고속 스칼라곱 연산은 타원곡선 암호 응용을 위해서 매우 중요하다. 보안 상황에 따라 유한체의 크기를 변경하려면 타원곡선 암호 보조프로세서가 크기 가변 유한체 연산 장치를 제공하여야 한다. 크기 가변 유한체 연산기의 효율적인 연산 구조를 연구하기 위하여 전형적인 두 종류의 스칼라곱 연산 알고리즘을 FPGA로 구현하였다. Affine 좌표계 알고리즘은 나눗셈 연산기를 필요로 하며, projective 좌표계 알고리즘은 곱셈 연산기만 사용하나 중간 결과 저장을 위한 메모리가 더 많이 소요된다. 크기 가변 나눗셈 연산기는 각 비트마다 궤환 신호선을 추가하여야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이로 인한 클록 속도저하를 방지하는 간단한 방법을 제안하였다. Projective 좌표계 구현에서는 곱셈 연산으로 널리 사용되는 디지트 serial 곱셈구조를 사용하였다. 디지트 serial 곱셈기의 크기 가변 구현은 나눗셈의 경우보다 간단하다. 최대 256 비트 크기의 연산이 가능한 크기 가변 유한체 연산기를 이용한 암호 프로세서로 실험한 결과, affine 좌표계 알고리즘으로 스칼라곱 연산을 수행한 시간이 6.0 msec, projective 좌표계 알고리즘의 경우는 1.15 msec로 나타났다. 제안한 타원곡선 암호 프로세서를 구현함으로써, 하드웨어 구현의 경우에도 나눗셈 연산을 사용하지 않는 projective 좌표계 알고리즘이 속도 면에서 우수함을 보였다. 또한, 메모리의 논리회로에 대한 상대적인 면적 효율성이 두 알고리즘의 하드웨어 구현 면적 요구에 큰 영향을 미친다.
NIST 표준에 정의된 소수체(prime field) GF(p) 상의 224-비트 타원곡선을 지원하는 타원곡선 암호 프로세서를 설계하였다. 타원곡선 암호의 핵심 연산인 스칼라 점 곱셈을 수정형 Montgomery ladder 알고리듬을 이용하여 구현하였다. 점 덧셈과 점 두배 연산은 투영(projective) 좌표계를 이용하여 연산량이 많은 나눗셈 연산을 제거하였으며, 소수체 상의 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 제곱 연산만으로 구현하였다. 스칼라 점 곱셈의 최종 결과값은 다시 아핀(affine) 좌표계로 변환되어 출력하며, 이때 사용되는 역원 연산은 Fermat's little theorem을 이용하여 구현하였다. 설계된 ECC 프로세서를 Virtex5 FPGA로 구현하여 정상 동작함을 확인하였다. $0.18{\mu}m$공정의 CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과 10 MHz의 동작 주파수에서 2.7-Kbit RAM과 27,739 GE로 구현되었고, 최대 71 MHz의 동작 주파수를 갖는다. 스칼라 점 곱셈에 1,326,985 클록 사이클이 소요되며, 최대 동작 주파수에서 18.7 msec의 시간이 소요된다.
슈퍼스칼라 프로세서에서 리오더 버퍼의 복잡도를 줄이는 여러 가지 방법이 제시되었다. 그 중에서 리오더 버퍼의 포트를 가장 단순하게 하는 방법은 하나로 되어 있는 리오더 버퍼의 구조를 실행 유닛의 개수만큼 여러 개로 나누어 분산된 리오더 버퍼로 구현하는 것이다. 각각의 분산된 리오더 버퍼는 실행 유닛의 작업 부하에 따라 그 크기를 달리 할 수 있다. 하지만 분산된 리오더 버퍼의 크기에 따라 성능의 변화가 크다. 지금까지의 분산된 리오더 버퍼로 나누는 연구는 적절한 크기를 결정하기 위해 시뮬레이션 결과에 기반 하여 직관적으로 유추하였다. 본 논문은 분산된 리오더 버퍼에 M/M/1 큐잉 이론을 이용한 수학적모델을 적용하여 최적의 크기를 결정하고 CPU2000 벤치마크 프로그램을 수행하여 성능을 측정하고 평가하였으며 기존 슈퍼스칼라 프로세서 성능의 99.2%를 보여주는 분산된 리오더 버퍼의 최적 크기를 정할 수 있었다. 기존의 리오더 버퍼와 본 논문에서 제시한 분산된 리오더 버퍼를 HDL로 구현하였을 때 포트에서 82%의 하드웨어 자원과 30%이상의 지연시간을 줄였다.
