네트워크 시스템이 발달하면서 다양한 컴퓨터들을 연결하는 클러스터링 시스템 구축이 용이해졌다. 이러한 이기종 클러스터 환경을 구축함에 있어서 노드들간의 성능 분균형으로 인한 문제가 야기되는데 본 논문에서는 Message Passing 방식을 이용한 클러스터링을 구축함에 있어서 노드들의 자원의 정보를 이용하여 메모리의 과부하를 최대한 예방하여 작업을 메모리 여유가 있는 노드로 이주시킴으로써 시스템 안정성과 자원을 균등하게 사용할 수 있도록 제안하였다. 제안한 알고리즘을 구현하기 위해서 이기종 클러스터 환경에서 MPI를 이용하여 2차원 열에너지 전도 계산과 Matrix 곱셈 프로그램을 이용하여 제안한 알고리즘과 GSS, Send 알고리즘, Weighted Factoring알고리즘들과 상대 비교를 하였다.
보다 짧은 길이의 덧셈/뺄셈 사슬($addition_{traction-chain}$)을 찾는 문제는 정수론을 기반으로 하는 많은 암호시스템들에 있어서 중요한 문제이다. 특히, RSA에서의 모듈라멱승(modular exponentiation)이나 타원 곡선(elliptic curve)에서의 곱셈 연산시간은 덧셈사슬(addition-chain) 또는 덧셈/뺄셈 사슬의 길이와 정비례한다 본 논문에서는 덧셈/뻘셈 사슬을 구하는 새로운 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 분석하여 기존의 방법들과 비교한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 작은윈도우(small-window) 기법을 기반으로 하고, 뺄셈을사용해서 윈도우의 개수를 최적화함으로써 덧셈/뺄셈 사슬의 길이를 짧게 한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 512비트의 정수에 대해 평균길이 595.6의 덧셈/뺄셈 사슬을 찾는다.
본 논문은 입력영상의 화질 향상을 위하여 기존의 스트레칭 알고리즘을 이용하여 개선된 콘트라스트 알고리즘을 제안하였다. 입력영상의 픽셀(pixel)을 DR(Difference Range)의 범위에 따라 정해진 가중치를 적용하여 새로운 픽셀을 출력한다. 특별한 사용자 정의(User Define)없이 실시간적으로 화질을 개선할 수 있는 장점이 있다. 또한, 하드웨어 적인 측면에서 곱셈 과 나눗셈 연산을 배럴쉬프트(Barrel Shift)를 이용하여 하드웨어 복잡도를 감소 시켰다. 제안한 방식의 알고리즘의 검증을 위하여 C를 이용한 시각적 검증과 하드웨어 측면에서의 검증을 VHDL을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
분수 나눗셈의 여러 맥락 중 등분제와 카테시안 곱의 역 맥락에서는 제수의 역수 곱하기 알고리즘이 자연스럽게 유도된다. 그러므로 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 분수 나눗셈의 통합 알고리즘으로 지도하고자 할 때 특히 이슈가 되는 것은 포함제 맥락이다. 이 논문에서는 포함제 맥락에서 $1{\div}$(제수)를 매개로 하는 방법이 지닌 잠재력 및 그 기반을 분석하고, 이 방법을 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 분수 나눗셈의 통합 알고리즘으로 지도하려 할 때 고려할 수 있는 한 대안으로 제안한다. 포함제 맥락에서 $1{\div}$(제수)를 매개로 하여 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 유도하는 방법은 다음과 같은 특징을 지니고 있다. 첫째, 포함제 맥락에서 맥락과의 연결성을 유지한 채로 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 유도할 수 있다. 둘째, 다른 맥락들에서와 마찬가지로, 제수와 1의 곱셈적 관계에 주목한다. 셋째, 다른 맥락들에서와 마찬가지로, 제수와 1의 곱셈적 관계를 1/제수의 분모을 징검다리로 삼는 추론과 제수의 분자를 징검다리로 삼는 두 가지 추론으로 파악한다. 이러한 특징은 이 방법이 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 분수 나눗셈의 공통 구조를 담고 있는 통합 알고리즘으로 다루는 데 기여할 수 있음을 시사한다. 한편, 이 방법은 양분수의 이중적 의미와 배의 합성을 그 기반으로 한다. 분수 나눗셈의 통합적 이해를 지향하는 교재 개발 및 수업 연구에서는 이 기반의 형성에 유의할 필요가 있다.
