컴퓨터로 두 이진수 m과 r의 곱셈 m×r=p을 수행함에 있어 시간이 과다 소요되는 곱셈을 전혀 수행하지 않고 단지 덧셈과 우측 자리이동만을 수행하는 방법으로 자리이동-덧셈법이 있다. SA는 승수 r의 자리 수 ri가 0이면 m×0=0으로 결과 값 p를 우측 자리이동만 하면 되며, ri가 1이면 m×1=m으로 결과 값 p=p+m을 수행하고, p를 우측자리이동하면 되는 매우 단순한 방법이다. SA에서 SR 횟수는 더 이상 단축시킬 수 없으며, 단지 개선부분은 덧셈 횟수 단축 여부이다. 본 논문에서는 인간이 수행하는 방식인 10진수를 기준으로 보다 작은 수를 r로 설정하는 경우에 비해 컴퓨터가 처리할 이진수로 변환시켰을 때 1의 개수가 보다 작은 수를 r로 설정하는 방법이 덧셈 횟수를 크게 줄일 수 있다는 점에 착안하여 덧셈 최소화 SA 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 [-127,128] 범위에서 일부 숫자를 대상으로 부호가 (-,-), (-,+), (+,-), (+,+)인 4가지 경우에 대해 덧셈 횟수를 비교하였다. 실험 결과 얻은 결론은 m과 r을 결정할 때 10진수가 아닌 2진수로 판단해야 함을 보였다.
인터넷 기반의 클러스터 시스템 환경에서 알고리즘의 이식성을 높이기 위해서는 네트워크의 특성 및 노드의 이질성에 따른 부하 불균형, 그리고 네트워크나 노드의 결함과 같은 다양한 수행환경의 변화에도 효과적으로 적응할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안하는 Expanded-WF 알고리즘은 Weighted Factoring 알고리즘을 기반으로 부하공유론 위하여 적응할당정책과 개선된 고정 분할 단위 알고리즘을 적용하고 결함허용을 위하여 작업을 중복 수행하는 기법을 적용한다. 적응할당정책으로는 느린 종노드의 작업을 빠른 종노드가 대신 수행하는 기법을 적용하였고, 개선된 고정 분할 단위 알고리즘은 네트워크의 통신시간과 계산시간을 겹치게 하는 것이다. 두 개의 네트워크 환경으로 구성된 이기종의 클러스터 환경에서 PVM을 이용한 행렬의 곱셈 프로그램으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 NOW 환경에서 효율적인 Send, GSS, Weighted Factoring 알고리즘보다 각각 55%, 63%, 그리고 20% 효율적임을 보였으며, 또한 결함허용도 가능함을 보였다.
인터넷기반의 클러스터 시스템 환경에서 부하공유 알고리즘은 네트워크의 특성 및 노드의 이질성에 따른 부하 불균형에 효과적으로 대처 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안하는 효율적인 부하공유기법은 Weighted Factoring 알고리즘을 기반으로 스케줄러를 생성하고 여기에 적응할당정책과 개선된 고정 분할 단위 알고리즘을 적용하여 작업을 분배하는 것이다. 본 논문에서 적용한 적응할당정책은 상대적으로 작업속도가 느린 종노드의 작업을 빠른 종노드가 대신 수행하도록 하는 기법이며, 개선된 고정 분할 단위 알고리즘은 종노드의 계산시간과 데이터전송에 필요한 네트워크 통신시간을 겹치도록 하는 것이다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위한 시스템 환경에서 멀티미디어 응용에 많이 사용되는 행렬의 곱셈 프로그램을 PVM을 통하여 실험한 결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 NOW 환경에서 우수한 Send, GSS, Weighted Factoring 알고리즘보다 각각 75%, 79%, 그리고 17% 효율적임을 보였다.
