본 논문에서는 DNA 시퀀스의 불법 복제 및 변이 방지와 개인 정보 침해 방지, 또는 인증을 위한 DNA 워터마킹에 대하여 논의하며, 변이에 강인하고 아미노산 보존성을 가지는 부호영역 DNA 시퀀스 기반 DNA 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 DNA 워터마킹은 부호 영역의 코돈 서열에서 정규 특이점에 해당되는 코돈들을 삽입 대상으로 선택되며, 워터마크된 코돈이 원본 코돈과 동일한 아미노산으로 번역되도록 워터마크가 삽입된다. DNA 염기 서열은 4개의 문자 {A,G,C,T}로 (RNA은 {A,C,G,U}) 구성된 문자열이다. 제안한 방법에서는 워터마킹 신호처리에 적합한 코돈 부호 테이블을 설계하였으며, 이 테이블에 따라 코돈 서열들을 정수열로 변환한 다음 원형 각도 형태의 실수열로 재변환한다. 여기서 코돈은 3개의 염기들로 구성되며, 64개의 코돈들은 20개의 아미노산으로 번역된다. 선택된 코돈들은 아미노산 보존성을 가지는 원형 각도 실수 범위 내에서 인접 코돈과의 원형 거리차 기준으로 워터마크에 따라 변경된다. HEXA와 ANG 시퀀스를 이용한 $in$$silico$ 실험을 통하여 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 아미노산 보존성을 가지면서 침묵 변이와 미스센스 변이에 보다 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 ASIP(Application Specific Instruction-set Processor) 기반의 실시간 H.264/AVC 구현 가능한 VSIP(Video Specific Instruction-set Processor) 을 제안한다. 제안한 VSIP은 H.264/AVC의 화면 내 예측, 디블록킹 필터, 정수 변환 등 새로운 기능들을 효율적으로 지원하기 위한 전용의 하드웨어 구조와 명령어를 가지고 있다. 또한 화면 간 예측 및 엔트로피 코딩과 같이 연산량이 많은 부분은 하드웨어 가속기로 만들어 연산 처리 속도 및 효율을 높였다. VSIP은 H.264/AVC에 적합한 하드웨어 구조와 명령어를 통해 기존의 디지털 신호처리 프로세서보다 작은 크기를 가지며, 메모리 접근 횟수를 줄여 전력 소비를 감소시켰다. 제안한 VSIP을 이용하여 실시간 영상 신호처리를 할 수 있으며, 다양한 프로파일과 표준을 지원할 수 있다.
연속시간 시스템의 제어 이론은 잘 개발되어 왔다. 컴퓨터 기술의 발달로 인해 디지털 제어 기법이 여러 분야에 적용되어 왔다. 제어 시스템에 시간 지연이 있는 경우는 시스템을 효율적으로 제어하는 것이 어렵다. 제어기와 액츄에이터 그리고 센서와 제어기 간에 있는 지연은 제어 성능을 떨어뜨리고 전체 시스템을 불안정하게 할 수 있다. 본 논문에서는 다중의 상태, 입력 그리고 출력 지연을 가지는 제어 시스템을 위한 새로운 근사 이산화 방법과 디지털 설계 그리고 조정가능한 계수를 가지는 일반화된 쌍선형 변환 방법을 제안한다. 이 방법은 정수의 시간 지연을 가지는 이산 시간 모델을 동일한 연속 시간 모델로 다시 변환할 수 있다. 실제적인 예제를 통해 제안된 방법의 효율성을 증명한다.
고 전송률에서 엔트로피 제한 양자화를 수행 시 최적의 양자기는 격자(lattice) 형태를 가지는데. 규칙적인 구조로 인하여 양자화 과정이 단순하며, 격자의 형태에 따라 여러 양자화 알고리듬이 제안되어있다. 본 논문에서는 이러한 격자 벡터 양자화를 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)를 사용하여 구현하였다. 중요한 여러 격자들이 SAPQ의 단일화된 형태로 부호화된다는 사실을 보였으며, 스칼라 값의 정수 변환 함수를 사용하여 격자 벡터 양자화가 SAPQ를 통하여 간단히 구현될 수 있음을 보였다. 실험을 통하여 부호화 복잡도가 비슷한 ECSQ(entropy-constrained scalar quantizer), ECSAPQ(entropy-constrained SAPQ) 등과 성능을 비교하였는데, ECSAPQ는 저 전송률에서 좋은 성능을 보이는 반면 격자 SAPQ는 넓은 범위의 전송률에서 ECSAPQ보다 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 컴퓨터 통신 네트워크의 데이터 안전을 위해서 다항식을 인수분해 하는 데 어려움이 있는 공개키 다항식 배낭 암호시스템 알고리즘을 제안하였다. 제안된 공개키 다항식 배낭 암호시스템은 먼저, 초증가 벡터 P를 변환하여 다항식 벡터 Q(x,y,z)를 형성하고, 다항식 g(x,y,z)를 선택한다. 이러한 두개의 다항식 Q(x,y,z)와 g(x,y,z)를 공개키로 한다. 공개키 다항식 Q(x,y,z), g(x,y,z)와 난수 $\alpha$를 사용하여 평문을 암호화하여 암호문 R(x,y,z)을 수신자에게 보낸다. 수신자는 암호문 R(x,y,z)을 g(x,y,z)=0의 근, x, y와 z 그리고 비밀키 벡터의 초증가성을 사용하여 평문을 구하게 된다. 따라서 해독과정에서 3변수 다항식 g(x,y,z)=0의 인수분해의 어려움 때문에 안전성을 갖는 공개키 다항식 배낭 암호시스템으로 된다. 제안된 공개키 다항식 배낭 암호시스템의 타당성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.
