Diffie-Hellman기반 키 합의 프로토콜들은 비교적 고비용의 연산인 지수연산으로 인해, 유선 네트워크 환경에 비해 저전력이고 컴퓨팅 자원이 제한되어 있는 무선 네트워크 환경에서는 비효율적이고 구현하기 어려운 문제가 있다. 이에 Yang등은 대리서버(Proxy Server)를 이용하여 Diffie-Hellman방식을 적용하면서도 단말 무선 네트워크 사용자의 지수연산부담을 감소시키는 효율적인 키 합의 프로토콜(이하 SEKAP)을 제안하였다. 그러나 SEKAP는 재전송공격(Replay Attack), 알려지지 않은 키 공유 공격(Unknown Key Share Attack), 그리고 키 노출로 인한 위장공격(Key Compromised Impersonation Attack) 등에 취약하며 전방향 안전성(Forward Secrecy)을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 SEKAP가 위 공격들에 대해 취약함을 보이고, 세션키의 상호인증을 추가한 개선된 프로토콜을 제안한다.
데이터베이스 시스템의 트랜잭션 로깅이나 파일 시스템의 저널링에서 데이터 저장시 입출력 동기화(Synchronous I/O)는 올바른 프로르램 동작에 필수적이다. 하지만 입출력 동기화로 인한 프로그램의 지연 혹은 기다림은 응용 프로그램 성능의 저하를 가져온다. 본 논문에서는 차세대 저장장치인 비휘발성 메모리를 사용하여 지속성을 보장하며 쓰기 연산의 응답성을 개선하는 사용자 수준의 스토리지 모듈을 제안하고 기존의 동기화된 쓰기 연산과 성능을 비교하였다. 특히 멀티코어 환경에서 동시에 들어오는 여러 입출력 쓰기 연산 요청에 대하여 효율적으로 처리하였다.
DBMS에서는 날짜를 저장할 수 있는 자료형을 일반적인 자료형과 별도로 구현하고 있다. 하지만 복잡한 역법과 다른 자료형에 비한 상대적으로 적은 빈도의 사용으로 대부분의 DBMS에서 소홀히 하고 있는 실정이다. 시스템 호출을 이용하여 간단히 구현하거나 정확한 역법에 따라 구현하지 못하여 기능적, 성능적으로 다른 자료형에 비해 많이 뒤쳐져 있다. 이에 본고는 정확한 역법을 집어보고 상용화되어 널리 쓰이고 있는 Hybrid DBMS인 Altibase에서의 Date 연산을 개선한 내용에 대해 다루고 있다. 이로 인하여 기능적으로 연산 범위가 확장되었으며, 성능적으로 dir 8배의 개선을 이루었다.
최근 차세대 저장장치로서 비휘발생 플래시 메모리 기반 저장장치의 사용이 층가하고 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리 기반 저장장치의 특생인 삭제 연산의 문제점을 고려하는 새로운 버퍼 캐시 교체 기법을 연구하였다. 제안한 클린 블록 우선 (Clean Block First) 기법은 버퍼를 플래시 메모리의 삭제 블록의 리스트로 관리하고 클린 페이지를 가진 블록을 우선적으로 교체하여 플래시 메모리의 삭제 연산 횟수를 줄인다. 트레이스 기반의 시뮬레이션을 수행하여 교체를 위해 검색하는 클린 블록 개수의 변화에 대한 캐시 적중률과 삭제 연산 횟수를 분석하였다.
본 논문에서는 소프트웨어 환경에서 비트연산을 최적화 하고 DNN으로 응용하는 방법을 제안한다. 이를 위해 비트연산 최적화를 위한 패킹 함수와 DNN으로 응용을 위한 마스킹 행렬 곱 연산을 제안한다. 패킹 함수의 경우는 32bit의 실제 가중치값을 2bit로 변환하는 연산을 수행한다. 연산을 수행할 땐, 임계값 비교 연산을 통해 2bit 값으로 변환한다. 이 연산을 수행하면 4개의 32bit값이 1개의 8bit 메모리에 들어가게 된다. 마스킹 행렬 곱 연산의 경우 패킹된 가중치 값과 일반 입력 값을 곱하기 위한 특수한 연산으로 이루어져 있다. 그리고 각각의 연산은 GPU 가속기를 이용해 병렬로 처리되게 하였다. 그 결과 HandWritten 데이터 셋에 환경에서 32bit DNN 모델에 비해 약 16배의 메모리 절약을 볼 수 있었다. 그럼에도 정확도는 32bit 모델과 비슷한 1% 이내의 차이를 보였다.
