In the recent years, power attacks were widely investigated, and so various countermeasures have been proposed. In the case of block ciphers, masking methods that blind the intermediate results in the algorithm computations(encryption, decryption) are well-known. In case of SEED block cipher, it uses 32 bit arithmetic addition and S-box operations as non-linear operations. Therefore the masking type conversion operations, which require some operating time and memory, are required to satisfy the masking method of all non-linear operations. In this paper, we propose a new masked S-boxes that can minimize the number of the masking type conversion operation. Moreover we construct just one masked S-box table and propose a new formula that can compute the other masked S-box's output by using this S-box table. Therefore the memory requirements for masked S-boxes are reduced to half of the existing masking method's one.
In this paper, we analyze the performance degradation of previous 1-Bit convolutional neural network method and introduce ways to mitigate it. Previous work applies 32-Bit operation to first and last layers. But our method applies 32-Bit operation to second layer too. We also show that nonlinear activation function can be removed after binarizing inputs and weights. In order to verify the method proposed in this paper, we experiment the object detection neural network for korean license plate detection. Our method results in 96.1% accuracy, but the existing method results in 74% accuracy.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.1
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pp.10-18
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1998
불확실한 변수와 비선형성을 가지는 유연조인트 로봇의 견실제어 방안을 제시한다. 그리고 본 시스템에서 불확실구조는 일치성을 유지하지 않는 불일치성 불확실 시스템이다. 제어기는 리아노프의 방안에 근거를 두고있다. 견실제어는 연산토크법을 사용하고 삽입제어기법을 통하여 좌표변환을 통해 구성된다. 제어기 설계과정은 우선 연산토크방법에 의해 시스템 동역학에서 정격부분을 선형으로 2개의 부분시스템으로 구성한다. 이후 좌표변환을 이용하여 각 부분시스템에 제어기를 구축한다. 이 방안을 통하여 관성 행렬이 알려진 값인 경우 이 행렬의 상위한계 조건없이 제어기를 설계할 수 있다. 따라서 임의의 형태의 로봇에도 적용 가능한 제어알고리즘이 된다. 설계된 견실제어는 변환된 시스템이나 원시스템 모두 실용적 안정성을 보장한다. 이 변환은 단지 불확실변수의 최대 한계값의 정보만을 요구한다.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.6
no.3
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pp.273-281
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2001
In this paper, we propose a CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller) neural network for controlling a non-linear system. CMAC is a neural network that models the human cerebellum. CMAC uses a table look-up method to resolve the complex non-linear system instead of numerical calculation method. It is very fast learn compared with other neural networks. It does not need a calculation time to generate control signals. The simulation results show that the proposed CMAC controllers for a simple non-linear function and a DC Motor speed control reduce tracking errors and improve the stability of its learning controllers. The validity of the proposed CMAC controller is also proved by the real-time tension control.
The inverse algorithm of Point-Fitted Paraboloid Approximation is derived and used in reliability-based calculations. The algorithm of Reliability- Conditioned method is modified in the calculation of failure points such that nonlinear performance functions can be treated in like manner as linear cases without new formulations. SOSM/RC combined method results in probability of failure closed to specified one, and partial safety factors become nearly constant for a wide range of load ratio.
To design flight control law of an unmanned aerial vehicle, automated control gain determination program was developed. The procedure for determination of control gain was formulated as the control gains were designed from the optimal solutions of the optimization problem. PSO algorithm, which is one of the evolutionary computation method, and SQP algorithm, which is one of the nonlinear programming method, are used as optimization problem solver. Thru this technique, computation time required for finding the optimal solution is decreased to 1/5 of that of PSO algorithm and more accurate optimal solution is obtained.
