본 논문에서는 시간 영역 유한 차분법에 있어 비등방성 분산 특성을 보이는, 기존의 Yee 기법을 개선하기 위해 2차원의 새로운 유한 차분식을 제안하였다. 이 기법은 6개 지점의 샘플링을 통해 공간에 대한 편미분식을 근사화하게 된다. 제안하는 기법의 분산 특성을 보기 위해 분산 관계식을 구하였고 그 관계식에서 수치적 전파 상수를 계산하여 제안하는 기법의 분산 특성이 등방성임을 확인하였다. 또한 기존 기법들에 비해 보다 큰 시간 증분의 모의 실험환경에서 안정함을 수학적으로 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 자유표면을 갖는 대규모의 환경유동의 해를 구하는데 있어 비정수압의 효과를 고려하는 새로운 계산 기법을 제시하였다. Sigma 좌표계에서 시간은 전진차분으로, 공간은 중간차분 및 풍상차분을 혼합하여 2단계 해법을 도입하였다. 계산기법의 타당성과 유효성을 검증하기 위하여, 자유표면을 갖는 정상유동과 비정상유동에 대한 전형적인 예를 설정하여 정수압 계산과 비정수압 계산을 수행하고 이들을 비교하였다. 계산결과 복잡한 해저지형을 갖는 자유표면 유동에 있어, 지정수압효과가 무시할 수 없는 유동영역이 존재함이 입증되었으며, MAC기법과 같은 3차원 유체동역학적 기법을 적용하기에는 비경제적인 문제에 대해 본 계산기법이 매우 유효하게 적용될 수 있다는 가능성이 입증되었다.
본 논문에서는 기존에 제시된 다양한 고차 차분부채널분석 공격기법에 대해 살펴본다. 하드웨어로 구현된 마스킹 기법에서 두 개의 마스킹 된 중간 값이 병렬로 처리되는 경우 기존의 공격기법에 문제가 있음을 실험적으로 보이고, 이를 해결하기 위해 효율적이며 간단한 사전처리함수를 제안한다. 제안된 사전처리함수를 이용한 2차 DPA 공격과 DEMA 공격결과, 마스킹 대응기법에 대한 2차 차분부채널분석 공격이 매우 위협적인 공격임을 실험적으로 검증할 수 있었다.
차분 분석은 암호 분석기법 중 하나이며, 차분 공격을 위해 랜덤 데이터들로부터 차분 특성 (입/출력차분)을 만족하는 데이터를 구별해 내는 것을 구별자 공격이라 한다. Neural distinguisher는 구별자에 딥러닝을 적용한 것이다. 본 논문에서는 NIST 표준 형태보존암호인 FF1, FF3-1을 위한 단일 차분을 사용한 최초의 신경 구별자를 제안하였다. FF1은 차분으로 0F를 사용할 때, 숫자 및 소문자 도메인에서 차분 데이터 구별에 성공하였다 (정확도는 각각 0.85 및 0.52). FF3-1에서는 08을 사용할 때, 숫자 및 소문자 도메인에서 차분 데이터 구별에 성공하였다 (정확도는 각각 0.98 및 0.55).
본 논문은 MLS(moving least squares) 차분법의 1차 미분 근사함수를 바탕으로 시간에 따른 수치해석이 가능한 해석기법을 제시한다. 오직 1차 미분 근사함수로만 지배방정식을 이산화했으며, 근사함수를 조립하는 형태로 전체 시스템 방정식을 구성하여 차분법으로 이산화된 운동방정식이 유한요소법(finite element method)과 유사한 모습을 갖게 되었다. 운동방정식을 시간적분하기 위해서 중앙차분법(central difference method)을 사용하였다. 유한요소 알고리즘을 통해서 MLS 차분법과 유한요소법의 고유진동 해석을 수행하였으며, 두 해석결과를 비교하였다. 또한, 동적해석 결과를 기존의 2차 미분 근사함수를 활용한 해석결과와 함께 도시함으로써 제안된 수치기법의 정확성을 검증하였다. 1차 미분 근사함수를 조립하는 과정에서 해석결과의 떨림현상이 억제되었으며 상대적으로 균일한 응력분포를 구할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 지역성과 인접 픽셀 차분시퀀스를 이용하는 가역 데이터 임베딩 기법을 제안하였다. 자연영상에는 일반적으로 지역성이 존재한다. 영상의 지역성을 이용하여 인접한 픽셀 값을 예측하는 기법을 기존의 기법인 APD(Adjacent Pixel Difference) 기법에 적용하여 임베딩 가능한 데이터 량을 증가 시키고 다양한 레벨로 데이터 임베딩을 가능하게 하는 가역 데이터 임베딩 기법을 제안하였다. 실험결과를 통하여 제안된 기법의 우수성을 확인하였다.
주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 가우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문은 MPEG 비디오를 위한 양자화된 차분 에너지 워터마킹(QDEW) 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 블록의 고주파 성분인 DCT 계수를 선택적으로 제거함으로써 워터마크를 삽입하는 방식이다. 특히 제안된 방벌은 기존의 차분 에너지 워터마킹(DEW)의 단순비교방식과 다르게 양자화단위로 에너지 크기를 비교함으로써 큰 범위의 에너지가 차이날 때 발생되는 다량의 주파수제거 문제를 해결하여 화질의 열화를 방지하고 삽입되는 워터마크의 중량을 증가시켰다. 그리고 DCT계수를 제거하는 것으로만 워터마크를 삽입할 수 있기 때문에 재인코딩 과정없이 MPEG스트림에서 직접 워터마크를 삽입할 수 입는 장점이 있다.
최근 공격자의 사전 지식에 상관없이 개인 정보를 보호할 수 있는 차분 프라이버시 보호 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 차분 프라이버시를 만족시키는 적은 수의 버킷을 가지는 히스토그램 공개 알고리즘을 소개하고 기존 알고리즘이 사용한 휴리스틱 방법의 문제와 개선 방법을 소개한다. 또한, 실험을 통해 개선한 방법이 기존의 알고리즘에 비하여 더 좋은 영역 합 질의 성능을 가지는 것을 보인다.
최근 데이터를 공개할 때 프라이버시를 보호하기 위한 방법들이 연구되고 있다. 그 중 차분 프라이버시(differential privacy)는 최소성 공격 등에 대해서도 안전함이 증명된 익명화 기법이다. 본 논문에서는 기존 차분 프라이버시 -평균 클러스터링 알고리즘의 성능을 개선하고 실생활 데이터를 이용한 실험을 통해 이를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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