본 논문은 이산 복사조도-곡률 척도를 이용하여 간략화된 자유곡면을 스무딩하는 알고리즘을 제안한다. 이산 복사조도-곡률이란 형상의 기하학 조건인 이산 곡률뿐만 아니라 렌더링을 위해 설정된 라이팅 조건인 복사조도를 고려한 이산 척도이다. 즉 광원과 정점 사이에서 계산된 복사조도값과 메쉬 곡면의 이산 표면에서 정의되는 이산곡률값을 이용하여 각 점정의 가중치를 계산하고, 이를 기반으로 간략화된 분할곡면의 형상을 스무딩한다. 결국 제안된 이산 복사조도-곡률 척도를 고려한 스무딩 알고리즘으로 간략화된 메쉬 곡면의 형상과 렌더링 결과를 향상시키고자 한다.
대부분의 기계학습 방법들은 이산형의 데이타를 학습에 사용되는 데이타의 형식으로 요구하고 있다. 따라서 연속형 데이타의 경우는 기계학습 방법들을 적용하기 전에 그 데이타를 이산형으로 바꾸어 주는 과정이 필요하다. 이러한 이산화 과정은 그 중요성에 비하여 상대적으로 관련 연구가 미비한 수준이다. 따라서 이 논문은 정보이론을 사용하여 연속형 자료를 이산형의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각 애트리뷰트의 값들이 목적 애트리뷰트에 제공하는 정보의 량을 엔트로피 함수의 일종인 Hellinger 변량을 이용하여 계산하였으며, 각 애트리뷰트마다 제공하는 정보의 손실을 최소화할 수 있는 이산화 경계선을 계산하였다. 본 논문이 제안한 방법의 성능을 ID3 와 신경망 알고리즘을 사용하여 기존의 이산화 방법들과 비교하였으며 거의 대부분 우수한 정확성을 보였다.
본 논문은 이산 곡률을 확장된 QEM(Quadric Error Metrics)으로 변환한 새로운 메쉬 간략화 알고리즘을 제안한다. 이산 곡률이란 이산적인 표면으로 구성된 메쉬 표면의 곡률이며, 기하학 정보만을 이용하여 계산 가능하다. QEM은 간략화 오차를 평면과 한 점과의 거리 제곱의 합인 이차식으로 표현함으로써 빠른 간략화를 수행한다. 본 논문은 모서리 간략화 수행 시의 새로운 점과 주변 평면과의 거리 뿐만 아니라, 그 점에서의 이산 곡률을 계산한다. 즉, 간략화 오차에 거리와 곡률을 함께 고려하여 이차식으로 표현함으로써 빠르고 높은 품질의 간략화가 수행 가능하다.
본 논문은 이산사건 시스템 모델링에 관계대수를 이용함으로써 이산사건 시스템 모델을 시뮬레이션 할 때 data consistency를 보장하는 방법을 다룬다. 복잡한 이산사건 시스템은 모델링 및 분석에 형식론적인 프레임웍이 필요하며 모델의 추상화와 재사용이 용이한 DEVS형식론이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 DEVS 형식론으로 기술된 모델을 정보의 손상 없이 관계대수형 모델로 변환하여 관계대수형 이산사건 모델로써 이용하는 방법론을 제시한다.
본 고에서는 이산대수 문제의 어려움에 바탕을 둔 암호 프로토콜의 안전성에 영향을 미치는 여러 가지 요소들에 대하여 고찰하였다. 본 고의 내용은 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째 이산대수 문제를 계산하는 알고리즘들을 살펴본 후, 이 알고리즘들이 암호 프로토콜에 어떻게 영향을 미치는가에 대해서 시스템 파라미터를 기준으로 살펴보았고, 둘째 프로토콜 자체의 문제점에 대해 분석하였다. 따라서 본 논문은 이산대수 문제에 기반을 둔 암호 시스템의 전반적인 이해와 안정성분석 및 시스템 설계에 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.
고속 계산을 요구하는 분야에서는 여러개의 프로세싱 소자를 사용하여 속도를 증가시키는 병렬 처리의 필요성이 점점 증대되고 있다. 특히 암호처리에서 이산대수 문제나 factorization문제는 많은 시간이 걸리므로 고속계산을 위한 병렬처리가 매우 중요하다. 본 논문에서는 Pohlig-Hellman에 의한 이산대수 알고리즘을 SIMD구조의 병렬 컴퓨터상에서 고속으로 처리할 수 있는 두가지 병렬 이산대수 알고리즘을 제시하며, 이를16개의 트랜스퓨터로 구성된 병렬 컴퓨터인 KOPS(Korea Parallel System)상에서 구현한 성능평가를 제시한다.
과학자나 공학자들은 빛이나 소리와 같이 주기적인 특성을 갖는 현상을 연구하는 경우가 많다. Fourier 변환은 이러한 주기함수의 근사 함수를 구할 때 유용하게 이용되고 있다. 본 논문에서는 극좌표 표현되는 함수의 근사 함수를 구하는 문제를 다룬다 일반적으로 컴퓨터 상에 구현하기 위해서는 이산형 Fourier 급수전개를 이용하는데 지금까지는 근사 함수를 컴퓨터 상에서 구할 때 이산화 표본수를 경험에 의해 임의로 결정하여 이용하였으나 본 연구에서는 Fourier 변환의 성질을 이용하여 주어진 함수에 따라 필요한 이산화 표본 수를 자동적으로 결정하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 최신 정지영상 압축표준인 JPEG2000에 이용되는 알고리즘인 이산 웨이블렛 변환(이하이산 웨이브릿 변환)을 위한 전용 하드웨어의 파이프라인 설계를 제안한다. 본 연구에서는 3-level 이산 웨이브릿 변환기를 효과적으로 설계하기 위해서 파이프라라인 기법으로 데이터의 처리속도를 개선하였다. Xilinx FPGA를 대상으로 한 실험 결과 면적은 약 24%증가된 반면에 throughput은 약 50%정도 향상되었다.
타원곡선 이산로그는 특별한 경우에는 다항식 시간 혹은 준지수 시간안에 푸는방법이 알려져 있으나, 일반적인 경우에는 지수 시간이 걸려야 풀 수 있는 문제로 알려져 있다. 본 고에서는 타원곡선 이산로그를 푸는 새로운 방법을 제시한다. 본 방법에 의하면 유한체 위에서 정의된 타원곡선을 rank가 3이하인 유리수위의 타원곡선으로 lifting할 수 있으면 다항식 시간안에타원곡선 이산로그 문제를 풀 수 있다.
신뢰성 기반 최적설계는 설계변수들의 변동을 평균이나 분산 등의 통계적 특성으로 고려하여 설계자가 원하는 신뢰도를 만족하는 해를 구한다. 신뢰도를 구하기 위한 기존의 신뢰성해석 기법들은 변수들이 연속함수로 정의되는 특정 확률분포를 따른다는 가정을 하지만 실제 문제에서 변수들은 한정적인 이산정보의 형태인 경우가 많기 때문에 변수들에 대한 가정을 하지 않고 이산정보로부터 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 후보 분포들 중에서 이산정보를 가장 잘 추정하는 분포를 결정하는 기법인 Akaike 정보척도를 이용하여 신뢰성해석 및 신뢰성 기반 최적설계를 수행하는 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 정확성을 검증하고 철도차량 용접대차의 신뢰성 기반 최적설계에 적용하여 제안한 기법의 유용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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