최근에 낸드 플래시 메모리는 빠른 접근속도, 저 전력 소모, 높은 내구성 등의 특성으로 인하여 차세대 대용량 저장 매체로 각광 받고 있다. 그러나 디스크 기반의 저장 장치와는 달리 비대칭적인 읽기, 쓰기, 소거 연산의 처리 속도를 가지고 있고 제자리 갱신이 불가능한 특성을 가지고 있다. 따라서 디스크 기반 시스템의 버퍼 교체 정책은 플래시 메모리 기반의 시스템에서 좋은 성능을 보이지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 플래시 메모리의 특성을 고려한 새로운 플래시 메모리 기반의 버퍼 교체 정책이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 디스크 기반의 저장 장치에서 우수한 성능을 보인 CLOCK-Pro를 낸드 플래시 메모리의 특성을 고려하여 개선한 CLOCK-NAND를 제안한다. CLOCK-NAND는 CLOCK-Pro의 알고리즘에 기반하며, 추가적으로 페이지 접근 정보를 효율적으로 활용하기 위한 새로운 핫 페이지 변경을 한다. 또한, 더티인 핫 페이지에 대해 콜드 변경 지연 정책을 사용하여 쓰기 연산을 지연하며, 이러한 새로운 정책들로 인하여 낸드 플래시 메모리에서 쓰기 연산 횟수를 효율적으로 줄이는 우수한 성능을 보인다.
초 경량암호 CHAM은 자원이 제한된 장치 상에서 효율성이 뛰어난 덧셈, 회전연산, 그리고 XOR 연산으로 이루어진 알고리즘이다. CHAM은 특히 사물인터넷 플랫폼에서 높은 연산 성능을 보인다. 하지만 사물 인터넷 상에서 사용되는 경량 블록 암호화 알고리즘은 부채널 분석에 취약할 수 있다. 본 논문에서는 CHAM에 대한 1차 전력 분석 공격을 시도하여 부채널 공격에 대한 취약성을 증명한다. 이와 더불어 해당 공격을 안전하게 방어할 수 있도록 마스킹 기법을 적용하여 안전한 알고리즘을 제안하고 구현 하였다. 해당 구현은 8-비트 AVR 프로세서의 명령어셋을 활용하여 효율적이며 안전한 CHAM 블록암호를 구현하였다.
본 논문은 고정영역에서 움직이는 객체를 검출하기 위한 방법으로 배경영상과 입력영상의 차를 이용하여 객체를 추출하고 추출된 객체의 이동을 추적하는 방법에 대해 제안하였다. 객체를 추출하는 방법으로 고정영역에 새로운 객체의 위치를 파악하기 위해 전체 영상의 픽셀을 연산에 참여시키는 것이 아니라 영상의 테두리에 설정된 영역의 픽셀들만을 연산에 참여시킨다. 따라서 중앙영역이 연산에서 제외되어 객체추출의 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있었다. 또한 설정영역에서 객체를 추출하기 위하여 시작위치를 먼저 파악하고 시작위치로부터 객체의 가로와 세로의 크기를 추출함으로써 객체의 영역을 검출하였다. 이동된 객체의 추적에는 추출된 중심좌표를 이용하였다.
As the demand for big data and big data-based artificial intelligence (AI) technology increases, the need for privacy preservations for sensitive information contained in big data and for high-speed encryption-based AI computation systems also increases. Fully homomorphic encryption (FHE) is a representative encryption technology that preserves the privacy of sensitive data. Therefore, FHE technology is being actively investigated primarily because, with FHE, decryption of the encrypted data is not required in the entire data flow. Data can be stored, transmitted, combined, and processed in an encrypted state. Moreover, FHE is based on an NP-hard problem (Lattice problem) that cannot be broken, even by a quantum computer, because of its high computational complexity and difficulty. FHE boasts a high-security level and therefore is receiving considerable attention as next-generation encryption technology. However, despite being able to process computations on encrypted data, the slow computation speed due to the high computational complexity of FHE technology is an obstacle to practical use. To address this problem, hardware technology that accelerates FHE operations is receiving extensive research attention. This article examines research trends associated with developments in hardware technology focused on accelerating the operations of representative FHE schemes. In addition, the detailed structures of hardware that accelerate the FHE operation are described.
