스마트카드와 같이 계산 능력이나 메모리가 제한된 장치에 암호 시스템을 구현할 때, 장치 내에 내장되어 있는 부채널 공격을 고려한 암호학적인 알고리즘은 적은 메모리를 이용하여 효율적으로 수행되어야 한다. 스칼라 곱셈 연산은 타원곡선 암호시스템에서 중요하게 다뤄지는 연산이기 때문에 부채널 공격에 안전하게 구성되어야만 한다. 하지만 부채널 공격에 안전하다고 제시된 여러 대응방법조차도 때로는 고려되지 않은 분석법에 의해 그 취약점이 드러나곤 한다. SPA에 취약하지 않다고 알려진 더미 연산을 추가한 스칼라 곱셈 연산 알고리즘은 Doubling Attack에 의해 그 취약점이 드러났다. 그러나 스칼라 곱셈의 부채널 공격 대응 방법 중 하나인 Hedabou에 의해 제안된 sABS 방법은 Doubling attack이 적용되지 않는다. 본 논문에서는 기존의 Doubling attack을 활용하여 sABS 방법을 분석할 수 있는 새로운 강화된 Doubling attack을 제안하고, 실험적인 결과를 통해 자세한 공격 방법을 소개한다.
4차산업혁명이 본격화됨에 따라 관련 기술들이 화두가 되고 있다. 고속 무선통신과 같은 기술을 최대한으로 활용하기 위한 하드웨어 개발이 가속화되고 있으며, 관련 기업들이 급격히 성장하고 있다. 인공지능의 경우 관련 연구를 위해서 일반적으로 데스크톱을 사용하는 경우가 많지만, 주로 딥러닝의 학습 과정을 위해 사용되고 있으며 생성된 모델을 프로그램 등에 포함하여 사용할 기기에 이식하는 경우가 많다. 하지만, 학습량이 과도하거나 데스크톱의 성능만큼 제작된 모델을 사용하게 되어 전원공급이 따로 이루어지지 않는 기기의 경우 전력이 부족하거나 성능이 충분하지 못하기 때문에 제 결과를 내기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝의 성능을 임베디드 보드에 맞추어 개발하기 전에 판매되고 있는 몇 가지 Neural Process Unit을 탑재한 보드와 USB로 딥러닝 수행 성능을 높일 수 있는 딥러닝 액셀러레이터를 사용하여 효율성을 비교하여 임베디드 보드로 가능한 개발 방향을 제시한다.
본 논문에서는 주파수 효율적으로 다중 유니캐스트와 멀티캐스트 스트림을 동시에 전송하기 위한 채널정렬 기반 비직교 다중접속 방법을 제안한다. 이 방법에서 멀티캐스트 클러스터 내 수신기들은 자신의 채널을 정렬하는 수신 빔포밍 벡터를 채용하고 기지국은 정렬된 채널 정보를 이용하여 멀티캐스트 클러스터 간 간섭을 제거하는 송신 빔포밍 벡터를 설계한다. 유니캐스트 수신기들은 송신 빔포밍 벡터와 결합된 유효수신채널 정보를 이용하여 유니캐스트 수신기 간 간섭을 제거하는 수신 빔포밍 벡터를 설계한다. 제안한 방법은 간섭을 효과적으로 제거하여 높은 SNR 영역에서 기존의 직교 다중접속 방법보다 높은 총합 데이터 율을 달성한다. 또한 제안한 비직교 다중접속 방법과 기존의 직교 다중접속 방법의 장점을 결합하는 하이브리드 방법을 제안한다. 이 방법은 채널상태에 따라 적응적으로 낮은 SNR 영역에서는 수신신호전력을 향상하는 기존의 직교 다중접속 방법을 적용하고 높은 SNR 영역에서는 효과적으로 간섭을 제거하는 제안한 비직교 다중접속 방법을 적용한다. 이를 통해 제안한 하이브리드 방법은 전체 SNR 영역에서 우수한 총합 데이터율을 달성한다.
