SITM (See-In-The-Middle)은 부채널 정보를 차분 분석에 활용하는 분석 기법이다. 이 공격은 블록암호 구현시 마스킹 되지 않은 중간 라운드의 전력 파형을 수집하여 공격자의 차분 패턴을 만족하는 평문 쌍을 선별하고 이를 차분 분석에 활용하여 키를 복구한다. NIST 경량 암호 표준화 공모사업의 최종 후보 중 하나인 Romulus는 Tweakable 블록암호 Skinny-128-384+를 기반으로 한다. 본 논문에서는 SITM 공격을 14-라운드 부분 마스킹 구현된 Skinny-128-384에 적용하였다. 이 공격은 기 제안된 결과보다 depth를 한 라운드 증가한 것뿐만 아니라 시간/데이터 복잡도를 214.93/214.93으로 줄였다. Depth는 전력 파형을 수집하는 블록암호의 라운드 위치를 뜻하며, 이 공격에 대응하기 위해 부분 마스킹 기법 적용 시 필요한 적절한 마스킹 라운드 수를 측정할 수 있다. 더 나아가 공격을 Romulus의 Nonce 기반 AE 모드 Romulus-N으로 확장하였으며, Tweakey의 구조적 특징을 이용하면 Skinny-128-384보다 적은 복잡도로 공격할 수 있음을 보인다.
저궤도위성의 정밀궤도결정은 GPS 위성과 수신기의 시계 공통오차를 제거하기 위해 이중 차분하는 방법으로 요구된 위치 정밀도를 충족시켜왔다. 그러나 빠른 속도로 지구를 회전하는 저궤도위성의 정밀궤도결정에 있어 이러한 이중 차분방법은 지구상에 광범위하게 분포된 지상 IGS 망 처리에 많은 계산 부담을 안고 있다. 그리고 지상 측지뿐만 아니라 저궤도위성을 이용한 기상관측 또는 긴급한 영상 처리 응용분야에서도 고정밀도 준실시간(Near Real Time-NRT) 처리가 요구되고 있다. 고정밀 준실시간 정밀궤도결정을 위한 대안은 이중주파수 GPS 수신기으로 IGS에서 제공되는 정밀궤도력을 갖고 고정밀 단독측위가 가능한 정밀단독측위(precise point positioning) 기법으로 상대측위와 버금가는 위치 정밀도를 얻을 수 있다. 다목적실용위성 5호는 고정밀 합성 레이더 영상 처리를 위해서 요구되는 20 cm 위성 위치 정밀도를 만족시키고, 대기 기상관측을 위해 GPS 전파 엄폐 측정값 수집을 목적으로 고정밀 이중주파수 GPS 수신기(Integrated GPS and Occultation Receiver, IGOR)를 탑재하고 있다. 이 논문에서는 IGOR의 이전 제품인 Blackjack 수신기를 탑재한 GRACE 위성의 실제 GPS 데이터를 사용하여 대략 3 ~ 5cm의 위치 정밀도를 얻었다. 준실시간 정밀궤도결정에서 정밀도 손실없이 궤도결정 처리 지연시간(latency)을 줄이는 것이 중요하다. 이 지연시간은 GPS 측정값의 양에 따라 크게 좌우되기에 GPS 측정값 샘플링 주기를 10초에서 640초까지 변화시켜가면서 정밀도를 분석한 결과, 위치 정밀도 손실없이도 궤도결정처리 지연시간을 단축시킬 수 있음을 제시하고 있다.
본 논문에서는 음성신호의 다중채널 실시간 부호화를 위하여 1차 차분신호의 불필요한 영비트를 제거하고 5개 단위로 음성 패킷을 구성해 주는 패킷 부호화에 관하여 그 실현방법 및 성능을 연구하였다. 제안된 패킷부호화 방법은 알고리즘이 매우 간단하며 수치연산보다는 주로 데이터의 조작에 의해 이루어지므로 많은 정보량의 압축은 기대하기 어려우나, 10가지의 음성 안내문에 적용한 결과 약 $40\%$정도의 정보 압축이 가능하였다. 따라서 제안된 방법을 사용하면 매우 간단하게 음성신호 저장시 메모리를 절약해줄 수 있으며 또한 전송시 전송 효율을 높여줄 수 있고, 특히 알고리즘이 간단하므로 부호화시 채널을 다중좌하기에 유리한 장점이 있다.
