전력수요는 다양한 외부요인으로부터 영향을 받으므로 전력수요 예측 시 각 요인과의 상관관계를 고려할 필요가 있다. 본 논문은 Stepwise 다중회귀분석법을 이용한 일일 최대전력수요 예측 방법을 제시하였다. 사례연구에서는 2014년 평일 전력수요데이터를 이용하여 제안된 예측방법을 적용하고 그 결과를 평가하였다.
우리나라 경량 블록암호 표준인 LEA 알고리듬을 8-비트 데이터 패스의 하드웨어로 구현하고, 구현된 LEA-128 암호 프로세서에 대해 상관관계 전력분석 공격의 취약성을 분석하였다. 본 논문에서 적용된 CPA는 공격을 위해 가정된 라운드키 값으로 계산된 데이터의 해밍 거리와 LEA 암호 프로세서의 전력 소모량 사이의 상관 계수를 분석함으로써 올바른 라운드키 값을 검출한다. CPA 공격 결과로, 최대 상관계수가 0.6937, 0.5507인 올바른 라운드키 값이 검출되었으며, 블록암호 LEA가 전력분석 공격에 취약함이 확인되었다. CPA 공격에 대한 대응 방안으로 TRNG(True Random Number Generator) 기반의 매스킹 방법을 제안하였다. TRNG에서 생성되는 난수를 암호화 연산 중간 값에 더하는 마스킹 기법을 적용한 결과, 최대 상관계수가 0.1293와 0.1190로 매우 작아 잘못된 라운드키 값이 분석되었으며, 따라서 제안된 마스킹 방법이 CPA 공격에 강인함을 확인하였다.
상관관계 전력 분석(Correlation Power Analysis, CPA)은 암호장비에서 알고리즘이 수행될 때 누설되는 전력 소비 신호와 알고리즘의 중간 계산 값의 상관도를 이용하여 비밀키를 추출하는 부채널 공격 방법이다. CPA는 누설된 전력 소비의 시간적인 동기 또는 잡음에 의해 공격 성능이 영향을 받는다. 최근 전력 분석의 성능 향상을 위해 다양한 신호 처리 기술이 연구되어지고 있으며, 그 중 주성분 분석 기반의 신호 압축 기술이 제안되었다. 주성분 분석 기반의 신호 압축은 주성분 선택 방법에 따라 분석 성능에 영향을 주기 때문에 주성분 선택은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 CPA의 성능 향상을 위해 전력 소비와의 상관도가 높은 주성분을 선택하는 주성분 선택 기법을 제안한다. 또한 각 주성분이 갖는 특징이 다르다는 점을 이용한 주성분 기반 CPA 분석 기법을 제안하고, 기존 방법과 제안하는 방법의 실험적인 분석을 통해 공격 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 RF 전자기장을 사용한 동물 및 세포 실험에서 전자기장 노출량의 정확성을 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 전자파 흡수율(SAR)을 전자기장 노출량의 단위로 사용한 동물 및 세포 연구 논문과 휴대폰 및 PDA에 대한 전자파 흡수율 시험 성적서를 대상으로 출력 전력, 전력 밀도 등과 SAR의 상관 관계 및 회귀 관계를 분석하였다. 동물 실험의 경우 전력 밀도와 SAR이, 세포 실험의 경우 출력 전력이 duty factor를 고려한 SAR과 통계적으로 유의한 상관 관계를 보였다. 회귀분석에서의 노출 불확실성을 평가하기 위해 결정계수값을 분석하였다. 각각의 실험장치 및 방법에 대한 해석 또는 측정 기법의 분석 이전에 본 연구 방법을 실시하여 대상 연구군의 특성을 고찰한다면 보다 효율적인 전자기장노출신뢰성 평가를 실시할 수 있을 것으로 판단된다.
RSA-CRT는 RSA전자서명 알고리즘의 고속화 구현을 위해 가장 많이 사용되고 있는 알고리즘으로, 스마트디바이스에 사용되는 RSA-CRT 알고리즘의 물리적 취약성 검증을 위해 CRT의 각 단계 연산에서 다양한 부채널 분석 이론이 발표되어 왔다. 본 논문에서는 RSA-CRT 구현에 사용되는 뺄셈연산의 이벤트 정보를 활용하여 RSA-CRT의 reduction알고리즘을 분석하는 새로운 SAED(Subtraction algorithm Analysis on Equidistant Data)분석 방법을 제안한다. SAED분석 방법은 알고리즘에 의존한 전력 변화를 이용한 분석 방법이며, 뺄셈 연산을 차분전력분석 방법으로 분석하여 키를 찾아낸다. 본 논문은 SAED분석 방법의 이론적인 합리성을 증명하고, 실험적으로 기존의 분석 방법보다 향상된 결과를 가짐을 보인다. 실험 결과 256개의 파형만으로 하나의 바이트를 분석해 낼 수 있어, 기존 논문보다 효율적인 분석 방법임을 확인 할 수 있었다.
