공개키 기반 암호화 상에서의 다중 곱셈 연산은 높은 복잡도로 인해 성능 개선을 위해서는 우선적으로 고려되어야 한다. 특히 임베디드 장비는 기존의 환경과는 달리 한정적인 계산 능력과 저장 공간으로 인해 높은 복잡도를 나타내는 공개키 기반의 암호화를 수행하기에는 부적합한 특성을 가진다. 이를 극복하기 위해 다중 곱셈 연산을 빠르게 연산하고 적은 저장공간을 요구하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 자원 한정적인 센서 네트워크 상에서의 효율적인 공개키 기반 암호화 구현을 위한 다중 곱셈기의 최신 연구 동향을 살펴본다. 이는 앞으로의 센서 네트워크상에서의 공개키 기반 암호화 구현을 위한 참고자료로서 활용이 가능하다.
We propose an efficient method for synthesizing mesh-based realistic computer-generated hologram (CGH). In a previous nonanalytic mesh-based CGH synthesis, the angular spectrum of the two-dimensional (2D) plane is calculated using the fast Fourier transform (FFT) with the same size as the resolution of the final hologram. Because FFT increases the computation time as the size of the input matrix increases, the previous method has a problem: The higher the resolution of the hologram, the greater the computational load, thereby delaying synthesis time. In this study, when calculating the angular spectrum of the 2D plane in mesh-based CGH synthesis, we propose a method to calculate the angular spectrum by defining the 2D plane with an arbitrary size smaller than the resolution of the final hologram. The resolution adjustment method reduces the computation time and can be applied to occlusion culling and texturing for the realistic effect of mesh-based CGH. We describe the principle, error analysis, application of realistic effect, and experimental results of the proposed method.
최근 신호처리, 암호학 등 다양한 분야에서 FFT(Fast Fourier Transform)의 활용이 증가함에 따라 최적화 연구의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 하드웨어를 사용하여 radix-2 16 points FFT 알고리즘을 기존 연구들보다 빠르고 효율적으로 처리하는 가속기 구현 연구에 대해 기술한다. FPGA가 갖는 병렬처리 및 파이프라이닝 등의 하드웨어 이점을 활용하여 PL(Programmable Logic) 파트에서 Verilog 언어를 통해 FFT Logic을 설계 및 구현한다. 이후 PL 파트에서의 처리 시간 비교를 위해 PS(Processing System) 파트에서 Zynq 프로세서만을 사용하여 구현 후, 연산 시간을 비교한다. 또한 관련 연구와의 비교를 통해 본 구현 방법의 연산 시간 및 리소스 사용의 효율성을 보인다.
최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.
움직임 예측은 화질을 유지하면서 영상을 낮은 비트율로 부호화하는 중요한 기술이다. 일반적인 전역 탐색 방법을 사용하면 많은 계산량이 요구된다. 이전의 많은 고속 움직임 예측 방법들은 탐색점의 수를 줄이는데 초점을 두고 있기 때문에 움직임 백터 예측의 정확도가 낮다. 그러므로 본 논문에서는 주위 볼록간의 시공간적 상관관계를 이용하는 새로운 움직임 예측 방법을 제안한다. 신뢰할 수 있는 예측 움직임 벡터(Reliable Predicted Motion Vector : RPMV)를 정의한 후 전역 탐색 방법과 결과를 비교하여 RPMV의 성능을 검증한다. 검증된 RPMV 의 크기와 방향을 이용하는 새로운 움직임 백터 예측 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 현재까지 제안된 방법 중 효율적인 것으로 알려진 Nearest Neighbor 방법과 비교하였을 때 약 l1∼14% 정도 속도 향상이 있었다.
유전자 알고리즘은 초기 해 집합을 대상으로 해 집합의 평가와 유전자 연산자의 적용, 자연 선택 등의 과정을 반복하여 최적 해를 찾는 탐색 알고리즘이다. 유전자 알고리즘을 설계할 때 사용한 선택 전략, 세대교체 방법, 유전자 연산자 등은 유전자 알고리즘의 탐색 효율성에 영향을 준다. 본 논문에서는 시간 제약이 있는 상황에서의 로봇 경로 탐색을 위해 기존의 유전자 알고리즘보다 빠르게 수렴하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 로봇 경로 탐색 시 긴급한 상황에서 유전자 알고리즘은 연산을 위한 충분한 시간을 확보하지 못 하게 되고, 이는 최종적으로 찾아낸 경로의 질을 떨어뜨린다. 제안하는 알고리즘은 빠른 수렴을 위한 선택 전략, 세대교체 방법을 사용하였으며, 유전자 연산자로는 전통적인 교차, 돌연변이 외에 경로의 길이를 줄이기 위한 단축 연산자를 추가로 사용하였다. 이를 통해 제안하는 알고리즘은 적은 세대 수에도 빠르게 짧은 경로를 찾아낸다.
