• 정보보호학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.73-92
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• 1997

모듈라 멱승 연산(M$^{E}$ modN)은 공개키 암호시스템에 있어서 가장 기본적이고 중요한 연산들 중 하나이다. 그런데 이는 512-비트 이상의 정수들과 같이 매우 큰 수들을 다루기 때문에, 수행속도가 느려서 빠른 연산 알고리즘을 필요로 한다. 모듈라 멱승 연산은 모듈라 곱셈의 반복 수행으로 이루어져있고, 이 때의 반복횟수는 지수(E)에 대한 덧셈사슬의 길이에 의해 결정된다. 따라서, 모듈라 멱승 연산을 빠르게 수행하기 위한 방법에는 두 가지가 있을 수 있다. 하나는 보다 짧은 덧셈사슬을 구함으로써 모듈라 곱셈의 반복횟수를 줄이는 것이고, 다른 하나는 각각의 모듈라 곱셈을 빠르게 수행하는 것이다. 본 논문에서는 하나의 덧셈사슬 휴리스틱과 두 개의 모듈라 곱셈 알고리즘들을 제안한다. 두개의 모듈라 곱셈 알고리즘들 중 하나는 서로 다른 두 수들 간의 모듈라 곱셈을 빠르게 수행하기 위한 것이고, 다른 하나는 모듈라 제곱을 빠르게 수행하기 위한 것이다. 본 논문에서 제안하는 덧셈사슬 휴리스틱은 기존의 알고리즘들보다 짧은 덧셈사슬을 찾을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모듈라 곱셈 알고리즘들은 기존의 알고리즘들 보다 1/2 이하의 단정도 곱셈만으로 모듈라 곱셈을 수행한다. 실제로 PC에서 구현하여 수행한 결과, 기존의 알고리즘들 중 가장 좋은 성능을 보이는 Montgomery 알고리즘에 비해 30~50%의 성능향상을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권4호
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• pp.57-66
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• 2004

본 논문에서는 RNS(residue number systems) 몽고메리 모듈라 곱셈기 기반의 2,048 비트 RSA 설계를 제안한다. RNS는 긴 워드에 대한 모듈라 연산을 짧은 워드로 분할하여 고속 병렬 모듈라 연산을 처리하는 시스템으로써 본 논문에서는 RNS 몽고메리 모듈라 곱셈 연산을 위해 Wallace 트리 모듈라 곱셈기 기반의 Montgomery reduction method(MRM)［1］와 33개의 64 비트 RNS base 를 도입하였다. 또한, 고속 RNS 모듈라 곱셈 연산을 위해 Chinese remainder theorem(CRT)［2］기반의 개선된 base extension 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 RNS 기반의 2,048 비트 RSA는 삼성 0.35㎛ 공정을 사용하여 기능을 검증하였으며 100㎒에서 2.53㎳ 연산 속도 결과를 얻었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.31-37
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• 2018

에너지저장시스템(Energy Storage System)은 생산된 전력을 필요한 시기에 선택적으로 저장하고 사용함으로써 에너지 효율을 극대화 시키는 시스템이다. 따라서 언제든지 에너지를 충전하거나 공급할 수 있는 상태를 유지하여야 하며, 고장이나 유지보수 시에도 비운영 시간을 최소화하여야 한다. 하지만 현재 대용량 에너지저장시스템은 구조적 문제로 유지보수 시 반드시 운영을 정지하여야 한다. 본 논문에서는 대용량 에너지저장시스템용 모듈라(Modular)를 병렬 구성하여 1MW급 에너지저장시스템용 PCS를 제작하고, 시스템에서 동작 상태를 유지하면서 시스템을 구성하는 요소들의 교체, 변경, 수리가 가능한 핫스왑(Hot Swap) 기술을 실험을 통해 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.347-350
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• 2008

모듈라 뱀형 로봇은 고장에 대한 강인성과 환경에 유연한 이동 특성을 가지고 있으나, 제어가 어렵다는 단점이 있다. 진화연산을 로봇에 이용한 많은 연구가 진행되어 왔지만, 어떤 기법의 진화연산이 문제에 더 적합하고, 높은 성능을 얻을 수 있는지에 대한 비교는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 두 가지 대표적인 진화기법인 GA와 GP를 이용하여 모듈라 뱀형 로봇의 이동 제어를 수행하였다. 대상 로봇은 H/W로 구현이 가능한 실제 모듈로 구성되었고, Webots을 사용하여 시뮬레이션 실험을 수행하였으며, GA와 GP 기법에 의한 결과를 비교 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.409-415
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• 2003

