposed mechanism of the general base catalyzed carbonyl addition-elimination for para-substituted phenyl chloroformates solvolyses based on mass law and stoichiometric salvation effect studies. This study has shown that the quantum mechanical model predicts transition state variation correctly for $S_N2\;like\;S_AN$ reaction mechanism of para-substituted phenyl chloroformates.
During the pyroprocessing operation, various signals can be collected by process monitoring (PM). These signals are utilized to diagnose process states. In this study, feasibility of using PM for nuclear safeguards of electrorefining operation was examined based on the use of machine learning for detecting off-normal operations. The off-normal operation, in this study, is defined as co-deposition of key elements through reduction on cathode. The monitored process signal selected for PM was cathode potential. The necessary data were produced through electrodeposition experiments in a laboratory molten salt system. Model-based cathodic surface area data were also generated and used to support model development. Computer models for classification were developed using a series of recurrent neural network architectures. The concept of transfer learning was also employed by combining pre-training and fine-tuning to minimize data requirement for training. The resulting models were found to classify the normal and the off-normal operation states with a 95% accuracy. With the availability of more process data, the approach is expected to have higher reliability.
A pool scrubber is often used as a wet-type design to mitigate the consequence of a severe nuclear accident. While studies indicated higher decontamination performance of a deeper pool, utilizing a very tall pool can be problematic due to potential structural stability and water backflow issues. This study proposes, as an alternative to a single pool system, a pool scrubber system composed of serially connected multiple pools with lower heights. Since large fraction of aerosol removal takes place in the injection region, serially connected pool scrubber system is expected to enhance the overall decontamination capability of a pool scrubber system. To support the analysis of the proposed system's decontamination capability, a new computer model was developed in the study to describe the bubble size dependent effect on aerosol removal including the effect of pool residence time. The accuracy of the new model was examined against experimental data for its validation. The proposed scrubber system composed of serially connected multiple shorter pools is found to have much improved decontamination performance over the current single pool system design.
Weihua Luo;Ahmed H. Janabi;Joffin Jose Ponnore;Hanadi Hakami;Hakim AL Garalleh;Riadh Marzouki;Yuanhui Yu;Hamid Assilzadeh
Advances in nano research
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제16권6호
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pp.531-548
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2024
The study focuses on using remote sensing to gather data about the Earth's surface, particularly in urban environments, using satellites and aircraft-mounted sensors. It aims to develop a classification framework for road targets using multi-spectral imagery. By integrating Convolutional Neural Networks (CNNs) with XGBoost, the study seeks to enhance the accuracy and efficiency of road target identification, aiding urban infrastructure management and transportation planning. A novel aspect of the research is the incorporation of quantum sensors, which improve the resolution and sensitivity of the data. The model achieved high predictive accuracy with an MSE of 0.025, R-squared of 0.85, RMSE of 0.158, and MAE of 0.12. The CNN model showed excellent performance in road detection with 92% accuracy, 88% precision, 90% recall, and an f1-score of 89%. These results demonstrate the model's robustness and applicability in real-world urban planning scenarios, further enhanced by data augmentation and early stopping techniques.
본 연구를 통해서 시도하려는 학습자 분석은 로봇 프로그래밍 학습활동에 참여한 학습자의 수업 참여 의도에 중점을 두고 있다. 따라서 학습자의 수업 참여 의도 분석을 위해서는 비즈니스영역에서 구매자 혹은 신기술 사용자를 대상으로 한 구매 또는 사용의도를 파악하기 위해 사용한 분석틀 인 TAM을 기반으로 하였고 여기에 플로우(flow)이론을 접목하여 학습자가 로봇 프로그래밍 수업에 참여하려는 의도에 영향을 주는 주요 요인들을 양적 분석 방법을 통해서 알아보고자 했다. 이를 검증하기 위해서 구조방정식의 한 방법인 PLS 분석을 통해서 양적 분석을 시도했다. 분석결과 '지각된 유용성', '지각된 용이성' 및 '플로우' 요인 모두가 학습자의 수업 참여의도에 유의미한 영향을 준다는 점을 확인했다. 종합적인 분석 결과 프로그래밍 수업에 대한 가치성에 대해서 학습자가 속한 집단 혹은 사회적인 공감대 형성과 더불어 교수-학습지원조직, 학습자를 고려한 학습과제 제시 등이 학습자의 프로그래밍 수업 참여의도에 실제적인 영향을 주는 것으로 파악되었다.
For more than two decades Nb trilayer ($Nb/Al_2O_3/Nb$) process has been serving as the most stable fabrication process of the Josephson junction integrated circuits. Fast development of semiconductor fabrication technology has been possible with the recent advancement of the fabrication equipments. In this work, we took an advantage of advanced fabrication equipments in developing a superconducting Arithmetic Logic Unit (ALU) by using Nb trilayers. The ALU is a core element of a computer processor that performs arithmetic and logic operations on the operands in computer instruction words. We used DC magnetron sputtering technique for metal depositions and RF sputtering technique for $SiO_2$ depositions. Various dry etching techniques were used to define the Josephson junction areas and film pattering processes. Our Nb films were stress free and showed the $T{_c}'s$ of about 9 K. To enhance the step coverage of Nb films we used reverse bias powered DC magnetron sputtering technique. The fabricated 1-bit, 2-bit, and 4-bit ALU circuits were tested at a few kilo-hertz clock frequency as well as a few tens giga-hertz clock frequency, respectively. Our 1-bit ALU operated correctly at up to 40 GHz clock frequency, and the 4-bit ALU operated at up to 5 GHz clock frequency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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