• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.3A
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• pp.324-330
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• 2004

In this paper, we propose the TCM(Trellis coded modulation) decoding scheme that reduces the number of operations in branch metric with STBC(space time block codes) channel information and present the implementation results. The proposed TCM decoding scheme needs only 1 signal point in each TCM subset. Using bias point scheme, It detects the minimum distance symbol. The proposed TCM decoding scheme can reduce the branch metric calculations. In case of 16QAM 8 subset, the reduction ratio is about 50％ and for 64QAM 8 subset, about 80％ reduction can be obtained. The results of logic synthesis for the TCM and STBC decoder with the proposed scheme are 57.6K gate count.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1343-1346
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• 2003

상거래와 통신을 위한 주된 매개체로써 등장한 인터넷 뿐 아니라 새로이 대두되는 다양한 유무선 네트워크 환경, 그리고 정보 저장에 있어서 암호화 알고리즘은 보안의 중요한 요소로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 대칭 및 비대칭 암호화 알고리즘을 가속시키기 위한 암호화 프로세서의 명령어와 해당 Functional Unit 을 제안하였다. 현재 암호화 알고리즘을 가속시키기 위한 방법으로 사용되는 주문형 반도체(ASIC)는 알고리즘 가속 속도는 빠르지만, 새로운 암호화 알고리즘을 지원할 수가 없고, 지원하는 알고리즘을 사용하지 않는 경우 비효율성을 야기한다. 또한 범용프로세서는 다양하고 새로운 암호화 알고리즘을 지원할 수 있지만 암/복호화 가속속도가 느리다. 이는 암호화 알고리즘이 범용 프로세서에서는 지원하지 연산을 주로 사용하기 때문이다. 따라서 이 논문에서는 대칭 및 비대칭 암호화 알고리즘의 주된 연산을 분석하고, 각각의 연산을 가속시키기 위한 명령어 집합, 그리고 해당하는 Functional Unit을 제안하여 Programmable 한 암호화 프로세서를 설계하기 위한 토대를 마련한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.431-432
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• 2017

고전 논리의 연산이 집합의 연산과 밀접하게 관련되어 있는 것과 같이 양자논리(quantum logic)는 힐버트 공간(Hilbert space)의 닫힌부분공간(closed subspace)의 연산과 관련되어 있다. 닫힌부분공간들의 집합은 직교모듈로 격자(orthomodular lattice)를 이루고, von Neumann과 Birkhoff를 포함하여 많은 수학자들은 양자논리의 수학적 체계를 만들기 위해 직교모듈로 격자를 이용하였다. 일반 격자(lattice)에서 논리적 함의(implication)는 $x{\rightarrow}y={\neg}x{\vee}y$에 의해 일의적으로 정의되지만 직교모듈로 격자에서는 6개의 서로 다른 논리적 함의가 정의되는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 직교모듈로 격자에서 정의되는 3개의 논리적 함의를 소개하고 이들 사이의 관계를 조사한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.2
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• pp.149-157
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• 2012

In this thesis, the problem of computing approximate answers to continuous sliding-window joins over data streams when the available memory may be insufficient to keep the entire join state. One approximation scenario is to provide a maximum subset of the result, with the objective of losing as few result tuples as possible. An alternative scenario is to provide a random sample of the join result, e.g., if the output of the join is being aggregated. It is shown formally that neither approximation can be addressed effectively for a sliding-window join of arbitrary input streams. Previous work has addressed only the maximum-subset problem, and has implicitly used a frequency based model of stream arrival. There exists a sampling problem for this model. More importantly, it is shown that a broad class of applications for which an age-based model of stream arrival is more appropriate, and both approximation scenarios under this new model are addressed. Finally, for the case of multiple joins being executed with an overall memory constraint, an algorithm for memory allocation across the join that optimizes a combined measure of approximation in all scenarios considered is provided.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.12
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• pp.391-398
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• 2015

This paper devises a performance improvement and evaluation process of circuit minimization algorithms for mentorship education of distinguished informatics gifted secondary students. In the process, students learn that there are several alternative equivalent circuits for a target function and recognize the necessity for formalized circuit minimization methods. Firstly, they come at the concept of circuit minimization principle from Karnaugh Map which is a manual methodology. Secondly, they explore Quine-McCluskey algorithm which is a computational methodology. Quine-McCluskey algorithm's time complexity is high because it uses set operations. To improve the performance of Quine-McCluskey algorithm, we encourage them to adopt a bit-wise data structure instead of integer array for sets. They will eventually see that the performance achievement is about 36%. The ultimate goal of the process is to enlarge gifted students' interest and integrated knowledge about computer science encompassing electronic switches, logic gates, logic circuits, programming languages, data structures and algorithms.

