• Title/Summary/Keyword: 역수

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개선한 Goldschmidt 부동소수점 역수 알고리즘 (The improved Goldschmidt floating point reciprocal algorithm)

  • 한경헌;최명용;김성기;조경연
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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    • pp.247-250
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    • 2004
  • Goldschmidt 알고리즘에 의한 부동소수점 1.f2의 역수는 q=NK1K2....Kn (Ki=1+Aj, j=2i)이다. 본 논문에서는 N과 A 값을 1.f2의 값에 따라서 선정하고 Aj의 값이 유효자리수의 반이하 값을 가지면 연산을 종료하는 개선된 Goldschmidt 부동소수점 역수 알고리즘을 제안한다. 1.f2가 1.01012보다 작으면 N=2-1.f2, A=1.f2-1로 하며, 1.01012보다 크거나 같으면 N=2-0.lf2, A=1-0.lf2로 한다. 한편 Goldschmidt 알고리즘은 곱셈을 반복해서 수행하므로 계산 오류가 누적이 된다. 이러한 누적 오류를 감안하면 배정도실수 역수에서는 2-57, 단정도실수 역수에서는 2-28의 유효자리수까지 연산해야 한다. 따라서 Aj가 배정도실수 역수에서는 2-29, 단정도실수 역수에서는 2-14 보다 작아지면 연산을 종료한다. 본 논문에서 제안한 개선한 Goldschmidt 역수 알고리즘은 N=2-0.1f2, A=1-0.lf2로 계산하는 종래 알고리즘과 비교하여 곱셈 연산 회수가 배정도실수 역수는 22%, 단정도실수 역수는 29% 감소하였다. 본 논문의 연구 결과는 테이블을 사용하는 Goldschmidt 역수 알고리즘에 적용해서 연산 시간을 줄일 수 있다.

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분수 포함제와 제수의 역수 곱하기 알고리즘의 연결성 (Quotitive Division and Invert and Multiply Algorithm for Fraction Division)

  • 임재훈
    • 한국초등수학교육학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.521-539
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    • 2016
  • 피제수와 제수가 분수인 나눗셈에서, 포함제는 공통분모 알고리즘과 등분제는 제수의 역수 곱하기 알고리즘과 대응한다고 여겨져 왔다. 분수 나눗셈 학습 지도에서 이와 같은 이분법을 넘어서려는 시도가 있어 왔다. 이러한 시도에서 포함제와 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 연결하는 방법으로는, 공통분모 알고리즘을 이용하는 방법, $1{\div}$(제수)를 매개로 하는 방법, 제수 쪽의 양을 1이라고 가정하는 방법이 있다. 기존의 방법들에서 포함제와 제수의 역수 곱하기 알고리즘의 관련은 중간까지만 유지되거나 제수의 역수 곱하기 알고리즘이라는 최종 결과만 등분제와 공유한다. 이 논문에서는 기존 방법의 한계를 넘어, 포함제와 제수의 역수 곱하기 알고리즘의 연결성을 새로운 관점에서 심층 논의한다. 포함제를 측정접근법과 동형접근법으로 해결하는 과정에서 등분제에서와 동일한 수식 변형 과정을 거쳐 제수의 역수 곱하기 알고리즘이 유도될 수 있다. 이 연구의 결과는, 분수 나눗셈 계산법 학습 지도에 관한 이론적 논의의 장을 확장함과 더불어, 포함제와 등분제를 아우르는 분수 나눗셈의 통합 계산법 학습 지도 프로그램 개발에 국소 이론으로 사용될 수 있다.

32 비트 곱셈기를 사용한 뉴톤-랍손 배정도실수 역수 계산기 (Newton-Raphson's Double Precision Reciprocal Using 32 bit multiplier)

  • 조경연
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.31-37
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    • 2013
  • 최근 그래픽 프로세서, 멀티미디어 프로세서, 음성처리 프로세서 등에서 부동소수점이 주로 사용된다. C, Java 등 고급언어에서는 단정도실수와 배정도실수를 사용하고 있다. 본 논문에서는 32 비트 곱셈기를 사용하여 배정도실수의 역수를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 배정도 실수 가수를 상위 부분과 하위 부분으로 나누고, 상위 부분의 역수를 뉴턴-랍손 알고리즘으로 계산한다. 그리고 이를 초기값으로 하여 배정도실수의 역수를 계산한다. 제안한 알고리즘은 입력값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 역수 테이블에서 평균 곱셈 횟수를 계산한다.

