블록 암호를 설계할 때, 설계자는 주로 차분 특성 확률의 상한을 이용하여 라운드 수를 결정한다. 라운드 수는 블록 암호의 성능에 영향을 미치므로, 더 적은 라운드를 갖기 위해 차분 특성 확률의 상한을 정밀하게 계산하는 것이 중요하다. 이전까지의 활성 S-box의 최소 개수를 탐색하는 방법들은 비선형 연산과 선형 연산을 각각 제약식으로 구성하여 차분 특성 확률의 상한을 계산하였다. 하지만 선형 연산이 비선형 연산에 의존적으로 선택되는 BOGI 설계전략(Bad-Output Good-Input Design Strategy)의 경우 이전 탐색방법으로 구한 상한은 정밀하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 BOGI 전략의 성질을 이용하여 기존의 방법보다 더 정밀한 차분 특성 확률의 상한을 구하는 새로운 방법을 제안한다. 그리고 이 방법을 이용하여 구한 상한의 타당성을 수학적으로 증명한다. 제안한 방법을 BOGI가 사용된 GIFT-64와 GIFT-128에 각각 적용하여 9라운드까지 차분 특성 확률의 상한을 탐색하였다. GIFT-64의 7라운드와 GIFT-128의 9라운드에 대해 기존의 방법을 적용하면 차분 특성 확률의 상한이 각각 2-18.395와 2-26.885이었으나, 제안한 방법을 적용하면 각각 2-19.81과 2-28.3으로 더 정밀하게 계산된다.
담수어의 체부위별 지질 및 그 구성지방산의 조성을 밝히기 위하여, 전보 이어 잉어의 조직을 육, 피, 및 내장별로 채취하고 유리지질과 결합지질을 추출하여 지질의 조성을 측정하였으며, 양적으로 많은 비율을 점하는 중성지질과 인지질에 대하여는 그 구성지방산의 조성을 분석 비교하였다. 1. 부위별 지질의 함량은 육에 $3.88\%$, 피부에 $8.02\%$, 내장부에 $6.18\%$ 함유되어 있었고, 각 부위별 지질은 육질부에 있어서는 유리지질 $2.47\%$와 결합지질 $1.41\%$, 피부에 있어서는 유리지질 $5.65\%$와 결합지질 $2.37\%$, 그리고 내장부에 있어서는 유리지질 $3.54\%$ 와 결합지질 $2.64\%$로 각각 구성되고 있었다. 2. 각부위별로 유리지질은 중성지질 $68\%{\sim}92\%$, 당지질 $3\%{\sim}6\%$, 인지질 $4\%{\sim}18\%$, 그리고 결합지질은 중성지질 $8\%{\sim}20\%$, 당지질 $2\%{\sim}7\%$, 인지질 $47\%{\sim}62\%$로 구성되어 있었다. 3. 중성지질의 조성을 분석한 결과, 유리지질은 각부위에서 그 대부분이 TG와 DG로 이루어져 있었으나 내장에는 FFA도 상당 비율 함유되어 있었다. 결합지질은 각부분이 공통으로 ES와 HC 및 TG가 많은 비율을 점하였으나 FS도 상당한 비율로 함유되고 있었다. 4. 인지질의 조성에 있어서는 각부위별로 유리지질과 결합지질이 모두 PC PE 및 PS로서 주로 구성되고 있었으나, 결합지질에 특히 PC가 많은 것이 특징이었다. 5. 유리지질과 결합지질의 극성 및 비극성지질별 주요지방산의 조성을 비교한 결과, 유리지질과 결합지질이 모두 극성지질은 주로 $C_{16:0},\;C_{18:0},\;C_{20:4},\;C_{22:6}$ 및 $C_{18:2}$ 산으로, 그리고 비극성지질은 주로 $C_{18:1},\;C_{16:0},\;C_{16:1},\;C_{18:0}$ 및 $C_{18:2}$ 산으로 구성되어 있었다. 6. 각부위별 유리지질과 결합지질을 구성하는 중성지질의 주요지방산 조성을 분석한 결과, 포화지방산에 있어서는 $C_{12:0}{\sim}C_{20:0}$산 8개 지방산중 $C_{16:0}(11.20{\sim}21.13\%),\;C_{18:0}(1.58{\sim}12.76\%)$ 및 $C_{14:0}(2.54{\sim}6.98\%)$을 monoene산에 있어서는 $C_{14:1}{\sim}C_{22:1}$산 5 개 지방산중 $C_{18:1}(21.68{\sim}30.50\%),\;C_{16:1}(7.06{\sim}20.70\%)$ 및 $C_{20:1}(1.76{\sim}6.27\%)$을, 그리고 polyenoic acid에 있어서는 $C_{18:2}{\sim}C_{22:6}$산 8개 지방산중 $C_{18:2}(4.50{\sim}6.89\%),\;C_{20:4}(1.52{\sim}4.29\%)$ 및 $C_{22:6}(0.73{\sim}6.62\%)$을 들 수 있었다. 또, 이들 지방산의 조성은 유리지질과 결합지질간에 현저한 차이를 보였다.