대용량의 다각형 표면 데이터를 효과적으로 감소시키는 많은 간략화 알고리즘들이 제안되었다. 이들 간략화 기법들은 정점, 에지, 삼각형 등과 같은 기본적인 간략화 단위에 대해 자신의 붕괴 비용함수를 적용하여 간략화 전후의 에러를 최소화 한다. 기존의 제안된 비용 함수들은 대부분 거리최적화에 기반 한 에러 측정방법을 사용한다. 그러나 기본적으로 스칼라 값인 거리요소 만으로는 현재 메쉬의 지역적인 특징을 정확히 정의하기 어렵다. 따라서 곡률이 심한 지역의 특징 정보를 유지하지 못함으로써 간략화 단계를 높일수록 원래의 세부적인 모양을 잃어버리는 단점이 있다. 본 논문에서는 표면의 방향과 같은 벡터성분을 비용함수의 요소로서 고려한다. 표면의 방향성분은 거리와 같은 스칼라 양에 비의존적이다. 따라서 작은 스칼라 양을 갖는 요소라도 이의 벡터성분의 크기에 따라 보존 여부를 재고할 수 있다. 또한 제안된 비용함수를 바탕으로 하는 반-에지 붕괴에 기반 한 간략화 알고리즘을 개발한다. 이는 객체의 제거 후에 기존 에지의 두 정점 중 하나를 이용하여 새로운 정점을 표현하는 방법으로서 저장공간 상의 이점이 있으며 대용량 표면데이터의 실시간 전송을 요하는 렌더링 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다.
현대 과학기술의 발전으로 인해 함수 형태의 자료(functional data)는 기상학, 생물의학과 다양한 분야에서 발생하고 있으며 이러한 자료를 분석하는 것은 새롭고 흥미로운 통계과제라 할 수 있다. 스칼라 반응변수를 가진 함수형 선형회귀 모형(functional linear regression models with scalar response)은 널리 사용되는 함수형 자료 분석기법 중의 하나라 할 수 있고 이 회귀 모형에서 함수형 자료 (설명변수) 가 스칼라 반응변수에 영향력을 미치는지 검정하는 것은 중요한 문제라 할 수 있다. 최근, Kong 등은 함수형 주성분분석(functional principle component analysis)에 의한 차원 축소, 즉, 함수형 주성분분석 결과 얻어지는 고유함수(eigenfunctions)를 활용한 검정방법을 제안했다. 하지만, 그 고유함수들은 검정문제에서 관심사인 함수형 설명변수와 스칼라 반응변수의 연관성이 아니라 함수형 설명변수의 변동만을 고려하기 때문에 회귀문제에 사용하기에 일반적으로 적합한 기저가 아니다. 게다가, 자료로부터 추정하여야 하기 때문에 이 불필요한 추정오차가 검정 절차 성능에 포함될 가능성이 있다. 이러한 단점을 피하기 위해 본 논문에서는 기존의 고유기저함수가 아닌 고정기저(fixed basis)인 B-스플라인(B-splines) 함수를 활용한 검정 방법을 제안한고 모의실험을 통해 검정방법이 잘 작동한다는 것을 보여준다. 또한, 제안한 검정 방법은 B-스플라인의 국소화 성질 때문에 때론 효율적이고 직관적인 결과를 제공하는데 이를 모의실험과 실증자료 분석을 통해 보여줄 것이다.
본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.
본 논문에서는 전력 공격에 대응하는 효과적인 타원곡선 상수배 알고리즘을 제안하고 기존의 여러 대응방법과 비교해 몇가지 장점을 제시하였다. 타원곡선 암호시스템에 대한 전력 공격의 대응방법으로 스칼라 정수의 랜덤 분할을 이용한 다중 상수배 알고리즘을 사용하였으며 이 방법의 계산량은 기존의 대응방법과 비교해 적은 연산량을 가지고 있다. 윈도우 크기가 4인 제안된 대응방법은 기존의 대응방법들과 비교해 약 46.6%∼83.6%가 향상되었다.
스마트카드는 내부의 암호 알고리듬이 수행될 때, 비밀키와 관련된 여러 가지 물리적인 정보가 누출될 가능성이 있다. 이러한 물리적 정보 중에서 소비되는 전력을 측정하고 분석하는 차분 전력분석 공격은 매우 강력한 방법이다. 본 논문에서는 시차공격과 단순전력분석 공격에 대응하는 몽고메리 멱승 알고리듬과 스칼라 상수배 알고리듬이 구현된 스마트카드에서 차분 전력 분석 공격의 방법 중에서 동일한 메시지를 이용하는 MESD 공격을 실험하고 실험과정에서 소모전력의 측정 개수와 표본화율 그리고 잡음의 관계를 분석한다.
In this paper, statistical simulation is applied to a superscalar digital signal processor architecture using DSP kernel and DSP application benchmarks. As a result, the performance of a digital signal processor with several microarchitecture configurations can be estimated with the relative error of 3.7 ${\backslash}%$ on the average.
To achieve high performance by exploiting instruction level parallelism(ILP) aggressively in superscalar processors, value prediction is used. Value prediction is a technique that breaks data dependences by predicting the outcome of an instruction and executes speculatively it's data dependent instruction based on the predicted outcome. In this paper, the performance of a hybrid value prediction scheme with dynamic classification mechanism is measured and analyzed by using execution-driven simulator for SPECint95 benchmark set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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