콘텐츠 관리 시스템의 주요한 데이터인 비디오 콘텐츠의 효율적인 저장과 검색을 위한 비디오 브라우저의 성능은 장면 전환 검출의 성능에 따라 크게 의존한다. 본 논문에서는 구간의 평균 차분 히스토그램을 이용하여 장면전환 검출의 문제점인 점진적인 장면 전환 검출에 대한 오검출과 미검출의 빈도를 줄이며, 기존의 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 중국 표준 블록 암호 알고리즘인 SM4가 부채널 공격에 취약함을 보이고 그에 대한 대응책을 제안하고자 한다. 먼저, SM4는 차분 전력 분석(DPA)과 상관 전력 분석(CPA)에 기반한 공격에 의해 쉽게 비밀 키가 노출됨을 확인하였다. 논문에서는 공격 취약 요소를 분석하고 데이터 마스킹에 기반한 전력 분석 공격 대응 기법을 설계하였다. 제안한 SM4에 대한 1차 마스킹 기법은 딥 러닝 기반의 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용한 공격 프로파일링(profiling) 기반 공격에는 여전히 취약하지만, 차분 전력 분석이나 상관 전력 분석과 같은 비프로파일링(non-profiling) 공격에는 충분히 대응할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 빅데이터 범주에 포함되는 각종 계측 데이터를 대상으로 각종 이상치를 판단하기 위한 기법을 고안하고, 인공 데이터 및 실 계측 데이터를 이용한 이상치 분석을 수행하였다. 계측결과에 대한 1차 차분 값 및 오차율을 적용한 규칙기반 방법은 큰 규모의 Short fault 분석 및 일정 기간 계측값에 변화가 발생하지 않는 경우의 Constant fault 분석에 효과적으로 적용될 수 있었으나, 독립적인 단일 데이터셋만을 이용하는 관계로 큰 변화폭을 보이는 실 계측 데이터의 정상 데이터를 이상치로 오판하는 문제점이 있었다. 규칙기반 방법을 이용한 Noise fault 분석은 적정 데이터 윈도우 사이즈의 선택 및 이상치 판정용 한계값 선정상의 문제로 인해 실 계측 데이터 적용에 한계가 있었다. 이종 데이터 간 상관분석 방법은 학습 데이터의 적정범위 선정이 선행된다면 장단기 계측 데이터의 이상 거동 및 국부적 이상치 판정에 매우 효과적으로 이용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 주가의 일별 시가, 종가, 최고가, 최저가를 예측하기 위한 퍼지모델을 제안한다. 주가는 시장의 여러 경제 변수에 의존하므로 주가예측 모델의 입력변수를 선택하는 것은 쉽지 않은 일이다. 이와 관련하여 많은 연구가 있지만 정답이 있는 것은 아니다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 주가 움직임 자체에 주목하는 스틱차트의 기술적 분석에 이용되는 정보를 퍼지규칙의 입력변수로 선택한다. 퍼지규칙은 사다리꼴 멤버쉽함수로 이루어진 전건부와 비선형 수식의 후건부로 구성된다. 최적의 퍼지규칙으로 구성된 퍼지모델을 찾아내기 위해 차분진화가 사용된다. 본 논문에 제안된 방법은 수치 예를 통해 다른 방법과의 비교로 타당성이 검토되며 KOSPI(KOrea composite Stock Price Index) 일별 데이터를 사용, 주가예측 퍼지모델을 구축하고 신경회로망 모델과 비교, 검토된다.
본 논문에서는 휴대전화기에 의한 인체 영향을 FDTD (시간영역 유한차분법) 해석할 수 있도록 한국인 표준 에 알맞는 인체 두부의 FDTD 모텔 제작 방법을 소개하였다. 한국인 표준에 알맞은 사람의 두부를 MRI 촬영한 다음.2차원 MRI 영상 데이터를 이용하여 2차원 segmentation을 하였다. segmentation은 반자동법을 적용하였 으며 제작된 2차원 se밍nentation 데이터를 토대로 $1mm\times1mm\times1mm$크기의 3차원 고해상도 segmentation 데이터를 제작하였다. 3차원 고해상도 segmentation 데이터를 이용하여 휴대전화기의 사용 상황에 어올리도록 다양한 각도로 기울인 인체 두부의 FDTD 모델을 제작하였다.
실시간 측위 정확도 향상을 위해 많은 방법들이 수행되고 있다. 그 중에 하나가 위상 데이터를 처리함으로써 정밀한 위치 해를 제공해 주는 Inverted RTK(Real-time kinematic)이다. Inverted RTK 측위를 위해서는 최소 1~2분 정도의 1Hz 관측 데이터와 부가적으로 여러 상시 관측소 및 통신 시스템 그리고 데이터 프로세싱 서버가 필요하다. 실시간 응용을 위해서 L1 코드와 반송파 위상 데이터가 동시에 사용되었으며 모호 정수 추정을 위해 칼만 필터를 사용하였다. 또한 이중 차분된 참 모호 정수는 FARA(Fast Ambiguity Resolution Approach)를 이용하여 결정하였다. 본 연구에서는 다양한 기선에 대한 필드 테스트 수행 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 인체의 전자기장을 측정하는 EPS(Electronic Potential Sensor)를 이용하여 비접촉 동작인식 시스템에 적용하기 위한 연구를 진행하였다. 센서에서 나오는 데이터를 이용하여 동작인식에 적합한 시스템을 설계하기 위한 신호 수집 및 신호처리 시스템을 구현하였다. AC 형태의 입력 데이터 값에 10Hz LPF(Low Pass Filter) 및 H/W 샘플링 속도를 고려하여 선형적인 DC 형태의 데이터로 변형하였다. 센서간의 배열을 고려한 데이터 차분 과정을 통해 목표물의 2차원 움직임 정보를 추출하여 전체 시스템에 대한 특성평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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