Recently, the modular learning are very popular and receive much attention for pattern classification. The modular learning method based on the "divide and conquer" strategy can not only solve the complex problems, but also reach a better result than a single classifier′s on the learning quality and speed. In the neural network area, some researches that take the modular learning approach also have been made to improve classification performance. In this paper, we propose a simple modular neural network for characters recognition of vehicle number plate and evaluate its performance on the clustering methods of feature vectors used in constructing subnetworks. We implement two clustering method, one is grouping similar feature vectors by K-means clustering algorithm, the other grouping unsimilar feature vectors by our proposed algorithm. The experiment result shows that our algorithm achieves much better performance.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권4호
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• pp.223-230
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• 2006

가산기를 이용하여 몽고메리 곱셈을 수행하는 모듈라 곱셈기를 구현하는 방법은 선택한 가산기의 종류에 따라 달라진다. 가산기로 CPA를 사용하는 경우는 캐리 전파 문제가 발생되며, CSA를 사용하는 경우는 최종 결과 보정이 요구된다. 다정도 CSA는 CSA와 CPA를 접목함으로써 이 두 문제를 동시에 해결한 방식이다. 본 논문에서는 기존의 다정도 CSA의 캐리 체인 구조를 변경함으로써, 하드웨어 자원과 수행시간을 동시에 감소시킨 새로운 방식을 제안하였다. 결과적으로, 모듈라 곱셈기를 반복 사용하여 큰 정수의 곱셈과 멱승을 수행하는 모듈을 기존의 방식보다 더 빠르고 더 작게 구현할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.63-74
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• 2001

본 논문에서는 공개 키 암호시스템에서의 필수적인 연산인 모듈라 멱승을 처리하기 위한 멱승기의 회로 구조를 제안한다. 제안한 멱승기는 Montgomery 알고리듬을 사용한 곱셈기를 채택하였으며 멱승의 사전·사후 계산 과정을 쉽게 처리할 수 있도록 MUX를 이용한 것이 특징이다. 논문에서 n비트의 모듀라 멱승을 가정하여 L-R 이진 방식과 R-L이진 방식에 기초한 두 가지 형태의 설계 구조를 제안하였다. 구현에 사용된 곱셈기가 m번 클럭의 캐리 처리과정을 포함하여 (n+m)번의 클럭만에, R-L 방식 멱승기는 (n+4)(n+m)번의 클럭 시간에 멱승을 처리할 수 있다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.227-228
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• 2017

본 논문에서는 모듈라 ESS에 사용되는 인터리브드 DC-DC 컨버터의 평균 모델을 이용하여 제어 시스템을 설계함으로써 기존 소신호 모델 기반 제어의 동작점이 변동하는 경우 과도 응답 특성이 저하되는 단점을 개선하고자 한다. 또한, PSIM 시뮬레이션과 실험을 통해 제시된 설계방법의 우수성을 실증하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.769-771
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• 2002

임계 암호시스템은 현대 암호학에서 중요한 한 축을 이루는 암호학의 한 분야이다. 본 논문에서는 임계 암호시스템의 근간이 되는 비밀 분산(Secret Sharing)의 한 분야인 (k, n) threshold scheme에서 능동적 비밀 분산 (Proactive Secret Sharing)을 위한 공유(Share)갱신 방법을 개선한 새로운 공유 갱신 방법을 제안한다. 이전 방법은 각 참여자당 O(n$^2$)의 모듈라 멱승 연산을 수행하는데 비하여 제안 방법은 O(n)의 모듈라 멱승 연산만으로 공유갱신이 가능하다. 이와 함께 본 논문에서는 k ＜(1/2)n-1인 경우에 대하여 제안 방법의 안전함을 증명한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.6-11
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• 2003

신경회로망은 최근 복잡하고 정형화가 어려운 문제의 해결을 위해 지능적인 기법이 제안되고 있다. 모듈라 네트워크는 복잡한 문제를 부문제로 나누어 해결한다. 퍼지 시스템은 복잡한 문제를 작은 부문제로 나누어 해결한다는 점에서 모듈라 네트워크와 유사하다. 하지만 퍼지 시스템의 경우에도 입력공간을 전문가가 직접 분할하고, 룰을 만들어야 한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 퍼지 뉴럴 네트워크가 제안되었다. 하지만 입력의 증가에 따른 규칙수가 지수적으로 증가하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 계층적 구조를 설계함으로서 해결하였다. 또한, 제안된 구조는 앞선 모듈의 출력이 후건부에만 기여하는 구조를 사용하였다. 제안된 구조를 사용함으로써 입출력관계가 더욱 이해하기 쉬워졌으며, 설계의 어려움을 해결했다. 또한 룰이 수가 작다는 장점이 있다.