본 연구는 저압 전력선에서의 데이터 통신에 적합한 변조 방식으로 주목받고 있는 다중 반송 변조의 일종인 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 변조를 실험하고, 이들 데이터를 전달 할 매체인 전력선을 채널 모델링 하였다. 전력선은 각종 전자기기에 의해 분기 연결되어 지연 전파의 경우와 임펄스성 잡음원이 존재하는 것으로 알려져 있다. 반송 주파수와 전력선의 길이에 의해 주파수 선택적 페이딩이 발생함을 알 수 있다.
본 연구는 최근 새로운 통신 방식으로 제안되고 있는 저압 전력선 통신에 대해서 검토한다. 저압 전력선 통신을 위한 지연, 감쇠, 주파수 선택적 페이딩의 특성을 갖는 전력선채널의 모델링과 함께 이 채널 특성에 다중 반송파 변조의 일종인 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)방식을 적용해 봄으로써 전력선 통신에 OFDM변조 방식이 적합한지 분석한다
모바일 환경에서의 효과적인 동영상 압축을 위한 고집적 MPEG-4@SP 동영상 압축기인 VideoCore의 구조를 제안한다. 동영상 압축을 수행할 때 움직임 추정, 움직임 보상, 양자화, 이산여현부호화, 가변장부호화와 같은 기능은 외부 메모리 처리가 빈번하기 때문에 높은 메모리 대역폭을 필요로 한다. 본 논문에서 제안한 움직임 추정기는 소용량의 로컬 메모리를 효과적으로 운용함으로써 대용량 외부 메모리와의 메모리 대역폭을 최소화하는 동영상 압축을 가능하게 한다. 또한 제안한 동영상 압축기 구조는 가장 계산량이 많은 움직임 추정부와 이를 제외한 나머지 기능들을 동시에 구동시키는 파이프라인 구조를 채택함으로써 낮은 동작 주파수에서 실시간 고화질 동영상 압축을 실현한다.
본 논문에서는 MPEG-4 제10부 규격인 Advanced Video Coding의 제 3 개정 규격 (MPEG-4 Part 10 Amendment 3)으로서 현재 표준화가 진행 중인 Scalable Video Coding (SVC) 규격에 대해 기본 계층에서 예측한 움직임 벡터 정보를 이용하여 향상 계층에서 모드 결정을 고속화하는 방법에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안된 방법은 공간 계위성을 갖는 비디오를 부호화하는데 있어서 기본 계층에서 예측한 블록모드 중에서 큰 블록인 $16{\times}16$ 블록에서 움직임 벡터가 (0, 0)일 경우 또는 하위 계층의 정보를 이용하여 얻은 움직임 보상 블록과 향상 계층의 현재 블록의 잔차 신호의 정수변환의 계수가 모두 0인 경우에 대하여 향상 계층에서는 $16{\times}16$ 블록에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행함으로써 향상 계층에서 움직임 모드 결정을 조기에 완료하게 하여 공간 계위성 부호화를 고속화하거나 위 두 경우가 아닌 경우에는 후보 모드의 수를 감소시켜 감소된 모드에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행하는 방법을 제시한다. 이 제안 방법을 이용하였을 경우 향상 계층에의 모드 결정과정을 고속화함으로써 전체 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량 및 복잡도를 전체 부호화 소요 시간 대비 최대 72%까지 감소시켰다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.73%와 최대 0.25dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인하였다.
프로그램은 실행파일 내의 각 명령어를 수행함으로써 전력을 소비한다. 소비 전력은 복잡도와 비례하기 때문에 프로그램의 복잡도를 측정함으로써 예측될 수 있다. 일반적으로 소프트웨어의 복잡도는 마이크로프로세서 시뮬레이터를 사용하여 측정한다. 그러나 시뮬레이터를 사용한 복잡도 측정방법은 하드웨어를 트랜지스터 레벨과 같은 낮은 레벨에서 모델링하기 때문에 수행시간이 오래 걸리고, 단순히 정량적 측정치만을 제공한다. 본 논문에서는 소프트웨어의 최상위 레벨인 프로그램의 소스코드를 분석하고, 복잡도 매트릭을 생성하여 프로그램 전체에 대한 복잡도를 수식화하여 표현하는 방법을 제안한다. 또한 복잡도 매트릭을 함수 단위로 생성함으로써 연산이 집중되는 모듈에 대한 세분화된 정보를 제공할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능분석은 게이트 레벨 마이크로프로세서 시뮬레이터인 SimpleScalar와의 비교를 통해서 수행하였다. 분석을 위해 사용된 소프트웨어는 최신 비디오코덱인 H.264/AVC에서 사용되는 $4{\times}4$ 정수변환, 화면 내 예측, 화면 간 예측 모듈이다. 각각의 소프트웨어에 대하여 정량적으로 측정된 성능 분석을 위하여 입력된 각 모듈에 대한 실행 명령어의 수를 비교하였으며, 정확도는 SimpleScalar를 통하여 측정된 시뮬레이션 결과 대비 약 11.6%, 9.6%, 3.5%의 오차를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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