• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1608-1616
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• 2015

128/192/256-비트의 마스터키 길이를 지원하는 경량 블록암호 알고리듬 LEA-128/192/256의 효율적인 하드웨어 설계를 기술한다. 저면적, 저전력 LEA 프로세서 구현을 위해 세 가지 마스터키 길이에 대한 암호/복호 키 스케줄링의 하드웨어 자원이 공유되도록 설계를 최적화하였다. 또한, 키 스케줄러의 병렬 레지스터 구조와 새로운 동작방식을 고안하여 키 스케줄링에 소요되는 클록 수를 감소시켰으며, 이를 통해 암호/복호 동작속도를 20~30% 향상시켰다. 설계된 LEA 프로세서는 FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였으며, 113 MHz 클록으로 동작하여 마스터키 길이 128/192/256-비트 모드에서 각각 181/162/109 Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가 되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권12C호
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• pp.1739-1747
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• 2004

본 논문에서는 RSA 공개키 암호화 알고리즘을 위한 효율적인 Radix-4 시스톨릭 VLSI 아키텍쳐를 제안하였다. 모듈러 곱셈 알고리즘의 이터레이션 단순화와 효율적인 시스톨릭 매핑으로 제안된 구조는 n-비트 모듈러 멱승 연산을 n$^{2}$ 클럭 싸이클에 수행한다. 각 지수 처리 단계에서 두 개의 모듈러 곱셈, M$_{i}$와 P$_{i}$는 중첩되어 연산되며 따라서 제안된 하드웨어의 이용도(hardware utilization)는 100%이다. 또한 RSA 암호화를 위한 총 모듈러 곱셈의 횟수를 줄이기 위하여 지수를 Radix-4 SD(Signed Digit) 수체계를 이용하여 인코딩하였다. 이로 인하여 지수의 NZ(non-zero) 디지트가 약 20% 감소되어 성능이 향상되었다. 기존의 방법들과 비교하였을 때, 제안된 구조는 비교적 적은 하드웨어를 사용하여 우수한 성능을 보였으며 개선된 Montgomery 알고리즘을 바탕으로 한 제안된 구조는 지역성, 규칙성, 확장성 등으로 VLSI 구현에 적합하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.875-880
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• 2019

RC4 스트림 암호화는 내부 구현이 간단하고 빠르게 암호화 할 수 있는 초경량 암호화 알고리즘으로 IEEE 802.11의 WEP와 IEEE 802.11i의 TKIP 등에 널리 이용되고 있다. RC4는 IoT 등의 제한적 자원을 갖는 시스템들에도 사용되지만 성능상 제약이 있다. RC4 암호화는 S-배열과 K-배열의 초기화 및 랜덤화를 수행하는 KSA(Key Scheduling Algorithm)와 랜덤화된 S-배열을 이용하여 암호문을 생성하는 PRGA(Pseudo-Random Generation Algorithm)의 두 단계로 구성된다. 본 논문에서는 KSA에서 발생하는 초기화 지연시간을 줄이기 위해, 랜덤화 과정에 초기화를 삽입하여 함께 처리한다. KSA의 랜덤화에서 교환(swap) 작업과 PRGA의 암호문 생성은 클러스터를 이용하여 매 클록마다 두 개의 교환 및 암호문이 생성되도록 하였다. 제안된 RC4 암호화 하드웨어 구조는 초기화 지연시간이 발생하지 않으며, 랜덤화와 키 스트림 생성율에서 다른 연구들과 비교하여 약 2배에서 6배의 성능이 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1882-1889
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• 2021

본 논문은 타원곡선 암호에 핵심 연산으로 사용되는 모듈러 곱셈의 고성능 하드웨어 구현에 대해 기술한다. NIST P-521 곡선에 적합한 521-비트 고성능 모듈러 곱셈기를 3-way Toom-Cook 정수 곱셈과 고속 축약 알고리듬을 적용하여 설계하였다. 정수곱셈 결과에 3이 곱해져 출력되는 3-way Toom-Cook 알고리듬의 속성을 고려하여, 피연산자에 1/3을 곱한 Toom-Cook 도메인 상에서 모듈러 곱셈이 연산되도록 구현하였다. 모듈러 곱셈기를 xczu7ev FPGA 디바이스에 구현하여 하드웨어 동작을 검증하였으며, 69,958개의 LUT와 4,991개의 플립플롭 그리고 101개의 DSP 블록의 하드웨어 자원이 사용되었다. Zynq7 FPGA 디바이스에서 최대 동작주파수는 50 MHz으로 예측되었으며, 초당 약 416만 번의 모듈러 곱셈을 연산할 수 있는 것으로 평가되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.548-555
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• 2022

