NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 2016년부터 양자컴퓨팅 환경을 대비하여 양자내성암호 표준화 사업을 진행하고 있다. 현재 3라운드가 진행 중이며, 대부분 후보자(5/7)는 격자기반 암호이다. 격자기반 암호는 효율적인 연산 처리와 적절한 키 길이를 제공하여 다른 기반의 양자내성 암호보다 리소스가 제한적인 임베디드 환경에서도 적용이 가능하다는 평가를 받고 있다. 그중 SABER KEM은 효율적인 모듈러스와 연산 부하가 큰 다항식 곱셈을 처리하기 위해 Toom-Cook 알고리즘을 제공한다. 본 논문에서는 ARMv8-A 환경에서 ARM/NEON을 활용하여 SABER의 Toom-Cook 알고리즘에서 평가와 보간 과정에 대한 최적화 구현 방법을 소개한다. 평가과정에서는 ARM/NEON의 효율적인 인터리빙 방법을 제안하며, 보간 과정에 서는 다양한 임베디드 환경에서 적용 가능한 최적화된 구현 방법론을 소개한다. 결과적으로 제안하는 구현은 이전 레퍼런스 구현보다 평가과정에서는 약 3.5배 보간과정에서는 약 5배 빠른 성능을 달성하였다.
전단파는 흙 입자의 강성과 밀도에 연관된다. 흡 입자의 전단 강성은 물의 존재 여부에 영향을 받지 않는다. 벤더 엘리먼트는 흙과 트랜스듀서 간의 뛰어난 결합 효과를 보여 토질 시험 장치에 적용하기에 편리한 전단파 트랜스듀서이다. 본 논문은 전단파의 기본 원리를 살펴본 뒤, 전자기 커플링 방지, 지향성(directivity), 공진주파수, 초동 추정, 근접장 효과 등을 포함하여 벤더 엘리먼트의 설계와 설치에 대하여 다루었다. 전해질 용액 속에서의 전기적 간섭(cross-talk)현상은 병렬 타입의 벤더 엘리먼트를 사용함으로써 최소화할 수 있다. 캔틸레버 보 형식의 벤더 엘리먼트는 전단파의 지향성은 원형에 가깝게 나타났다. 벤더 엘리먼트의 공진주파수는 벤더 엘리먼트 자체의 특성, 흡의강성 및 엥커 특성에 의존적인 것으로 나타났다. 벤더 엘리멘트 시험에서 가장 어려운 부분 중의 하나는 전단파의 도착시간에 영향을 주는 근접장 효과이다. 근접장 내에서 전단파의 도착시간 산정은 다중반사법(multiple reflection method)과 signal matching 기술을 적용하여 해결할 수 있다. 여러 가지 고려사항이 요구되는 벤더 엘리먼트는 전단파를 이용한 지반 동적 특성 파악에 매우 효과적인 방법이 될 수 있을 것이다.
광탄성법은 투명한 물체에 힘을 가하면 복굴절 현상이 나타나며, 편광기에 의해 등색 및 등경프린지가 나타난다. 등색프린지를 이용하여 주응력차이 또는 평면상 전단응력을 계산할 수 있으며, 등경프린지에 의해 주응력 방향을 결정할 수 있다. 재래식 광탄성법에서는 특정한 위치에서 프린지를 개별적으로 측정해야 되는 불편한 점이 있어, 디지털 영상처리에 의해 광탄성 프린지로부터 전체적인 응력장을 해석할 수 있도록 프린지이동에 의한 위상이동법이 개발되었다. 프린지 위상이동법은 원형편광기에서 검광자를 $0^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$ 및 $135^{\circ}$회전시켜 프린지가 이동된 4개의 영상을 얻고, 이들로부터 위상차이로 나타나는 프린지분포를 측정한다. 본 연구에서는 프린지 위상이동법에 관한 광학적인 이론을 이용하여 압축하중을 받는 원형디스크의 프린지분포를 위상이동법으로 측정한 후 이론 값과 비교하였다. 또한, 인장하중을 받는 에지균열판의 응력분포 해석에 프린지 위상이동법을 적용하였다. 실험결과, 프린지 위상이동법으로 측정한 결과는 유한요소 해석 결과와 잘 일치하였다. 광탄성에서 위상이동법은 등경선과 평행하거나 직교하는 선상에서 응력 분포를 용이하게 측정할 수 있으나, 일반적인 프린지 해석시 프린지 위상이동법을 적용하면 오차가 포함될 수 있다.