모멘트법은 전자파산란문제에 널리 사용되고 있는데, 최근에 대용량의 문제를 빠르고 효율적으로 풀 수 있는 기법들에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 대부분의 이런 기법에는 계산속도나 기억용량을 효율적으로 이용할 수 있는 반복법을 사용해서 행렬방정식을 풀게 되는데, 유사공진특성을 갖는 물체에 대한 산란은 물체 내부에서 전자파가 공진하는 특성을 가지므로 반복해법올 이용하여 적분방정식을 풀 경우 수렴이 잘 되지 않거나, 수렴되기까지 많은 반복회수를 필요로 한다. 본 논문에서 사용된 MLFMA(Muli-level Fast Multipole Algorithm)는 FMM(Fast Multipole Method)을 다층으로 확장한 알고리듬으로 반복회수당 계산시간을 O(NlogN)으로 줄일 수 있다. 이 MLFMA를 유사공진형구조에 적용하고, 또한 행렬식을 블록밴드행렬 전처리를 하여 반복회수를 감소시켰다. 여기서 사용된 전처리행렬은 행렬분할법을 이용하여 O(N)의 계산시간으로 구할 수 있으므로, 미지수가 많을 때는 전처리행렬을 구하는데 드는 추가계산시간을 무시할 수 있다. 여기서 제안된 방법을 비행기의 공기유입구에 대한 TM전자파산란 계산에 적용하여 효율성을 보였다
본 논문에서는 비디오 압축에서 성능의 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 연산량 감축으로 인하여 프레임에 따라 심각한 예측화질 저하의 문제점과 여전히 많은 연산량의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포를 이용하여 탐색영역을 중요도 별로 나누고 적응적인 매칭기준을 이용하여 예측화질은 유지하면서 불필요한 계산만을 줄일 수 있는 방법이다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색방법과 비교하여 예측 화질의 저하가 0.01dB 이하이며, 사용되는 계산량은 3~5%이내이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-4 AVC 및 H.265를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있다.
고속의 이동 IPv6 (FMIPv6: Fast Handover for Mobile IPv6) 프로토콜은 2 계층에서 지원 가능한 트리거의 도움으로 핸드오버시 발생하는 과도한 지연시간과 시그날링 메시지를 효과적으로 감소시켰다. 뛰어난 효율성에도 불구하고 FMIPv6는 다양한 공격과 위협에 노출되어 있기 때문에 이를 보호하기 위한 여러 보안 프로토콜이 제안되었다. 본 논문에서는 FMIPv6의 취약점 및 보안요구사항을 정의한 후, 이를 바탕으로 주요 보안 프로토콜의 보안특성을 비교 분석하였다. 분석결과는 본 저자들에 의해 제안되었던 프로토콜이 다른 기법에 비해 과도한 연산을 유발하지 않으며 강력한 보안성을 지니고 있다는 것을 보여 주었다.
최근 멀티미디어 분야 중에서 가장 중요한 기술 중의 하나가 압축이다. 오디오 파일들은 인터넷을 중심으로 급속히 전파되어가고 있으며, 그 중에서 가장 유명한 것이 MP-3(MPEC-1 Layer3)인데, MP-3는 128Kbps에서 CD음질을 얻을 수 있지만 64Kbps 이하에서는 음질이 급속히 떨어진다. 반면에 MPEG-2 AAC(Advanced Audio Coding)는 MPEG-1과 호환성을 무시하지만 MP 3보다 1.4배의 높은 압축 율을 갖으며, 최대 7.1채널과 96KHz의 샘플 율을 갖는다. 본 논문에서는 MPEG-2 AAC 인코더 부분에서 막대한 연산 량을 갖는 심리음향 모델을 최적화하여 AAC 인코딩 연산 량을 감소시키며 처리속도를 증가하는 알고리즘을 제안한다. 심리음향 모델 최적화 응용 프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였으며, 실험결과 심리음향 모델은 SMR(Signal to Masking Ratio)을 위하여 44.1KHz의 샘플 율을 갖고 2048포인트의 FFT(Fast Fourier Transform)연산을 수행하며, 인코더 블록의 제어를 위하여 서브밴드 필터에 각각의 엔트로피 값들이 입력된다. 제안된 심리음향 모델은 비 예측성 값의 최적화로 인하여 빠른 속도로 수행되었다. 또한 비 예측성 값을 순음지수로 변화 시, 고 주파수 영역의 순음지수 값의 최적화로 연산처리 속도가 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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