1985년 N. Koblitz와 V. Miller가 각각 독립적으로 제안한 타원곡선 암호시스템(ECC : Elliptic Curve Cryptosystems)은 보다 짧은 비트 길이의 키만으로도 다른 공개키 시스템과 동일한 수준의 안전도를 유지할 수 있다는 장점을 인해 IC 카드와 같은 메모리와 처리능력이 제한된 하드웨어에도 이식가능 하다. 또한 동일한 유한체 연산을 사용하면서도 다른 타원곡선을 선택할 수 있어서 추가적인 보안이 가능하기 때문에 고수준의 안전도를 유지하기 위한 차세대 암호 알고리즘으로 각광 받고 있다. 본 논문에서는 효율적인 타원곡선 암호시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 부분 중 하나인 타원곡선 상의 점을 고속으로 연산할 수 있는 전용의 기저체 연산기 구조를 제안하고 실제 구현을 통해 그 기능을 검증한다. 그리고 기저체 연산의 면밀한 분석을 통해 역원 연산기의 하드웨어 구현을 위하여 최적인 단위 연산항의 도출에 기반을 둔 효율적인 방법론을 제시하고, 이를 바탕으로 현실적인 제한 조건하에서 구현 가능한 수준의 게이트 수를 가지는 고속의 역원 연산기 구조를 제안한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 방법론을 바탕으로 실제 구현된 설계회로가 기존 논문에서 비해 게이트 수는 약 8.8배가 증가하지만, 승법연산 속도는 약 150배, 역원연산 속도는 약 480배 정도 향상되는 우수한 연구 결과가 얻어짐을 보인다. 이것은 병렬성을 적용함으로서 당연히 얻어지는 속도면에서의 이득을 능가하는 성능으로, 본 논문에서 제안한 구조의 우수성을 입증하는 결과이다. 실제로, 승법 연산기의 속도에 관계없이 역원연산의 수행시간은 [lo $g_2$(m-1)]$\times$(clock cycle for one multiplication)으로 최적화가 되며, 제안한 구조는 임의의 유한체 $F_{2m}$에 적용가능하다. 제안한 전용의 연산기는 암호 프로세서 설계의 기초자료로 활용되거나, 타원곡선 암호 시스템 구현시 직접 co-processor 형식으로 임베드 되어 사용할 수 있을 것으로 사료된다.다.
본 연구에서는 3차원 얼굴 데이타에서 인접 부위의 깊이 차를 이용하여 얼굴의 주요 특징을 추출해 내는 방법을 제안한다. 인간은 사물의 특정 부분의 깊이 정보를 인식하는데 있어서 인접 부위와의 깊이 정보를 비교하고, 이를 바탕으로 깊이 값에 의한 대조가 두드러진 정도에 따라 상대적으로 깊이가 깊고 얕음을 지각하게 된다. 이런 인식 원리를 얼굴의 특징 추출에 적용하여 간단한 연산 과정을 통해 신뢰성 있고, 빠른 얼굴의 특징 추출이 가능하다. 인접 부위의 깊이 차는 수평방향과 수직방향으로 각각 일정 거리를 둔 지점에서의 두 지점간의 깊이 차로 생성된다. 생성된 수평, 수직 방향으로 인접 깊이 차와 입력된 3차원 얼굴 영상을 분석하여 3차원 얼굴 영상에서 가장 주된 특징이 되는 코 영역을 추출하였다.
