LRU는 비균등 참조 패턴을 보이는 데이타베이스의 캐쉬 교체 정책으로 적합하지 않음에도 불구하고, 적절한 대안 부재로 인해 대부분의 데이타베이스 시스템에서 캐쉬 교체 정책으로 이용되어 왔다. 본 논문은 실제 데이타베이스 트레이스 분석을 통해 데이타베이스의 블록 참조 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 새로운 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 데이타베이스의 트레이스 분석 결과, 전체 시간동안 거의 참조되지 않는 블록이 전체의 70% 가량을 차지하였다. 그리고 블록의 재참조 가능성에 미치는 최근도(recency)의 영향력이 시간적 지역성으로 인해 처음엔 강력하지만, LRU 스택거리가 증가함에 따라 급격히 감소하여, 결국엔 사라지는 현상을 관찰하였다. 이 관찰을 토대로, 본 논문은 전체 블록을 재참조 가능성과 재참조 가능성에 대한 최근도의 영향력을 기준으로 4개의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 참조 특징에 적합한 우선순위 평가 방법을 운용하는 RCB(Reference Characteristic Based) 캐쉬 교체 정책을 제안한다. RCB 정책은 재참조 가능성이 극히 낮은 블록은 다른 블록보다 캐쉬에서 빨리 교체하며, 오랜 시간 참조되지 않은 블록에 대해서는 참조빈도에 의거하여 블록의 우선순위를 결정한다. 실제 데이터베이스 워크로드를 통한 모의실험 수행 결과, RCB 정책은 기존의 다른 교체 정책들(LRU, 2Q, LRU-K, LRFU)보다 우수한 성능을 나타냈으며, 특히 LRU에 비해서는 약 5 ~ 12.7% 정도, 캐쉬적중실패 회수를 줄였다. RCB 정책의 시간복잡도는 O(l)로서 LRU, 2Q 등과 동일하며, 캐쉬 크기를 N이라 할 때 시간복잡도가 $O(log_2N)$인 LFU와 LRU-K, 그리고 O(1)부터 $O(log_2N)$ 사이의 값을 갖는 LRFU보다 우수하다.

외판원 문제는 잘 알려진 NP-완전 문제로, 최적해(optimal value)를 구하는 다양한 알고리즘들이 개발되었다. 그러나 최악의 경우 지수 시간이 걸리므로 수행시간을 줄이는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 최근접 휴리스틱 알고리즘은 최적해를 구하는 다른 알고리즘들에 비해 구조가 비교적 간단하다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)의 최적해를 구할 수 있는 분기 함수(bounding function)를 적용한 분산 최근접 휴리스틱(nearest neighbor heuristic) 알고리즘을 PVM(Parallel Virtual Machine)에서 제공하는 마스터/슬래이브(master/slave) 모델을 사용하여 설계하고 구현하였다. 먼저 최적해를 찾는 수행 시간을 줄이기 위해 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 분산 유전 알고리즘(distributed genetic algorithm)을 수행해 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용한다. 특히 더욱 좋은 근사해를 구하고자 유전 연산자인 돌연변이를 새롭게 변형하여 적용하였다.

병렬 파일시스템은 클러스터 시스템에서 과도한 입출력 요청을 원활하게 지원하기 위해 사용되며, 특히 파일 선반입은 병렬 파일시스템의 성능을 개선하는데 유용하게 사용된다. 본 논문은 과학계산용 병렬 응용과 멀티미디어 서버 응용에서 효과적인 파일 접근 유형을 고려한 새로운 동적 파일 선반입기법인 Fips를 제안한다. 본 논문이 제안하는 동적 파일 선반입 기법인 Fips는 파일의 접근 유형을 고려하여 동적으로 선반입 할 데이타 블록을 예측하고, 다양한 접근 유형에서도 데이타 블록의 선반입을 효율을 높였다. 그리고 현재의 가용 대역폭을 고려하여 선반입 시기를 결정하므로 선반입이 시스템에 과부하로 작용하는 것을 방지하도록 하였다. 병렬 파일시스템에 Fips를 적용하여 실험한 결과 다양한 작업부하에서 제안한 선반입 기법은 우수한 성능을 보여주었다.

워크스테이션들의 네트워크(NOWs)와 같은 스위치 기반의 비정규적 네트워크는 고속 스위치를 이용하여 프로세서 노드나 네트워크 호스트들을 특정 위상에 구애받지 않고 연결한 것으로 우수한 유연성(flexibility)과 확장성(scalability)의 장점이 있다. 그러나 메쉬와 같은 정규적인 위상에 비해 교착 상태(deadlock)에 빠지지 않는 효율적인 다중 전송을 수행하는 것은 용이하지 않다. 본 논문에서는 전송 트리의 루트 노드에 무리를 주지 않고 할당받은 서비스에 따라서 전송 단계와 적응성에 차별성을 부여하며 스위치의 채널 사용의 불균형을 개선하고 네트워크 부하 분포의 조정이 가능한 단일 단계 차별적 다중 전송(Single Phase Differential Multicast; SPDM) 기법을 제안한다.

