선형 쉬프트 레지스터를 이용한 이진 난수 발생기의 연구는 1970년대부터 연구되어져 왔으며, 이러한 이진 난수열 발생기는 스트림 암호 기법에 이용되어졌다. 일반적으로, 이진 난수열 발생기는 최대 주기의 선형 쉬프트 레지스터와 선형 복잡도가 높은 난수를 발생시키기 위하여 비선형 여과함수 또는 비선형 결합함수로 구성된다. 그러므로, 높은 선형 복잡도 뿐만 아니라, 긴 주기를 갖는 이진 난수열의 생성은 스트림 암호 기법의 안전성을 평가하는데 중요한 요소가 된다. 일반적으로 L개의 레지스터와 1개의 궤환 함수 또는 특성 다항식으로 구성된 선형 쉬프트 레지스터의 최대 주기는 $2^L$-1을 넘을 수 없다. 본 논문에서는 L개의 레지스터와 2개의 부분 특성 다항식으로 구성된 새로운 이진 난수열 발생기를 제안한다. 제안된 이진 난수열 발생기는 초기 상태 값에 따라 기존의 선형 쉬프트 레지스터에서 생성한 수열의 주기와 같거나 긴 주기를 갖는 이진 난수열을 생성하며, 생성 수열의 선형복잡도 역시 증가된다.
This paper presents relationship between the dynamic behavior of an asynchronous linear pipeline (ALP) and the performance of the ALP as buffers are allocated. Then the relationship is used in order to characterize a local optimum situation on the buffer design space of the ALP. Using the characterization we propose an efficient algorithm optimizing buffer allocation on an ALP in order to achieve its average case performance. Without the loss of optimality, our algorithm works in linear time complexity so it achieves fast buffer-configuration optimization. This paper makes two contributions. First, it describes relationship between the performance characteristics of an ALP and a local optimum on the buffer design space of the ALP. Second, it devises a buffer allocation algorithm finding an optimum solution in linear time complexity.
최근 차세대 비디오 코딩 표준화를 위해 JCT-VC에서 HEVC라 불리는 새로운 비디오 압축 표준 기술을 개발하고 있다. HEVC는 H.264/AVC보다 높은 성능을 갖는 많은 부호화 기술을 채택하였다. 그중 색차 신호를 보간할 때 H.264/AVC에서 사용된 선형필터보다 좋은 성능을 가지는 DCT 기반으로 한 보간 필터를 사용하고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC에서 사용된 FIR필터와 선형필터를 통합한 필터를 제안하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법과 DCT 기반으로 한 보간 필터와 비교하였을 때 실험결과로 제안한 방법은 random access구조의 high efficiency 경우 색차성분 U,V에서 각각 평균 0.9%, 1.1%의 BD-rate가 감소하였고,random access의 low complexity 구조인 경우 색차성분 U,V에서 각각 평균 1.1%, 1.1%의 BD-rate가 감소하였고, low delay의 high efficiency 구조인 경우 색차성분 U,V에서 각각 평균 0.9%, 1.4%의 BD-rate가 감소하였고, low delay 구조의 low complexity인 경우 색차성분 U,V에서 각각 평균 1.8%, 1.8%의 BD-rate가 감소하였다.
본 논문에서는 GF(2$^{m}$ ) 상에서 효율적인 공간 복잡도를 가진 LFSR(Linear Feedback Shift Register) 구조 기반의 모듈러 곱셈기를 제안한다. 먼저, 공개키 암호화 시스템의 기본 연산인 모듈러 지수승을 위한 지수승 알고리즘을 살펴보고 이를 위한 기본 구조를 제안한다. 특히, 본 논문은 이러한 지수기를 설계하기 위한 기녈 구조로서 효율적인 모듈러 곱셈기를 제안한다. 제안된 구조는 기약다항식으로 모든 계수가 1인 속성의 AOP(All One Polynomial)를 이용하며 구조복잡도 면에서 기존의 구조들보다 훨씬 효율적이다.