센서 네트워크를 구성함에 있어서 센서 노드들의 자기위치 인식은 가장 기본이 되며 중요한 부분 중 하나이다. 이런 자기 위치 인식 기법 중에서도 소리를 이용한 기법은 정확도가 높은 장점이 있어 많은 연구가 있어 왔지만 기존의 방법들은 추가적으로 고가의 하드웨어를 이용하거나 중앙 집중식 연산을 함으로써 시스템의 부하가 크며 소리의 발생시간을 미리 계획하여야 한다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 일반 음원감지 센서를 장착한 노드들을 이용하여 임의의 시간에 소리를 발생시키고 이를 감지한 각 개별 노드들이 독립적으로 자기위치 인식의 연산을 수행함으로써 에너지 소모를 줄이고, 시스템 설계의 비용은 낮추며 소리의 특성 또한 사용자의 요구에 맞게 설계하여 실용성을 높이는 자기 위치 인식 기법을 제안하고, 실제 구현을 통한 성능 분석을 제시한다.
미래사회를 대비하기 위하여 7차 교육과정에서는 창의력과 문제해결력 신장을 그 목표로 하고 있다. 그러나 학교에서의 컴퓨터 교육과정은 지나치게 기능 위주의 내용이나, 단순 컴퓨터 활용교육만을 강조하고 있어 이러한 취지를 잘 살리지 못하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 프로그래밍에 대한 관심이 점점 증대되고 있다. 컴퓨터 프로그래밍은 그 자체가 문제 해결 과정을 포항하고 있기 때문이다. 그러나 프로그래밍을 초등학생들이 배우면서 프로그래밍의 기초인 이진법과 이진연산을 쉽게 이해하지 못해 어려움을 많이 겪고 있다. 게다가 이진법은 디지털화의 중심기술로서, 향후 미래사회를 이해하는데 매우 중요한 부분으로 자리 잡아 그 자체로도 큰 중요성을 가지게 되었다. 이에 본 연구에서는 학생들 수준에 맞춰 프로래밍의 기초와 이진법, 이진연산을 학습할 수 있는 교육 방안을 개발하기 위해 'LED 소자를 이용한 프로그래밍의 기초교육 방안'을 설계하여, 고차원적인 문제해결력과 창의성을 기르는 컴퓨터 교육의 한 모델을 제시하였다.
MPEG-4 Parametric Coding 중 저 비트율로 음성신호를 부호화하는 HVXC(Harmonic Vector excitation Ending)의 복호화 모듈인 LSP 합성필터와 무성음 합성부, 유성음 합성부를 VHDL을 이용하여 구현하였다. MPEG-4 HVXC의 복호화 과정은 코드북을 이용하여 LSP 계수, VXC signal, 그리고 Spectral Envelop이 복호화 되어 각각 LSP 역필터, 무성음과 유성음 합성단을 통과하여 LPC계수와 유,무성음 여기신호로 변환된 후 LPC 합성필터링 과정을 거쳐 최종적으로 음성신호를 출력시킨다. LSP inverse filter에서 사용되는 cosine함수값을 위하여 Table based Approximation을 이용하여 적은 양의 Table 값을 사용하여 정확하고 고속의 cosine 연산을 수행하였다. VXC 복호화 과정에서는 신호의 중복성을 제거하는 Hidden Address in LSH 방법을 사용하여 코드북의 크기를 줄였다. 유성음 합성단에서는 IFFT 모듈을 이용하여 연산속도를 증가 시켰다. 최종적으로 위와 같이 구현된 시스템을 Simulation을 통해 Software 검증을 하였다.
본 논문은 전탐색 블럭매칭 움직임추정 VLSI 구조에서 클럭당 두연산(하나는 클럭의 상향에지, 하나는 하향에지에서 동작)을 수행하는 PE(Processing Element)를 교번적으로 결선, 클럭의 상향에지는 물론 하향에지에서도 동작하도록 하는 방식으로 클럭 사이클수를 줄이는 VLSI 구조를 제안한다 기존 구조에 그대로 적용되는 본 방법은 공급 데이타폭이 2 배, PE 의 HW 복잡도가 1.5 배 절대차 합 연산의 복잡도가 2 배로 늘어나 전체 하드웨어가 복잡해지나, PE수를 2배로 하여 클럭사이클수를 줄이는 방법에 비해서는 매우 효율적이다. 본 제안 구조는 계층적 움직임 추정 알고리듬을 사용한 MPEG-2 움직임 추정기 개발의 설계에 적용하여 기능과 HW 복잡도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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