함수 f(x) : GF$(2)^n$\longrightarrow$ GF$(2)^n 은 부울함수인 n개의 좌표함수를 사용하여 f= $(f_1,f_2,...f_n)과 같이 표현 될 수 있다. 이때, 함수 f(x)의 암호론적 안전성은 f(x)의 좌표함수들의 안전성과 깊은 관계가 있다. 이제 주어진 함수의 비선형성을 부울함수들의 비선형성을 통해 살펴보고, 또한 비선형함수와 해쉬함수와의 관계에 대해 살펴본다.
본 논문에서는 일반적인 비트기반의 비선형 결합함수를 고속화하기 위하여 워드기반 스트림 암호에서 적용될 워드기반 비선형 결합함수 구조를 제안하였다. 특히, 워드기반 병렬구조를 갖는 PS-WFSR을 제안하였고, 이를 활용하여 비트 기반 비선형 결합함수를 고속화시킨 4가지 형태의 워드기반 병렬형 비선형 결합함수를 다음과 같이 제안하였다. m-병렬 워드기반 비메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 비선형 필터함수, m-병렬 워드기반 클럭조절형 함수를 제안하였고, 마지막으로 m-병렬 워드기반 DRAGON의 병렬 구조를 통하여 그 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 병렬 이동형 PS-LFSR을 활용한 여러 가지 형태의 m-병렬 비선형 결합함수에 대하여 제안하고, 이들의 효율적인 구현 방안을 검토하였다. 즉, m-병렬 비메모리-비선형 결합함수, m-병렬 메모리-비선형 결합함수, m-병렬 비선형 필터함수 및 m-병렬 클럭 조절형 결합함수 등 4가지 형태의 m-병렬 비선형 결합함수와 이들의 효율적인 병렬 구현 방안을 제안하였고, 마지막으로 클럭 조절형 LILI-128의 병렬구현 기법을 예시하여 안전성과 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 일반적인 비트기반의 비선형 결합함수를 고속화하기 위하여 워드기반 스트림 암호에서 적용될 워드기반 비선형 결함함수 구조를 제안하였다. 특히, 워드기반 병렬구조를 갖는 PS-WFSR을 제안하였고, 이를 활용하여 비트 기반 비선형 결합함수를 고속화시킨 워드기반 병렬형 비선형 결합함수를 다음과 같이 제안하였다. m-병렬 워드기반 비메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 비선형 필터함수를 신규 제안하였고, 그 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.
기존의 도함수에 기초한 수치적 최적화 기법들(derivative-based optimization)은 비선형 최적화 문제를 풀기 위해 목적식의 1차 도함수의 정보를 이용하여 정류점(stable point)인 최적해를 찾아 나가는 방식을 취하고 있다. 그러나 이런 방법들은 목적식의 국부 최적해(local minimum)을 찾는 것은 보장하나, 전역 최적해(global minimum)를 찾는 데에는 실패할 경우가 많다. 국부 최적해와 전역 최적해는 모두 목적식의 1차 도함수가 '0'인 값을 가지는 특징이 있으므로, 국부 또는 전역 최적해를 구하는 구하는 과정은 목적식의 1차 도함수가 '0'인 해를 찾는 방정식 문제로 변환될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비선형 방정식의 해를 찾는데 좋은 성능을 보이는 Homotopy 방법을 이용하여 목적식의 1차 도함수에 관한 비선형 방정식을 풀고, 이를 통해 비선형 최적화 문제의 모든 국부 최적해를 찾아냄으로써 전역 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법론을 다양한 전역 최적화 문제에 적용한 결과, 기존의 방법들에 비해 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
