몽고메리 모듈러 곱셈의 유연한 하드웨어 구현을 위한 확장 가능형 아키텍처를 기술한다. 처리요소 (processing element; PE)의 1차원 배열을 기반으로 하는 확장 가능형 모듈러 곱셈기 구조는 워드 병렬 연산을 수행하며, 사용되는 PE 개수 NPE에 따라 연산 성능과 하드웨어 복잡도를 조정하여 구현할 수 있다. 제안된 아키텍처를 기반으로 SEC2에 정의된 8가지 필드 크기를 지원하는 확장 가능형 몽고메리 모듈러 곱셈기(scalable Montgomery modular multiplier; sMM) 코어를 설계했다. 180-nm CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과, sMM 코어는 NPE=1 및 NPE=8인 경우에 각각 38,317 등가게이트 (GEs) 및 139,390 GEs로 구현되었으며, 100 MHz 클록으로 동작할 때, NPE=1인 경우에 57만회/초 및 NPE=8인 경우에 350만회/초의 256-비트 모듈러 곱셈을 연산할 수 있는 것으로 평가되었다. sMM 코어는 응용분야에서 요구되는 연산성능과 하드웨어 리소스를 고려하여 사용할 PE 수를 결정함으로써 최적화된 구현이 가능하다는 장점을 가지며, ECC의 확장 가능한 하드웨어 설계에 IP (intellectual property)로 사용될 수 있다.
본 논문에서 H.264표준을 위해 2차원 $8{\times}8$ 순방향/역방향 정수 DCT 변환을 빠르고 효율적으로 계산할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 순방향/역방향 변환은 간단한 시프트와 덧셈 동작을 사용하여 계산 복잡도를 줄였으며, DCT 연산에 메모리를 사용하지 않으므로 해서 불필요한 자원소모를 줄였다. 제안된 파이프라인 아키텍처의 최대 동작 주파수는 1.184GHz이며, 합성결과는 44864 게이트가 사용되어 25.27Gpixels/sec의 스루풋을 보여준다. 면적 비율에 비해 높은 스루풋으로 인해, 제안된 설계는 H.264/AVC 고해상도 비디오기술의 실시간 처리에 효율적으로 사용할 수 있다.
토양증기추출공법(SVE)은 불포화 지반상태에서 휘발성 유기화합물(VOCs)과 유류오염 물질을 제거하는데 효과적이고 경제적인 공법중의 하나이다. 본 연구에서는 기존 연약지반의 지반개량시 사용된 연직배수재(PVDs)를 토양증기추출시스템에 적용하여 짧은 공기배출거리로 최대한 신속하게 오염물질을 제거할 수 있게 하여 투기계수가 낮은 지반에서 오염된 토양을 효과적으로 복원할 수 있는 토양증기추출공법을 적용하는데 목적이 있다. 연직배수재를 이용한 토양증기추출시스템 적용시 실제 현장에서 나타나는 무한 경계 조건을 만족하기 위해서 실내에서 파일럿 규모의 오염복원 모형실험을 결과로 유한경계조건 시스템에서 이미지웰 중첩이론을 이용하여 압력분포를 가정하였다. 즉, 압력강하가 없는 일정수두 경계조건 상태와 토조의 상 하부와 같이 흐름이 없는 불투수경계조건 상태를 유지하기 위해서 이미지웰 중첩이론을 도입하여 경계조건을 수립하였다. 결과, 공기흐름률이 증가할수록 흐름비율도 증가하였다. 따라서 높은 흐름률에 대한 흐름비율도 더 커지게 되는 것이고, 최적화과정동안 공기흐름률은 측정 압력수두와 이미지웰 중첩이론으로부터 구해진 이론 압력수두의 오차율에 미치는 가장 중요한 인자로 판단된다.
보안 장비에서 발생하는 로그는 그동안 ESM(Enterprise Security Management) 기반으로 통합적으로 데이터를 분석하였으나 데이터 저장 용량의 한계와 ESM자체의 데이터 처리 성능의 한계로 빅데이터 처리에 부적합하기 때문에 빅데이터 플랫폼을 이용한 보안로그 분석 기술이 필요하다. 빅데이터 플랫폼은 Hadoop Echosystem을 이용하여 대용량의 데이터 수집, 저장, 처리, 검색, 분석, 시각화 기능을 구현할 수 있다. 현재 ESM기술은 SIEM(Security Information & Event Management)방식으로 기술이 발전하고 있으며 SIEM방식의 보안기술을 구현하기 위해서는 현재 보안장비에서 발생하는 방대한 로그 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 플랫폼 기술이 필수적이다. 본 논문은 Hadoop Echosystem 이 가지고 있는 빅데이터 플랫폼 기술을 활용하여 보안로그를 분석하기 위한 시스템을 어떻게 구현할 수 있는지에 대한 모델을 연구하였다.
본 논문은 하드웨어 곱셈 연산을 최적화 한 리프팅 기반의 9/7 웨이블릿 필터의 VLSI 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 범용 곱셈기를 사용하는 기존의 리프팅 기법과 달리 웨이블릿 계수에 패턴 탐색 기법의 Lef$\grave{e}$vre 알고리즘을 적용하였으며, MCM(Multiple constant multiplication)과 폴딩 방식을 9/7 DWT 필터에 적용하여 효율적으로 하드웨어 설계가 이루어 질수 있도록 제안하였다. 이러한 구조는 하드웨어 자원을 100% 활용하는 이점을 지니며, 이전의 성능에 비해 화질 열화 없이 단순한 하드웨어 구조, 속도, 면적, 전력소모 측면에서 효율적이다. 비교 실험을 위해 Verilog HDL을 통해 구현하였으며, $0.18{\mu}m$ CMOS 공정의 스탠다드 셀을 이용하여 합성하였다. 제안한 구조를 기존의 구조와 200MHz의 합성 타겟 클럭 주파수에서 비교하였을 때 면적, 전력소모 측면에서 60.1%, 44.1% 감소하였으며, 이를 통해 이전의 리프팅 기법에 비해 하드웨어 구현에 보다 최적화된 구조임을 보여준다.
