이 논문에서는 FIR(Finite Impulse Response) 필터의 연산의 양을 줄이는 효율적인 직접방식의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 임의의 다운샘플링 크기로 병렬화가 가능하며, 다운샘플링의 크기가 결정되면 쉽게 구조를 유도할 수 있다. 특히 제안된 알고리즘은 이론적인 샘플당 곱셈연산의 수를 감소시킴과 동시에 실제 구현에 있어서도 효과가 있음을 실험을 통하여 입증하였다. 이론적으로 연산의 양이 감소함을 보이기 위하여 부필터의 수와 샘플당 곱셈연산의 수를 기존의 고속 알고리즘과 비교하였으며, 실제적으로 구현의 효과를 입증하기 위하여 하드웨어 구현소자의 수와 Verilog-HDL (Hardware Description Language) 구현으로 기존의 방식들과 비교하여 제안된 구조가 효과적임을 보였다.
본 논문에서는 초소형 장치 상에서 적은 메모리만으로 효율적으로 연산 가능한 GF($2^m$) 상의 연산방법을 제안한다. 기존 구현들은 속도의 향상을 위한 곱셈연산 방법만을 제시하였으나, 본 논문에서는 곱셈 연산시 덧셈의 순서를 바꿈으로써 연산시 사용하는 메모리의 양을 줄이는 방법을 제시한다. 실험에 따르면, 본 논문에서 제안한 방법은 GF($2^{271}$)의 곱셈연산에서 이전에 제안된 방법들과 비교해 비슷한 수행 시간을 사용하면서 약 20% 적은 메모리 사용량을 보였다.
본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 VHDL 설계 및 시뮬레이션을 다룬다. 제안한 퍼지 제어기 (Fuzzy Logic Controller : FLC)의 정확한 비퍼지화 연산시 소속값뿐 아니라 소속 함수의 폭을 고려함으로서 ?어진다. 제안한 퍼지 제어기 저비용성은 기존의 FLC를 다음과 같이 개조함으로서 이루어진다. 먼저, MAX-MIN 추론이 레지스터 파일의 형태로 쉽게 구현 가능한 read-modify-write 연산에 의해 대치된다. 두 번째, COG 비퍼지화기에서 요구하는 제산 연산을 모멘트 균형점의 탐색에 의해 피할 수 있다. 제안한 COG 퍼지화기는 곱셈기가 부가적으로 요구되며 모멘트 균형점의 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 부가적 곱셈기 요구에 의한 하드웨어 복잡도 증가 문제는 곱셈기를 확률론적 AND 연산에 의해 해결할 수 있고, 오랜 탐색 시간 문제는 coarse-to fine 탐색 알고리즘에 의해 크게 경감될 수 있다. 제안한 퍼지 제어기의 각 모듈은 VHDL에 의해 구조적 수준 및 행위적 수준에서 기술되고, 이들이 제대로 동작하는지 여부를 SYNOPSYS사의 VHDL 시뮬레이션 상에서 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 검증하였다.
윈도우 방법과 인수 방법을 혼합 적용하면 멱승 연산에 사용되는 곱셈 연산의 횟수론 줄일 수 있다. 지수가 512비 트일 때 윈도우의 크기가 5인 윈도우 방법은 607번 정도의 곱셈 연산을 필요로 하는 데 반해 윈도우와 인수 방법을 혼합한 방법은 599번 정도의 곱셈연산을 필요로 한다. 이는 현실적으로 가능한 멱승 연산 중에서 가장 적은 수의 곱 셈 연산을 요구하는 방법이다
타원 곡선 암호 시스템의 주요 연산이 스칼라 곱셈 알고리즘은 부채널 분석에 취약함이 보고되어 왔다. 특히 알고리즘이 수행되는 동안 소비되는 전력 패턴 및 방출되는 전자파 패턴을 활용하는 부채널 분석에 취약하다. 이에 다양한 대응 기법이 연구되어 왔으나 데이터 종속 분기 유형, 중간 값에 따른 통계 특성 또는 데이터 간의 상호 관계 기반 공격에 대한 대응 기법 등 주 연산에 대한 대응 기법만 연구되어 왔을 뿐 비밀 키 비트 확인 단계에 대한 대응 기법은 연구되지 않았다. 이에 본 논문에서는 하드웨어로 구현된 이진 스칼라 곱셈 알고리즘에 대한 단일 파형 비밀 키 비트 종속 공격을 수행하여 전력 및 전자 파형을 이용하여 100% 성공률로 비밀 스칼라 비트를 찾을 수 있음을 보인다. 실험은 차분 전력 분석 대응 기법이 적용된 $Montgomery-L{\acute{o}}pez-Dahab$ ladder 스칼라 곱셈 알고리즘[13]을 대상으로 한다. 정교한 사전 전처리가 필요하지 않고 단일 파형만으로도 공격이 가능한 강력한 공격으로 기존 대응 기법을 무력화 시킬 수 있다. 따라서 이에 대한 대응 기법을 제시하고 이를 적용해야 함을 시사한다.
본 논문에서는 GF(2m) 상에서의 ECC 암호화 알고리즘을 지원하기 위한 GFAU(Galois Field Arithmetic Unit)의 구조를 제안한다. GFAU는 GF(2m)상에서의 덧셈, 곱셈, 나눗셈을 수행하며 동시에 두 개의 덧셈이나 두 개의 곱셈, 또는 하나의 덧셈과 하나의 곱셈을 동시에 처리할 수 있는 능력을 가지고 있다. 기본 구조는 변형된 유클리드 알고리즘의 나눗셈기를 기반으로 제안되었으며, 이 기본구조에 곱셈기 및 덧셈기의 기능을 추가하여 제어부와 함께 구현되었다. GF(2193)을 위한 GFAU는 Verilog-HDL를 이용하여 하향식설계방식으로 구현되었고 C-언어로 작성된 사이클 단위 시뮬레이터를 이용하여 개선되고 검증되었다. 검증된 모델은 삼성 0.35um, 3.3V CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성되었으며 최악조건 3.0V, 85$^{\circ}C$ 에서 104.7MHz의 주파수에서 동작하며, 전체 게이트 수는 약 25,889이다.
