• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권4호
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• pp.231-239
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• 2007

본 논문에서는 국내 표준 128비트 블록 암호화 알고리즘인 SEED를 하드웨어로 설계할 경우 면적-성능간의 trade-off 관계를 보여준다. 본 논문에서 다음 4가지 유형의 설계 구조를 비교한다. (1) Design 1 : 16 라운드 완전 파이프라인 방식, (2) Design 2 : 단일 라운드의 반복 사용 방식 (3) Design 3 : G 함수 공유 및 반복 사용 방식 (4) Design 4 : 단일 라운드 내부 파이프라인 방식. (1),(2),(3)의 방식은 기존의 논문들에서 제안한 각기 다른 설계 방식이며 (4)번 설계 방식이 본 논문에서 새롭게 제안한 설계 방식이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 방식은, F 함수 내의 G 함수들을 파이프라인 방식으로 연결하여 면적 요구량을 (2)번에 비해서 늘이지 않으면서도 파이프라인과 공유블록 사용의 효과로 성능을 Design 2와 Design 3보다 높인 설계 방식이다. 본 논문에서 4가지 각기 다른 방식을 각각 실제 하드웨어로 설계하고 FPGA로 구현하여 성능 및 면적 요구량을 비교 분석한다. 실험 분석 결과, 본 논문에서 새로 제안한 F 함수 내부 3단 파이프라인 방식이 Design 1 방식을 제외하고 가장 throughput 이 높다. 제안된 Design 4 가 단위 면적당 출력성능(throughput)면에서 다른 모든 설계 방식에 비해서 최대 2.8배 우수하다. 따라서, 새로이 제안된 SEED 설계가 기존의 설계 방식들에 비해서 면적대비 성능이 가장 효율적이라고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.251-273
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• 2022

최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.