McEliece 공개키 암호체계에 대한 새로운 암호해독적 공격이 제시되어진다. 기존의 암호해독 algorithm이 exponential-time의 complexity를 가지는 반면, 본고에서 제시되어지는 algorithm은 polynomial-time의 complexity를 가진다. 모든 linear codes에는 systematic generator matrix가 존재한다는 사실이 본 연구의 동기가 된다. Public generator matrix로부터, 암호해독에 사용되어질 수 있는 새로운 trapdoor generator matrix가 Gauss-Jordan Elimination의 역할을 하는 일련의 transformation matrix multiplication을 통해 도출되어진다. 제시되어지는 algorithm의 계산상의 complexity는 주로 systematic trapdoor generator matrix를 도출하기 위해 사용되는 binary matrix multiplication에 기인한다. Systematic generator matrix로부터 쉽게 도출되어지는 parity-check matrix를 통해서 인위적 오류의 수정을 위한 Decoding이 이루어진다.
In computer graphics since objects atre constructed by lines and curves, the high-speed curve generator is indispensible for computer aided design and simulatation. Since the functions of graphic generation can be represented as a series of matrix operations, in this paper, two kind of the high-speed Bezier curve generator that uses matrix equation and a recursive relation for Bezier polynomials are designed. And B-spline curve generator is designed using interdependence of B-spline blending functions. As the result of the comparison of designed curve generator and reference [5], [6] in the operation time and number of operators, the curve generator with 1-dimensional systolic array processor for matrix vector operation that uses matrix equation for Bezier curve is more effective.
Direct calculation algorithm for the elements of A matrix in multimachine power systems with constant impedance loads has been suggested. Generator's rotor parameters need not be determined from the manufacturer's data. We can identify the elements of A matrix into two categories: One is related to only generator parameters, and the other is related to generator parameters, initial values, and $Z_{Bus}$ matrix.
This paper proposes a new DFIG(Doubly-Fed Induction Generator) system using matrix converter, which is very effectively used for interconnecting the wind power system to the power grid. The operation of proposed system was verified by computer simulations with PSCAD/EMTDC software. The feasibility of hardware implementation was conformed by experimental works with a laboratory scaled-model of wind power system. The laboratory scaled-model was built using a motor-generator set with vector drive system, and a matrix converter with DSP(Digital Signal Processor). The operation of scaled-model was tested by modeling the specific variable-speed wind turbine using the real wind data in order to make the scaled-model simulate the real wind power system as close as possible. The simulation and experimental results confirm that matrix converter can be applied for the DFIG system.
This paper presents a network reduction using weak coupling method. Weak coupling method of identifying coherent generator groups are proposed. The partitioning technique used in this paper is based on a property of sparse matrix factorization. When a matrix has been factorized, a system is divided into study area, boundary buses and external area. A reduction process for external system starts with the load bus elimination and coherent generator aggregation. An identification of coherent generator group, network partitioning and network reduction are presented.
This paper proposes a new doubly-fed induction generator (DFIG) system using a matrix converter controlled by direct duty ratio pulse-width modulation (DDPWM) scheme. DDPWM is a recently proposed carrier based modulation strategy for matrix converters which employs a triangular carrier and voltage references in a voltage source inverter. By using DDPWM, the matrix converter can directly and effectively generate rotor voltages following the voltage references within the closed control loop. The operation of the proposed DFIG system was verified through computer simulation and experimental works with a hardware simulator of a wind power turbine, which was built using a motor-generator set with vector drive. The simulation and experimental results confirm that a matrix converter with a DDPWM modulation scheme can be effectively applied for a DFIG wind power system.
A conventional pseudorandom sequence generator creates only 1 bit of data per clock cycle. Therefore, it may cause a delay in data communications. In this paper, we propose an efficient implementation method for a pseudorandom sequence generator with parallel outputs. By virtue of the simple matrix multiplications, we derive a well-organized recursive formula and realize a pseudorandom sequence generator with multiple outputs. Experimental results show that, although the total area of the proposed scheme is 3% to 13% larger than that of the existing scheme, our parallel architecture improves the throughput by 2, 4, and 6 times compared with the existing scheme based on a single output. In addition, we apply our approach to a $2{\times}2$ multiple input/multiple output (MIMO) detector targeting the 3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution (3GPP LTE) system. Therefore, the throughput of the MIMO detector is significantly enhanced by parallel processing of data communications.
In small signal stability analysis of power systems, eigenvalue analysis is the most useful method and the detailed modeling of generator has an important effect to the eigenvalues. Generator full model is used for precise dynamic analysis of generators and controllers while two-axis model is used for multi-machine systems because of the reduced order of the state matrix. Also, the eigenvalue sensitivity coefficients are used for optimizing controller parameters to improve system stability. This paper compare the first and second order eigenvalue sensitivity coefficients of controllers using generator full model with those of two-axis model. As a result of an example, the estimated eigenvalues using the first and the second eigenvalue sensitivity coefficients using generator full model is very close to those of state matrix. Also the error ratios throughout a wide range of controller parameters is less than $1\%$.
In small signal stability analysis of power systems, eigenvalue analysis is the most useful method and the detailed modeling of generator gives an important effect to the eigenvalues. Generator full model is used for precise dynamic analysis of generators and controllers while two-axis model is used for multimachine systems because of the reduced order of the state matrix. Also, the eigenvalue sensitivity coefficients are used for optimization of controller parameters to improve system stability. This paper compare the first order eigenvalue sensitivity coefficients of controllers in case of generator full model with those of two-axis model. As a result of an example the estimated eigenvalues using sensitivity coefficients in case of generator full model is very close to those of state matrix within 1% error ratios.
본 논문에서는 GF(2)에서의 두 생성다항식에 의해 생성된 M-sequence로 Gold-Sequence를 생성한 후, Permutation을 해줌으로써 Hadamard 행렬의 특성을 가지게 됨을 살펴보았다. M-sequence는 선형 귀환 천이 레지스터 부호 생성기(Linear feedback shift register code generator)에 의해 생성되었으며, 두 개의 M-sequence에 의해 생성된 Gold-sequence의 첫 열에 $8\times1$의 영행렬을 추가하고 Permutation을 시켜줌으로써 Hadamard 행렬의 주요 성질인 직교성(Orthogonal)과 한 행렬과 이 행렬의 Transpose시킨 행렬의 결과가 단위행렬이 되고, 역행렬은 element-wise Inverse가 되며, 고속 Jacket행렬의 성질을 만족한다. 또한 선형 귀환 축차 생성기를 통하여 생성된 M-sequence의 1행과 1열을 추가함으로써 위에서 언급한 Hadamard 행렬의 주요 성질을 만족하고 L-matrix 와 S-matrix 를 통하여 고속변환이 가능함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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