• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제22권5호
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• pp.109-115
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• 2010

Purpose: This study was to delineate the structural change of neural pathway after sequential motor learning using diffusion tensor imaging (DTI). Methods: The participants were 16 healthy subjects, which were divided by training (n=8) and control (n=8) group. The task for the training was the Serial Reaction Time Task (SRTT) which was designed by Superlab program. When the 'asterisk' shows up in the 4 partition spaces on the monitor, the subject presses the correct response button as soon as possible. The training group participated in the training program of motor learning with SRTT composed of 24 digits pattern in one hour per daily through 10 days during 2 weeks. Results: In the behavioral results the training group showed significant changes in the increase of response number and the reduction of response time than those of the control group. There was significant difference in the left inferior frontal area in the fractional anisotropy (FA) map of the training group in DTI analysis. Conclusion: Motor sequential learning as like SRTT may be needed to the learning of language and visuospatial processing and may be induced for the experience-dependent structural plasticity during short period.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1380-1386
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• 2003

화자들 사이의 성도의 길이의 변이에 의하여 음성 인식기의 성능이 저하된다. 본 연구에서는 입력 음성에서 추출한 단구간 스펙트럼의 주파수축을 확대하거나 축소하여 음성인식기에 미치는 화자사이의 성도 길이의 영향을 최소화하는 방법을 사용한다 성도의 길이를 정규화하기 위한 주파수 변환 함수로서, 선형의 주파수 변환 함수와 조각적 선형적인 변환 함수를 고려하였다. 또한, 커다란 성도길이의 변이에 따른 주파수축의 척도변화를 보다 효과적으로 모의할 수 있는 가변구간 조각적 선형함수를 제안한다. TIDIGITS 연결 숫자음 음성자료에 대하여 제안한 방법을 적용한 결과, 단어의 오인식률을 2.15%에서 0.53%로 크게 감소시킴으로서, 성도 길이 정규화가 화자 독립 음성인식기의 성능 향상에 필수적임을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.89-94
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• 2009

본 논문에서는 경로수 ${\zeta}$로 주어진 DCG(Directed Cyclic Graph)의 입출력간의 연관관계를 고효율디지털논리회로로 설계하는 알로리즘과 DCG의 각 노드들에 코드를 할당하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 기존 알고리즘의 문제점을 도출한 후, 다른 접근방법으로써 DCG의 경로수로 부터 행렬방정식을 유도한 후 이를 통해 DCG의 경로수에 따른 회로설계 알리즘을 제안하였으며, 설계된 회로와 함께 DCG의 특성을 만족하도록 노드들에 대한 코드를 할당하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 고효율디지털논리회로설계 알고리즘은 기존의 알고리즘으로는 가능하지 않았던 경로수의 DCG에 대하여 회로설계가 가능하게 되었고, 보다 최적화된 디지털논리회로를 구현할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 회로설계 알고리즘을 통해 임의의 자연수를 경로수로 갖는 DCG에 대한 설계가 가능하며, 입출력단자 수의 감소. 회로구성의 간략화, 연산속도의 향상과 비용감소 등의 잇점이 있고, 예제를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘의 적합성과 타당성을 검증하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권6호
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• pp.20-29
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• 1998

본 논문에서는 경로수 1로 주어진 DCG(Directed Cyclic Graph)의 입출력간의 연관관계를 고속병렬다치논리회로로 설계하는 알고리즘들과 DCG의 각 노드들에 코드를 할당하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 기존의 Nakajima에 의해 제안된 알고리즘의 문제점을 도출한 후, 그의 기법과는 다른 접근방법으로써 DCG의 경로수로부터 행렬방정식을 유도한 후 이를 통해 DCG의 경로수에 따른 회로설계 알고리즘을 제안하였으며, 설계된 회로와 함께 DCG의 특성을 만족하도록 노드들에 대한 코드를 할당하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 회로설계 알고리즘을 통해 Nakajima 등의 알고리즘으로는 회로설계가 가능하지 않았던 경로수의 DCG에 대하여 회로설계가 가능하게 되었고, 또한 Nakajima 등의 알고리즘을 통해 설계된 회로와 본 논문에서 제안한 알고리즘을 통해 설계한 회로를 비교하여 본 논문의 알고리즘이 보다 최적화된 회로를 구현할 수 있음을 증명하였다. 본 논문에서 제안한 회로설계 알고리즘을 통해 임의의 자연수를 경로수로 갖는 DCG에 대한 설계가 가능하며, 입출력단자 수의 감소, 회로구성의 간략화, 연산속도의 향상과 비용감소 등의 잇점이 있고, 예제를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘의 적합성과 타당성을 검증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.101-112
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• 2024

Telugu language is considered as fourth most used language in India especially in the regions of Andhra Pradesh, Telangana, Karnataka etc. In international recognized countries also, Telugu is widely growing spoken language. This language comprises of different dependent and independent vowels, consonants and digits. In this aspect, the enhancement of Telugu Handwritten Character Recognition (HCR) has not been propagated. HCR is a neural network technique of converting a documented image to edited text one which can be used for many other applications. This reduces time and effort without starting over from the beginning every time. In this work, a Unicode based Handwritten Character Recognition(U-HCR) is developed for translating the handwritten Telugu characters into English language. With the use of Centre of Gravity (CG) in our model we can easily divide a compound character into individual character with the help of Unicode values. For training this model, we have used both online and offline Telugu character datasets. To extract the features in the scanned image we used convolutional neural network along with Machine Learning classifiers like Random Forest and Support Vector Machine. Stochastic Gradient Descent (SGD), Root Mean Square Propagation (RMS-P) and Adaptative Moment Estimation (ADAM)optimizers are used in this work to enhance the performance of U-HCR and to reduce the loss function value. This loss value reduction can be possible with optimizers by using CNN. In both online and offline datasets, proposed model showed promising results by maintaining the accuracies with 90.28% for SGD, 96.97% for RMS-P and 93.57% for ADAM respectively.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권1호
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• pp.17-28
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• 2024

As listed as one of the most important requirements for Post-Quantum Cryptography standardization process by National Institute of Standards and Technology, the resistance to various side-channel attacks is considered very critical in deploying cryptosystems in practice. In fact, cryptosystems can easily be broken by side-channel attacks, even though they are considered to be secure in the mathematical point of view. The timing attack(TA) and the simple power analysis attack(SPA) are such side-channel attack methods which can reveal sensitive information by analyzing the timing behavior or the power consumption pattern of cryptographic operations. Thus, appropriate measures against such attacks must carefully be considered in the early stage of cryptosystem's implementation process. The Montgomery multiplier is a commonly used and classical gadget in implementing big-number-based cryptosystems including RSA and ECC. And, as recently proposed as an alternative of building blocks for implementing post quantum cryptography such as lattice-based cryptography, the big-number multiplier including the Montgomery multiplier still plays a role in modern cryptography. However, in spite of its effectiveness and wide-adoption, the multiplier is known to be vulnerable to TA and SPA. And this paper proposes a new countermeasure for the Montgomery multiplier against TA and SPA. Briefly speaking, the new measure first represents a multiplication operand without 0 digits, so the resulting multiplication operation behaves in a very regular manner. Also, the new algorithm removes the extra final reduction (which is intrinsic to the modular multiplication) to make the resulting multiplier more timing-independent. Consequently, the resulting multiplier operates in constant time so that it totally removes any TA and SPA vulnerabilities. Since the proposed method can process multi bits at a time, implementers can also trade-off the performance with the resource usage to get desirable implementation characteristics.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.56-63
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• 2016

본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.