The Korean Journal of Applied Statistics (응용통계연구)

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Energy-Efficiency Evaluation of Low-Power Random Number Generators

저전력을 소모하는 난수발생기의 성능 평가

  • 윤정민 (서울대학교 전기ㆍ컴퓨터 공학부) ;
  • 김지홍 (서울대학교 전기ㆍ컴퓨터 공학부) ;
  • 김진효 (제주대학교 전산통계학과)
  • Published : 2003.09.01
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Abstract

Many mobile applications, such as games, security software and mathematical applications, use a random number generator(RNG). Since mobile devices operate under a limited battery capacity, the low energy consumption is one of key system requirements. For mobile applications based on an RNG, it is important to use low-power RNGs. In this article, we evaluate the energy efficiency of several well-known RNG algorithms and suggest guidelines for selecting RNGs suitable for mobile application.

휴대전화, PDA와 같은 이동 단말기와 무선 통신의 발전으로 인하여, 이동 단말기를 이용한 전자 메일, 게임, 주식거래 등이 가능하게 되었다. 무선 단말기를 통한 주식거래나 게임 등을 위하여서는 난수발생기(Random Number Generator)의 사용이 필수적이다. 그런데 최근까지의 난수발생기는 우수한 난수성에 중점을 두어 개발되었으며, 이동 단말기에서의 에너지 소비량에 대한 연구는 없었다. 이동 단말기는 무게 및 크기의 한계 때문에 배터리의 용량에 제한이 있게되므로, 되도록 에너지 소비량을 줄여서 주어진 배터리를 오랫 동안 사용하기를 원하게 된다. 본 논문에서는 이동 단말기에서 많이 사용되는 여러 난수발생기들을 살펴보고, 저전력 에너지 측정도구인 SES(SNU Energy Scanner)를 이용하여 각 난수발생기의 에너지 소비량을 측정하여 이들을 비교한다. 이를 바탕으로 이동 단말기 환경에서 저전력을 소모하는 난수발생기를 제안하였다.

Keywords

References

  1. 난수 발생 프로그램 윤정민
  2. SIAM Review v.32 no.2 Random number generators on vector supercomputers and other advanced architecture Anderson,S. https://doi.org/10.1137/1032044
  3. ARM7 Thumb Family ARM Ltd.
  4. Random number generation and Monte Carlo methods Gentle,J.
  5. The Art of Computer Programming: Seminumerica Algorithms v.2 Knuth,D.
  6. Master's thesis, Electrical Engineering and Computer Science, University of California at Berkeley Instruction level power analysis and low power design methodology of a microprocessor Laramie,P.
  7. Communications of the ACM v.31 no.6 Efficient and portable combined random number generators L'Ecuyer,P. https://doi.org/10.1145/62959.62969
  8. Computer Sciences and Statistics: 16th Symposium on the Interface A current view of random number generators Marsaglia,G.;L.Billard(ed.)
  9. Communications of the ACM v.31 no.10 Random number generators: good ones are hard to find Park,S.;Miller,K. https://doi.org/10.1145/63039.63042
  10. Numerical Recipes in C: The Art of Scientific Computing(second edition) Press,W.;Teukolsky,S.;Vetterling,W.;Flannery,B.
  11. ACM Transactions on Mathematical Software v.5 no.2 A more portable fortran random number generator Schrage,L. https://doi.org/10.1145/355826.355828
  12. IEEE Design and Test of Computers v.19 no.4 Energy-monitoring tool for low-power embedded programs Shin,D.;Shim,H.;Joo,Y.;Yun,H.;Kim,J.;Chang,N. https://doi.org/10.1109/MDT.2002.1018129
  13. IEEE Transactions on Very Large Scale Integration(VLSI) Systems v.2 no.4 Power analysis of embedded software: a first step towards software power minimization Tiwari,V.;Malik,S.;Wolfe,A. https://doi.org/10.1109/92.335012