본 연구에서는 두 가지의 다른 센서에 의하여 획득된 다시기 항공사진과 KOMPSAT-1 EOC 위성영상을 이용하여 급속하게 변화하는 도시지역의 변화를 검출하고자 하였다. 모든 영상에 대한 1, 2차 기하보정을 통하여 좌표계와 축척을 일치시킨 다음, 동일한 조건 하에서 변화를 검출하기 위하여 7m의 공간해상도로 영상을 재배열하였다. 팬크로매틱 항공사진과 KOMPSAT-1 EOC 영상에 대하여 영상의 차연산 기법과 비연산 기법을 각각 적용하여 건물, 구조물, 도로, 기타 인공지물 등 변화를 검출할 수 있었으며, 다른 유형의 센서 영상을 이용한 시계열적 변화탐지의 잠재성을 확인할 수 있었다. 또한 영상의 차연산과 비연산 기법에 의한 변화탐지에 있어서 최적의 임계값을 제시하였다.
차세대 공개키 암호 고속 연산을 위해서는 목표로 하는 컴퓨터 프로세서의 구조를 활용하여 암호화 기본 연산을 최적화 구현하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 RISC-V 프로세서 상에서 차세대 공개키 암호 고속 연산을 위해 핵심 곱셈기 연산을 최적화 구현하는 기법을 제안한다. 특히 RISC-V 프로세서의 기본 연산자를 열 기반 곱셈기 연산알고리즘에 맞추어 최적 구현해봄으로서 이전 연구와 비교 시 256-비트 곱셈의 경우 약 19% 그리고 512-비트 곱셈의 경우 약 8%의 성능 향상을 RISC-V 프로세서 상에서 달성하였다. 마지막으로 RISC-V 프로세서에서 추가적으로 제공되면 곱셈 연산 성능 향상에 도움이 될 수 있는 확장 명령어 셋에 대해서도 확인해 보도록 한다.
본 논문에서는 디지털 영상을 확대하거나 축소하기 위한 수정된 3차 회선(Cubic Convolution) 스케일러를 제안하였다. 제안된 기법은 기존의 3차 회선 기법보다 적은 연산량을 가진다. 연산량을 감소시키기 위해 인접 화소의 차이값을 이용한 보간 기법을 선택하였고, 기존 3차 회선 기법의 3차 함수를 선형 함수로 변경하였다. 제안된 기법의 가중치를 계산하기 위해 덧셈기와 베럴 쉬프트(Barrel Shift)를 사용하였다. 제안된 기법은 기존의 기법과 연산량 그리고 화질에 대하여 비교하였다. 제안된 기법은 HDL로 설계 및 검증을 하였고, Xilinx Virtex FPGA을 사용하여 합성하였다.
본 논문에서는 여러 가지 연산에 대해서 Hamming weight를 이용한 DPA 공격이 어떻게 가능하고, 그 결과는 어떠한가를 살펴본다. 각 연산에 대해서 먼저 1, 2차 DPA 공격이 어떻게 가능한지를 보인다. 각 연산 별로 얻어지는 결과들을 비교해 보고, 연산들이 DPA 공격에 대해 내부 정보를 얼마나 유출하며, 공격에 대해 안전한지를 알아본다.
자동화 설계의 합성 과정 중에서 스케쥴링은 설계되는 하드웨어의 면적과 실행 시간을 결정하는 중요한 단계이다. 본 논문에서는 논문[8]의 방법으로 모든 연산의 배정 가능 범위를 축소하였으나 스케쥴링이 종료되지 않을 때 현재의 스케쥴링 상황을 매개변수로 표현하여 임의의 연산 배정 범위를 축소하기 위한 선택 함수를 제안한다. 제안한 방법에서는 배정 가능 범위가 가장 큰 연산의 ASAP 또는 ALAP중의 하나를 항상 선택하는데, 그러한 연산이 2개 이상인 경우에는 임의의 연산의 ASAP 또는 ALAP을 선택하여 축소하는 경우에 모든 연산의 배정 가능 범위의 변화량, 임의의 연산을 ASAP 또는 ALAP에 고정하였을 때 자원 제약과 그 연산의 종속성에 의한 다른 연산들의 이동 변화량, 그리고 각 파티션에 연산들의 배정을 균등하게 하는 정보를 사용하여 연산의 ASAP 또는 ALAP중에 하나를 선택한다. 이 알고리즘의 성능 평가는 5차 엘립틱 웨이브 필터를 벤치마크로 사용하였으며, 실험 결과는 모든 엘립틱 웨이브 필터에 대해 최적이었다.