본 논문에서는 RSA 암호 시스템의 핵심 연산인 모듈로 멱승의 처리속도를 향상시키기 위한 방법으로 하이래딕스 (High-Radix) 연산 방식과 CRT(Chinese Remainder Theorem)를 적용한 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 모듈로 멱승의 기본 연산인 모듈로 곱셈은 16진 연산 방법을 사용하여 PE(Processing Element)의 개수를 1/4고 줄임으로써, 기존의 이 진 연산 방식에 비해 클럭 수차 파이프라이닝 플립플롭의 지연시간을 1/4로 줄였다. 복호화시에는 합성수인 계수 N 의 인수, p, q를 알고 있는 점을 이용하여 속도를 향상시키는 일반적인 방법인 CRT 알고리즘을 적용하였다. 즉, s비트 의 키에 대해, s/2비트 모듈로 곱셈기 두 개를 병렬로 동시 수행함으로써 처리 속도를 CRT를 사용하지 않을 때보다 4 배정도 향상시켰다. 암호화의 경우는 두 개의 s/2비트 모듈로 곱셈기를 직렬로 연결하여 s/비트에 대한 연산이 가능하도록 하였으며 공개키는 E는 17비트까지의 지수를 허용하여 빠른 속도를 유지하였다. 모듈로 곱셈은 몽고메리 알고리즘을 변형하여 사용하였으며, 그 내부 계산 구조를 보여주는 데이터 종속 그래프(Dependence Graph)를 수평으로 매핑하여 1차원 선형 어레이 구조로 구성하였다. 그 결과 삼성 0.5um CMOS 스탠다드 셀 라이브러리를 근거로 산출한 때, 1024 비트 RSA 연산에 대해서 160Mhz의 클럭 주파수로 암호화 시에 15Mbps, 복호화 시에 1.22Mbs의 성능을 가질 것으로 예측되며, 이러한 성능은 지금가지 발표된 국내의의 어느 논문보다도 빠른 RSA 처리 시간이다.
본 논문은 이상적인 균일한 무손실 유전체를 갖는 일반적인 3차원 연결선 구조에서의 커패시턴스 추출 시, 널리 사용되는 일차 대조법(First-order collocation) 외에 고차 구적법을 결합하여 사용함으로써 정확성을 제고하고, 반복적 행렬-벡터의 곱을 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 연결선에서 전기적 성질이 집중되어 있는 코너나 비아를 포함한 경우에 일차 대조법 대신에 구적법을 이용하여 고차로 근사함으로써 정확성을 보장한다. 또한, 이 기법은 경계 요소 기법에서 행렬의 대부분이 수치적으로 저차 계수(low rank)를 이룬다는 회로상의 전자기적 성질을 이용하여 모형차수를 축소함으로써 효율성을 증진한다. 이 기법은 SVD(Singular Value Decomposition)에 기반한 저차 계수 행렬 축소 기법과 신속한 행렬의 곱셈 연산을 위한 Krylov-subspace 차수 축소 기법인 Gram-Schmidt 알고리즘을 도입함으로써 효율적인 연산을 수행할 수 있다. 제안된 방법은 허용 오차 범위 내에서 효율적으로 행렬-벡터의 곱셈을 수행하며, 이를 기존의 연구에서 제시된 기법과의 성능 평가를 통하여 보인다.
스마트폰의 사용이 증가하고 사용처가 다양해지면서 뱅킹, 결제, 인증을 위한 보안 어플리케이션이 스마트폰에 구동되고 있다. 보안 서비스를 제공하기 위해 RSA, AES, ECC 등의 암호 알고리즘을 스마트폰 CPU로 연산하고 있지만 스마트폰 CPU는 전자기파분석 공격과 같은 부채널분석 공격에 대한 안전도를 고려하지 않고 있다. G. Kenworthy는 2012년 DesignCon에서 스마트폰에서 동작하는 암호 알고리즘의 전자기파분석 공격에 대한 취약성을 발표하였다. 본 논문에서는 G. Kenworthy의 전자기파분석 실험 환경을 개선하여 안드로이드 기반 스마트폰 상에서 동작하는 상용 보안 어플리케이션의 전자기파분석 공격에 대한 취약성 분석 실험을 수행하였다. 실험 결과 상용 보안 어플리케이션 내에서 동작하는 암호 알고리즘의 전자기파분석 공격에 대한 취약점을 확인하였다. 실험 장비 설정값에 따라 Google의 Play 스토어 동작 중에 방사되는 전자기파 신호에서 w-NAF 스칼라곱셈 연산 구간 구분이 가능하였으며, w-NAF 스칼라곱셈의 스칼라값이 '0'인지 '0'이 아닌지도 구분 가능하였다.
