본 논문에서는 하드웨어 상에 구현된 암호 프리미티브의 안전성을 위협할 수 있는 부채널 공격의 하나인 단순 전력 분석 (Simple Power Analysis)에 대응하는 알고리즘을 제안하고 이를 하드웨어로 구현하고자 한다. 제시하는 알고리즘은 기존에 알려진 대응 알고리즘보다 스칼라 곱셈 방법이 보다 효율적인 장점이 있다. 기존의 대응 알고리즘은 연산의 종속성 때문에 하드웨어의 장점인 병렬 처리 기법을 효율적으로 적용하기 어려운 단점이 존재한다. 이러한 단점을 보완코자 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 동작 성능의 저하를 최소화하기 위해 역원 계산 시간 동안 곱셈 및 제곱 연산을 수행할 수 있도록 구성하였다. 또한 하드웨어 기술 언어인 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)로 제안 알고리즘을 구현하여 성능 검증을 수행하였으며 이의 활용을 모색하였다. 하드웨어 합성은 Syplify pro7.0을 사용하였으며, 타겟 칩 Xillinx VirtexE XCV2000EFG1156을 대상으로 하였을 때 전체 등가 게이트는 60,608게이트, 최대 동작 주파수는 약 30Mhz로 산출되었다. 본 논문에서 제시한 스칼라 곱셈기는 전자 서명(Digital Signature), 암호화(Encryption) 및 복호화(Decryption), 키 교환(Key Exchange)등의 핵심 연산으로 사용될 수 있을 것으로 보이며, 자원 제약이 심한 Embedded-Micom 환경에 적용하였을 경우, 단순 전력 분석에 안전하면서 효율적인 연산 기능을 제공할 수 있을 것으로 보인다.
주어진 사례의 집합으로부터 그 사례들을 분류할 수 있는 프러스펙터 규칙 유형의 분류 규칙들을 습득하는 학습 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 구현하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 학습 시스템의 구현에서 개체 집단은 규칙 집합으로 구성되고 규칙 집합은 교배, 돌연 변이, 역치 연산자 등의 유전 연산자를 이용하여 규칙 집합내의 규칙을 교환함으로써 새로운 자식을 생성한다. 본 논문에서는 구현된 학습 환경을 분류 규칙의 구문 형태와 의미, 개체 집단의 구조 및 유전 연산자의 구현 등을 중심으로 설명한다. 효율적인 돌연변이 연산자의 구현을 위해 개발된 규칙 성능 평가 기법과 규칙생성 기법을 소개하고 분류 성능을 향상시키기 위한 기법으로 다수의 규칙 집합을 이용하여 분류 시스템을 구축하기 위한 기법을 소개한다. 본 연구를 통해 구현된 학습 시스템의 성능을 다양한 사례 집합을 이용하여 평가하고 이를 신경망, 결정 트리 등과 비교하였다.
최근 디지털 방송의 발달과 인터넷 보급으로 인해 디지털 데이터의 저작권 보호를 위한 디지털 워터마킹에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 저작권 보호 뿐만 아니라 자막이나 인물 소개, 배경 음악에 대한 정보 등 유용한 정보를 은닉하면서 화질 열화를 최소화하기 위하여 움직임벡터의 변경 최소화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 매크로블록에서 구한 정보와 워터마크 정보를 비교하여 특성 벡터를 추출하고, 이에 따라 비트의 반전 여부를 결정함으로써 움직임 벡터의 변경을 최소화한다. 따라서 기존의 움직임벡터 기반의 비디오 워터마킹기법에 비해 화질 열화가 최소화될 수 있다. 또한 삽입 정보에 대한 무결성을 제공하며, 워터마크를 매우 간단히 검출할 수 있고, 원 영상이 필요없는 블라인드 워터마킹이 가능하다. 그리고 기존의 비디오 스트림의 형식이 변경되지 않으므로 기존의 MPEG-1, -2 표준과 호환성이 뛰어나다. 본 논문은 실험 결과 기존의 방법에 비해 $0.5{\sim}1.5dB$ 화질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
Deconvolution is one of the most used techniques for processing seismic reflection data. It is applied to improve temporal resolution by wavelet shaping and removal of short period reverberations. Several deconvolution algorithms such as predicted, spike, minimum entropy deconvolution and so on has been proposed to obtain such above purposes. Among of them, $\iota_1$ norm proposed by Taylor et al., (1979) and used to compared to minimum entropy deconvolution by Sacchi et al., (1994) has given some advantages on time computing and high efficiency. Theoritically, the deconvolution can be considered as inversion technique to invert the single seismic trace to the reflectivity, but it has not been successfully adopted due to noisy signals of the real data set and unknown source wavelet. After stacking, the seismic traces are moved to zero offset, thus each seismic traces now can be a single trace that is created by convolving the seismic source wavelet and reflectivity. In this paper, the fundamental of $\iota_1$ norm deconvolution method will be introduced. The method will be tested by synthetic data and applied to improve the stacked section of gas hydrate.
