선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 Kobayashi 등과 같이 최적확장체(0EF)[3]에 서 정의되는 타원곡선에서 base-$ 전개 방식을 적용한 효율적인 스칼라 곱셈 알고리즘을 제안하고자 한다. OEF와 같이 특성값(characteristic)이 큰 유한체상에서 정의되는 타원곡선 에서는 base-$ 전개식을 연산하는 과정에서 일괄처리 기법 (batch processing te사mique)[6]을 적용할 수 있다.
- 본 논문에서는 OEF에서 정의되는 타원곡선에서 효율적인 스칼라 곱셈 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 Kobayashi 등의 방법보다 대략 40% 정도의 속도 개선이 있었으며, 이진방법 보다는 3배정도 빠름을 알 수 있었다.
- n개의 경우에 는 교집합 부분을 어떻게 구성하느냐에 따라 연산 회수의 차이가 발생하므로 효율적인 교집합 생성 방법을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 효율적인 교집합 생성 알고리즘을 제시하여 스칼라 곱셈 연산의 속도를 개선하고자 한다. 이 알고리즘운 크게 두 단계로 이루어지는 더〕, 우선은 주어진 스칼라 昂 들을 서로 소(disjoint)인 부분집합으로 나누고(partition ing), 그 다음에 이 부분집합들을 결합하여 원래의 각각의 집합을 복원하는 과정(combining) 을 거친다.
- 본 절에서는 효율적인 스칼라 곱셈 알고리즘을 제안한다. 기본 아이디어는 basef 전개식을 연산하는 데 있어서, Kobayashi 와는 다른 계산 순서와 일팔처리 기법을 사용하는 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.