최근 수중 통신에 대한 관심이 급증하고 있으며, 수중 통신을 통한 음성 및 고해상도 영상 데이터와 같은 다양한 데이터 전송의 요구가 증가하고 있다. 수중 음향 통신 시스템의 성능은 수중 채널의 특성에 의해 크게 영향을 받으며, 특히 수중 채널 환경은 다중경로(Multi-path)에 따른 지연확산(delay spread)으로 인하여 데이터 전송 시 인접 심볼 간의 간섭(Inter Symbol interference: ISI)이 발생하여 통신의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 지연 확산에 강한 성능을 나타내는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기법을 수중 통신 시스템에 적용하고, OFDM의 CP(Cyclic Prefix)를 이용하여 수중 채널 환경의 다중경로로 인한 지연 확산을 보상한다. 하지만 수중 통신 시스템에 OFDM을 적용할 때, OFDM 시스템이 갖는 고유한 문제인 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 높은 PAPR로 인한 신호의 비선형 왜곡을 피하고 증폭기의 효율을 위하여 DFT-spread OFDM 기법을 적용한다. DFT-spread OFDM 방식은 IFFT 수행 이전에 DFT(discrete Fourier transform) 확산을 수행하여 각각의 병렬 데이터를 모든 부반송파들에 실어 줌으로써 좋은 PAPR 저감 효과를 얻는다. 그러므로 본 논문에서는 OFDM 시스템을 통해 수중 채널에서 지연 확산에 대한 성능 이득을 보이고, 일반적인 OFDM 시스템보다 DFT-spread OFDM이 수중 통신 환경에서 더 적합한 통신 방식임을 시뮬레이션을 통하여 보였다. 그리고 DFT-spread OFDM의 두 가지 자원 분배 방식(Interleaved, Localized)에 따른 성능을 분석하고 수중 통신 환경에서 자원 분배 방식에 따른 성능의 적응성에 대하여 논의하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 CP 삽입을 통한 보상후의 BER 성능은 DFT-spread OFDM 방식이 일반 OFDM에 비하여 $10^{-4}$에서 약 5~6dB 정도 좋은 것을 보였으며, 자원 분배 방식에 따른 BER 성능을 비교하였을 때, Interleaved 방식은 Localized 방식에 비하여 $10^{-4}$에서 약 3.5dB 정도 좋은 것을 보였다.
공연에 사용하는 로봇이 인간과의 상호작용하기 위한 기본 성능 중 하나는 인간의 행동을 빠르고 정확하게 파악하는 것이다. 따라서 로봇이 인간의 자세를 추정할 때 자세 인식의 정확도를 높임과 동시에 가능한 빠른 속도로 인식할 수 있어야 한다. 그러나 현재 인공지능 기술의 대표적인 방식인 딥 러닝을 사용하여 인간의 자세를 추정할 경우, 인식의 정확도와 속도라는 두 가지 성능을 동시에 만족하지 못하고 있다. 따라서 사용 목적에 따라 추론정확도가 높은 하향식 자세추정과 처리속도가 빠른 상향식 자세추정 중 하나를 선택해서 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 방식이 가진 장점을 모두 포함하면서 단점을 보완한 두 가지 방식을 제안한다. 첫 번째는 다중 그래픽 처리 장치를 활용해 상향식 자세추정과 물체검출을 병렬로 사용하는 방식이고, 두 번째는 상향식 자세추정과 단항분류를 융합하는 방식이다. 실험을 통해 두 가지 방식 모두 속도가 개선됨을 증명했다. 공연로봇에 이 두 가지 방식 중 하나를 사용한다면, 관객과 신뢰도 높으며 보다 빠른 상호작용을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
Shared nothing 다중 프로세서 환경에서 조인 어트리뷰트의 자료 불균형(data skew)이 파이프라인 해시 조인 연산의 성능에 주는 영향을 연구하고, 자료 불균형을 대비하여 적재부하를 Round-robin 방식으로 정적 분할하는 방법과 자료분포도를 이용하여 동적 분할하는 두 가지 파이프라인 해시 조인 알고리즘을 제안한다. 해시 기반 조인을 사용하면 여러 개의 조인을 파이프라인 방식으로 처리할 수 있다. 다중 조인은 파이프라인 방식 처리는 조인 중간 결과를 디스크를 통하지 않고 다른 프로세서에게 직접 전달하므로 효율적이다. Shared nothing 다중 프로세서 구조는 대용량 데이타베이스를 처리하는데 확장성은 좋으나 자료 불균형 분포에 매우 민감하다. 파이프라인 해시 조인 알고리즘이 동적 부하 균형 유지 메커니즘을 갖고 있지 않다면 자료 불균형은 성능에 매우 심각한 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 자료 불균형의 영향과 제안된 두 가지 기법을 비교하기 위하여 파이프라인 세그먼트의 실행 모형, 비용 모형, 그리고 시뮬레이터를 개발한다. 다양한 파라미터로 모의 실험을 한 결과에 의하면 자료 불균형은 조인 선택도와 릴레이션 크기에 비례하여 시스템 성능을 떨어뜨림을 보여준다. 그러나 제안된 파이프라인 해시 조인 알고리즘은 다수의 버켓 사용과 분할의 조율을 통해 자료 불균형도가 심한 경우에도 좋은 성능을 갖게 한다.
