• 대한수학회보
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• 제59권6호
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• pp.1523-1537
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• 2022

We present a new square root algorithm in finite fields which is a variant of the Pocklington-Peralta algorithm. We give the complexity of the proposed algorithm in terms of the number of operations (multiplications) in finite fields, and compare the result with other square root algorithms, the Tonelli-Shanks algorithm, the Cipolla-Lehmer algorithm, and the original Pocklington-Peralta square root algorithm. Both the theoretical estimation and the implementation result imply that our proposed algorithm performs favorably over other existing algorithms. In particular, for the NIST suggested field P-224, we show that our proposed algorithm is significantly faster than other proposed algorithms.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권9호
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• pp.759-764
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• 2013

$q{\equiv}5$ (mod 8)의 경우에 유한체 $F_q$상에서 Atkin의 제곱근 알고리즘과 $q{\equiv}9$ (mod 16)의 경우에 Kong의 알고리즘으로부터 일반적인 제곱근 알고리즘을 제안한다. 우리의 알고리즘은 s가 $2^s|q-1$을 만족하는 가장 큰 양의 정수라 할 때, $2^s$차 원시근 ${\xi}$를 미리 계산하였고 s의 값이 작을 때 적용가능하다. 제시한 알고리즘은 제곱근을 계산하기 위해 한 번의 지수계산이 필요하고, Akin, M$\ddot{u}$ller, Kong의 알고리즘과 비교해보아도 유리하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37A권12호
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• pp.1031-1037
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• 2012

Tonelli-Shanks 알고리즘을 변형한 새로운 알고리즘을 통해 효율적으로 제곱근 및 세제곱근을 찾을 수 있는 방법을 연구하였다. 이 논문에서 소개하는 제곱근을 찾는 알고리즘은 Number Field Sieve에 응용할 수 있다. 큰 합성수를 인수분해하는데 가장 효율적인 알고리즘으로 알려진 Number Field Sieve (NFS)는 법 N에 대하여 공통근을 갖는 두 다항식 선택한 후에, sieving, linear algebra, square root 단계를 차례대로 거친다. NFS의 마지막 단계에서는 수체(Number Field)상에서 제곱근을 구하는 과정이 필요한데 이를 유한체(Finite Field)상으로 내려서 계산한 후 CRT(Chinese Remainder Theorem)을 이용하여 수체 상에서의 제곱근으로 복원하는 과정에서 제안된 알고리즘이 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1593-1600
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• 2009

부동소수점 제곱근 연산은 곱셈을 반복하여 근사값을 계산하는 뉴턴-랍손 알고리즘 및 골드스미트 알고리즘과 뺄셈을 반복하여 정확한 간을 계산하는 SRT 알고리즘이 있다. 본 논문에서는 곱셈기를 사용하여 정확한 값을 계산하는 제곱근 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 뉴턴-랍손 알고리즘을 이용하여 근사 역제곱근을 구하고, 이의 오차를 줄이면서 제곱근을 구하는 알고리즘과 계산된 제곱근을 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 단정도 실수에서는 전수 조사를 통해서, 배정도 실수에서는 10억 개의 무작위 수를 계산하여 모두 정확한 값을 얻었다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 곱셈기만을 사용하므로 별도의 하드웨어가 필요하지 않다. 따라서 실장제어용기기, 휴대용기기 등 정확한 제곱근 연산을 요구하는 분야에서 사용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1029-1035
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• 2019

In this paper, a tentative Kth order Goldschmidt floating point number Nth root algorithm for K order convergence rate in one iteration is proposed by applying Taylor series to the Goldschmidt square root algorithm. Using the proposed algorithm, Nth root and Nth inverse root can be computed from iterative multiplications without division. It also predicts the error of the algorithm iteration. It iterates until the predicted error becomes smaller than the specified value. Since the proposed algorithm only performs the multiplications until the error gets smaller than a given value, it can be used to improve the performance of a floating point number Nth root unit.