Statistical reconstruction methods in the context of a Bayesian framework have played an important role in emission tomography since they allow to incorporate a priori information into the reconstruction algorithm. Given the ill-posed nature of tomographic inversion and the poor quality of projection data, the Bayesian approach uses regularizers to stabilize solutions by incorporating suitable prior models. In this work we show that, while the quantitative performance of the standard filtered backprojection (FBP) algorithm is not as good as that of Bayesian methods, the application of spline-regularized smoothing to the sinogram space can make the FBP algorithm improve its performance by inheriting the advantages of using the spline priors in Bayesian methods. We first show how to implement the spline-regularized smoothing filter by deriving mathematical relationship between the regularization and the lowpass filtering. We then compare quantitative performance of our new FBP algorithms using the quantitation of bias/variance and the total squared error (TSE) measured over noise trials. Our numerical results show that the second-order spline filter applied to FBP yields the best results in terms of TSE among the three different spline orders considered in our experiments.
Distributed massive MIMO systems, which have high bandwidth efficiency and can accommodate a tremendous amount of traffic using algorithms such as zero-forcing beam forming (ZFBF), may be deployed in large public venues with the antennas mounted under-floor. In this case the channel gain matrix H can be modeled as a multi-banded matrix, in which off-diagonal entries decay both exponentially due to heavy human penetration loss and polynomially due to free space propagation loss. To enable practical implementation of such systems, we present a multi-banded matrix inversion algorithm that substantially reduces the complexity of ZFBF by keeping the most significant entries in H and the precoding matrix W. We introduce a parameter p to control the sparsity of H and W and thus achieve the tradeoff between the computational complexity and the system throughput. The proposed algorithm includes dense and sparse precoding versions, providing quadratic and linear complexity, respectively, relative to the number of antennas. We present analysis and numerical evaluations to show that the signal-to-interference ratio (SIR) increases linearly with p in dense precoding. In sparse precoding, we demonstrate the necessity of using directional antennas by both analysis and simulations. When the directional antenna gain increases, the resulting SIR increment in sparse precoding increases linearly with p, while the SIR of dense precoding is much less sensitive to changes in p.
본 논문에서는 미국 NIST PQC 표준화 Final List 알고리즘 중 유일한 다변수이차방정식(multivariate quadratic equation) 기반의 전자 서명인 Rainbow 알고리즘에서의 효율적인 유한체 연산 방법을 제안한다. Chou 등은 최근 Rainbow를 Cortex-M4에서 구현하기 위한 새로운 효율적 구현 방법을 제시하였다. 본 논문은 Chou 등이 제안한 방법을 개선하여 기존 대비 XOR 연산의 숫자를 13.7% 이상 감소할 수 있는 새로운 곱셈 방법을 제안한다. 또한, 테이블 룩업(Table Lookup)으로 수행되던 상에서의 역원 연산을 4x4 행렬 역원으로 치환하여 연산하는 방법을 제시한다. 또한, 새로운 구현을 RaspberryPI 3B+상에서 구현하여 성능을 측정하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4567-4583
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2021
This study proposes an analytical approximation algorithm based on extreme value theory (EVT) for the inverse of the power of the incomplete Gamma function. First, the Gumbel function is used to approximate the power of the incomplete Gamma function, and the corresponding inverse problem is transformed into the inversion of an exponential function. Then, using the tail equivalence theorem, the normalized coefficient of the general Weibull distribution function is employed to replace the normalized coefficient of the random variable following a Gamma distribution, and the approximate closed form solution is obtained. The effects of equation parameters on the algorithm performance are evaluated through simulation analysis under various conditions, and the performance of this algorithm is compared to those of the Newton iterative algorithm and other existing approximate analytical algorithms. The proposed algorithm exhibits good approximation performance under appropriate parameter settings. Finally, the performance of this method is evaluated by calculating the thresholds of space-time block coding and space-frequency block coding pattern recognition in multiple-input and multiple-output orthogonal frequency division multiplexing. The analytical approximation method can be applied to other related situations involving the maximum statistics of independent and identically distributed random variables following Gamma distributions.
