Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.42
no.1
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pp.57-67
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2005
Fast scalar multiplication of points on elliptic curve is important for elliptic curve cryptography applications. In order to vary field sizes depending on security situations, the cryptography coprocessors should support variable length finite field arithmetic units. To determine the effective variable length finite field arithmetic architecture, two well-known curve scalar multiplication algorithms were implemented on FPGA. The affine coordinates algorithm must use a hardware division unit, but the projective coordinates algorithm only uses a fast multiplication unit. The former algorithm needs the division hardware. The latter only requires a multiplication hardware, but it need more space to store intermediate results. To make the division unit versatile, we need to add a feedback signal line at every bit position. We proposed a method to mitigate this problem. For multiplication in projective coordinates implementation, we use a widely used digit serial multiplication hardware, which is simpler to be made versatile. We experimented with our implemented ECC coprocessors using variable length finite field arithmetic unit which has the maximum field size 256. On the clock speed 40 MHz, the scalar multiplication time is 6.0 msec for affine implementation while it is 1.15 msec for projective implementation. As a result of the study, we found that the projective coordinates algorithm which does not use the division hardware was faster than the affine coordinate algorithm. In addition, the memory implementation effectiveness relative to logic implementation will have a large influence on the implementation space requirements of the two algorithms.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.8
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pp.181-188
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2016
Recently, as the amount of spatial information increases, an interest in the study of spatial information processing has been increased. Spatial database systems extended from the traditional relational database systems are difficult to handle large data sets because of the scalability. SpatialHadoop extended from Hadoop system has a low performance, because spatial computations in SpationHadoop require a lot of write operations of intermediate results to the disk, resulting in the performance degradation. In this paper, Spatial Computation Spark(SC-Spark) is proposed, which is an in-memory based distributed processing framework. SC-Spark is extended from Spark in order to efficiently perform the spatial operation for large-scale data. In addition, SC-Spark based on the GPGPU is developed to improve the performance of the SC-Spark. SC-Spark uses the advantage of the Spark holding intermediate results in the memory. And GPGPU-based SC-Spark can perform spatial operations in parallel using a plurality of processing elements of an GPU. To verify the proposed work, experiments on a single AMD system were performed using SC-Spark and GPGPU-based SC-Spark for Point-in-Polygon and spatial join operation. The experimental results showed that the performance of SC-Spark and GPGPU-based SC-Spark were up-to 8 times faster than SpatialHadoop.
지금까지 사회보장제도(社會保障制度)의 경제적(經濟的) 효율성(效率性)에 대한 많은 논의가 있어 왔다. 그러나 그중 생애주기(生涯週期)(life-cycle)에 바탕을 둔 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)(AGE : Applied General Equilibrium)에 의환 경험적 분석은 미진하였다. 본(本) 연구(硏究)의 목적(目的)은 사회보장제도(社會保障制度)의 세대내(世代內) 생애소득분위간(生涯所得分位間) 재분배효과(再分配效果)와 경제적(經濟的) 효율성(效率性)을 분석하는 데 있다. 연구방법으로서 Fullerton and Rogers(1993) 모형을 수정한 일부문(一部門), 다소비자(多消費者) 생애주기(生涯週期) 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 이용하였다. 본 연구는 미국을 대상으로 한 정상상태(定常狀態)(steady state)의 분석이며, 소비자(消費者)를 생애소득별(生涯所得別)로 5분위(分位)로 나누어 기존 사회보장세(社會保障稅) 및 급여(給與)가 경제적(經濟的) 효율성(效率性)뿐만 아니라 계층간(階層間)의 분배(分配)에 어떠한 영향을 주는지를 분석하였다. 본(本) 연구(硏究)의 주요한 기여사항(寄與事項)은, 첫째 사회보장제도(社會保障制度)의 부담귀착분석(負擔歸着分析)에 새로운 연구방법(硏究方法)을 시도하였다는 점, 둘째 재정정책(財政政策)의 하나인 사회보장제도(社會保障制度)의 실질적(實質的) 부담(負擔)의 귀착문제(歸着問題)를 생애주기모형(生涯週期模型)으로 분석하였다는 점, 셋째 부담(負擔)의 귀착(歸着)은 사회보장세(社會保障稅)와 아울러 사회보장급여(社會保障給與)를 고려하여 분석하지 않으면 편향(偏向)(biased) 될 수 있다는 점을 지적한 점, 넷째 분석결과(分析結果) 기존 사회보장제도(社會保障制度)는 생애주기적(生涯週期的) 소득분배(所得分配)의 관점에서 누진적(累進的)(progressive)인 제도이지만 경제적(經濟的) 비효율성(非效率性)(efficiency cost)을 내재하고 있다는 점 등을 밝힌 것이다.