댐 저수지와 같은 대형 저수지는 댐에 의해 만들어진 공간에 홍수를 저류하여 지체 방류함으로서 홍수저감효과를 얻는다. 이러한 홍수저감효과는 저류용량(storage capacity)에 의존적이며, 궁극적으로 저수지의 저류량-유출량 곡선으로 정량화 된다. 저수지의 저류량-유출량 관계곡선은 저수지 홍수추적에 사용되며, 이 곡선의 특성이 저수지 하류 유역에 대한 홍수추적 결과에 큰 영향을 미치게 된다. 일반적으로 저수지 홍수추적의 경우에는 선형저수지 이론이 적용되지 않는다. 일반적인 댐 저수지의 특성은 수심()의 증가에 따른 저류량()의 증가가 유출량()의 증가보다 훨씬 크게 나타난다. 따라서 저류량과 유출량간의 관계를 비선형 함수의 형태로 가정할 수 있다. 비선형저수지 모형의 경우에도 선형저수지 모형에서와 동일한 개념을 적용하여 저수지 홍수추적의 지체 및 저류특성을 유도할 수 있다. 결과적으로 지수함수 형태를 고려한 비선형 함수의 변곡점은 원점으로 나타나 선형저수지 모형에서와 동일하게 지체효과는 없는 것으로 파악되었다. 또한 저류효과는 수치적인 방법을 이용하여 해석하였으며, 변곡점의 위치를 확인하고 아울러 저류상수를 계산하였다. 결과적으로 변곡점의 위치는 고려한 모든 경우에 대해 원점으로 나타났고, 저류상수는 비선형저수지 모형의 매개변수에 관계없이 일정한 값으로 수렴함을 확인할 수 있었다. 즉, 저류상수는 비선형 함수의 매개변수인 와 비교하여 약 72% 증가된 값으로 수렴하는 형태임을 의미한다. 결과적으로, 본 연구에서는 비선형 저수지 모형을 제안하고, 이를 이용하여 저수지의 저류특성을 이론적으로 검토하였다. 먼저, 저수지의 저류량-유출량 관계를 지수함수 형태인 비선형 저수지 모형을 도입하여 정량화하였다. 또한 저수지의 저류특성은 저류상수로 정량화할 수 있으며, 저류상수는 비선형 저수지 모형의 매개변수를 이용하여 쉽게 결정할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 비선형 합성 함수를 이용하여 생성된 난수 계열의 특성을 분석한다. 먼저 트레이스 함수 등을 정의하고, 선형 복잡도 및 생성기 구조 분석시 요구되는 관련 이론을 도출하고, 특정 난수 계열이 주어진 경우 이계열을 생성할 수 있는 최소 길이의 LFSR을 합성할 수 있는 USR 합성 알고리듬을 제시한다. 동일한 계열을 위상 천이한 계열간의 비선형 결합으로 생성된 난수 계열과 다른 계열간의 비선형 결합으로 생성된 난수 계열에 대한 주기 및 선형 복잡도 등의 특성을 분석하고 생성기의 구조를 제시한다.
최근 암호학계에는 미국의 AES와 더불어 체세대 유럽 암호 표준화 프로젝트 (NESSIE)가 진행 중에 있다. 이 프로젝트의 동기식 스트림 암호 분야에서는 호주의 Simpson이 제안한 LILI-128 암호를 포함하여 6개의 후보가 제안된 상태이며, 상기 알고리즘들은 고속화를 위하여 병렬 형태로 설계 개념을 채택하려하고 있다. 본 논문에서는 스트림 암호의 고속화 설계 방안인 병렬 이동형 PS-LFSR의 구조를 살펴본 다음 여러 가지 형태의 비선형 결합함수에 대한 효율적인 구현 방안을 제안하였다. 즉, 비메모리-비선형 결합함수, 메모리-비선형 결합함수, 비선형 필터함수, 클럭조절형 결합함수 등 4가지 형태의 출력함수 형태에 대한 효율적인 병렬 구현 방안을 제안하였고, 합산 수열 발생기의 병렬구현 기법과 클럭조절형 LILI-128의 병렬구현 기법을 예시하여 안전성과 성능을 분석하였다.
이 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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