본 논문은 스칼라 곱셈, Menezes-Vanstone 타원곡선 암호 및 복호 알고리즘, 점-덧셈, 점-2배 연산, 유한체상 곱셈, 나눗셈 등의 7가지 동작을 수행하는 GF($2^{191}$) 타원곡선 암호프로세서를 하드웨어로 설계하였다. 단순 전력 분석에 대비하기 위해 타원곡선 암호프로세서는 주된 반복 동작이 키 값에 무관하게 동일한 연산 동작으로 구성되는 몽고메리 스칼라 곱셈 기법을 사용하며, GF($2^m$)의 유한체에서 각각 1, (m/8), (m-1)개의 고정된 사이클에 완료되는 GF-ALU, GF-MUL, GF-DIV 연산장치가 병렬적으로 수행되는 동작 특성을 갖는다. 설계된 프로세서는 0.35um CMOS 공정에서 약 68,000개의 게이트로 구성되며, 시뮬레이션을 통한 최악 지연시간은 7.8 ns로 약 125 MHz의 동작속도를 갖는다. 설계된 프로세서는 320 kps의 암호율, 640 kbps을 복호율 갖고 7개의 유한체 연산을 지원하므로 다양한 암호와 통신 분야에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 IEEE 802.11n 무선 랜 표준의 3가지 블록길이(648, 1296, 1944)와 4가지 부호율(1/2, 2/3, 3/4, 5/6)을 지원하는 다중모드 LDPC 복호기를 설계하였다. 하드웨어 복잡도를 고려하여 layered 복호방식의 블록-시리얼(부분병렬) 구조로 설계 되었으며, 최소합 알고리듬의 특징을 이용한 검사노드 메모리 최소화 방법을 고안하여 적용함으로써 기존방법에 비해 검사노드 메모리 용량을 47% 감소시켰다. Matlab 모델링과 시뮬레이션을 통해 고정소수점 비트 폭이 LDPC 복호기의 복호성능에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 최적의 하드웨어 설계조건을 도출하여 반영하였다. 설계된 회로는 FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였으며, 0.18-${\mu}m$ CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 약 219,100 게이트와 45,036 비트의 메모리로 구현되었고, 50 MHz@2.5V로 동작하여 164~212 Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 유한체상의 SPB(shifted polynomial basis)를 사용한 효율적인 AB2 곱셈 알고리즘을 제안한다. SPB의 특징을 이용하여, AB2 곱셈을 위한 수식을 두 부분으로 분할하였다. 분할된 두 수식은 동시에 실행가능하며, 이를 병렬로 처리하는 알고리즘을 도출하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 기반으로 효율적인 세미-시스톨릭(semi-systolic) AB2 곱셈기를 제안한다. 제안한 곱셈기는 기존의 곱셈기에 비해 낮은 공간-시간 복잡도(area-time complexity)를 가진다. 기존의 구조들과 비교하면, 제안한 AB2 곱셈기는 공간-시간 복잡도면에서 Wei, Wang-Guo, Kim-Lee, 및 Choi-Lee의 곱셈기들의 약 94%, 87%, 86%, 및 83% 가량이 감소되었다. 따라서 제안한 곱셈기는 VLSI(very large scale integration) 구현에 적합하며 다양한 응용의 기초적인 구성 요소로 쉽게 적용할 수 있다.
CNN(Convolutional Nerual Network)는 기계학습 알고리즘 중에서도 이미지의 인식과 분류에 뛰어난 성능을 보이는 알고리즘 중 하나이다. CNN의 경우 간단하지만 많은 연산량을 가지고 있어 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 CNN 수행과정에서 많은 처리시간이 소모되는 convolution layer와 pooling layer, fully connected layer의 연산수행을 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)구조의 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 통하여 병렬로 연산처리를 수행했다. 또한 convolution layer의 출력을 저장하지 않고 pooling layer의 입력으로 바로 사용함으로 메모리 접근횟수를 줄여 성능 향상을 기대했다. 본 논문에서는 이 실험검증을 위하여 MNIST 데이터 셋을 사용하였고 이를 통하여 제안하는 CNN 구조가 기존의 구조보다 12.38% 더 좋은 성능을 보임을 확인했다.
본 논문에서는 다중 모터 기반 피드백 제어 시스템에 대하여 캐스케이드 형태의 제어기를 고려하고 제한된 ADC(Analog to Digital Converter) 자원을 효과적으로 이용하기 위한 자원 할당 방법을 제안한다. 이 방법의 목적은 한정된 ADC 자원으로 모터 위치 측정값의 오차 및 d-q 축 전류 측정값의 오차를 최소화하는 것이다. 다중 모터 기반 피드백 제어 시스템에 대한 캐스케이드 제어 구조는 속도 제어기와 전류제어기로 구성되며, 이러한 구조가 각 모터에 병렬로 적용되어 각 모터의 회전 속도가 독립적으로 제어된다. 다중모터제어기는 추가되는 마이크로컨트롤러 없이 오직 하나의 컨트롤러에 구현된다. 다수의 AC 모터로 구성된 실험환경과 제안된 제어구조 및 ADC 할당방법을 이용함으로써 각 모터의 속도 및 토크가 주어진 속도 지령값을 정밀하게 추종함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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