ECQV(Elliptic Curve Qu-Vanstone) 묵시적 인증서는 명시적 인증서와 다르게 전자서명을 검증하지 않고 인증서로부터 공개키를 복원시킨다. 이와 같이 공개키가 인증서로부터 복원되면 인증서와 공개키는 묵시적으로 검증된다. 그러므로 ECQV 묵시적 인증서는 전자서명과 공개키 대신에 공개키 복원 데이터만으로 구성되어 명시적 인증서보다 크기가 작고, 인증서로부터 공개키를 복원하는 것이 전자서명을 검증하는 것보다 빠르다. 또한 ECQV는 ECC 기반으로 동작되므로 다른 암호화 방식에 비해 키 길이가 짧고 속도가 빨라 메모리, 대역폭과 같은 자원이 제한된 환경 및 응용에 적합하다. 본 논문에서는 SECG SEC 4에 정의된 ECQV의 전제 조건과 묵시적 인증서의 발행, 묵시적 인증서로부터의 공개키 복원에 대해 설명하고, ECQV를 소프트웨어로 설계 및 구현하였으며 그 성능을 측정하였다.
전세계적으로 건강에 대한 관심이 증가되어 기존 의료 장비보다 편리하고 정밀한 비접촉, 실시간 헬스 모니터링 시스템 개발이 요구되고 있다. 그러므로 우리는 UWB(Ultra Wide Band) 레이더를 통해서 인체에 비접촉, 연속적으로 혈관의 운동 신호를 수집하고 이 수집된 데이터를 실시간적으로 신호처리해서 맥박, 수축기 혈압, 이완기 혈압을 측정할 수 있는 임베디드 기반의 전파를 이용한 혈압 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 임베디드 기반 GUI(Graphic User Interface)의 프로그램을 통해서 UWB 레이더 및 제어 시스템을 모니터링하면서 정확한 정보를 실시간으로 LCD(Liquid Crystal Display)에 표시한다. 임베디드 시스템은 소형화를 위해 제한된 자원을 사용해야 하기 때문에 기존의 PC GUI 설계 모드는 상대적으로 더 큰 메모리를 사용하므로 임베디드 시스템에 적합하지 않을 뿐 만 아니라 더 많은 CPU(Central Processing Unit) 처리시간을 요구한다.
본 논문에서는 새로운 저전력 및 저면적 리드-솔로몬 (Reed-Solomon) 복호기를 제안한다. 제안하는 리드-솔로몬 복호기는 새로운 단순화된 수정 유클리드 알고리즘을 사용하여 낮은 하드웨어 복잡도 및 저전력 리드-솔로몬 복호가 가능하다. 새로운 단순화된 수정 유클리드 알고리즘은 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해서 새로운 초기 조건 및 다항식 연산 방식을 사용한다. 따라서 3t개의 기본 셀로 구성된 새로운 단순화된 수정 유클리드 구조는 기존 수정 유클리드 구조는 물론 베르캠프-메세이 구조들에 비해 가장 낮은 하드웨어 복잡도를 갖는다. $0.18{\mu}m$ 삼성 라이브러리를 사용하여 논리합성을 수행한 리드-솔로몬 복호기는 370MHz의 동작 주파수 및 2.9Gbps의 데이터 처리 속도를 갖는다. (255, 239, 8) 리드-솔로몬 코드 복호를 수행하는 단순화된 수정 유클리드 구조와 전체 리드-솔로몬 복호기의 게이트 수는 각각 20,166개와 40,136개이다. 따라서 구현한 리드-솔로몬 복호기는 기존 DCME 복호기에 비해 5%의 게이트 수 절감 효과를 갖는다.
