This paper describes a method for scalable hardware implementation of modular inversion. The proposed scalable architecture has a one-dimensional array of processing elements (PEs) that perform arithmetic operations in 32-bit word, and its performance and hardware size can be adjusted depending on the number of PEs used. The hardware operation of the scalable processor for modular inversion was verified by implementing it on Spartan-6 FPGA device. As a result of logic synthesis with a 180-nm CMOS standard cells, the operating frequency was estimated to be in the range of 167 to 131 MHz and the gate counts were in the range of 60,000 to 91,000 gate equivalents when the number of PEs was in the range of 1 to 10. When calculating 256-bit modular inverse, the average performance was 18.7 to 118.2 Mbps, depending on the number of PEs in the range of 1 to 10. Since our scalable architecture for computing modular inversion in GF(p) has the trade-off relationship between performance and hardware complexity depending on the number of PEs used, it can be used to efficiently implement modular inversion processor optimized for performance and hardware complexity required by applications.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.9C
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pp.801-809
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2007
LDPC Low Density Parity Check) code, which is an error correcting code determined to be applied to the 4th generation mobile communication systems, requires a heavy computational complexity due to iterative decodings to achieve a high BER performance. This paper proposes an algorithm to reduce the number of decoding iterations to increase performance of the decoder in decoding latency and power consumption. Measuring changes between the current decoded LLR values and previous ones, the proposed algorithm predicts directions of the value changes. Based on the prediction, the algorithm inverts the sign bits of the LLR values to speed up convergence, which means parity check equation is satisfied. Simulation results show that the number of iterations has been reduced by about 33% without BER performance degradation in the proposed decoder, and the power consumption has also been decreased in proportional to the amount of the reduced decoding iterations.
This paper proposes a lossless image compression method based on arithmetic coding using block-adaptive Context Tree Weighting. The CTW method predicts and compresses the input data bit by bit. Also, it can achieve a desirable coding distribution for tree sources with an unknown model and unknown parameters. This paper suggests the method to enhance the compression rate about image data, especially aerial and satellite images that require lossless compression. The value of aerial and satellite images is significant. Also, the size of their images is huger than common images. But, existed methods have difficulties to compress these data. For these reasons, this paper shows the experiment to prove a higher compression rate when using the CTW method with divided images than when using the same method with non-divided images. The experimental results indicate that the proposed method is more effective when compressing the divided images.
HEVC is the next compression standard and is expected to be used widely replacing the conventional H.264/AVC standard. The compression ratio of the HEVC is twice times than H.264/AVC, whereas its computational complexity is increased by up to 40%. Many research efforts have been made to reduce the computational complexity and to speed up encoding. For intra coding, the rough mode decision (RMD) is commonly applied. The rate-distortion optimization (RDO) process to decide the best mode is too complex so that RMD chooses the candidate modes with a simple process and sends the candidates to RDO process. However, for large-size blocks, the RMD also requires considerable computations. In this paper, a down-sampling scheme is proposed for the RMD process. The reference pixel loading, predicted pixel generation are performed using the down-sampled pixel data. When the proposed scheme is applied to the RMD, the computational complexity is reduced by 70% with a marginal bitrate increase of 0.04%. In terms of area of hardware-based RMD, the gate count and the buffer size is reduced 33% and 66%, respectively.
This paper proposes a new lossless data embedding algorithm on spatial domain of digital images. A single key parameter is required to embed and extract data in the algorithm instead of embedding any additional information such as the location map. A $3{\times}3$ window slides over the cover image by one pixel unit, and one bit can be embedded at each position of the window. So, the ideal embedding capacity equals to the number of pixels in an image. For further increase of embedding capacity, new weight parameters for the estimation of embedding target pixels have been used. As a result, significant increase in embedding capacity and better quality of the message-embedded image in high capacity embedding have been achieved. This algorithm is verified with simulations.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.4
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pp.421-429
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2018
While IoT device sensing data or financial transaction data is transmitted in real time, huge data traffic is generated in processing it. This huge data can be effectively compressed or transmitted using universal code, which is a real-time lossless compressor. In this paper, we propose our BL-beta code, which is newly developed universal code for compressing stock trading data, which the maximum range of measured values is difficult to predict and is generated within a relatively constant range over a very short period of time. For compressing real-time stock trading data, Compared with the fixed length bit transmission, the compression efficiency is at least 49.5% higher than that of the fixed length bit transmission, and the compression transmission performance is 16.6% better than the Exponential Golomb code.
Park, Kyung-Chul;Park, Chang-Ho;Chon, Kyung-Soo;Rhee, Sung-Mo
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.8
no.1
s.15
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pp.51-63
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2000
Dynamic traffic assignment(DTA) has been a topic of substantial research during the past decade. While DTA is gradually maturing, many aspects of DTA still need improvement, especially regarding its formulation and solution algerian Recently, with its promise for In(Intelligent Transportation System) and GIS(Geographic Information System) applications, DTA have received increasing attention. This potential also implies higher requirement for DTA modeling, especially regarding its solution efficiency for real-time implementation. But DTA have many mathematical difficulties in searching process due to the complexity of spatial and temporal variables. Although many solution algorithms have been studied, conventional methods cannot iud the solution in case that objective function or constraints is not convex. In this paper, the genetic algorithm to find the solution of DTA is applied and the Merchant-Nemhauser model is used as DTA model because it has a nonconvex constraint set. To handle the nonconvex constraint set the GENOCOP III system which is a kind of the genetic algorithm is used in this study. Results for the sample network have been compared with the results of conventional method.
