대부분의 만성질환은 다수의 유전자-유전자 사이의 상호작용에 의해서 발병하는 복합질환이다. 복합질환의 발병에 관여하는 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism; SNP)과 유전자 사이의 상호작용을 찾아내는 연구는 질환의 예방과 치료에 기여한다. 기존의 연구 방법은 주로 특정 유전자 내 SNP 조합을 찾아내는 데 그치고 있다. 본 연구에서는 SNP 조합의 구성원 사이에 일어나는 구체적인 상호작용을 나타내는 부울식을 찾는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 두 단계로 이루어진다. 제 1 단계에서는 엔트로피에 기반한 상호정보를 이용하여 발병에 관여하는 SNP 조합을 찾는다. 제 2단계에서는 제 1 단계에서 찾은 SNP 조합으로 이루어지는 부울식 중에서 발병 예측정확도가 가장 높은 부울식을 찾는다. 제안한 방법을 임상자료에 적용하여 그 효율성을 실험하였으며 기존 연구들과 장단점을 비교하였다.
유한체에서 정의된 선형 다항식의 역원은 함수 거 일반화로 볼 수 있으므로, 암호학적 응용에서 유용한 부울 하수를 설계하는 데 좋은 후보가 될 수 있다 특히, Crypto 2001에서는 선형 다항식 및 선형 부호를 이용하여 큰 대수적 차수를 가지는 resilient 함수를 설계하는 방법이 제안되었다. 그러나 Crypto 2001에서 대수적 차수를 분석한 결과에 오류가 있었으며, 본 논문에서 정확한 대수적 차수를 제시한다.
본 논문에서는 부울 분해식을 산출하기 위한 방법을 제시한다. SIS 1.2에서 사용되는 코커널 큐브 행렬은 코커널/커널들로부터 만들어지며, 이 행렬은 단지 대수 분해식만을 산출한다. 제안한 방법은 2개의 항에서 공통인수를 추출하고, 이들로부터 분해식 산출 행렬을 만들고 이로부터 부울 분해식을 산출하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 조합논리회로의 기호적 신뢰도 계정식을 구하는 한 방법을 제시하였다. 한 회로의 모든 입력이(0,1) 값을 갖는 확율변수로 나타내어지고 출력이 부울 적의합(sum of product)식으로 표시되어 지면 출력확률의 계정은 sharp 산법이라고 명명되는 부울 대수 산법에 의하여 기호적으로 계정된다.
일반적으로 논리식은 수많은 인수분해식으로 표현이 가능하다. 논리식에 대한 보다 간략화된 인수분해식을 찾는 것이 논리합성의 기본 기능 중의 하나이며 본 논문에서 논리회로 수업의 교육용 도구로 부울 인수분해식을 산출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 서포트와 함께 2개의 항에 대한 나눗셈을 수행하는 것이다. 인수분해식의 리터럴 개수는 논리식의 간략화 정도를 판단하는 기준이 되는데, 제안하는 방법으로 실험한 결과, 기존의 타 방법들 보다 리터럴 개수를 줄이는 효과를 보였다.
Summation generator와 같이 메모리를 가지는 combiner 모델에 대해 대수적 공격이 적용 가능함은 잘 알려져 있다. [1.8] 메모리를 가지는 combiner 모델에 대하여 대수적 공격을 적용하기 위해서는 대수적 방정식 수립이 필요한데, 현재까지의 모든 결과는 2비트 이상의 연속적인 출력 키수열을 필요로 하였다 (1,4,8). 본 논문에서는 Summation generate에 대한 대수적 방정식을 1비트 키수열만으로 구성할 수 있음을 보인다. 또한 ISG 알고리즘 [9]에 대해서도 1비트 키수열만을 이용한 방정식 구성이 가능함을 보인다. 이를 이용하여, summation generator 및 ISG 여러 개를 하나의 부울함수로 결합한 형태의 키수열 발생기에 대해서도 대수적 공격이 가능함을 보인다.
본 논문은 2-상태 시스템의 신뢰도 계산을 위하여 Heidtmann[3]이 제시한 가역 알고리즘을 부울 대수를 사용하여 경로집합으로부터 절단집합을 유도하거나, 역으로 절단집합으로부터 경로집합을 유도함으로서 효율성을 입증하였으며, 포함-불포함 공식(inclusion-exclusion formula)과 추축 분해법칙(pivotal decomposition rule)을 이용하여 직·병렬구조 및 복합구조의 신뢰도를 계산할 수 있는 알고리즘을 개발, 분석하였다.
본 논문에서는 혼돈함수들 중 하나인 텐트함수의 변환을 수행하는 이산화된 8비트 텐트맵의 설계 절차를 보이기 위해서, 먼저 이산화 텐트맵의 진리표를 작성하였고, 진리표를 통해 구해진 간략화된 부울대수에 따라, 배타적 논리합 게이트만을 사용하여 이산화 맵을 실제 하드웨어로 구현하였다. 제안된 텐트맵 회로는 혼돈맵의 혼돈 특성에 따라8비트 유한 정밀도와 주기 8의 상태들을 발생시키는 궤환회로로 구성되었으며, 설계된 회로도를 제시하였다. 이산화된 텐트맵은 스트림 암호시스템의 키스트림 발생회로에서 혼돈 2진 순서들을 발생시키는데 새롭게 사용될 것이다.
라이프니츠는 일반적으로 현대논리학의 선각자라고 부른다. 그래서 라이프니츠 논리학에서는 현대 논리학을 이해함에 있어서 중요한 단초들을 발견할 수 있다. 라이프니츠의 논리학을 대표하는 개념으로는 흔히 보편수학, 보편기호학 그리고 논리연산학을 들곤한다. 라이프니츠의 보편수학의 이념은 연대 논리학이 논리학과 수학의 통일에서 출발할 수 있는 결정적인 근거를 제공했다. 이러한 현대 논리학의 출발에 있어서는 상이한 두 입장을 발견할 수 있는데, 부울, 슈레더의 논리대수학과 프레게의 논리학주의가 바로 그것이다. 이 두 입장은 "논리학과 수학의 통일"에 있어서는 공통적인 관심을 보이지만, 논리학의 본질을 라이프니츠의 보편기호학에서 찾느냐 또는 라이프니츠의 논리연산학에서 찾느냐에 따라 상이한 입장을 취한다. 이외에도 보편과학이나 조합술을 이해하지 않고는 라이프니츠 논리학에 대한 총체적인 시각을 갖기 힘들다. 이 두 개념은 특히 타과학이나 과학적 방법론과 관련지어 논리학이란 과연 무엇인가라는 논리철학적인 조명에 있어서 중요한 실마리를 제공한다.
논리회로 심화학습에 사용할 수 있는 논리식 간략화 도구로 활용하고 더 나아가 반도체 부품 최적화를 위한 설계자동화 도구로 활용할 수 있는 도구를 제안한 것이다. 본 논문에서 제시하는 논리식 간략화 방법은 여러 논리식에 존재하는 공통부분을 찾아 반복 사용을 줄이는 것이다. 최종적으로 전체 논리식에 사용된 리터럴 개수를 최소화하는 것을 목표로 한다. 이 전의 연구들이 나눗셈 원리를 이용해서 공통식을 찾았기 때문에 논리식에 내재한 공통식을 산출하는 데는 실패하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 논리식들 사이에 내재된 공통식을 찾도록 해밍거리가 3인 큐브들을 이용하였다. 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 타 방법들과 간략화 정도를 비교했을 때, 제안한 방법으로 최대 47% 정도의 리터럴 개수를 줄이는 효과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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