RSA와 같은 공개키 암호시스템(public-key cryptography system)에서는 512 비트 또는 그 이상 큰수의 모듈러 곱셈 연산을 수행하여야한다. 본 논문에서는 Montgomery 알고리즘을 이용하여 모듈러 곱셈을 수행하는 두 가지의 고정-크기 선형 시스톨릭 어레이를 설계하고 분석한다. 제안된 임의의 고정-크기 선형 시스톨릭 어레이와 파이프라인된 고정-크기 선형 시스톨릭 어레이는 최적의 문제-크기 선형 시스톨릭 어레이로부터 LPGS(Locally Parallel Globally Sequential)분할방법을 적용하여 설계한다. VHDL 시뮬레이션 결과, 밴드이 크기를 4로 하여 분할 시 문제-크기 어레이와 비교하면 수행시간의 지연이 없었으며,어레이의 크기도 1/4로 줄일 수 있었다. 제안된 시스톨릭 어레이는 크기에 제한을 갖는 스마트카드 등에 이용될수 있을 것이다.
부동소수점 제곱근 계산에 많이 사용하는 골드스미트 제곱근 알고리즘은 곱셈을 반복하여 제곱근을 계산한다. 본 논문에서는 골드스미트 제곱근 알고리즘의 반복 과정의 오차를 예측하여 오차가 정해진 값보다 작아지는 시점까지 반복 연산하는 알고리즘을 제안한다. 'F'의 제곱근 계산은 초기값 $X_0=Y_0=T^2{\times}F,\;T=\frac{1}{\sqrt {F}}+e_t$에 대하여, $R_i=\frac{3-e_r-X_i}{2},\;X_{i+1}=X_i{\times}R^2_i,\;Y_{i+1}=Y_i{\times}R_i,\;i{\in}\{{0,1,2,{\ldots},n-1} }}'$을 반복한다 곱셈 결과는 소수점 이하 p 비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 $e_r=2^{-p}$보다 작다. p는 단정도실수에서 28, 배정도실수에서 58이다. $X_i=1{\pm}e_i$ 이면 $X_{i+1}$ = $1-e_{i+1}$$e_{i+1} {\frac{3e^2_i}{4}{\mp}\frac{e^3_i}} $ +4$e_{r}$이다. $|X_i-1|$ < $2^{\frac{-p+2}{2}}$이면, $e_{i+1}$ < $8e_{r}$ 이 부동소수점으로 표현할 수 있는 최소값보다 작게 되며, $\sqrt{F}${\fallingdotseq}\frac{Y_{i+1}}{T}}$이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 도출하고, 여러 크기의 근사 역수 제곱근 테이블 ($T=\frac{1}{\sqrt{F}}+e_i$)에서 단정도실수 및 배정도실수의 제곱근 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복하므로 제곱근 계산기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 제곱근 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그래픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.
부동소수점 제곱근 계산에 많이 사용하는 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 제곱근 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 역수 제곱근을 계산한다. 본 논문에서는 뉴톤-랍손 역수 제곱근 알고리즘의 반복 과정의 오차를 예측하여 오차가 정해진 값보다 작아지는 시점까지 반복 연산하는 알고리즘을 제안한다. `F`의 역수 제곱근 계산은 초기값 '$X_0={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_0$'에 대하여, '$X_{i+1}=\frac{{X_i}(3-e_r-{FX_i}^2)}{2}$, $i\in{0,1,2,{\ldots}n-1}$'을 반복한다. 중간 곱셈 결과는 소수점 이하 p 비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 '$e_r=2^{-p}$' 보다 작다. p는 단정도실수에서 28, 배정도실수에서 58이다. '$X_i={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_i$'라고 하면 '$X_{i+1}={\frac{1}{\sqrt{F}}}-e_{i+1}$, $e_{i+1}{<}{\frac{3{\sqrt{F}}{{e_i}^2}}{2}}{\mp}{\frac{{Fe_i}^3}{2}}+2e_r$이 된다. '$|{\frac{\sqrt{3-e_r-{FX_i}^2}}{2}}-1|<2^{\frac{\sqrt{-p}{2}}}$'이면,'$e_{i+1}<8e_r$이 부동소수점으로 표현 가능한 최소값보다 작아지며, '$X_{i+1}\fallingdotseq{\frac{1}{\sqrt{F}}}$'이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 도출하고, 여러 크기의 근사 역수 제곱근 테이블($X_0={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_0$)에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 제곱근 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복하므로 역수 제곱근 계산기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 제곱근 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.
유한체 연산은 부호이론과 암호학에 널리 쓰이고 있으므로, 유한체 연산의 복잡도를 낮출 수 있는 연산기가 절실하게 필요하다. 그런데 연산기의 복잡도는 유한체의 원소를 표현하는 방법에 달려있다. 복잡도를 줄이기 위해서, 지금까지 알려진 원소를 표현하는 가장 좋은 방법이 최적정규기저를 사용하는 것이다. 본 논문에서는 최적정규기저로 표현된 원소의 곱셈시에 구축되는 곱셈행렬의 1의 개수를 최소화하는 알고리즘을 개발하여 시간과 공간을 최소화하는 곱셈기를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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