본 논문은 Xilinx FPGA(Field Programmable Gate Array)에 다운로드하는 비트스트림으로부터 FPGA의 리소스 중 하나인 LUT(Look Up Table)로직을 재합성하는 방법을 제안한다. 비트스트림과 디바이스 구조는 밀접한 관계가 있기 때문에, 비트스트림을 분석하기 위해서 FPGA디바이스 구조를 분석해야 한다. 동일한 네트리스트를 사용하여 여러 가지 로직을 합성하거나, 위치를 변경하면서 로직을 합성하는 등 다양한 상황, 여러 입력 변수에 대한 비트스트림과 FPGA 디바이스 구조를 비교분석해 비트스트림 구조를 파악한다. 분석된 비트스트림 구조와 다양한 논리함수의 비트스트림을 바탕으로 하나의 LUT에 대한 진리표를 구성하고, 구성된 LUT의 진리표와 제안한 알고리즘을 기반으로 LUT의 로직을 재합성 한다. 제안한 알고리즘은 LUT에 로직을 구현할 때 사용되는 입력 핀과 출력 핀을 결정할 수 있으며, FPGA에 다운로드 되는 비트스트림으로부터 게이트 레벨의 로직회로를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 HEVC 기술로 부호화된 비디오 비트스트림(HEVC 비트스트림)을 분석하고, 그 결과를 보여주는 방법에 대해서 제안한다.[1] HEVC 기술은 Coding Unit(CU), Prediction Unit(PU), Transform Unit(TU)을 기반으로 부호화가 이루어지므로 부호화 정보를 효과적으로 사용자에게 보여주기 위해서는 CU, PU, TU 를 기반으로 GUI(Graphic User Interface)가 디자인되어야 한다. 제안된 HEVC 비트스트림 분석기에서는 이러한 부호화 구조를 반영하여 사용자 친화적으로 HEVC 비트스트림의 부호화 정보를 편리하게 확인할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 임의의 음성 압축 비트스트림의 구조를 분석하여 음성 신호의 부호화 방식을 추정 및 분류하는 기법을 제안한다. 저 비트율 전송 및 저장을 위하여 다양한 보코더 방식의 음성 압축 기법이 개발되었는데, 이들은 블록 구조를 반드시 포함하고 있다. 각 부호화 방식을 구분하는데 있어, 본 논문에서는 Measure of Inter-Block Correlation (MIBC)를 이용하여 블록 구조의 유무 및 신호 블록의 길이를 파악하고, 블록 길이가 동일한 부호화 방식의 경우 각 부호화 방식마다 압축 스트림 내의 각 비트 위치별로 상관도 분포가 다르다는 점을 이용하여 해당 부호화 방식을 정확하게 추정하는 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 비트스트림 분석 기법은 다양한 음성 신호의 종류, 음성 신호의 길이 및 잡음 환경에 강인한 검출 능력을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 MPEG-2 422P@ML로 부호화된 비트스트림을 MP@ML로 트랜스부호화하는데 있어서 바람직한 부호화기 구조를 제안하였다. 422@ML 프로파일의 특징과 트랜스부호화기의 요구 사항 등을 분석하여 그 결과를 제안한 트랜스 부호화기의 모델에 적용하였다. 422@ML은 다양한 GOP 구조를 허용하기 때문에, 트랜스 부호화기는 영상을 복원한 후 움직임 추정을 다시 해야 하는 구조를 포함하고, 비트율 제어도 기존의 비트스트림에 포함된 정보를 사용하지 않는 구조를 제안하였다. 모의 실험을 통해 트랜스부호화 결과가 MP@ML로 직접 부호화한 결과와 거의 동일한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 RC4 스트림 암호 알고리즘을 구현하는 고속 연산 구조를 제안하고, FPGA 구현 결과를 제시하였다. 기존 방식이 긴 초기화 동작이 필요하거나, S-배열 초기화 대기 시간을 제거하기 위해 S-배열을 2개 혹은 3개를 사용하는 구조를 갖는데 비해, 제안한 RC4 스트림 암호 연산 구조는 256-비트 valid-비트 엔트리 방식을 사용하여, S-배열 초기화 동작을 제거하였다. 그리고 RC4 알고리즘을 다양한 응용 분야에 사용될 수 있도록 효율적인 모듈라 연산 하드웨어를 사용하여 40 비트와 128 비트 키를 지원하도록 하였다. 제안한 RC4 스트림 암호 연산 구조를 Xilinx XCV1000E-6H240C FPGA로 구현하였다. 설계된 RC4 프로세서는 40MHz에서 106Mbps의 암호 비트 생성율의 성능을 갖고 있으며 WEP 프로세서와 RC4 키 검색 엔진에 적용 가능하다.