Proceedings of the Korean Society of Computational and Applied Mathematics Conference
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2003.09a
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pp.11-11
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2003
오늘날 단일 슈퍼컴퓨터로는 처리가 불가능한 거대한 문제들의 해법이 시도되고 있는데, 이들은 지리적으로 분산된 슈퍼컴퓨터, 데이터베이스, 과학장비 및 디스플레이 장치 등을 초고속 통신망으로 연결한 GRID 환경에서 효과적으로 실행시킬 수 있다. GRID는 1990년대 중반 과학 및 공학용 분산 컴퓨팅의 연구 과정에서 등장한 것으로, 점차 응용분야가 넓어지고 있다. 그러나 GRID 같은 분산 환경은 기존의 단일 병렬 시스템과는 많은 점에서 다르며 이전의 기술들을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 기존 병렬 시스템에서는 주로 동기 알고리즘(synchronous algorithm)이 사용되는데, 직렬 연산과 같은 결과를 얻기 위해 동기화(synchronization)가 필요하며, 부하 균형이 필수적이다. 그러나 부하 균형은 이질 클러스터(heterogeneous cluster)처럼 프로세서들의 성능이 서로 다르거나, 지리적으로 분산된 계산자원을 사용하는 GRID 환경에서는 이기종의 문제뿐 아니라 네트워크를 통한 메시지의 전송 지연 등으로 유휴시간이 길어질 수밖에 없다. 이처럼 동기화의 필요성에 의한 연산의 지연을 해결하는 하나의 방안으로 비동기 반복법(asynchronous iteration)이 나왔으며, 지금도 활발히 연구되고 있다. 이는 알고리즘의 동기점을 가능한 한 제거함으로써 빠른 프로세서의 유휴 시간을 줄이는 것이 목적이다. 즉 비동기 알고리즘에서는, 각 프로세서는 다른 프로세서로부터 갱신된 데이터가 올 때까지 기다리지 않고 계속 다음 작업을 수행해 나간다. 따라서 동시에 갱신된 데이터를 교환한 후 다음 단계로 진행하는 동기 알고리즘에 비해, 미처 갱신되지 않은 데이터를 사용하는 경우가 많으므로 전체적으로는 연산량 대비의 수렴 속도는 느릴 수 있다 그러나 각 프로세서는 거의 유휴 시간이 없이 연산을 수행하므로 wall clock time은 동기 알고리즘보다 적게 걸리며, 때로는 50%까지 빠른 결과도 보고되고 있다 그러나 현재까지의 연구는 모두 어떤 수렴조건을 만족하는 선형 시스템의 해법에 국한되어 있으며 비교적 구현하기 쉬운 공유 메모리 시스템에서의 연구만 보고되어 있다. 본 연구에서는 행렬의 주요 고유쌍을 구하는 데 있어 비동기 반복법의 적용 가능성을 타진하기 위해 우선 이론적으로 단순한 멱승법을 사용하여 실험하였고 그 결과 순수한 비동기 반복법은 수렴하기 어렵다는 결론을 얻었다 그리하여 동기 알고리즘에 비동기적 요소를 추가한 혼합 병렬 알고리즘을 제안하고, MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 수원대학교의 Hydra cluster에서 구현하였다. 그 결과 특정 노드의 성능이 다른 것에 비해 현저하게 떨어질 때 전체적인 알고리즘의 수렴 속도가 떨어지는 것을 상당히 완화할 수 있음이 밝혀졌다.
The optimal design method in cooperation with a nonlinear elastic analysis method was presented. The proposed nonlinear elastic method overcame the drawback of the conventional LRFD method this approximately accounts for the nonlinear effect caused by using the moment amplification factors of and. The genetic algorithm uses a procedure based on the Darwinian notions of the survival of the fittest, where selection, crossover, and mutation operators are used to look for high performance among the sections of the database. They satisfy constraint functions and give the lightest weight to the structure. The objective function was set to the total weight of the steel structure. The constraint functions were load-carrying capacities, serviceability, and ductility requirement. Case studies for a two-dimensional frame, a three-dimensional frame, and a three-dimensional steel arch bridge were likewise presented.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.6
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pp.1413-1422
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2012
Adaptive back stepping control technique may provide robust control characteristics under parameter perturbation caused by changing external condition. In order to synthesize a high-precision velocity controller for IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor) using this method, the period of control loop should be very small. However, because of the resolution of the encoder for speed measurement, control cycle is limited, which makes it difficult to improve the performance of the controller. This paper proposes a velocity controller design method based on nonlinear adaptive back-stepping method to accomplish fast and accurate performance. Here, an EKF(Extended Kalman Filter) method is incorporated for the estimation of the motor speed into the design of a speed controller using adapted back-stepping control technique. The performance of the proposed controller is demonstrated through simulation using PSIM.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.2
no.2
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pp.37-43
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2009
In this study, multi-channel digital hearing aid algorithm for low power system is proposed. First, MDCT(Modified Discrete Cosine Transform) method converts time domain of input speech signal into frequency domain of it. Output signal from MDCT makes a group about each channel, and then each channel signal adjusts a gain using LCF(Loudness Compensation Function) table depending on hearing loss of an auditory person. Finally, compensation signal is composed by TDAC and IMDCT. Its all of process make progress 16-bit fixed-point operation. We use fast-MDCT instead of MDCT for reducing system complexity and previously computed tables instead of log computation for estimating a gain. This algorithm evaluate through computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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