경량 사물인터넷 디바이스 상에서의 암호화 구현은 정확하고 빠르게 연산을 수행하여 서비스의 가용성을 높이는 것이 중요하다. 특히 곱셈 연산은 RSA, ECC, 그리고 SIDH와 같은 공개키 암호화에 활용되는 핵심 연산으로 최적화된 구현이 요구된다. 하지만 최신 저전력 프로세서인 ARM Cortex-M3 프로세서의 경우에는 곱셈연산 입력 크기에 따라 수행속도가 달라지는 보안 취약점을 가지고 있다. 수행속도가 달라지게 될 경우 연산 시간의 차이점을 확인하여 비밀정보를 추출하는 것이 가능하다. 이를 보완하기 위해 최근 연구에서는 고정된 연산 시간 안에 곱셈 연산을 수행하는 기법이 제안되었다. 하지만 해당 구현에서는 여전히 속도가 완전히 최적화되어 있지 않다. 본 논문에서는 기존에 제안된 곱셈연산을 보다 효율적으로 연산하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 방식에 비해 연산 속도를 최대 25.7% 향상시킨다.
본 논문에서는 터보복호기 설계를 위하여 2단 연판정 출력 비터비 알고리듬에 대수적 구조를 적용한 대수적 (algebraic) 2단 연판정 출력 비터비 알고리듬이 제시된다. 제시된 알고리듬은 대수적 구조를 이용함으로써 행렬화된 가지(branch) 및 상태(state) 메트릭의 병렬연산이 가능하다. 띠·라서 기존의 방식에 비해 곱의 연산량이 감소되며 전체 메모리가 줄어든다. 그러므로 제시된 대수적 2단 연판정 출력 비터비 알고리듬은 적은 계산량과 단순한 하드웨어가 요구되는 터보부호의 복호기에 적합할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 복잡한 하이퍼카오스 신호를 발생시키는 HVPM (Hyperchaotic Volume Preserving Maps) 모델의 회로를 제안하고, 보드상에서 구현하고자 한다. 제안한 HVPM 모델은 3차원 이산시간(discrete-time) 연립차분방정식으로 구성되어 있으며, 비선형 사상(maps)과 모듈러(modulus) 함수를 사용하여 랜덤한 카오스 어트랙터(attractor)를 발생시킨다. 이러한 HVPM 모델을 하드웨로 구현하기 위하여 연산 부분은 연산증폭기를 사용하고, 매핑(mapping) 부분은 N형 함수와 비교기를 사용하여 설계한다. 특히, N형의 비선형 함수는 CMOS 전달특성과 선형증폭기의 출력특성을 조합하여 독특하게 구현하였다. 구현한 보드상의 실험에서 카오스 시스템 파라미터 값에 대응하는 가변저항기를 조절하여 비주기적인 하이퍼카오스 신호를 발생시킴을 입증하였다. 또한 출력된 카오스 신호들간의 오실로스코프 사진에서 위상공간(phase space)의 동적응답은 랜덤한 어트랙터를 발생시킴을 확인할 수 있었다.
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.
최근 NAND 플래시메모리를 모바일시스템의 파일저장용 뿐 아니라 가상메모리의 스왑장치용으로 사용하려는 시도가 늘고 있다. 가상메모리의 페이지 참조는 시간지역성이 지배적이어서 LRU 및 이를 근사시킨 CLOCK 알고리즘이 널리 사용된다. 한편, NAND 플래시메모리는 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 비용이 높아 이를 고려한 페이지 교체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 가살메모리의 읽기/쓰기 참조 패턴을 독립적으로 분석하여 시간지역성이 강한 읽기 참조와 달리 쓰기 참조의 경우 시간지역성의 순위 역전 현상이 발생함을 발견하였다. 이에 근거하여 본 논문은 쓰기의 재참조 성향 예측을 위해 시간지역성뿐 아니라 쓰기 연산의 빈도를 함께 고려하는 페이지 교체 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 연산별 I/O 비용을 고려해서 메모리 공간을 읽기 연산과 쓰기 연산에 독립적으로 할당하고 참조 패턴의 변화에 적응해 할당 공간을 동적으로 변화시킨다. 알고리즘의 시간 오버헤드가 매우 적어 가상메모리 시스템에서 사용될 최적의 조건을 갖추고 있으며 파라미터 설정이 필요 없음에도 CLOCK, CAR, CFLRU 알고리즘에 비해 20-66% 정도의 I/O 성능을 향상시킴을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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