본 논문은 이미지 데이터의 효율적인 코딩에 대한 새로운 방법을 나타낸다. 웨이블릿 변환을 기초로 한, 알고리즘은 서브밴드 간의 남아 있는 상관관계를 이용한다. 웨이블릿 계수들에 대한 성공적인 대략값은 계층적인 심볼 스트림을 초래하고, 그것은 PSD(의미있는 자손에 대한 예언)과 함께 매우 높게 압축된다. 코딩 알고리즘은 이미지 컨텐트에 대한 높은 적응성에 의해 그 자체를 구별한다. 초래하는 비트스트림은 그것들의 중요도에 대한 순서에 있어서 모든 이미지 정보를 구성한다. 그러므로 그것은 위험한 디코딩 과정 없이 어떤 지점에서 절단하는 것이 가능하다. 이러한 내장된 비트스트림의 이점은 공간적인 규모성(scalability)과 왜곡율이다. 좀 더 나은 향상은 웨이블릿 패킷으로 알려진 새로운 적응적인 웨이블릿 변환을 사용하여 획득된다. 초기의 기법들과 적합하지 않은 현재의 서브밴드에 대한 관련성있는 통계적인 특성들(특히 상관관계)은 처음으로 분석된다. 그것들에 의존하는, 서브밴드가 분해 유무에 관계없이 분해 결정이 만들어진다. 이러한 결과는 최고의 기본적인 선택이 아니고 최적에 가까운 분해 구조를 초래한다. 본 논문에서 제안한 모델의 가장 주요한 이점은 계산적인 비용의 축소이다.
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 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 논문은 과포화 다변수 방정식을 이용하여 LILI-128 스트림 암호를 분석한다. LILI-128 암호$^{[8]}$ 는 128비트 키를 가진 선형귀환 쉬프트 레지스터 기반의 스트림 암호로 구조를 살펴보면 크게 “CLOCK CONTROL” 부분과 “DATA GENERATION” 부분으로 나뉘어진다. 분석 방법은 “DATA CENERATION” 부분에 사용되는 함수 \ulcorne $r^{d}$ 의 대수적 차수가 높지 못하다는 성질을 이용한다. 간략히 설명하면 차수(K)가 6차인 다변수 방정식을 많이 얻을 수 있고, 이를 7차 (D)의 다변수 방정식으로 확장하여 주어진 변수보다 많은 연립방정식을 얻어 그 해를 구하는 XL 알고리즘을 통해 전수조사보다 빠르게 키정보를 찾을 수 있다. 결과 중 가장 좋은 것은 출력 키수열 2$^{26.3}$비트를 가지고 2$^{110.7}$ CPU 시간을 통해 128비트 키정보를 얻는 것이다.다.
본 논문에서는 채널상태에 동적으로 최적화한 HLS(Http Live Streaming)의 비트 율에 따라 전송하기 위해 적응 버퍼링을 제안하였다. 이러한 스마트 OTT(Over The Top) 플랫폼은 서버와 클라이언트 사이의 통신망 대역폭 용량을 분석하였다. 이를 위해 다중 비트율과 대역폭 조절기(resolution) 사이의 비디오 스트림의 전송속도를 조정하도록 설계하였다. 이러한 적응 버퍼링은 기본적인 HLS 버퍼 구조에 2개의 버퍼를 추가한다. 적응 버퍼링은 이전 채널과 다음 채널을 지속적으로 버퍼링을 한다. 제안한 스마트 OTT 플랫폼의 적응 버퍼링은 단일 버퍼링의 정적 HLS 방식 보다 우수하다. 이러한 방식은 HLS 사용자가 가용 통신망 속도를 분석함으로서 스마트 OTT 단말의 적을 버퍼링 속도를 조절 할 수 있기 때문이다. 이로서 스마트 OTT가 비트 율을 동적으로 최적화함으로서 라이브와 VOD 형태의 비디오를 전송하도록 구축하였다. 세그먼트 형식의 H.265 MPEG-2 TS 비디오정보인 m3u8 파일을 활용함으로서 HLS의 서버가 통신망 상황에 맞게 연동할 수 있으며, PLC(Power Line Control) 전송과도 연동할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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