• 전자공학회논문지SC
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• 제37권4호
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• pp.35-41
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• 2000

본 논문에서는 유한체 GF(2/sup m/)상에서 두 다항식의 승산 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘은 반복적인 배열로 병렬 승산을 효과적으로 실현하며, 동일한 시간에 고속 동작을 실현한다. 제시된 승산기는 승산연산부와 mod연산부, 원시 기약다항식연산부로 구성하였다. 승산연산부는 멀티플렉서, X-OR게이트, AND게이트, MUX로 구성하였으며, mod연산부는 AND게이트, X-OR게이트로 구성하였다. 또한 본 논문에서 제시한 승산에는 효과적인 파이프형을 도입하였다. 도출된 모든 승산기는 고속 동작하며, 회로 복잡성이 감소한다. 셀들의 내부결선도는 VLSI 실현에 적합하도록 규칙적으로 구성되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.632-635
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• 2016

증강현실에서 영상과 증강된 콘텐츠 간의 이질감을 줄이기 위해서 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 하며, 정확한 호모그래피 행렬을 추정할때 RANSAC 알고리즘이 널리 사용된다. 그러나 RANSAC 알고리즘은 랜덤 샘플링 과정을 반복적으로 거치기 때문에 불필요한 연산 과정이 발생하고 이로 인해 알고리즘의 효율이 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해 DCS-RANSAC 알고리즘이 제안되었다. 제안된 DCS-RANSAC 알고리즘은 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 그룹으로 분류하고 각 그룹에 제약조건 문제를 적용하여 불필요한 연산 과정을 줄이고 정확도를 향상시킨 알고리즘이다. 그러나 DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않아 분류시 정확도가 저하되는 경우가 있다. 위의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 머신러닝 기법을 통해 이미지들을 자동으로 분류하고 각 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 MCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 분류하고 분류된 이미지에 제약조건을 적용시켜 알고리즘의 처리시간을 줄이고 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 MCS-RANSAC은 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 6% 단축되었고 호모그래피 오차율은 약 15% 줄어들었으며 참정보 비율은 2.8% 증가한 것으로 확인되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.201-208
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• 2015

3차원 입체 방송을 가능하게 하기 위해서는 실세계에 존재하는 한 사물에 대한 깊이 정보를 획득하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 알고리즘인 신뢰확산(belief propagation) 알고리즘을 다해상도 영역에서 적용하여 3차원 정보의 근간이 되는 변이(disparity) 영상이나 깊이(depth)영상을 정확하면서도 빠르게 생성하는 것을 목적으로 한다. 신뢰확산 알고리즘은 기본적으로 여러 번의 반복을 통하여 변이정보를 보다 정확하게 갱신하게 되어 많은 연산량과 넓은 탐색영역으로 인하여 성능의 수렴까지 오랜 시간이 걸린다. 다해상도 변환은 공간영역과 주파수영역 모두에서 우수한 해상도를 갖기 때문에 이를 이용하여 스테레오 정합의 연산 속도를 증가시키고 성능을 향상시키는 것을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.493-496
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• 2010

본 논문에서는 32비트 명령어축약 형 마이크로프로세서를 적용하는 지문인식시스템에서 알고리즘 처리시간의 40%를 점유하는 세선화 단계를 위한 효율적인 하드웨어 구조를 제안하였다. 세선화는 특정 사이즈의 윈도우 마스크를 적용하여 같은 연산을 반복적으로 처리하는 점에 착안하여 이를 소규모의 하드웨어에서 처리함으로써 고성능 마이크로프로세서의 연산부담을 덜고 처리속도 향상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 HDL을 이용하여 RTL 수준으로 설계한 뒤 시뮬레이션 결과와 기존의 알고리즘 처리결과를 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.420-423
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• 2020

스카이라인 질의는 객체의 속성을 기준으로 사용자의 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 일괄처리 방식으로 탐색 결과를 반환하지만 대화형 앱이나 모바일 환경과 같이 잦은 위치이동 발생 시 일괄처리 방식으로 스카이라인 질의 결과를 신속하게 받기 어렵다. 최근접 이웃(Nearest Neighbor) 알고리즘은 사용자와 상호 작용이 필요한 대화형 앱에서 실시간으로 선호 객체를 탐색하여 사용자에게 전달함으로써 객체의 반환 속도를 향상시켰다. 그러나 최근접 이웃 알고리즘은 객체 탐색 과정에서 반복적인 비교 연산을 수행하여 불필요한 탐색 시간이 소요된다. 본 논문은 대화형 앱에서 신속한 스카이라인 결과를 산출하고자 연산 대상 객체의 범위를 축소함으로써 최근접 이웃 스카이라인 질의 알고리즘의 성능을 향상시킨 전처리 기법을 제안한다. 데이터 객체는 최대 40,000 개의 실험에서 제안 기법은 최근접 이웃 알고리즘보다 50% 빠른 성능을 나타내어 본 연구의 가용성이 증명되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.545-550
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• 2018