This paper proposes an algorithm for the robust transmission of video in error Prone environment using multiple description codingby optimal split of DCT coefficients and rate-distortionoptimization framework. In MDC, a source signal is split Into several coded streams, which is called descriptions, and each description is transmitted to the decoder through different channel. Between descriptions, structured correlations are introduced at the encoder, and the decoder exploits this correlation to reconstruct the original signal even if some descriptions are missing. It has been shown that the MDC is more resilient than the singe description coding(SDC) against severe packet loss ratecondition. But the excessive redundancy in MDC, i.e., the correlation between the descriptions, degrades the RD performance under low PLR condition. To overcome this Problem of MDC, we propose a hybrid MDC method that controls the SDC/MDC switching according to channel condition. For example, the SDC is used for coding efficiency at low PLR condition and the MDC is used for the error resilience at high PLR condition. To control the SDC/MDC switching in the optimal way, RD optimization framework are used. Lagrange optimization technique minimizes the RD-based cost function, D+M, where R is the actually coded bit rate and D is the estimated distortion. The recursive optimal pet-pixel estimatetechnique is adopted to estimate accurate the decoder distortion. Experimental results show that the proposed optimal split of DCT coefficients and SD/MD switching algorithm is more effective than the conventional MU algorithms in low PLR conditions as well as In high PLR condition.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.9
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pp.283-290
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2023
With the recent steady development of IoT technology, it is widely used in medical systems and smart TV watches. 66% of software development is developed through language C, which is vulnerable to memory attacks, and acts as a threat to IoT devices using language C. A stack-smashing overflow attack inserts a value larger than the user-defined buffer size, overwriting the area where the return address is stored, preventing the program from operating normally. IoT devices with low memory capacity are vulnerable to stack smashing overflow attacks. In addition, if the existing vaccine program is applied as it is, the IoT device will not operate normally. In order to defend against stack smashing overflow attacks on IoT devices, we used canaries among several detection methods to set conditions with random values, checksum, and DSLR (random storage locations), respectively. Two canaries were placed within the buffer, one in front of the return address, which is the end of the buffer, and the other was stored in a random location in-buffer. This makes it difficult for an attacker to guess the location of a canary stored in a fixed location by storing the canary in a random location because it is easy for an attacker to predict its location. After executing the detection program, after a stack smashing overflow attack occurs, if each condition is satisfied, the program is terminated. The set conditions were combined to create a number of eight cases and tested. Through this, it was found that it is more efficient to use a detection method using DSLR than a detection method using multiple conditions for IoT devices.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2006.11a
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pp.279-282
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2006
IP망을 이용한 IPTV 방송 서비스가 새로운 수익 모델로 인정받고 현재 국내의 KT, SKT 등이 IPTV 시범서비스를 준비하거나 진행 중에 있다 이 IPTV 서비스는 이전의 단방향 방송과는 달리 사용자와의 인터렉션을 중시하는 양방향 방송을 표방하기 때문에 지금까지의 방송과는 다른 혁신적인 방송서비스가 기대된다. 하지만 IPTV 서비스에 있어서 여러 통신사와 방송사가 참여할 수 있을 것으로 보여지는 것과는 달리 실상은 몇몇 거대 통신기업이 자신들의 망을 이용하는 가입자들을 상대로 한정된 사업을 벌이고 있다. 이는 IPTV 서비스를 위한 인프라가 구축되어 있지 않고 방통융합망의 개념을 만족시키기 위해 서비스 개발자가 알아야 할 프로토콜들이 너무나 많기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 상황을 타개할 수 있는 수단을 Open API로 제안한다. 맞춤형 방송을 위한 시나리오를 TV-Anytime의 벤치마킹과 유저 시나리오를 참고하여 재구성하고 이 시나리오로부터 IPTV 방송 서비스를 위한 방통융합망의 기본적이고 강력한 기능들을 Open API 함수로 정의하였다. 여기에서의 방송 서비스는 NDR, EPG, 개인 맞춤형 광고 서비스를 말하며 각 서비스를 위한 서버는 통합망 위에 존재하고 이 서버들이 개방하는 API들은 다른 응용프로그램에 의해 사용되는 것이기 때문에 가장 기본적인 기능을 정의하게 된다. 또한, 제안한 Open API 함수를 이용하여 개인 맞춤형 방송 응용 서비스를 구현함으로써 서비스 검증을 하였다. Open API는 웹서비스를 통해 공개된 기능들로써 게이트웨이를 통해 다른 망에서 사용할 수 있게 된다. Open API 함수의 정의는 함수 이름, 기능, 입 출력 파라메터로 이루어져 있다. 사용자 맞춤 서비스를 위해 전달되는 사용자 상세 정보와 콘텐츠 상세 정보는 TV-Anytime 포럼에서 정의한 메타데이터 스키마를 이용하여 정의하였다.가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다., 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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