제어 독립성은 슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 수준 병렬성을 향상시키기 위한 중요한 요소로 작용하고 있다. 분기 예측기에서 예상이 잘못된 경우에는 예상한 분기 방향의 명령어들을 무효화시키고 올바른 분기 방향의 명령어들을 다시 반입하여 수행해야 한다. 본 논문에서는 컴파일 시 프로파일링을 통한 정적인 방법과 프로그램상의 제어 흐름을 통해 동적으로 제어 독립적인 명령어를 탐지해서 분기 명령어의 잘못된 예상으로 인해 무효화되는 명령어를 효과적으로 감소시켜 프로세서의 성능을 향상시키는 메커니즘을 제안한다. SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 기존의 방법과 본 논문에서 제안한 방법 사이의 사이클 당 수행된 명령어 수를 분석한 결과, 4-이슈 프로세서에서 2%~7%, 8-이슈 프로세서에서 4%~15%, 16-이슈 프로세서에서 18%~28%의 성능 향상을 보이고 있다.

본 논문에서는 마이크로어레이 처리를 위한 새로운 이미지 분석 알고리즘과 격자 반점들의 위상 정보를 이용하여 격자의 위치를 결정하는 방법을 제시한다. 마이크로어레이는 유전자의 발현량의 측정을 위해서 수만 혹은 수십 만개의 유전자에 대해서 한번에 실험을 할 수 있는 장비이다. 한번의 실험으로 생성되는 데이터 양이 엄청나게 많기 때문에 자동화된 분석이 필요하다. 이 마이크로어레이의 실험 결과는 16-비트 회색조 이미지 파일로 하나의 유전자가 여러 개의 픽셀로 뭉쳐져 있는 반점(spot)이 격자 구조형태로 나타난다. 본 논문에서 이미지 데이터에서 그래프 구조를 생성하여 이들 반점이 어느 격자에 속하는지 결정하는 알고리즘과 격자 구조의 기울어짐을 측정하여 격자의 정확한 위치와 모양을 결정하는 방법을 제시하고 실제 이미지 데이터를 통한 많은 실험 결과를 보여 준다.

주어진 논리 회로를 시분할 FPGA 칩으로 효과적으로 합성하기 위해서는 전체 회로를 여러 개의 부분회로로 나눈 후, 각 부분 회로가 동일한 하드웨어 회로를 시간차를 두고 공유하도록 하여야 한다. 이를 위해 칩에 대한 시간별 재구성 정보를 미리 만들어, 칩 내부의 특정 메모리 영역에 저장하여 두었다가 정해진 시간대가 되면 칩 전체를 재구성하도록 하여야 한다. 그런데, 시분할 FPGA 합성에서 사용하는 세부적인 재구성 기법(일반적으로 스케쥴링이나 다중 회로 분할 기법을 사용)에 따라 동일 시간대에 필요한 LUT의 개수, 즉 FPGA의 용량이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 논리 회로를 직접 합성하지 않고서도 그 회로가 필요로 하는 전체 LUT 개수에 대한 하한을 추정함으로써 재구성 기법에 관계없이 필요한 최소한의 LUT 개수를 파악한다. 만일, 기존의 재구성 결과가 본 연구에서 추정된 하한과 일치할 경우, 그 결과는 최적의 결과를 의미한다. 반면에, 하한과의 차이가 있는 경우에는 기존의 연구 결과에 비해 더 좋은 재구성 결과가 존재하거나, 또는 본 연구에서 추정한 하한보다 더 좋은(큰, 정확한) 하한이 실제 존재함을 의미한다. 따라서 이러한 비교 분석을 통해, 기존 연구의 결과가 최적인지, 또는 개선의 여지가 있는지를 판단하는 좋은 지표를 제공할 수 있다. 실험 결과, 실험한 대부분의 예제에서, 기존의 연구 결과에서 출력한 결과와 본 논문에서 제안한 방법으로 추정한 하한이 정확히 일치하는 것을 발견할 수 있었는데, 이는 기존의 합성 시스템에서 생성한 결과의 최적성을 확인하게 하는 한편, 본 논문에서 제안한 하한 추정의 정확성을 반증하는 것으로 해석될 수 있다.