Diffie-Hellman 키분배 시스템과 타원곡선 암호시스템과 같은 공개키 기반 암호시스템은 GF(2$^{m}$ ) 상에서 정의된 연산, 즉 덧셈, 뺄셈, 곱셈 및 곱셈 역원 연산을 기반으로 구축되며, 이들 암호시스템을 효율적으로 구현하기 위해서는 위 연산들을 고속으로 계산하는 것이 중요하다. 그 중에서 곱셈 역원이 가장 time-consuming하여 많은 연구 대상이 되고 있다. Format 정리에 의해$\beta$$\in$GF(2$^{m}$ )의 곱셈 역원 $\beta$$^{-1}$은 $\beta$$^{-1}$=$\beta$$^{2}$sup m/-2/이므로 GF(2$^{m}$ )의 임의의 원소에 대해 곱셈 역원을 고속으로 계산하기 위해서는, 2$^{m}$ -2을 효율적으로 분해하여 곱셈 횟수를 감소시키는 것이 가장 중요하며, 이와 관련된 알고리즘들이 많이 제안되어 왔다 이 중 Itoh와 Tsujii가 제안한 알고리즘[2]은 정규기저를 사용해서 필요한 곱셈 횟수를 O(log m)까지 감소시켰으며, 또한 이 알고리즘을 향상시킨 몇몇 알고리즘들이 제안되었지만, 분해과정이 복잡하다는 등의 단점이 있다[3,5]. 본 논문에서는 실제 어플리케이션에서 주로 많이 사용되는 m=2$^{n}$ 인 경우에, 인수분해 공식 x$^3$-y$^3$=(x-y)(x$^2$+xy+y$^2$)와 정규기저론 이용해서 곱셈 역원을 고속으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘은 곱셈 횟수가 Itoh와 Tsujii가 제안한 알고리즘 보다 적으며, 2$^{m}$ -2의 분해가 기존의 알고리즘 보다 간단하다.
풍화대의 심도가 급변하는 경암지형에서 얻은 자료로부터 굴절파의 정적 시간차(refraction statics)들이 계산되었다. 정보정값은 수신기 간격들의 12 배 정도되는 거리에 대해 보통 10 ms 이하에서 70 ms 이상의 값을 가진다. 이 논문에서는 자동 잔여 시간차가 항상 중요하지만은 않은 경암 지형에서 풍화대의 정확한 초기 굴절법 모델을 얻는 것이 얼마나 중요한 가에 대한 한 예를 보여주고 있다. GRM과 RCS(Refraction Convolution Section)법을 이용해 구한 간단한 풍화대 모델의 시간차 값들과 CG 법(Taner et al., 1998)을 이용한 최소 평균 제곱 역산에 의해 좀 복잡한 풍화대 모델에 대해 구해진 값들도 정확도 면에서 비교될 만하다. GRM 모델과 Taner 모델은 8.8 km 거리에 대해 체계적으로 평균 2 내지 4 ms 의 차이가 났다. 이들 두 모델들과 자동 잔여값을 포함한 최종 시간차 사이의 차이는 일반적으로 5 ms 이내이다. GRM 모델에서의 잔여값들은 때때로 Taner et al.(1998)의 모델의 잔여값들보다 작다. RCS법에서의 시간차들은 대략 10 ms 뒤에 발췌되지만 상대적인 정확도는 GRM 시간차들에 견줄만하다. 잔여 시간차값들은 굴절파 시간차값들과 일반적으로 상관관계를 보이며, 풍화대에서 더 낮은 탄성파 평균 속도를 이용함으로써 그 크기를 줄일 수 있다. 이들 결과들을 통해 풍화대에 적용된 부정확한 탄성파 평균 속도들은 주시로부터의 평균지연시간을 결정하는 역산 알고리듬의 어떤 문제점들보다도, 짧은 파장의 시간차의 원인이 될 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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