32 비트 곱셈기를 사용한 골드스미트 배정도실수 역수 계산기 (Goldschmidt's Double Precision Floating Point Reciprocal Computation using 32 bit multiplier)

  • 조경연
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.3093-3099
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    • 2014
  • 최근 그래픽 프로세서, 멀티미디어 프로세서, 음성처리 프로세서 등에서 부동소수점이 주로 사용된다. 한편 C, Java 등 고급언어에서는 단정도실수와 배정도실수를 사용하고 있다. 본 논문에서는 32비트 곱셈기를 사용하여 배정도실수의 역수를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 배정도실수 가수를 상위 부분과 하위 부분으로 나누고, 상위 부분의 역수를 골드스미스 알고리즘으로 계산하고, 이를 초기값으로 하여 배정도실수의 역수를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 역수 테이블에서 평균곱셈 횟수를 계산한다.

가변 시간 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 계산기 (A Variable Latency Newton-Raphson's Floating Point Number Reciprocal Computation)

  • 김성기;조경연
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제12A권2호
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    • pp.95-102
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    • 2005
  • 부동소수점 나눗셈에서 많이 사용하는 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 역수를 계산한다. 본 논문에서는 오차가 정해진 값보다 작아질 때까지 곱셈을 반복해서 역수를 계산하는 가변 시간 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 알고리즘을 제안한다. 'F'의 역수 계산은 초기값 $'X_0=\frac{1}{F}{\pm}e_0'$에 대하여, $'X_{i+1}=X=X_i*(2-e_r-F*X_i),\;i\in\{0,\;1,\;2,...n-1\}'$을 반복한다. 중간 곱셈 견과는 소수점 이하 p비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 $'e_r=2^{-p}'$보다 작다. p는 단정도실수에서 27, 배정도실수에서 57이다. $'X_i=\frac{1}{F}+e_i{'}$라 하면 $'X_{i+1}=\frac{1}{F}-e_{i+1},\;e_{i+1}이 된다. $'\mid(2-e_r-F*X_i)-1\mid<2^{\frac{-p+2}{2}}{'}이면, $'e_{i+1}<4e_r{'}$이 부동산소수점으로 표현 가능한 최소값보다 작이지며, $'X_{i+1}\fallingdotseq\frac{1}{F}'$이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 역수 테이블$(X_0=\frac{1}{F}{\pm}e_0)$에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복 연산을 수행하므로 역수 계산기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.

분수 나눗셈의 통합적 이해를 위한 방편으로서 포함제에서 1÷(제수)를 매개로 하는 방법에 대한 고찰 (On the Method of Using 1÷(divisor) in Quotitive Division for Comprehensive Understanding of Division of Fractions)

  • 임재훈
    • 한국초등수학교육학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.385-403
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    • 2018
  • 분수 나눗셈의 여러 맥락 중 등분제와 카테시안 곱의 역 맥락에서는 제수의 역수 곱하기 알고리즘이 자연스럽게 유도된다. 그러므로 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 분수 나눗셈의 통합 알고리즘으로 지도하고자 할 때 특히 이슈가 되는 것은 포함제 맥락이다. 이 논문에서는 포함제 맥락에서 $1{\div}$(제수)를 매개로 하는 방법이 지닌 잠재력 및 그 기반을 분석하고, 이 방법을 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 분수 나눗셈의 통합 알고리즘으로 지도하려 할 때 고려할 수 있는 한 대안으로 제안한다. 포함제 맥락에서 $1{\div}$(제수)를 매개로 하여 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 유도하는 방법은 다음과 같은 특징을 지니고 있다. 첫째, 포함제 맥락에서 맥락과의 연결성을 유지한 채로 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 유도할 수 있다. 둘째, 다른 맥락들에서와 마찬가지로, 제수와 1의 곱셈적 관계에 주목한다. 셋째, 다른 맥락들에서와 마찬가지로, 제수와 1의 곱셈적 관계를 1/제수의 분모을 징검다리로 삼는 추론과 제수의 분자를 징검다리로 삼는 두 가지 추론으로 파악한다. 이러한 특징은 이 방법이 제수의 역수 곱하기 알고리즘을 분수 나눗셈의 공통 구조를 담고 있는 통합 알고리즘으로 다루는 데 기여할 수 있음을 시사한다. 한편, 이 방법은 양분수의 이중적 의미와 배의 합성을 그 기반으로 한다. 분수 나눗셈의 통합적 이해를 지향하는 교재 개발 및 수업 연구에서는 이 기반의 형성에 유의할 필요가 있다.

