Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.8
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pp.1095-1102
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2021
A scalable ECC architecture with high scalability and flexibility between performance and hardware complexity is proposed. For architectural scalability, a modular arithmetic unit based on a one-dimensional array of processing element (PE) that performs finite field operations on 32-bit words in parallel was implemented, and the number of PEs used can be determined in the range of 1 to 8 for circuit synthesis. A scalable algorithms for word-based Montgomery multiplication and Montgomery inversion were adopted. As a result of implementing scalable ECC processor (sECCP) using 180-nm CMOS technology, it was implemented with 100 kGEs and 8.8 kbits of RAM when NPE=1, and with 203 kGEs and 12.8 kbits of RAM when NPE=8. The performance of sECCP with NPE=1 and NPE=8 was analyzed to be 110 PSMs/sec and 610 PSMs/sec, respectively, on P256R elliptic curve when operating at 100 MHz clock.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.2
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pp.129-134
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2022
The resonant bio-sensor of bi-level grating structure with mushroom profile has been designed for operating in the near-infrared (NIR) wavelength range under transverse electric (TE) polarization. The rigorous modal transmission-line theory (MTLT) is applied to determine the optical characteristics, and the reflection resonance of the grating structure is analyzed by varying their geometrical parameters. The numerical result shows that an excited sharp Fano resonance (FR), which does not occur in single layer grating, is demonstrated. The relationship between structure parameters of bi-level grating and the reflectance spectrum in order to guarantee the appearance of FR in the designed structure is fully investigated. An optical bio-sensor with a potential sensitivity of 112.9~214.3 deg/RIU and 447 nm/RIU is designed based on the proposed structure. The proposed mushroom profile may serve as a powerful sample for the design of optical bio-sensors with a wide range of applications.
In this paper, the fine dust (PM10) and ultrafine dust (PM2.5) measurement platforms are designed to be mobile and fixed using oneM2M, the international standard for IoT. The fine dust measurement platform is composed and designed with a fine dust measurement device, agent, oneM2M platform, oneM2M IPE, and monitoring system. The main difference between mobile and fixed is that the mobile uses the MQTT protocol for interconnection between devices and services without blind spots based on LTE connection, and the fixed uses the LoRaWAN protocol with low power and wide communication range. Not only fine dust, but also temperature, humidity, atmospheric pressure, volatile organic compounds (VOC), carbon monoxide (CO), sulfur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2), and noise data related to daily life were collected. The collected sensor values were managed using the common API provided by oneM2M through the agent and oneM2M IPE, and it was designed into four resource types: AE and container. Six functions of operability, flexibility, convenience, safety, reusability, and scalability were analyzed through the fine dust measurement platform design.
The feedback voltage detection structure is proposed to alleviate overshoot and undershoot caused by the removal of the existing external output capacitor. Conventional LDO regulators suffer from overshoot and undershoot caused by imbalances in the power supply voltage. Therefore, the proposed LDO is designed to have a more improved transient response to form a new control path while maintaining only the feedback path of the conventional LDO regulator. A new control path detects overshoot and undershoot events in the output stage. Accordingly, the operation speed of the pass element is improved by charging and discharging the current of the gate node of the pass element. LDO regulators with feedback voltage sensing architecture operate over an input voltage range of 3.3V to 4.5V and have a load current of up to 200mA at an output voltage of 3V. According to the simulation result, when the load current is 200mA, it is 73mV under the undershoot condition and 61mV under the overshoot condition.
Kim, Dae-Young;Lee, Ah-Hyun;Lee, Gun-Haeng;Kim, Se-Hyun;Lee, Boong-Joo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.5
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pp.873-882
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2022
In this paper, we studied the voice recognition system kiosk for convenience, thinking that the kiosk widely used in modern society should compensate for the inconvenience of using by the visually impaired. Using ultrasonic sensor and PIR(Passive Infrared), it recognizes the visually impaired within the range of 80cm-40cm, introduces the kiosk through the MP3 module and induces them to come closer. Also, when the visually impaired within 40cm is recognized, the product description and order are guided through the MP3 module. A recording-based data voice recognition system and a kiosk that outputs desired items through servo motors were studied. A kiosk for the convenience of the visually impaired was manufactured through operation and optimization experiments of PIR, ultrasonic, voice recognition, and shock sensor for the manufactured voice recognition kiosk. Finally, it was confirmed that security can be strengthened by using shock sensors and emergency bells to enhance security.