본 논문은 타원곡선 디지털 서명 알고리듬 (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm; ECDSA)의 핵심 연산으로 사용되는 타원곡선 암호 (Elliptic Curve Cryptography; ECC)의 하드웨어 구현에 대해 기술한다. 설계된 ECC 프로세서는 NIST P-521 곡선 상의 8가지 연산 모드 (점 연산 4가지, 모듈러 연산 4가지)를 지원한다. 점 스칼라 곱셈 (PSM)에 필요한 연산량을 최소화하기 위해 5가지 PSM 알고리듬과 4가지 좌표계에 따른 연산 복잡도 분석을 토대로 radix-4 Booth 인코딩과 수정된 자코비안 좌표계를 적용하여 설계하였다. 모듈러 곱셈은 수정형 3-Way Toom-Cook 정수 곱셈과 수정형 고속 축약 알고리듬을 적용하여 구현되었다. 설계된 ECC 프로세서는 xczu7ev FPGA 디바이스에 구현하여 하드웨어 동작을 검증하였다. 101,921개의 LUT와 18,357개의 플립플롭 그리고 101개의 DSP 블록이 사용되었고, 최대 동작주파수 45 MHz에서 초당 약 370번의 PSM 연산이 가능한 것으로 평가되었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제14권1호
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• pp.26-34
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• 2016

The alignment of DNA sequences is one of the important processes in the field of bioinformatics. The Smith-Waterman algorithm (SWA) performs optimally for aligning sequences but is computationally expensive. Field programmable gate array (FPGA) performs the best on parameters such as cost, speed-up, and ease of re-configurability to implement SWA. The performance of FPGA-based SWA is dependent on efficient cell-basic implementation-unit design. In this paper, we present an optimized systolic cell design while avoiding oversimplification, very large-scale integration (VLSI)-level design, and direct mapping of iterative equations such as previous cell designs. The proposed design makes efficient use of hardware resources and provides portability as the proposed design is not based on gate-level details. Our cell design implementing a linear gap penalty resulted in a performance improvement of 32× over a GPP platform and surpassed the hardware utilization of another implementation by a factor of 4.23.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.394-396
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• 2006

When developing a new GPS receiver module, the essential problems are evaluation of reliable algorithms, software debugging, and performance comparison between algorithms to find optimal solution. Most GPS receiver modules nowadays use a correlator to track signals from satellites and an MCU (Micro Controller Unit) to control operations of the entire module. The problem of software evaluation from MCU is very difficult, due to limitation of MCU resources and low ability of interfacing with user. Normally, user has to expense special tool kit for a limiting access to MCU but it is also hard to use. This article introduces an implementation of a GPS receiver test bed using correlator GP2021 interfacing with ISA (Industry Standard Architecture) PC bus. This way can give user complete control and visibility into the operation of the receiver, then user can easily debug program and test algorithms. For this article, the least square method is implemented to test the hardware and software performance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.401-403
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• 2015

128비트 블록암호 알고리듬 LEA(Lightweight Encryption Algorithm)의 효율적인 하드웨어 설계에 대해 기술한다. 저전력, 저면적 구현을 위해 라운드블록과 키 스케줄러의 암호화와 복호화 연산의 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하였다. 키 스케줄러 레지스터의 구조를 개선하여 키 스케줄링에 소요되는 클록 사이클 수를 감소시켰으며, 이를 통해 암호화/복호화 성능을 향상시켰다. 설계된 LEA 프로세서는 FPGA 합성결과, 2,364 슬라이스로 구현되었으며, 113 MHz로 동작하여 128/192/256비트 마스터키 길이에 대해 각각 181/162/109 Mbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.

• 센서학회지
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• 제29권1호
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• pp.19-26
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• 2020

Electrocardiogram (ECG) classification has become an essential task of modern day wearable devices, and can be used to detect cardiovascular diseases. State-of-the-art Artificial Intelligence (AI)-based ECG classifiers have been designed using various artificial neural networks (ANNs). Despite their high accuracy, ANNs require significant computational resources and power. Herein, three different ANNs have been compared: multilayer perceptron (MLP), convolutional neural network (CNN), and spiking neural network (SNN) only for the ECG classification. The ANN model has been developed in Python and Theano, trained on a central processing unit (CPU) platform, and deployed on a PYNQ-Z2 FPGA board to validate the model using a Jupyter notebook. Meanwhile, the hardware accelerator is designed with Overlay, which is a hardware library on PYNQ. For classification, the MIT-BIH dataset obtained from the Physionet library is used. The resulting ANN system can accurately classify four ECG types: normal, atrial premature contraction, left bundle branch block, and premature ventricular contraction. The performance of the ECG classifier models is evaluated based on accuracy and power. Among the three AI algorithms, the SNN requires the lowest power consumption of 0.226 W on-chip, followed by MLP (1.677 W), and CNN (2.266 W). However, the highest accuracy is achieved by the CNN (95%), followed by MLP (76%) and SNN (90%).

• Smart Structures and Systems
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• 제5권2호
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• pp.119-137
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• 2009

Smart sensors densely distributed over structures can use their computational and wireless communication capabilities to provide rich information for structural health monitoring (SHM). Though smart sensor technology has seen substantial advances during recent years, implementation of smart sensors on full-scale structures has been limited. Hardware resources available on smart sensors restrict data acquisition capabilities; intrinsic to these wireless systems are packet loss, data synchronization errors, and relatively slow communication speeds. This paper addresses these issues under the hardware limitation by developing corresponding middleware services. The reliable communication service requires only a few acknowledgement packets to compensate for packet loss. The synchronized sensing service employs a resampling approach leaving the need for strict control of sensing timing. The data aggregation service makes use of application specific knowledge and distributed computing to suppress data transfer requirements. These middleware services are implemented on the Imote2 smart sensor platform, and their efficacy demonstrated experimentally.