• Convergence Security Journal
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• v.18 no.1
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• pp.13-18
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• 2018

Efficiency is one of the most important factors in cryptographic systems. Cheon et al. proposed a new exponent form for speeding up the exponentiation operation in discrete logarithm based cryptosystems. It is called split exponent with the form $e_1+{\alpha}e_2$ for a fixed element ${\alpha}$ and two elements $e_1$, $e_2$ with low Hamming weight representations. They chose $e_1$, $e_2$ in two unbalanced subsets $S_1$, $S_2$ of $Z_p$, respectively. We achieve efficiency improvement making $S_1$, $S_2$ balanced subsets of $Z_p$. As a result, speedup for exponentiations on binary fields is 9.1% and speedup for scalar multiplications on Koblitz Curves is 12.1%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.109-111
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• 2002

데이터베이스에 저장된 맡은 양의 XML 데이터를 빠르게 검색하는 과정에서, 경로식을 만족하는 노드를 추출하는 부분은 가장 많은 비용을 요구한다. 기존 방법은 여러 번의 조인을 통해 이를 처리하기 때문에 많은 비용이 드는 단점이 있다. 본 연구에서는 각 노드의 경로에 대한 시그니처를 만들고, 질의문의 경로식에 대한 시그니처와의 비트연산을 통해 후보 경로 집합을 선택하는 방법을 제안한다. 이 방법은 조인 연산 없이 경로식을 처리하기 때문에 기존의 조인 연산비용을 줄일 수 있으며, 기존 관계형 데이터베이스에 쉽게 적용시킬 수 있는 장점이 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.36-39
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• 2019

데이터 마이닝에서 클러스터링은 서로 유사한 특징을 갖는 데이터들을 동일한 클래스로 분류하는 방법이다. 클러스터링에는 다양한 방법이 존재하지만 대표적으로 집합으로 표현된 데이터들의 유사도를 측정하기 위해서는 자카드 유사도(Jaccard Similarity)를 이용한다. 자카드 유사도는 서로 다른 집합 간의 공통된 부분을 상대적으로 평가하여 유사도를 측정하는 방법이다. 그러나 최근에는 데이터를 저장할 수 있는 기술과 매체의 발전으로 표현할 수 있는 데이터의 영역과 범위는 발전되고 있기 때문에 많은 연산과 시간의 비용이 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서 두 데이터의 표본의 유사도를 통해 실제 데이터들의 유사도를 추정할 수 있는 Min-Hash 가 제안되었다. 본 논문에서는 이를 활용하여 집합의 영역을 다중 집합(Multiset)으로 확장하여 중복되는 값을 가질 수 있는 두 데이터 간의 유사도를 효율적으로 추정할 수 있는 Min-Max Hash 를 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.12
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• pp.1542-1552
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• 1999

자료 병렬성이란 자료 집합의 원소들에 대하여 동일한 작업을 동시에 수행하므로써 얻어지는 병렬성을 말한다. 함수형 언어에서 자료 집합에 대한 반복 수행은 재귀적 자료형에 대한 재귀 함수에 의하여 표현된다. 본 논문에서는 이러한 재귀 함수를 자료 병렬 프로그램으로 변환하기 위한 병렬화 방법을 제시한다. 생성되는 병렬 프로그램의 병렬 수행 구조로는 일반적인 형태의 재귀적 자료형에 대하여 정의되는 다형적인 자료 병렬 연산을 사용하여 트리, 리스트 등과 같은 일반적인 재귀적 자료 집합에 대한 자료 병렬 수행이 가능하도록 하였다. 재귀 함수의 병렬화를 위해서는, 함수를 이루는 각각의 계산들의 병렬성을 재귀 호출에 의해 존재하는 의존성에 기반하여 분류하고, 이에 기반하여 각각의 계산들에 대한 적절한 자료 병렬 연산을 사용하는 병렬 프로그램을 생성하였다.Abstract Data parallelism is obtained by applying the same operations to each element of a data collection. In functional languages, iterative computations on data collections are expressed by recursions on recursive data structures. We propose a parallelization method for data-parallel implementation of such recursive functions. We employ polytypic data-parallel primitives to represent the parallel execution structure of the object programs, which enables data parallel execution with general recursive data structures, such as trees and lists. To transform sequential programs to their parallelized versions, we propose a method to classify the types of parallelism in subexpressions, based on the dependencies of the recursive calls, and generate the data-parallel programs using data-parallel primitives appropriately.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.81-86
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• 2007

RFID 미들웨어는 응용 서비스를 담당하는 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 빠르게 검출하여 이를 실시간적으로 전달할 수 있어야 한다. RFID 스트림 데이터는 대용량으로 발생되지만 어플리케이션에서 요구하는 비즈니스 이벤트를 항상 만족시키지는 못한다. 이에 따라, 미들웨어는 불필요한 이벤트를 처리하기 위해 많은 시간을 소요할 뿐만 아니라 대용량의 RFID 스트림 데이터를 정해진 시간 내에 처리하지 못하는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 구성하는 최소 조건을 만족하는 후보 집합을 찾는 연산을 제안한다. 이를 통해 후보 집합이 추출되면 실제 비교 연산을 통하여 조건을 만족하는 비즈니스 이벤트를 찾아내고 어플리케이션에 전달한다. 또한, 비트맵으로 이벤트의 발생을 표시를 하고 이 비트맵을 이용하여 실제 비즈니스 이벤트를 검출하는 기법을 제공한다.