This paper addresses a design issue of "model complexity and performance trade-off" in the application of bandwidth extension (BWE) methods to the intra-frame predictivevector quantization problem of wideband speech. It discusses model-based linear and non-linear prediction methods and presents a comparative study of them in terms of prediction gain. Through experimentation, the general trend of saturation in performance (with the increase in model complexity) is observed. However, specifically, it is also observed that there is no significant difference between HMM and GMM-based BWE functions.
In this paper we propose new large-update primal-dual inte-rior point algorithms for $P_*(\kappa)$ linear complementarity problems(LCPs). New search directions and proximity measures are proposed based on the kernel function$\psi(t)=\frac{t^{p+1}-1}{p+1}+\frac{e^{\frac{1}{t}}-e}{e}$,$p{\in}$[0,1]. We showed that if a strictly feasible starting point is available, then the algorithm has $O((1+2\kappa)(logn)^{2}n^{\frac{1}{p+1}}log\frac{n}{\varepsilon}$ complexity bound.
In this paper, we propose a method of order two for the computation of positive solutions to a boundary value problem of the linear beam equation. The method is based on the Power method for the eigenvector associated with the dominant eigenvalue and the Crout-like factorization algorithm for the banded system of linear equations. It is extremely fast due to the linear complexity of the linear system solver. Numerical result of a test problem is included.
The feature vectors which are used in conventional speaker recognition (SR) systems may have many correlations between their neighbors. To improve the performance of the SR, many researchers adopted linear transformation method like principal component analysis (PCA). In general, the linear transformation of the feature vectors is based on concatenated form of the static features and their dynamic features. However, the linear transformation which based on both the static features and their dynamic features is more complex than that based on the static features alone due to the high order of the features. To overcome these problems, we propose an efficient method that applies linear transformation and temporal information of the features to reduce complexity and improve the performance in speaker verification (SV). The proposed method first performs a linear transformation by PCA coefficients. The delta parameters for temporal information are then obtained from the transformed features. The proposed method only requires 1/4 in the size of the covariance matrix compared with adding the static and their dynamic features for PCA coefficients. Also, the delta parameters are extracted from the linearly transformed features after the reduction of dimension in the static features. Compared with the PCA and conventional methods in terms of equal error rate (EER) in SV, the proposed method shows better performance while requiring less storage space and complexity.
다양한 원재료를 혼합하여 원하는 성분 함유량을 가진 제품을 최소의 비용으로 생산하는 혼합 최적화 문제에 대해 일반적으로 O(n4)의 수행 복잡도의 선형계획법을 적용하고 있다. 본 논문에서는 이 문제에 대해 O(n log n)복잡도로 해를 얻을 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 합금 강판에서 요구하는 성분들의 함유량 범위를 충족시키면서 최소의 원자재비용을 얻기 위해, 원재료 단가 오름차순으로 성분별 함유량을 충족시키도록 원재료 양을 결정하였다. 3가지 사례에 대해 적용한 결과 제안된 알고리즘은 O(n log n)복잡도로 단순한 결정기법을 적용하였음에도 불구하고, LP의 최적화 기법과 동일하거나 보다 좋은 해를 얻을 수 있었다.
차분선형 분석의 복잡도는 라운드 독립성, 선형 근사식 독립성, 차분 경로를 만족하지 못하는 경로에 대한 균일성 가정 아래 계산되는 차분선형 특성의 확률에 큰 영향을 받는다. 따라서 차분선형 특성의 정확한 확률을 계산하는 것은 공격의 유효성과 관련된 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 차분선형 분석을 위한 새로운 개념 DLCT(Differential-Linear Connectivity Table)를 제안한다. 그리고 DLCT를 적용하여 선형 근사식 독립성 가정을 완화할 수 있는 차분선형 특성의 향상된 확률 계산 방법을 제안하며, DES와 SERPENT에 적용하여 기존 분석결과를 재분석한다. DES의 7-라운드 차분선형 특성의 확률은 $1/2+2^{-5.81}$, SERPENT의 9-라운드 차분선형 특성의 확률은 $1/2+2^{-57.9}$로 다시 계산되었고 공격에 필요한 데이터 복잡도는 각각 $2^{0.2}$, $2^{2.2}$배 감소한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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