G.UTE ADSL 모뎀에 적합한 주파수 영역 프로세서의 구조를 제안하였다. 주파수 영역의 연산과정에 대한 알고리듬 수준의 최적화를 수행하였고, 하드웨어 자원할당에 따른 설계의 효율성도 분석하였다. 제안된 프로세서는 한 개의 실수 곱셈기와 두 개의 실수 덧셈기를 병렬로 연결한 구조를 가지며, 기존의 연구결과에 비해 작은 하드웨어 크기를 차지한다. 설계된 시스템은 삼성 0.35㎛ 표준셀 라이브러리를 사용하여 합성하였으며, G.LITE ADSL 모뎀에 적합하게 적은 하드웨어 자원으로 필요한 연산을 효율적으로 수행한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.78-80
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1998
본 논문은 일차원의 시계열 데이터를 입력을 하여 위상공간 재구성 과정을 거쳐 다차원 위상공간상에서 프랙탈 차원을 계산하는 효율적인 방법을 제안한다. 프랙탈 차원의 추정에 소요되는 계산량을 줄이기 위해 로그 연산을 비트 연산으로 대체하고, 거리계산의 순서를 바꿈으로써 위상공간의 차원에 무관한 상수 시간의 계산복잡도를 가지는 알고리즘을 구현하였다. 또한 최소절단자승 추정기법을 적용하여 로그-로그 그래프 상에서의 기울기 추정을 함으로써 프랙탈 차원의 추정치에 대한 정확도를 높였다. 참값이 알려진 시계열 데이터에 대한 차원 추정 실험을 통하여 제안된 방법의 정확성을 보였다.
D-클래스는 보안에 응용될 수 있는 가능성을 가지고 있으나 D-클래스의 계산은 NP-완전문제로서 행렬크기 증가에 의한 연산 량 증가 문제 해결을 위해 병렬 컴퓨팅 환경에서의 병렬 알고리즘 설계 및 구현이 필요하다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경에서의 D-클래스 계산을 위해 Globus 가 설치된 클러스터를 구축하고. MPICH를 이용 효율적인 D-클래스 계산 알고리즘을 설계 및 구현, 실행 결과 그리고 연산 량을 줄일 수 있는 수식 연구와 연구한 수식에 기반한 순차 알고리즘을 논한다.
그래프는 실세계의 많은 문제를 푸는데 아주 강력한 방법을 제공한다. 이와 같은 그래프를 효율적으로 표현하기 위한 자료구조와 그래프 연산에 대한 알고리즘이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 그래프를 관계형 테이블로 표현하고, 그래프에 대한 연산과 알고리즘을 라이브러리화 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 관계형 데이터베이스를 이용하여 개발할 수 있으며, 개발된 라이브러리는 그래프로 모델링되는 실세계의 많은 문제를 푸는데 손쉽게 활용할 수 있을 것이다. 또한, 방대한 양의 그래프를 효율적으로 관리할 수 있으며 다수의 사용자가 공유할 수도 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.847-849
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2001
전자현금(Electronic Cash)이나 전자투표(Electornic Vote)에의 응용을 목적으로 Chaum에 의해 처음으로 RSA 기반의 은닉서명(Blind Signature) 개념을 제안하였다[1]. 휴대폰, 스마트카드와 같은 작은 용량의 메모리와 연산 능력을 가진 장치에서는 연산량이 작은 은닉서명 프로토콜을 필요로 한다. 본 논문에서는 사전계산과 효율적인 이차잉여 선택 방법을 이용하여 Rabin 기반 전자서명 방법에 은닉서명 개념을 도입하여 효율적인 Rabin 기반의 은닉 서명 프로토콜을 제안한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.22-26
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2002
일반적으로 멀티미디어 하드웨어는 지금까지의 각종 데이터 처리보다는 훨씬 방대한 데이터 양, 최적의 데이터 압축 및 복원, 초고속 전송, 암호화 및 복호화 등의 복합적이고 고기능의 기술이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 점들을 수행 할 수 있는 방법으로 최근에 그 활용도가 높아지고 있는 임베이드 컴퓨터시스템에 기반을 둔 고효율 연산시스템 구성의 한 가지 방법을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.572-574
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2000
리스트 기반 스케줄링은 하드웨어의 자원이 일정한 수준으로 제한된 상황에서 스케줄링에 필요한 컨트롤 스텝의 수를 최소화하고자 하는데 중점을 둔 일련의 스케줄링 기법 중 하나로, 연산의 우선 순위를 결정한 뒤, 그 우선 순위에 의거하여 준비된 일단의 연산들에 대한 스케줄링을 수행하는 방식이다. 따라서 연산의 우선 순위를 결정하는데 고려되는 조건들은 리스트 기반 스케줄링의 성능에 직접적인 영향을 주며, 현재까지 다양한 우선 순위 결정 조건들이 제시되어 있다. 그런데, 최종 합성 결과는 상위 수준 합성의 대상이 되는 입력 그래프의 특성에 따라 그 성능이 좌우되므로 일반적인 의미에서 최적의 우선 순위 결정 조건이란 존재하지 않는다. 본 논문에서는 단일한 우선 순위 조건하에서 경합하는 연산들의 우선 순위 결정 조건이란 존재하지 않는다. 본 논문에서는 단일한 우선 순위 조건하에서 경합하는 연산들의 우선 순위 결정시 다양한 우선 순위 결정 조건들을 균형있게 고려하여 보다 효율적인 스케줄링 결과를 얻는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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