An 830-Mb/s/pin transceiver for a controller supporting ×32 LPDDR2 memory is designed. The transmitter consists of eight unit circuits has an impedance in the range of 34Ω ∽ 240Ω, and its impedance is controlled by an impedance correction circuit. The transmitted DQS signal has a phase shifted by 90° compared to the DQ signals. In the receive operation, the read time calibration is performed by per-pin skew calibration and clock-domain crossing within a byte. The implemented transceiver for the LPDDR2 memory controller is designed by using a 55-nm process using a 1.2V supply voltage and has a maximum signal transmission rate of 830 Mb/s/pin. The area and power consumption of each lane are 0.664 mm2 and 22.3 mW, respectively.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.5
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pp.751-763
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2022
With the recent increase in spending growth in the IoT sector worldwide, the importance of lightweight block ciphers to encrypt them is also increasing. The lightweight block cipher PIPO algorithm proposed in ICISC 2020 is an SPN-structured cipher using an unbalanced bridge structure. The white box attack model refers to a state in which an attacker may know the intermediate value of the encryption operation. As a technique to cope with this, Chow et al. proposed a white box implementation technique and applied it to DES and AES in 2002. In this paper, we propose a white box PIPO applying a white box implementation to a lightweight block cipher PIPO algorithm. In the white box PIPO, the size of the table decreased by about 5.8 times and the calculation time decreased by about 17 times compared to the white box AES proposed by Chow and others. In addition, white box PIPO was used for mobile security products, and experimental results for each test case according to the scope of application are presented.
Object recognition is a technology that detects and identifies various objects in images and videos. LBP is a descriptor that operates robustly to illumination variations and is actively used in object recognition. LBP considers the range of neighboring pixels, the order of combining the neighbors after the comparison operation, and the starting position of combining. In particular, the starting position of the LBP becomes the "most significant bit"; it dramatically affects the performance of object recognition. In this paper, based on the N starting positions, the data most similar to the input data are searched in each of the N feature spaces. Object recognition is performed by the confidence measure that can compare different results of each feature space under the same criterion and select the most reliable result. In the experimental results, it was confirmed that there is a difference in performance depending on the starting position of LBP. The proposed method showed a high performance of up to 12.66% compared to the recognition performance of the existing LBP.
In this paper, we propose a method for performance enhancement of speech declipping using clipping detector. Clipping occurs when the input speech level exceeds the dynamic range of microphone, and it significantly degrades the speech quality. Recently, many methods for high-performance speech declipping based on machine learning have been developed. However, they often deteriorate the speech signal because of degradation in signal reconstruction process when the degree of clipping is not high. To solve this problem, we propose a new approach that combines the declipping network and clipping detector, which enables a selective declipping operation depending on the clipping level and provides high-quality speech in all clipping levels. We measured the declipping performance using various metrics and confirmed that the proposed method improves the average performance over all clipping levels, compared with the conventional methods, and greatly improves the performance when the clipping distortion is small.
Recently, there have been increasing interests in researches to apply wireless communication technologies for smart farm. This paper introduces the problems in the smart farm for the outdoor culture and technical considerations to solve the problems. As candidate technologies, this paper selects LoRa, Sigfox, NB-IoT, and Wi-Fi and then determines that LoRa is a suitable technology based on the CAPEX, coverage, transmission rate, battery, and the price. To provide technical analysis, this paper introduces technologies related to the physical and medium access control (MAC) layers as well as the security. Specifically, this paper includes the modulation technology in the physical layer, Class (Class A, B, and C) based protocol operations in MAC layer, and security architecture based on the LoRa version.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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