대량의 데이터를 병렬적으로 처리할 수 있는 General-Purpose Graphics Processing Unit(GPGPU)가 최근 많은 분야에서 적용되고 있으며, 이는 전자 설계 자동화 분야에서도 예외가 아니다. SAT 알고리즘은 다양한 전자 설계 자동화 문제에 적용되는 대표적인 알고리즘 중 하나이다. GPGPU를 이용해서 SAT 알고리즘을 가속화하기 위해 노력이 이루어져 왔으나, SAT 알고리즘 자체의 특성으로 인해 병렬화에 어려움이 있어왔다. 이 논문에서는 SAT 알고리즘의 내부 과정 중 비교적 병렬화가 용이한 전달 루틴을 병렬화함으로써 GPGPU 가속화를 적용하였다. 전달 루틴이 희소 행렬의 곱셈과 유사한 점에 착안하여 데이터 구조를 구성하고 이에 맞추어서 병렬적인 전달 루틴을 작성하였다. 병렬적으로 동작하는 쓰레드들 사이의 데이터 손실을 방지하기 위해 아토믹(atomic) 연산을 이용하였다. 벤치마크 SAT 문제들에 대해 기존의 GPGPU 기반 SAT solver에 비해 성능이 10배 이상 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 높은 에러정정 효율을 보이는 터보코드 알고리즘을 FPGA H/W(hardware) 자원 내에 효율적으로 구현하였다. 본 논문은 구속장의 크기가 3, 1/3 인코더, 2048 사이즈의 랜덤 인터리버에 기반한 터보코드 알고리즘을 사용한다. 제안된 H/W는 델타를 이용하여 알파와 베타를 연산하는 MAP 블록과 각 값들을 저장하는 버퍼 및 람다의 계산을 위한 곱셈기와 람다를 저장하는 버퍼로 구성된다. 제안된 알고리즘과 하드웨어 구조는 C++ 언어를 이용하여 검증하였고, VHDL을 이용하여 하드웨어 구현한 후 FPGA에 적용하여 무선통신 환경에서 성능에 대한 유효성을 보였다. 구현된 H/W는 VERTEX4 XC4VFX12-12-SF363의 FPGA를 타겟으로 하였고 최대 131.533MHz (7.603ns)에서 안정적으로 동작할 수 있었다.
최근의 연구는 RSA와 같은 암호 시스템에서 멱승 알고리즘을 구현할 경우 물리적 공격에 취약하여 비밀 키를 노출할 수 있음을 보이고 있다. 특히, Schmidt와 Hurbst는 RSA 이진 멱승(binary exponentiation) 실행시 수행하는 제곱(squaring) 연산을 건너뛰게 하여 얻은 오류 서명값을 이용하여 비밀 키를 얻을 수 있음을 실험적으로 보였다. 본 논문에서는 Schmidt와 Hurbst의 공격 가정에 기반하여 곱셈(multiplication) 연산이나 반복 제어문 연산을 건너뛰어 비밀 키를 공격하는 방법을 제안한다. 또한, 반복 제어문을 건너뛰는 오류 공격을 확장하여 단순 전력 분석 공격(simple power analysis)공격에 대응하기 위해 제안된 몽고메리(Montgomery ladder) 멱승 알고리즘도 공격할 수 있음을 보인다.
프로토타입 선택은 훈련 데이터로부터 클래스 영역을 대표하는 최소 데이터를 선택하여 낮은 학습 시간 및 저장 공간을 보장하는 장점을 제공한다. 본 논문은 모든 분류 알고리즘에 적용할 수 있는 초월 사각형을 이용한 새로운 훈련 데이터의 생성 방법을 설계한다. 초월 사각형 영역은 서로 다른 클래스 데이터를 포함하지 않으며 클래스 공간을 분할한다. 선택된 초월 사각형 내 데이터의 중간값은 프로토타입이 되어 새로운 훈련 데이터를 구성하고, 초월 사각형의 크기는 클래스 영역의 데이터 분포를 반영하여 조절된다. 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합 선택을 위해 집합 덮개 최적화 알고리즘을 설계했다. 제안하는 방법에서는 탐욕 알고리즘과 곱셈 연산을 포함하지 않은 거리 계산식을 이용하여 집합 덮개 최적화 알고리즘의 다항 시간을 요구하는 시간 복잡도 문제를 해결한다. 실험에서는 분류 성능의 비교를 위해 최근접 이웃 규칙과 의사 결정 트리 알고리즘을 이용하며 제안하는 방법이 초월 구를 이용한 프로토타입 선택 방법보다 우수하다.