간단한 덧셈, 회전연산, 그리고 XOR 연산자로 구성된 초경량 블록 암호 알고리즘 CHAM은 저사양 사물인터넷과 고사양의 플랫폼 상에서 모두 효율적인 구현이 가능하다. 특히 CHAM 블록 암호 알고리즘은 저사양 사물인터넷 플랫폼 상에서 연산속도를 향상시키는 방안에 대해 심도있게 고민된 알고리즘이다. 본 논문에서는 저사양 사물인터넷 플랫폼 8-비트 AVR 상에서 매우 제한적인 프로그램 메모리 공간을 최소로 하면서 연산속도는 극대화하는 방안에 대해 확인해 보도록 한다. 이를 위해 프로그램 코드는 1 라운드 혹은 2 라운드 기반의 부분 반복문을 활용하였으며 라운드 키 접근을 효율화하기 위해 메모리 공간을 정렬하였다. 최소한의 레지스터 활용 및 데이터 업데이트를 통해 성능 향상 및 코드 크기를 최적화하였다. 그 결과 CHAM 64/128, 128/128, 그리고 128/256의 경우 RANK 파라미터 상에서 29.9, 18.0, 그리고 13.4를 달성하였다. 이는 현존하는 블록암호 알고리즘 구현 중 최상의 결과이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.351-360
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• 2016

최근 딥 러닝을 중심으로 빠르게 발전하고 있는 기계학습 분류 알고리즘은 기존의 방법들보다 뛰어난 성능으로 인하여 주목받고 있다. 딥 러닝 중에서도 Convolutional Neural Network(CNN)는 영상처리에 뛰어나 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System : ADAS)에서 많이 사용되고 있는 추세이다. 하지만 차량용 임베디드 환경에서 CNN을 소프트웨어로 동작시켰을 때는 각 Layer마다 연산이 반복되는 알고리즘의 특성으로 인해 수행시간이 길어져 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 임베디드 환경에서 CNN의 실시간 처리를 위하여 Convolution 연산 및 기타 연산들을 병렬로 처리하여 CNN의 속도를 향상시키는 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어의 성능을 검증하기 위하여 Xilinx ZC706 FPGA 보드를 이용하였다. 입력 영상은 $36{\times}36$ 크기이며, 동작주파수 100MHz에서 하드웨어 수행시간은 약 2.812ms로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권12A호
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• pp.1387-1395
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• 2004

Log-MAP 복호 알고리즘을 사용하는 터보 복호기는 뛰어난 복호 성능에도 불구하고, 반복적 연산으로 인하여 인터리버의 크기에 비례하는 많은 메모리와 높은 하드웨어 복잡도가 단점으로 지적된다. 이에 본 논문에서는 Log-MAP 복호 알고리즘 기반의 터보 복호기를 설계할 때 복호 성능 및 하드웨어 복잡도에 영향을 미칠 수 있는 다양한 설계 이슈들을 제시하고, 설계 이슈들의 변화에 따른 복호 성능을 모의실험을 통하여 비교 분석한다. 하드웨어 복잡도와 복호 성능간의 균형을 고려하여 수신정부 사전정보, 상태 메트릭을 각각 5 비트, 6 비트 그리고 7 비트로 할당하여 부동 소수점 연산의 비트오율에 근접하는 성능을 확인하였다. Log-MAP 복호 알고리즘의 주연산인 MAX*에 대한 하드웨어 복잡도와 복호 성능을 비교 분석하였다. MAX* 연산 중 계산도가 큰 오류 보정 함수를 근사화된 조합회로로 구성하여 하드웨어 부담을 줄일 수 있는 방법을 제시하였고, 윈도우 블록 길이가 32인 슬라이딩 윈도우 기법을 적용하여 적은 복호 성능 저하로 상태메트릭 저장에 필요한 메모리 공간을 감소할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권4C호
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• pp.462-467
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• 2007

본 논문은 공간다중화 MIMO 시스템인 ML 수신기법의 연산량을 감소시키는 최소거리탐지 알고리즘 (MDSA: Minimum Distance Searching Algorithm)을 제안한다. 선형수신기의 출력값을 기준비트로 설정하여 탐색공간을 줄이고 기준비트와 수신심벌과의 최소거리를 이용하여 최종송신심벌로의 최적경로를 구함으로써 ML의 연산량을 효율적으로 감소시킨다. 제안한 기법의 연산 반복수는 송신안테나 4개, 성상차수 16일 때, ML 방식에 비해 0.21%로 감소되었다. 성능분석 시뮬레이션 결과는 16QAM에서 송신 안테나 2개, 수신안테나 3개 이상일 때 MDS 는 ML과 성능이 거의 동일하였고, QPSK에서 송신 안테나 4개, 수신안테나 6개 이상일 때 MDS의 성능은 ML에 비해 약간 열화됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.316-322
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• 2017

본 논문은 경량 블록암호 알고리즘인 PRESENT를 소프트웨어로 구현 시 단위 시간 당 암호화 처리량을 증가시키는 기법을 제안한다. PRESENT의 각 라운드는 라운드 키 첨가, 치환, 전치 과정으로 구성되어 있으며, 이를 31회 반복 수행한다. Bo Zhu는 효율적 연산을 위해 치환과 전치 과정을 통합하여 연산하는 기법을 제안하였고, 치환과 전치를 따로 수행하는 기존 기법에 비해 암호화 처리량을 약 2.6배 증가 시켰다. 본 논문에서 제안한 기법은 Bo Zhu가 제안한 기법에서 특정 비트를 선택하기 위한 연산을 제거함으로써 암호화 성능을 개선하였다. Bo Zhu의 기법에 비해 메모리 사용량은 증가하지만, 암호화 처리량을 최대 약 1.6배 증가 시켰다.