• Journal of Communications and Networks
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• 제9권1호
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• pp.18-27
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• 2007

The conventional normalized least mean square (NLMS) algorithm is the most widely used for adaptive identification within a non-stationary input context. The convergence of the NLMS algorithm is independent of environmental changes. However, its steady state performance is impaired during input sequences with low dynamics. In this paper, we propose a new NLMS algorithm which is, in the steady state, insensitive to the time variations of the input dynamics. The square soot (SR)-NLMS algorithm is based on a normalization of the LMS adaptive filter input by the Euclidean norm of the tap-input. The tap-input power of the SR-NLMS adaptive filter is then equal to one even during sequences with low dynamics. Therefore, the amplification of the observation noise power by the tap-input power is cancelled in the misadjustment time evolution. The harmful effect of the low dynamics input sequences, on the steady state performance of the LMS adaptive filter are then reduced. In addition, the square root normalized input is more stationary than the base input. Therefore, the robustness of LMS adaptive filter with respect to the input non stationarity is enhanced. A performance analysis of the first- and the second-order statistic behavior of the proposed SR-NLMS adaptive filter is carried out. In particular, an analytical expression of the step size ensuring stability and mean convergence is derived. In addition, the results of an experimental study demonstrating the good performance of the SR-NLMS algorithm are given. A comparison of these results with those obtained from a standard NLMS algorithm, is performed. It is shown that, within a non-stationary input context, the SR-NLMS algorithm exhibits better performance than the NLMS algorithm.

• 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.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권3호
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• pp.217-222
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• 2016

본 논문은 수정된 Gram-Schmidt와 결합한 Potter 또는 Carlson 알고리즘을 가지는 제곱근 확장 칼만 필터에 의한 영구자석 동기전동기의 센서리스 속도 제어에 관한 연구이다. 일반적으로 반올림 오차에 기인하는 칼만 필터의 민감도는 잘 알려진 문제이다. 제곱근 개념과 칼만 필터의 결합은 수치적 성능을 향상할 수 있고 발산과 같은 불안전한 문제를 풀 수 있다. 본 논문에서는 제곱근 확장 칼만 필터의 구현을 위한 설계와 분석을 수행하였다. 설계된 제곱근 확장 칼만 필터의 추정 성능을 입증하기 위해, 고속, 저속, 역 회전, 파라미터 변동, 부하 변동 실험 등 여러 운전 조건 아래에서 실험 결과들을 분석하였다. 또한, 프로그램 코드 크기 및 연산 시간을 비교하였다. 실험적 결과들은 제곱근 확장 칼만 필터에 의한 영구자석 동기전동기의 센서리스 속도 제어가 양호함을 보인다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권1호
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• pp.7-15
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• 2011

본 논문에서는 상관계수를 바탕으로 신호부공간을 추정하는 COPAST(correlation-based projection approximation subspace tracking)의 성능을 향상시키기 위하여 상관계수를 구하는 부분을 순방향 신호 벡터로부터 상관계수를 구하고 동시에 역방향 신호 벡터에서도 상관계수를 구하여 신호 부공간을 추정하는 방법을 제안한다. 또 매번 갱신되는 상관행렬의 안정성을 도모하고자 제곱근 행렬 갱신을 하도록 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 COPAST에 비해서 약 5dB의 신호 부공간 추정 정확도에 향상이 있었음을 확인하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.45-51
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• 2018

In this paper, a tentative Kth order Newton-Raphson's floating point number Nth root algorithm for K order convergence rate in one iteration is proposed by applying Taylor series to the Newton-Raphson root algorithm. Using the proposed algorithm, $F^{-1/N}$ and $F^{-(N-1)/N}$ can be computed from iterative multiplications without division. It also predicts the error of the algorithm iteration and iterates only until the predicted error becomes smaller than the specified value. Since the proposed algorithm only performs the multiplications until the error gets smaller than a given value, it can be used to improve the performance of a floating point number Nth root unit.