적응 신호 처리 및 머신 러닝 등에 활용되고 있는 정보 이론적 학습법(ITL, information theoretic learning)은 커널 사이즈() 설정이 성능에 큰 영향을 미친다. ITL 기반의 학습법의 하나인 코렌트로피 알고리듬은 충격성 잡음에 강인성과 채널 왜곡 보상 특성을 함께 지니고 있으나 커널 사이즈 선택에 매우 민감하거나 불안정한 특성도 지니고 있다. 이에, 이 논문에서는 기울기 분모에 나타나는 커널 사이즈의 세제곱이 미치는 민감성을 고려하고, 커널 사이즈의 미세 변동에 대한 오차 전력 변화율을 이용하여 커널 사이즈를 적응적으로 갱신하는 방법을 제안하여 코렌트로피 알고리듬에 적용하였다. 제안된 적응 커널 사이즈 추정 방법을 다중 경로 채널과 충격성 잡음 환경에 대해 실험하였다. 제안한 방식은 고정 커널사이즈의 기존 알고리듬에 비해 2배 빠른 수렴 속도를 나타냈고 초기 커널 사이즈 2.0 에서 6.0 에 대해 모두 적절히 수렴하는 능력을 보였다. 이에 초기 커널 사이즈 선택에 큰 여유도를 가지고 성능을 향상시킬 수 있음을 입증하였다.
최근 산업 분야에서는 생산 효율성 향상 및 비용 절감을 위해서 저전력 프로세스와 네트워크 카드를 결합한 IIoT 장치를 산업 현장에 융합시킨 다양한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에 구축된 기반 시설에 IIoT 센서 정보를 부착하여 생산된 제품을 효율적으로 관리할 수 있는 처리 모델을 제안한다. 제안 모델은 IIoT에서 생산된 제품의 센싱 정보를 일정 간격으로 체크하여 비정상적으로 처리된 센싱 정보를 실시간으로 탐지하도록 생산 제품에 IIoT 데이터 수집, 전처리, 특성 생성 및 레이블을 사용하여 생산 데이터를 만든다. 특히, 제안 모델은 산업 현장에서 생산되는 제품 정보를 실시간으로 처리할 수 있도록 추적 및 모니터링을 수행하여 관리자가 손쉽게 IIoT 데이터를 손쉽게 처리할 수 있다. 또한, 기존 생산 환경을 기반으로 제안 모델을 운용하기 때문에 기존 시스템과의 연계가 원활하다.
본 연구에서는 전력·통신 설비로 분류되는 무정전전원장치의 내진성능을 향상하기 위하여 고감쇠고무와 와이어 면진장치를 결합한 3가지 유형의 복합면진장치를 개발하였다. 복합면진장치를 적용한 UPS의 동적 특성을 분석하기 위하여 단축 진동대 실험을 수행하였다. 진동대 실험은 국외 진동대 실험 기준인 ICC-ES AC156을 따라 수행하였으며 기준에서 제시하고 있는 요구응답스텍트럼을 기반으로 입력 지진파를 생성하였다. 입력 지진파의 스케일을 50%에서 200%까지 증가시키며 가진하였다. 진동대 실험을 바탕으로 UPS의 손상양상 및 고유진동수, 감쇠비. 동증폭계수, 상대변위 등 동적특성을 비교 및 분석하였다. 3가지 유형의 복합면지장치를 적용함에 따라 UPS의 내진성능이 향상되었으며 이를 통해 개발 면진장치의 성능을 검증하였다.