시분할 FPGA는 회로가 동작하는 중 회로의 기능을 재구성할 수 있는 동적 재구성 기능을 갖춘 FPGA 칩이다. 따라서 이러한 칩을 위한 회로 합성 기법에서는 주어진 논리 회로를 각각 다른 시간대에 수행할 여러 개의 부분회로로 분할한 후, 동일한 하드웨어 회로를 시간차를 두고 공유하도록 해야 한다. 기존의 연구에서는, 칩의 제한된 용량 문제를 해결하기 위해, 동일 시간대에 필요한 자원으로서 각 세부 함수를 수행하는 LUT(Look-Up Table)의 개수와 LUT의 출력 결과를 다른 시간대에 사용하기 위해 그 결과를 임시 저장하는데 필요한 마이크로 레지스터(micro register)의 개수를 최소화하는 데 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 시분할 FPGA 합성용 도구 중의 하나로서 회로 구현에 필요한 메모리 원소, 즉 마이크로 레지스터의 개수에 대한 하한(lower bound)을 추정하는 기법에 대해 설명한다. 이 방법에서는 입력되는 논리 회로를 직접 합성하지 않고서도 그 회로가 필요로 하는 전체 마이크로 레지스터 개수에 대한 하한을 각각 추정함으로써 특정한 합성 기법에 관계없이 회로 구현에 필요한 최소한의 마이크로 레지스터의 개수에 대한 정보를 추출한다. 만일, 기존의 합성 결과가 본 연구에서 추정된 하한과 일치할 경우, 그 결과는 최적의 결과를 의미한다. 반면에, 하한과의 차이가 있는 경우에는 기존의 연구 결과에 비해 더 좋은 합성 결과가 존재하거나, 또는 본 연구에서 추정한 하한보다 더 좋은(큰, 정확한) 하한이 실제 존재함을 의미한다. 따라서 이러한 비교 분석을 통해, 기존 연구는 물론, 향후에 개발할 새로운 합성 방법의 결과가 최적인지, 또는 개선의 여지가 있는지를 판단하는 좋은 지표를 얻을 수 있다. 실험 결과, 추정된 하한은 기존 연구의 합성 결과와 다소 차이가 있었다. 이러한 차이는 우선, 기존의 합성 결과는 LUT 개수를 적절히 유지하는 가운데 마이크로 레지스터를 최소화한 결과인 반면, 본 하한 추정에서는 합성 가능한 모든 결과 중, LUT 개수와는 전혀 무관하게, 마이크로 레지스터 개수를 최대한 작게 사용할 합성 예를 추정하기 때문이라고 판단된다. 또 한편으로는 마이크로 레지스터 개수에 대한 하한 추정 문제 자체가 갖는 거대한 변동성과 복잡성으로 인해 제안한 추정 기법이 정밀도에 한계를 가지는 것으로 해석할 수 있으며, 다른 한편으로는 기존 연구 결과보다 더 좋은 합성 결과가 존재할 가능성이 높음을 의미하는 것으로 해석될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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