본 연구는 복층 건물에서 실내 재난상황이 발생했을 때 적절한 대피경로들을 산출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방안은 Disaster Evacuation Graph(DEG)를 도입하여, 탐색시간을 크게 단축시킨다. 또한, 대피 경로 상의 인원수용능력과 그에 따른 인원 분산을 동시에 고려한다. 경로를 탐색하는 과정은 크게 두 단계로 구성된다. 이 때 각 단계는 Horitzontal Tiering(HT)과 Vertical Tiering(VT) 단계라 한다. HT 단계에서는 특정 층 임의의 공간으로부터 계단으로 향하는 가능한 최적의 경로를 산출한다. 그리고 모든 층에 대해 HT 단계를 수행한 이후, 각 층의 모든 공간으로부터 건물 입구나 옥상과 같은 안전지대로 향하는 경로를 결정하기 위해, VT 단계에서 HT 단계의 결과들을 통합한다. 이러한 단계별 과정에서 각각, 층 내 모든 공간으로부터 계단으로 향하는 경로와 각 계단으로부터 안전지대로 향하는 경로가 산출된다. 그리고 이러한 과정에서 경로를 탐색하기 위한 그래프의 범위를 결정하기 위해 티어링(tiering) 기법이 이용된다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 빠른 탐색과 인원 분산을 위해 기존에 연구되었던 경로탐색 알고리즘들과, 경로탐색에 소요된 시간 및 사용자 대피시간을 비교한다. 제안된 알고리즘은 기존에 비해 더 짧은 시간 내에 빠르게 대피할 수 있는 경로를 산출한다. 특히 경로탐색을 위한 시간복잡도 성능이 뛰어나기 때문에, 높은 층으로 구성된 큰 규모의 건물에서 유용하게 활용할 수 있다.
현재 철도신호 시스템/제품(Generic Product)에 대한 안전성 확보가 최우선시 되면서 그에 대한 정량적인 척도로 안전무결성 요구사항(SIR) 만족에 대한 검증은 필수사항으로 요구되고 있다. 안전무결성 요구사항(SIR) 검증은 시스템 안전성 분석을 기반으로 수행되지만 아직까지는 국내에서 수행한 경험이 없기 때문에 시스템 안전성 분석을 위한 기본 데이터의 확보율이 현저하게 떨어졌다. 따라서 지금까지는 정성적인 시스템/제품 안전성 분석에 의존할 수밖에 없었다. 정성적 분석은 리스크 매트릭스, 리스크 그래프와 같은 방법으로 사고의 폭은 넓지만 결과의 신뢰성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 따라서 정성적 분석의 단점을 보완하기 위해서는 시스템/제품에 대한 정량적인 안전성 분석이 병행되어져야 한다. 본 논문에서는 정성적 분석의 단점을 극복하기 위해 정량적인 안전성 분석방법을 제시하고 신뢰성이 향상된 안전무결성 요구사항(SIR)의 검증방안을 제시한다. 검증 결과, Vital 데이터 처리장치에 대한 위험고장 발생 빈도는 $1.172279{\times}10^{-9}$으로 산출되었으며, 이 수치는 요구된 안전무결성 목표보다 상회하는 것으로 검증되었다.
최근 인터넷 환경에서 지리 정보 서비스를 제공받으려는 사용자들의 지속적인 증가로 인해 저비용의 여러 개의 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 클러스터 기반의 공간 데이터베이스에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 클러스터에서 사용자가 요구한 공간 질의를 빠르게 처리하기 위해서는 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위한 기법이 요구된다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경하에서 공간 조인 연산 수행 시 효율적인 병렬 처리를 위한 영역 분할 기법 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 기존의 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 분할 기반 병렬 공간 조인 기법들은 병렬로 수행할 작업 분배 및 할당과 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들에 대한 중복 조인 연산 및 중복 결과 제거 등의 추가적인 연산을 해야 한다는 문제점들이 있다. 제안된 기법은 공간 릴레이션들을 일정 영역들로 분할하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터의 각 노드에서 중복없이 저장, 관리하도록 하며 분할 영역의 경계선 상에 위치하는 공간 데이터에 대해서만 중복 저장을 허용하여 병렬 공간 조인 연산 시 누락되는 공간 데이터가 없도록 한다. 본 기법은 공간 조인 연산 시 병렬 처리를 위한 별도의 작업 할당 과정을 거치지 않고 각 노드에서 병렬적으로 공간 조인 연산을 수행하며, 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들은 여과 과정을 거쳐 한번만 공간 조인이 수행되므로 중복 결과들을 제거하기 위한 별도의 연산이 필요없는 특징을 갖는다. Ad Hoc망의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이
수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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