이번 논문에선 육안으로 확인하기 어려운 곳에 남아있는 불씨들을 효율적으로 감지하기 위해 CO2와 온도 변화를 감지하는 기능을 탑재한 잔불 감지용 IoT 모듈을 개발하여 이를 보호하는 패키지를 유한요소해석을 사용하여 최적화하였다. 개발된 모듈은 불씨의 특성을 고려하여 저전력 원거리 통신이 가능한 LoRa 기술을 적용하여 제작하였다. 제작된 모듈을 보호하기 위한 패키지 디자인을 고안하여 낙하 시 발생하는 응력에 대해 비교 분석하였다. 그 결과, Model C에서 가장 작은 응력이 발생하였다. 또한 패키지의 모듈 장착부분에 응력 집중이 예측된 타 모델들과 달리 날개 부분에서 응력이 집중 현상이 예측되어 내부 모듈을 보호하기에 적합하다 판단해 이를 적용한 패키지를 제작하였다.
본 논문에서 비대칭 멀티 코어 구조의 스마트 모바일 단말에서 실시간성 보장과 에너지 소비량 절감을 고려한 작업 스케쥴링 기법을 제안한다. 최근 VR, AR, 3D 등 고성능 응용프로그램은 실시간과 고수준 작업이 요구된다. 스마트 단말은 배터리에 의존적이므로 높은 에너지 효율을 위해서 big.LITTLE 구조가 적용되었지만, 이를 제대로 활용하지 못함으로써 에너지 절감효과가 반감되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 big.LITTLE 구조의 단말에서 실시간성과 높은 에너지 효율을 높일 수 있는 비대칭 멀티코어 할당 기법을 제안한다. 이 기법은 SVM 모델을 활용해서 실제 작업의 실행시간을 예측하고 이를 통해서 에너지 소모와 실행시간을 최적화한 알고리즘을 제안한다. 상용 스마트폰에서의 비교실험을 통하여 제안기법이 기존 기법과 유사한 실행시간을 보장하면서 에너지 소비량의 절감을 보였다.
본 논문은 최근 전자전, 레이더, 기지국 및 위성통신분야에서 각광받고 있는 GaN HEMT(Gallium Nitride High Electron Mobility Transistor) die를 이용한 고출력증폭기의 제작에 사용되는 본드 와이어의 용융단선 현상과 원인을 분석하였다. 고출력증폭기의 주요 성능인 최대 출력전력을 얻기 위해서는 최적의 임피던스 정합이 필요하고 정격전류뿐만 아니라 과도전류에 대한 발열을 고려하여 본드 와이어 소재에 부합하는 직경과 가닥수가 정해져야 한다. 특히, GaN과 같이 에너지 밴드 갭이 넓은 화합물반도체는 설계효율이 낮거나 방열이 부족하면 열 저항 증가로 인해 본드 와이어의 용융단선을 촉발하는 현상을 확인하였다. 본 자료는 발열조건에 대한 모의시험을 수행하고, IR현미경 측정을 통한 검증으로 GaN소자를 이용한 응용분야에 참고자료로 활용이 기대된다.
VM (Virtual Machine) live migration은 VM에서 동작하는 서비스의 downtime을 최소화하면서 해당 VM을 다른 서버 노드로 이전시키는 서버 가상화 기술이다. 클라우드 데이터센터에서는 로드밸런싱, 특정 위치 서버로의 consolidation 통한 전력 소비 감소, 서버 유지보수(maintenance) 작업 중에도 사용자에게 무중단 서비스를 제공하기 위한 목적 등으로 VM live migration 기술이 활발히 사용되고 있다. 또한 고장 및 장애 상황이 예측되거나 그 징후가 탐지되는 경우, 예방 및 완화 수단으로 활용될 수 있다. 본 논문에서 우리는 두 가지 선제적(proactive) VNF live migration 방법을 제안하며, 첫 번째 방법은 서버 로드밸런싱에 VNF live migration 기법을 사용하며 두 번째 방법은 고장 예측에 기반하여 고장 회피 목적으로 VNF live migration을 사용한다. 선제적 migration을 위한 예측에 머신러닝(기계학습)을 활용하며 실험을 통해 그 실효성을 검증한다. 특히 두 번째 방법에 대해 vEPC (Virtual Evolved Packet Core)의 고장 상황을 case study한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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