패턴 매칭 알고리즘은 컴퓨터 네트워크, 유비쿼터스 네트워크, 그리고 센서 네트워크 등을 위한 보안 프로그램에 주로 사용 된다. IT 기술의 발전과 함께 정보의 디지털화가 가속화되면서 네트워크를 통해 전달되는 데이터양이 급증하고 있다. 이에 따라 패턴 매칭 연산의 복잡도도 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 더 많은 패턴을 보다 빠르게 검색할 수 있는 고성능 알고리즘의 개발이 끊임없이 요구되고 있다. 본 논문은 서픽스 트리 기반 패턴 매칭 알고리즘을 새롭게 제안하여 대용량 패턴 매칭 연산의 성능을 높였다. 서픽스 트리는 사전에 정의된 복수 패턴들의 서픽스를 기반으로 생성된다. 이 트리에 쉬프트 노드 개념을 추가하여 기존 패턴 매칭 연산들 중 불필요한 연산의 수행 횟수를 줄였다. 결과적으로 제안하는 구조를 통해 기존 알고리즘 대비 24% 이상의 성능 향상을 이루었다.
AES는 인터넷 프로토콜의 대칭키 보안 알고리즘으로 널리 사용된다. 무선 내장형 시스템들이 점점 더 전통적인 유선 네트워크 프로토콜을 많이 사용하고 있으므로 이들 무선 내장형 시스템을 위한 저비용 AES 알고리즘 구현은 매우 중요하다. 가장 기본적인 AES 아키텍처는 키 스케줄을 포함하여 20개의 S-box를 사용하는 하나의 cipher 라운드로 구성되어 있다. 암호화는 동일한 라운드를 반복하여 완료된다. 근래에 이 방법의 구현 비용을 더욱 줄이기 위하여 오직 8개의 S-box만 사용하는 folded architecture가 제안되었다. 본 논문에서는 folded architecture를 이용하여 무선 통신 기술을 위한 저비용 AES 구현 구조에 대하여 연구한다. 먼저 folded architecture를 개선하여 16 바이트의 추가적인 상태 메모리 사용을 줄였다. 구현 비용을 더욱 줄이기 위하여 데이터 암호화에 하나의 S-box만 사용하는 single byte architecture를 구현하였다. Single byte architecture는 암호화에 352 클록이 소요된다. FPGA 구현 시 최대 동작 주파수는 40MHz에 도달하였다. 따라서 암호화 속도는 13Mbps 이상으로 3G 무선통신에 충분하다.
본 논문에서는 Fe가 0.015Wt.%도핑된 LiNbO₃ 결정에서 2광파혼합(TWM:Two-Wave Mixing)을 통한 입사각에 따른 결합계수, 기록빔의 세기비에 따른 이득, 회절효율, 시간응답특성에 대한 해석 및 실험을 통해 고밀도 광메모리 소자로서 응용하기 위한 특성을 제시한다. 실험결과 514.5nm 파장에서 본 결정의 경우 14°에서 최대 결합특성을 보였고 이때의 최대결합계수는 6.9cm/sup -1/이다. 그리고, 632.8nm 파장의 빔으로 판독시 두 결합빔의 세기비가 0.1이고, 입사각이 140 일 때, 54.13%의 최대 회절효율을 얻었으며, 격자고정시 회절효율은 21.4% 이다. 또한, Fe-LiNbO₃ 결정을 높은 회절효율을 갖는 광메모리 소자로 적용하기 위해 가장 우수한 회절특성을 보이는 조건에서 각도 다중화 방식과 공간 광학 변조기를 이용한 광정보 저장응용실험 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 전력 증폭기를 효과적으로 모델링하기 위한 E-TDLNN(Expanded-Tapped Delay Line Neural Network) 방식을 제안하였다. 이 방식은 전력 증폭기의 메모리 효과를 효과적으로 제시한 TDLNN 방식에 외부 변화 인자인 게이트 바이어스를 불변(invariant) 입력으로 추가한 후 측정된 전력 증폭기의 출력 스펙트럼을 목표치로 신경망을 통해 학습시킴으로써 전력 증폭기를 모델링하는 방식이다. 제안한 방식의 타당성을 증명하기 위해 주 증폭기의 게이트 바이어스를 $3.4{\sim}3.6V$ 범위에서 0.01 V 스텝으로 변화시키며 측정한 여러 데이터 중 3.45 V와 3.50 V에 대해 학습시킨 후, 게이트 바이어스가 3.40 V, 3.48 V, 3.53 V, 3.60 V인 경우에 대하여 출력을 예측한 결과 실제 출력과 거의 동일한 신호를 예측할 수 있었다.