Hall 소자 및 OP-앰프의 장점을 동시에 살린 'Hall 소자를 이용한 자기연산증폭기'를 구성하였다. 이 자기연산증폭기는 높은 입력임피던스 회로와 두 신호의 차 신호를 하나의 신호로 변환하는 회로를 반드시 필요로 하고, 또 이것을 연산처리하기 위해 궤환 입력을 받아 들일 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 특성을 만족하는 새로운 '두 신호의 차 신호를 하나의 신호로 변환하는 연산증폭기(DSCOP)'를 제안하였다. 그리고 제안된 DSCOP와 Hall 소자를 이용하여 자기연산증폭기를 설계하여 그 특성을 시뮬레이션 하였으며, 실지로 시스템을 개별소자로 구성하여 측정하였다.
본 논문에서 는 자동차 영상에서 모폴로지 연산을 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 먼저 입력 받은 자동차 영상을 적응적 임계값을 적용하여 이진화 한다. 이 진화 영상에 대하여 모폴로지 연산의 침식/팽창 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 제거하는 opening과정 과 팽창/침식 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 확장하는 closing 연산을 병렬 수행한 후 그들간의 차영상을 추출한다. 추출된 차영상에 Geo-correction과 번호판의 일반적인 특성을 이용한 필터링 작업을 수행하여 실제 번호판 영역을 추출한다. 제안한 방법을 구현하고 다양한 각도에서 취득된 다양한 형태의 자동차 영상에 적용하여 본 알고리즘의 효용성을 보인다.
본 논문은 화자 적응시 화자 독립 모델의 차수를 줄이고 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 알고리즘에서 요구되는 역행렬 횟수를 줄이는 방법을 제안한다. 주성분분석 (PCA: principal components analysis)과 독립성분분석 (ICA: independent components analysis)을 통해 모델 혼합성분 (mixture component)들간의 상관관계를 줄임으로서 모델의 차수를 감소하였다. 주성분분석 및 독립성분분석에 요구되는 추가 연산량은 화자 독립 모델을 훈련할 때 추가함으로써 화자 적응시에 추가되는 연산량은 극히 미소하다. 36차의 HMM 파라메타 차수를 PCA는 12차, ICA는 10차로 감소하였을 때 기존의 MLLR 적응방법과 유사한 단어 인식률을 나타내었다. 즉, 모델 파라미터의 차수를 n이라고 할 때 기존의 MLLR알고리즘에서 역행열 연산에서 요구되는 연산량은 O(n⁴)에 비례하므로 PCA는 1/81, ICA는 1/167만큼 연산량을 감소하였다.
본 논문에서는 스크램블 연산(Scramble Operation) 및 위상 천이 디지털 홀로그래피(PSDH; Phase Shift Digital Holography) 기반 영상 이중 암호화 방법을 제안한다. 암호화하고자 하는 영상을 스크램블 연산을 통해 디지털적으로 1차 암호화를 수행한 후, 위상 변조하고, 위상을 천이시킨 기준파와의 간섭을 통해 2차 암호화 정보를 얻는다. 복호화 과정은 암호화 과정의 역순으로 진행된다. 두 개의 암호화된 영상들을 적절하게 산술 처리하는 위상 천이 디지털 홀로그래피 기술을 통해 디지털적으로 1차 복호화하고, 위상 복조를 한 후, 스크램블 연산 시에 사용한 암호화 키 정보를 이용하여 원래의 영상을 복원한다. 제안된 암호화 방법은 스크램블 연산에 사용된 두 개의 키 정보와 위상 천이 디지털홀로그래피 기술에서 사용된 거리 정보, 광원의 파장 등의 정보를 모두 정확하게 알아야만 원래의 영상을 복원할 수 있다.
밴드패스필터를 사용하여 센서리스 벡터제어에 영향을 주는 6차고조파 성분을 제거하여 안정적인 제어를 제안하였다. 비정현적인 역기전력을 가진 IPMSM모터의 센서리스 벡터 제어에서 유기전압에 고조파가 포함되는 경우에 그 영향이 추정연산에 나타나게 된다. 삼상 모델에 나타나는 5차, 7차 고조파의 경우는 d, q축 모델로 변환 시 6차 고조파 성분으로 나타나게 된다. 이 6차 고조파 성분은 위치 추정과 속도추정에 영향을 주어서 토크 맥동을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 6차 고조파의 영향으로 추정연산에 미치는 영향들을 알아보고. 이 영향을 고조파 제거를 위한 복잡한 계산을 하지 않으면서 간단한 밴드패스필터를 통해 고조파가 위치추정에 미치는 영향을 최대한 줄이는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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