이 논문에서는 클라우드에서 공유된 데이터에 대한 겹선형 사상 기반의 효율적인 다중 서명 방법을 제안하고, 계산적 DH (computational Diffie-Hellman) 문제의 어려움에 기반을 둔 보안 특성을 증명한다. 제안하는 방법은 서명 검증하는 단계에서 전체 데이터를 다운로드하는 대신 클라우드 서버가 제공하는 데이터 블록의 해쉬 값의 합을 이용함으로써 검증에 필요한 다운로드 데이터 크기를 작게 하였다.
본 연구에서는 카오스 스크류에 대해 비선형 동력학적 모델을 도입하여 카오스가 일어나는 경로를 밝히고 이를 수치적으로 증명하였다. 배리어가 계속존재하는 경우를 적분 가능계로 정의하고 공간주기적 상공간에서 두 개의 호모클리닉 궤도를 포함하는 원환체를 적분가능계의 모델로 도입하였다. 주기적으로 삽입된 배리어 없는 영역을 교란 으로 취급하 여 해 사상을 도입하여 면적 보존의 포인카레 단면을 정의 하였다. 호모클리닉 궤도가 깨어 져 칸토로 집합을 이룸을 설명했고 내부의 원환체는 공진띠와 KAM띠를 이루며 혼합을 방 해함을 설명했다. 다변유한요소를 이용한 완전 3차원수치해석을 통해 회전수 x/3에 해당하 는 공진띠의 존재를 보이고 교란이 큰 경우에는 거의 모든 영역이 무작위적인 혼합을 보여 주는 카오스 영역으로 바뀜을 보였다.
본 연구에서는 음성의 패턴작성법을 개선하고 음성인식율을 향상시키기 위하여 퍼지패턴매칭을 개선한 뉴럴퍼지패턴매칭에(a neural-fuzzy pattern matching)의해 특정화자 고립단어인식을 수행하였다. 이 방법에서는 신경회로망의 연상기억에 의한 사상에 의해 패턴을 작성하여 주파수변동을 흡수하고 표준패턴고 선형매칭에 의해 유사도를 측정하여 인식하므로써 시간변동의 문제를 보완하였다. 또한, 이 방법에서 사용하는 특징피라미터는 2진화 스펙트럽이며, 유사도는 논리연산에 의해 측정되기 때문에 종래의 왜곡척도를 이용한 DTW 방법에 비해 기억용량과 계산량이 매우 작다. 이 방법의 인식성능을 평가하기 위하여 남녀가 발성한 28개의 도시명을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 신경회로망을 이용하지 않은 퍼지패턴매칭보다 오인식을 감소시켰으며, 뉴럴-퍼지 패턴매칭에 의한 특정화자 고립단어인식의 우수성을 확인하였다.
This paper presents an alleviant technique for solving ill-conditioned linear systems using spectral adaptive mapping, which is based on spectral mapping theorem. The conventional approaches to solve the ill-conditioned linear systems are divided into reformulation and alleviant technique. So far, the alleviant technique is evaluated the most effective one. In this paper, an adaptive mapping of spectrum is adopted to alleviate the condition number of ill-conditioned linear systems. A shift constant, which is a dominant factor of the spectral adaptive mapping that are proposed, is assessed by the system spectrum. The proposed spectral adaptive mapping technique is tested to demonstrated the validation on several size Hilbert matrices and small scale power systems, which are provide the promising results.
Trace 사상을 이용하여 GF(2)에서 GF(p), P>2로 기본장을 확장한 非二元 GMW 부호계열을 발생시킬 수 있는 알고리즘을 제시하고 GF(3)와 GF(5)에서 부호계열을 각각 발생시켜 이들 부호계열은 m-계열과 같은 해밍자기상관함수 특성을 갖고 선형성에 대한 단점을 보완하며 평형특성을 갖게 됨을 보였다.
본 논문에서는 시그모이드 함수와 시그모이드 함수의 도함수로 유도한 RBF의 직교관계에 착안하여 은닉충에 직교함수를 활성화함수로 갖는 신경회로망을 제안한다. 제안하는 신경회로망을 직교신경회로망(ONN)이라고 한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 비선형 함수의 근사 시뮬레이션에 의해 사상능력을 검토하고, 각각의 단일함수만을 적용한 경우와 비교·검토한다.
신경망이론은 분산기억성질과 병렬국소처리를 수행하는 뇌의 활동을 이론화한 수학모형이다. 이러한 신경망이론의 장점은 분류문제, 대규모로 결합된 최적화문제, 비선형 사상문제 등에서 잘 나타나므로, 이 점을 이용하여 복잡한 강우의 예측을 시도하였다. 신경망이론을 적용하기 위해서 연속적인 값으로 표시되는 입력자료와 출력자료를 학습한 후 강우예측을 시행할 수 있는 다층신경망 모형을 구성하였다. 신경망이론에 의한 강우예측은 서울지역과 소양강유역의 1 시간 대위 강우자료에 적용하였다. 그 결과는 대체로 만족할 만하였다. 따라서 신경망이론은 양질의 자료가 충분히 확보될 경우복잡한 강우현상을 잘 예측할 것으로 기대된다.
이 논문에서는 ASIAN 2007에서 Nakazato, Wang, Yamamura 등이 발표한 프라이버시가 강화된 크레덴셜 시스템에서 크레덴셜 발급자인 서버의 도움 없이도 사용자와 검증자가 공모하는 경우에 크레덴셜을 위조할 수 있음을 보인다. 이 공격은 크레덴셜의 생성과정에서 사용하는 서버의 비밀키를 겹선형 사상의 성질을 이용해서 우회하는 방법을 이용한다. 또한, 이 공격방법의 이론적인 영향과 실질적인 영향을 고찰해 본다.
최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.
본 연구에서는 현재까지 경험적인 방법으로 적용되어 왔던 G/R 비를 선형 회귀선, 원점을 통과하는 선형 회귀선 및 원점과 관측자료의 무게중심을 지나는 추세선 등으로 구분하여 이론적으로 검토하였다. 이러한 검토에는 독립변수로 어떤 강우자료를 선택하느냐에 따른 문제와, 무강우 자료의 고려여부에 따른 영향 검토가 포함되었다. 이렇게 검토된 내용은 2003년에 발생한 태풍 매미 사상에 적용하여 평가하였다. 마지막으로 본 연구에서 유도된 회귀선 및 추세선을 이용한 레이더 강우의 보정결과와 관측된 우량계 강우 사이의 RMSE를 비교함으로서 최적의 G/R 비를 선정하였다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, 독립변수로 레이더 강우를 사용하는 것 보다는 우량계 강우를 사용하는 경우에 레이더 강우의 보정결과가 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 무강우 자료의 영향은 레이더 및 우량계 자료의 구조에 따라 다르게 나타나는 것으로 확인되었다. 마지막으로 유도된 선형 회귀선 및 추세선의 평가 결과, 홍수 유출해석을 주목적으로 한 경우에는 독립변수에 우량계 자료를 적용하여 유도된 원점을 통과하는 선형 회귀선의 기울기를 G/R 비로 사용하는 것이 무난할 것으로 나타났다. 이 경우 무강우 자료의 영향은 상대적으로 미미한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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