음성속도변환(TSM : Time Scaling Modification) 알고리즘은 시간축에서 음성 신호의 속도를 변환할 수 있는 방식이다. 이러한, 방법으로는 OLA(Overlap Add), SOLA (Synchronized Overlap Add) 알고리즘 등이 연구 되어 왔다. 2 가지 방식 중에도 동기화를 시켜 overlap 을 시키는 SOLA 알고리즘이 OLA 방법에 비해 음질이 우수하다. 본 논문에서는 TMS320C5416 DSP 에 계산량이 감소된 SOLA 알고리즘을 실시간 구현하였다. 기존의 SOLA 알고리즘에서 동기화를 위해 사용하고 있는 cross-correlation 함수는 곱셈연산에서 발생하는 bit 의 dynamic range 가 커서 나눗셈 연산에서도 과도한 연산량을 필요로 한다. 따라서 이러한 계산량의 감소를 위해 기존의 cross-correlation 함수가 대신 더하기와 빼기의 연산으로 수행되는 NAMDF 함수를 사용하여 계산량을 줄였다. 제안한 방법을 SOLA 알고리즘에 적용하여 성능 평가를 실시하였다. TMS320C5416 DSP 에 실시간으로 실험한 결과 NAMDF 함수를 사용하였을 경우 음질의 저하가 거의 없었으며, 계산량을 기존의 cross-correlation 방식에 비해 6.22MIPS 가까이 감소시킬 수 있었다.
본 논문에서는 RSA 암호 알고리즘의 연산속도 문제에 초점을 맞추어 동작속도를 향상시키고 가변길이 암호화가 가능하도록 하는 새로운 구조의 1024-비트 RSA 암호시스템을 제안하고 이를 하드웨어로 구현하였다. 제안한 암호시스템은 크게 모듈러 지수승 연산 부분과 모듈러 곱셈 연산 부분으로 구성되었다. 모듈러 지수승 연산은 제곱 연산과 단순 곱셈 연산을 병렬적으로 처리할 수 있는 RL-이진 방법을 개선하여 적용하였다. 그리고 모듈러 곱셈 연산은 가변길이 연산과 부분 곱의 수를 감소하기 위해서 Montgomery 알고리즘에 4 단계 CSA 구조와 기수-4Booth 알고리즘을 적용하였다. 제안한 RSA 암호시스템은 하이닉스 0.35$\mu\textrm{m}$ Phantom Cell Library를 사용하여 하드웨어로 구현하였고 최대 1024-비트까지 가변길이 연산이 가능하였다. 또한 소프트웨어로 RSA 암호시스템을 구현하여 하드웨어 시스템의 검증에 사용하였다. 구현된 하드웨어 RSA 암호시스템은 약 190K의 게이트 수를 나타내었으며, 동작 클록 주기는 150MHz이었다. 모듈러스 수의 가변길이를 고려했을 때, 데이터 출력률은 기존 방법의 약 1.5배에 해당한다. 따라서 본 논문에서 제안한 가변길이 고속 RSA 암호시스템은 고속 처리를 요구하는 각종 정보보호 시스템에서의 사용 가능성을 보여주었다.
일정 학습계수와 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망을 FPGA위에 하드웨어로 구현하였다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 학습계수가 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 학습계수가 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가하였다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현시 보다 쉽게 구현 가능한 특징이 있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형대가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA위에서도 다수의 뉴런을 구현 할 수 있으며 비교적 소수의 제어 신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다. 실험결과 각 구성부분은 모두 이상 없이 올바로 동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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