Background: Whole brain radiotherapy (WBRT) and stereotactic radiosurgery were frequently used to palliate patients with brain metastases. It remains controversial which modality or combination of therapy is superior especially in the setting of limited number of brain metastases. The availability of newer medical therapy that improves survival highlighted the importance of reducing long term radiation toxicity associated with WBRT. In this study, we aim to demonstrate the hippocampal sparing technique with whole brain and integrated simultaneous boost Materials and Methods: Planning data from 10 patients with 1-5 brain metastases treated with SRS were identified. Based on the contouring guideline from RTOG atlas, we identified and contoured the hippocampus with 5mm isocentric expansion to form the hippocampal avoidance structure. The plan was to deliver hippocampal sparing whole brain radiotherapy (HSWBRT) of 30 Gy in 10 fractions and simultaneous boost to metastatic lesions of 30 Gy in 10 fractions each. Results: The PTV, hippocampus and hippocampal avoidance volumes ranges between 1.00 - 39.00 cc., 2.50 - 5.30 cc and 26.47 - 36.30 cc respectively. The mean hippocampus dose for the HSWBRT and HSWBRT and SIB plans was 8.06 Gy and 12.47 respectively. The max dose of optic nerve, optic chiasm and brainstem were kept below acceptable range of 37.5 Gy. Conclusions: The findings from this dosimetric study demonstrated the feasibility and safety of treating limited brain metastases with HSWBRT and SIB. It is possible to achieve the best of both worlds by combining HSWBRT and SIB to achieve maximal local intracranial control while maintaining as low a dose as possible to the hippocampus thereby preserving memory and quality of life.
본 논문은 여러 이산 신호 처리(Digital Signal Processing)에서 많이 사용되는 FIR Filter의 전력 소모를 줄이는 새로운 방법을 제안한다. FIR Filter에서 소모되는 전력 중 곱셈기가 차지하는 비중이 매우 높다라는 사실과 2D 영상에서 이웃한 픽셀 값의 공간 상관성이 높다라는 성질을 이용하였다. 곱셈기의 입력인 영상 데이터를 상대적으로 상관성이 높은 상위 비트(MSBs)와 상관성이 낮은 하위 비트(LSBs)로 구분하고, 각각에 대해서 필터링을 수행하도록 하였다. 또한, 입력의 상위 비트와 필터 계수와의 곱셈 결과는 캐쉬 (cache)에 저장하여 재사용함으로써 불필요한 상위 비트의 연산을 줄이도록 하였다. 이러한 방법을 SMT(Separated Multiplication Technique)라 부르기로 한다. FIR Filter를 사용함에 있어 제안된 SMT를 이용하였을 경우에 15%정도의 전력 이득 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 반도체 집적 회로의 다층 배선 인터커넥트 사이의 기생 캐패시턴스를 수치 해석적으로 계산하여 추출하는 새로운 방법과 그 적용 예를 보고한다. 기생 캐패시턴스를 시뮬레이션을 통해 추출하기 위하여, 복잡한 형태의 3차원 대층배선 구조물을 유한요소법을 이용하여 해석하였다. 캐패시턴스를 추출하기 위한 3차원 다층배선 구조물은 3차원 변환 정보를 가진 2차원 평면 마스크 레이아웃 데이터로부터 생성하였다. 시뮬레이션 결과의 정확도를 검증을 위하여 8.0×8.0×5.0㎛\sup 3\ 크기의 영역에 평행한 두 도전층이 상하로 교차한 구조에 대하여 실험치와 비교하였다. 3차원 다층배선 구조물의 기생 캐패시턴스 추출을 위해서, 유한 요소법 적용을 위한 1,960개의 노드와 8,892개의 사면체 메쉬를 생성하였으며, ULTRA SPARC 1 워크스테이션에 대해서 소요된 CPU 시간은 28초이었으며, 4.4 메가바이트의 메모리를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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