공기압축기는 공장 및 설비 가동에 사용되는 필수 장비로서 국내 산업용 전기의 20%이상을 소비하고 있어 실시간 센서 데이터 모니터링에 의한 소비전력 절감 분석은 중요하다. 이러한 모니터링 변수들 중 특히 유량과 압력은 소비 전력과 직접적인 상관관계가 있다. 본 논문은 EM 알고리즘을 이용한 유량과 전력의 이변량 분류 분석을 통하여 유량 센서의 계측치가 센서 의측정 한계에 의한 오류인지를 파악하는 방법을 제시하여 우측 한계 측정치가 존재하는 데이터에서 더욱 정확한 유량과 전력간의 상관관계를 통한 분석이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 환경 시험 중 한가지 방법인 진동 시험(Vibration test) 프로파일을 적용하여 고출력 리튬이온18650 셀(cell)에 물리적인 진동을 가하고 진동 시험 전 후 고출력 리튬이온 18650 셀의 전기적 특성 기반 내부 파라미터를 추출하였다. 통계적 기법인 상관 관계 및 대응 표본 t 검정을 적용하여 내부 파라미터인 방전 용량(discharged capacity), 방전 저항(discharged resistance), OCV(open circuit voltage) 간의 관계 및 변화를 비교 분석하였다.
전력 시스템의 오손에 의한 사고 방지를 위한 가장 효과적인 방법은 오손도를 정확하게 예측하는 것이다. 전력시스템은 옥외에 노출되어 있으므로 오손 및 열화가 불가피하며, 오손의 증가는 사고의 위험성을 악화시킨다. 한편, 오손의 주요소는 염분이며, 오손도는 등가 염분 부착 밀도(ESDD)로서 나타낼 수 있다. 기후 조건은 지속적으로 오손도를 증감시키고 있다. 기후와 오손도의 상관관계를 해석하여 오손도를 예측할 수 있으며, 다중 회귀 분석방법를 통하여 분석이 가능하다. 이와 관련된 선행연구에서는 높은 신뢰도를 확인할 수 있었다(0.874). 그러나 이러한 방법은 다른 시기에 적용한 경우 상관성이 상당히 하강하였다. 본 연구는 이와 같은 신뢰도를 더욱 향상 시키고(0.898), 정밀한 오손도 예측을 위한 통계처리를 수행하였다.
모바일 환경에서는 배터리 용량의 한계로 에너지 효율성이 매우 중요하나, CPU의 이용률에 기반한 DVFS로는 소비 전력 감소에 한계가 존재한다. 모바일 어플리케이션은 사용자와의 상호 동작에 따라 다른 성향을 보여주기 때문에, 이 특성을 이용하여 사용자가 체감하는 성능저하 없이 소비 전력을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 사용자 입력과 어플리케이션 간의 상관 관계를 바탕으로 수행 단계를 분석하였으며, 이에 맞추어 CPU 동작 주파수 범위를 조절함으로써 사용자 반응성을 유지하면서 소비 전력을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 안드로이드 플랫폼에 적용하여 실험한 결과, 기존 대비 휴대폰의 이용 시간을 최대 2시간 증가시켰다.
2001년 전력산업에 경쟁을 도입하면서 추진된 변동비반영 발전경쟁시장을 지난 7년간 운영하면서 개설초기부터 관심을 보이던 전력가격은 상당히 안정적인 모습을 보여왔다. 그러나 개설초기에 대부분의 사람들이 수요가 급등하는 하절기에 전력가격이 최고치를 기록할 것으로 예상해온 것과는 달리 하절기에는 오히려 가격이 하락하는 현상을 보여져왔다. 본 논문에서는 이러한 현상이 시장가격은 수요뿐이 아닌 예비율과 관련을 갖기 때문임을 통계적 방법을 이용하여 검증해보았다. 또한 시장참여발전기 중 특히 기저발전기가 미치는 영향을 조사였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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