간섭제거 무선중계기는 미약한 기지국/단말의 RF신호를 곧바로 증폭해서 송출하여 기지국과 단말간의 연결범위를 확장하는 중계기로 송출된 신호의 일부가 주위환경에 의해 반사되어 입력되는 간섭신호를 제거하는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 궤환 신호 제거를 위한 채널 추정 알고리즘으로 Variable Stepsize Complex Signed-Signed(VSCSS) LMS 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 곱셈/나눗셈 연산이 없이 구현할 수 있어 FPGA 구현시 소요되는 논리 자원(Resource)을 획기적으로 줄일 수 있다. 알고리즘의 성능을 CSS-LMS 알고리즘과 비교 분석하였으며 모의실험을 통해 얻어진 학습곡선(Learning Curve)으로부터 분석의 유효성을 검증하였다. 또한 페이딩 궤환 채널 환경에서 WCDMA 신호에 대한 모의실험으로 널리 사용되고 있는 NLMS 알고리즘과 수렴 속도 및 오차 측면에서 거의 같은 성능을 보임을 입증하였다.
정보통신의 발달과 인터넷의 확산으로 인해 정보보안의 필요성이 증대되면서 다양한 암호알고리즘이 개발되어 활용되고 있다. 이와 더불어 암호 공격 기술도 발전하여서, 공격에 강한 알고리즘에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. Substitution Permutation Networks(SPN)등의 블록 암호알고리즘에서 교환계층의 선형변환행렬이 Maximum Distance Separable(MDS) 코드를 생성하면 차분공격과 선형공격에 강한 특성을 보인다. 본 논문에서는 선형변환행렬이 MDS 코드를 생성하는가를 판단하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 선행변환행렬의 입력코드는 GF(2$^n$)상의 원소들로 이들을 변수로 해석할 수 있다. 하나의 변수를 다른 변수들의 대수식으로 변환하고 대입하여 변수를 하나씩 소거한다. 변수가 하나이고 모든 계수가 ‘0’이 아니면 선형변환 행렬은 MDS 코드를 생성한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존의 모든 정방부분행렬이 정칙인지를 판단하는 알고리즘과 비교하여 곱셈 및 역수 연산수를 많이 줄임으로서 수행 시간을 크게 감소 시켰다.
RSA 암호법의 안전성은, 덫 문으로 사용되는 큰 정수 N을 소인수분해하는 일이 매우 어렵다는 사실에 기반을 두고 있기 때문에, RSA 암호법을 이용하여 암호문을 전달할 때와 그 암호문을 공격할 때에는 합성수를 소인수분해하는 방법이 매우 중요한 문제이다. 100자리 이상의 큰 정수 N을 소인수분해하는 지금까지 알려진 가장 빠른 알고리즘은 일반 수체 체(General Number Field Sieve, GNFS) 알고리즘이지만, 현대의 공개키 암호법에서 자주 사용되는 20~25 자리의 수(64.~83 비트)정도의 소인수를 찾아내는 가장 빠른 알고리즘은 Lenstra의 타원곡선법이다. 그러나 Lenstra의 방법은 실행시간의 대부분을 $M{\cdot}P$ mod N을 계산하는 과정에서 소비하게 되었기 때문에, Montgomery와 Koyama는 $M{\cdot}P$ mod N을 고속으로 계산하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 Montgomery와 Koyama의 방법을 분하여, 최적의 매개변수를 선택하고 곱셈횟수를 줄여서 구축한 효율적인 $M{\cdot}P$ mod N 계산 알고리즘을 제안한다. 분석결과, Montgomery와 Koyama의 알고리즘보다 제안한 알고리즘이 H/W에서의 구현시간을 약 20% 단축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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