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확장 유클리드 알고리즘을 이용한 파이프라인 구조의 타원곡선 암호용 스칼라 곱셈기 구현 (Implementation of a pipelined Scalar Multiplier using Extended Euclid Algorithm for Elliptic Curve Cryptography(ECC))

  • 김종만;김영필;정용진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.17-30
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    • 2001
  • 본 논문에서는 타원곡선 암호시스템에 필요한 스칼라 곱셈기를 $GF(2^{163})$의 standard basis상에서 구현하였다. 스칼라 곱셈기는 래딕스-16 유한체 직렬 곱셈기와 유한체 역수기로 구성되어 있다. 스칼라 곱셈을 계산하기 위해서는 유한체 곱셈, 덧셈과 역수의 계산이 필요하지만, 기존의 스칼라 곱셈기는 이러한 스칼라 곱셈을 유한체 곱셈기만으로 계산하였으므로 역수를 계산하는데 많은 시간을 소모하였다. 따라서, 본 논문의 중요한 특징은 가장 많은 연산시간을 필요로 하는 역수 연산을 빠르게 계산하기 위해 유한체 역수기를 추가 사용한 것이다. 유한체 역수기는 기존의 많은 구현 사례 중 두 번의 곱셈 시간이 소요되는 확장 유클리드 알고리즘(Extended Euclid Algorithm)을 이용하였다. 본 논문에서 구현한 유한필드 곱셈기와 역수기는 하드웨어 구조가 규칙적이어서 확장성이 용이하고, 파이프라인 구조와 하드웨어 리소스의 재활용을 이용해 계산과정에서 100%의 효율(throughput)을 발휘할 수 있는 구조를 가지고 있다. 스칼라 곱셈기는 현대전자 0.6$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정 라이브러리인 IDEC-C631을 이용하여 예측한 결과 최대 140MHz까지 동작이 가능하며, 이때 데이터 처리속도는 64Kbps로 163bit 프레임당 2.53ms 걸린다. 이러한 성능의 스칼라 곱셈기는 전자서명(Digital Signature), 암호화 및 복호화(encryption & decryption) 그리고 키 교환(key exchange)등에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 여겨진다.

개선된 뉴톤-랍손 역수 및 역제곱근 알고리즘 (An Improved Newton-Raphson's Reciprocal and Inverse Square Root Algorithm)

  • 조경연
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.46-55
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    • 2007
  • 다음은 부동소수점 역수 및 역제곱근 계산에 많이 사용하는 뉴톤-랍손 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 계산한다. 본 논문에서는 뉴톤-랍손 알고리즘의 반복 과정의 오차를 예측하여 오차가 정해진 값보다 작아지는 시점까지 반복 연산하는 개선된 뉴톤-랍손 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 테이블에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 및 역제곱근 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 산출한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복 연산을 수행하므로 역수 및 역제곱근 계산기의 성능을 높일 수 있고 최적의 근사 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.

가변 시간 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 제곱근 계산기 (A Variable Latency Newton-Raphson's Floating Point Number Reciprocal Square Root Computation)

  • 김성기;조경연
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제12A권5호
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    • pp.413-420
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    • 2005
  • 부동소수점 제곱근 계산에 많이 사용하는 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 제곱근 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 역수 제곱근을 계산한다. 본 논문에서는 뉴톤-랍손 역수 제곱근 알고리즘의 반복 과정의 오차를 예측하여 오차가 정해진 값보다 작아지는 시점까지 반복 연산하는 알고리즘을 제안한다. `F`의 역수 제곱근 계산은 초기값 '$X_0={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_0$'에 대하여, '$X_{i+1}=\frac{{X_i}(3-e_r-{FX_i}^2)}{2}$, $i\in{0,1,2,{\ldots}n-1}$'을 반복한다. 중간 곱셈 결과는 소수점 이하 p 비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 '$e_r=2^{-p}$' 보다 작다. p는 단정도실수에서 28, 배정도실수에서 58이다. '$X_i={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_i$'라고 하면 '$X_{i+1}={\frac{1}{\sqrt{F}}}-e_{i+1}$, $e_{i+1}{<}{\frac{3{\sqrt{F}}{{e_i}^2}}{2}}{\mp}{\frac{{Fe_i}^3}{2}}+2e_r$이 된다. '$|{\frac{\sqrt{3-e_r-{FX_i}^2}}{2}}-1|<2^{\frac{\sqrt{-p}{2}}}$'이면,'$e_{i+1}<8e_r$이 부동소수점으로 표현 가능한 최소값보다 작아지며, '$X_{i+1}\fallingdotseq{\frac{1}{\sqrt{F}}}$'이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 도출하고, 여러 크기의 근사 역수 제곱근 테이블($X_0={\frac{1}{\sqrt{F}}}{\pm}e_0$)에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 제곱근 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복하므로 역수 제곱근 계산기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 제곱근 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.