통신과 계산 작업을 중첩 수행함으로써 통신 시간의 감춤 효과를 얻는 것은 일반적인 병렬 프로그램 최적화 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 데이타 병렬 프로그램에서 자주 사용되는 군집 통신(collective communication)의 하나인 원형 쉬프트(circular shift) 통신에 대해 중첩 효과를 실험하고 고찰하였다. 이더넷 스위치로 연결된 클러스터 시스템에서 원형 쉬프트 통신을 수행할 때, 중첩으로 얻을 수 있는 최대 이득과 중첩할 수 없는 시간을 측정하였다. 각 플랫폼 별로 이러한 측정값들을 얻어 퇴적화 컴파일러의 입력으로 활용할 수 있을 것이다. 한편 기존의 성능 모델을 통해 퇴적화하는 것은 크게 두가지 문제를 갖고 있다. 하나는 기본적인 점대점 통신에 입각한 모델을 제공하기 때문에 통신 라이브러리의 함수를 사용할 때의 종합적인 효과, 특히, 군집 통신과 같은 경우에는 적용하기 어렵다는 것이다. 다른 하나는 군집 통신의 성능은 분석은 가능하지만, 중첩 효과는 분석할 수 없다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 기존 모델의 단점을 보완하여 확장하였다. 또한, 원형 쉬프트 통신에 대한 실험 결과를 토대로 확장된 모델의 매개 변수 값들을 추출하여 예제 프로그램을 통해 분석하였다.
라우터의 포워팅 성능을 향상시키기 위해 많은 IP 주소 검색 알고리즘들이 연구되어 오고 있다. 기존에 제안된 블룸 필터를 이용한 IP 주소 검색 구조는 프리픽스 길이별로 블룸 필터 및 해시 테이블을 따로 가지고 있어 구현이 복잡하며, 프리픽스 길이 별 해시 테이블의 개수를 줄이기 위하여 프리적스의 복사가 불가피한 단점을 지닌다. 멀티 다중 해시 테이블을 이용한 병렬 해싱 구조는 프리픽스의 길이별로 해시 테이블을 구성하고, 다중 해싱 함수를 사용하여 모든 프리픽스 길이에 대하여 병렬 검색하는 구조로서 검색 성능이 뛰어나나 병렬 검색 구조이므로 구현이 또한 복잡하다. 본 논문에서는 단일 블룸 필터에 다양한 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 블룸 필터와 단일 테이블에 모든 길이의 프리픽스를 모두 저장하는 통합 다중-해시 테이블을 사용하여 구현이 간단하면서도 검색성능이 뛰어난 새로운 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 실제 백본 라우터에서 쓰이는 데이타를 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 $15000{\sim}220000$개의 엔트리를 갖는 라우팅 테이블에 대하여 평균 1.04-1.17번의 메모리 접근으로 IP 주소검색이 가능함을 보였다.
데이타베이스 공유 시스템(Database Sharing System:Dss)은 고성능의 트랜잭션 처리를 위해 제안된 구조이다. DSS에서 고속의 통신망으로 연결된 노드들은 별도의 메모리와 운영체제를 가지며, 데이타베이스를 저장하고 있는 디스크 모든 노드에 의해 공유된다. 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 각 노드는 최근에 액세스한 데이타 페이지와 인덱스 페이지들을 자신의 메로리 버퍼에 캐싱한다. 일반적으로 B-트리 인덱스페이지들은 데이타 페이지에 비해 빈번하게 캐싱되고, Fetch, Fetch Next, 삽입, 그리고 삭제와 같은 복잡한 연산을 수행하므로, 높은 동시성을 지원하는 효율적인 캐쉬 일관성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 DSS에서 B-트리 인덱스 페이지의 식별자와 리프 페이지의 PageLSN을 사용한 캐쉬 일관성 기법을 제안한다.
최근 무선 센서 네트워크에서 센서로부터 원하는 데이타를 가져오는 네트워크 내 집계 질의처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 네트워크 내 집계 질의 처리 기법들은 집계 질의 처리를 위해 라우팅 알고리즘과 데이타 구조를 제안하고 있다. 그러나 이러한 기법들은 센서 노드들의 에너지 소모가 크고, 질의 처리 결과 정확도가 떨어지고, 또한 질의 처리 시간이 오래 걸리는 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 집계 질의 처리 기법들의 문제점을 해결하고 무선 센서 네트워크에서 보다 효율적인 집계 질의 처리를 위해 BPA(Bucket-based Parallel Aggregation)를 제시하였다. BPA는 질의 영역을 센서 노드 분포에 따라 쿼드 트리로 구성하여 집계 질의를 병렬로 처리하고, 각 센서 노드로 하여금 데이타를 이중 전송하게 함으로써 전송 오류로 인한 데이타 손실을 줄인다. 또한, BPA는 집계 질의 처리시 버켓 기반의 데이타 구조를 이용하고 이러한 버켓 데이타 구조를 버켓내 데이타 개수에 따라 적응적으로 분할 및 합병한다. 특히 버켓내 데이타 크기를 줄이기 위해 데이타를 압축하고 데이타 전송 횟수를 줄이기 위해 필터링을 수행한다. 마지막으로 센서 데이타를 이용한 다양한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 BPA의 우수성을 입증하였다.
슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallelism)을 적극적으로 활용하기 위해서는 명령들 사이에 존재하는 제어 종속관계 및 데이타 종속관계를 극복하는 것이 필수적이다. 데이타 값 예측은 하나의 명령 결과가 생성되기 전에 미리 결과 값을 예측하고 이 예측된 결과를 사용하여 데이타 종속관계가 있는 명령들을 투기적으로 실행(speculative execution)하는 기법이다. 본 논문에서는 동적 분류 능력을 갖는 혼합형 데이타 값 예측기를 제안한다. 제안된 예측기는 최근 값 예측기, 스트라이드 예측기 및 2 단계 예측기를 결합한 혼합형으로 구성되며, 예측되는 명령은 하드웨어에 의한 동적 분류에 의해 각 예측기로 할당된다. 각 명령들의 특성에 따라 각 예측기로 실행 시에 동적 분류됨으로써 각 예측기는 기존의 혼합형 방식보다도 더욱 효과적으로 활용될 수 있다. 제안된 방식의 타당성 검증을 위해 실행구동방식(execution-driven) 시뮬레이터를 사용하여 SPECint95 벤치마크를 시뮬레이션하여 비교한다. 실험 결과 Instruction Per Cycle 비교실험에서 2 단계 예측기 보다 0.36, 혼합형 예측기 보다 0.0l8의 성능을 보였고, 제안된 방식이 기존의 혼합형 방식보다 예측 정확도가 평균 16%가 향상되었고, 하드웨어 비용을 측정한 결과 45%의 감소효과를 얻었다.
본 논문은 문자인식,문자검색,도형인식 등에 있어서 필수 과정인 세선화 알고리즘에 대하여 논하였다.접근방법으로는 외곽선으로부터 특정 조건을 만족시키는 화소들을 동시에 제거해 가는 병렬 세선화 방법을 취했다.제안된 알고리즘은 가중치 개념을 도입하여 기존의 알고리즘보다 정확성 및 수행속도의 향상을 성취하였다.실험은 스캐너로 입력된 숫자, 영문자,도형 등을 기준으로 했으며 특히 다른 알고리즘에서 정확하게 세선화 하지 못하는 데이타들을 사용하였다. 실험결과 모양이나 토폴로지를 잃지 않고 정확히 세선화가 가능했으며 잡음으로부터라도 영향을 받지 않았다.
클라이언트=서버 DBMS구조는 많은 사람들에 의해서 연구되고 있으나 고장회복과 동시성 제어에 관한 연구는 아직까지 미흡한 상태다. 기존의 회복 기법은 클라이언트에서 생성된 로그 레코드들과 해당 데이터 페이지들을 서버에 전송 함으로써 발뱅하는 문제점들에 대한 해결점이 필요하였다. 본 논문에서는 클라이언트가 서버에 수행 완료된 로그 레코드들만을 전송하여 기존의 회복 기법에서 발생하였던 문제점을 제거한다. 또한 서버는 수행 완료된 로그 레코드들만을 관리하여 서버 파손 발생시 분석, 재수행 동작만을 수행하는 간단한 회복 알고리즘을 제안한다. 클라이언트에서 철회 동작을 함으로써 시스템의 병렬성을 높이고 서버 파손시 전체 데이터베이스 회복에 소요되는 시간을 줄이기 위해서 페이지 단위의 회복 기법도 제안한다. 또한 기존의 동시성 제어기법은 같은 페이지를 동시 사용하지 못함으로써 불필오한 대기시간(waiting time)이 증가된다. 본 논뭉에서는, 기존의 기법과 달리, 같은 페이지 내에 다른 데이터를 접근하는 트랜잭션에게 페이지를 허용함으로써 불필요한 대기시간을 최소화 할 수 있도록 하여 시스템의 병렬성을 향상시켰다.
기호적 회귀분석 (Symbolic Regression)은 회귀분석에서 주어진 데이터에 대하여 종속변수와 독립변수들 사이의 관계를 설명할 수 있는 함수를 직접 생성하는 분석방법으로서 Genetic Programming 이 본 분야의 연구에 가장 선도적으로 적용되고 있으며, 고정된 모델로부터 매개변수들의 최적화를 추구하는 다른 회귀분석 알고리즘들에 비하여 해석이 가능한 모델을 직접 도출할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 Coarse grained 병렬 모델에 기반한 Parellel Genetic Programming 을 이용한 symbolic regression 알고리즘을 제시하고 제시된 알고리즘을 PMLB 데이타에 적용하여 해당 알고리즘의 효용성을 분석하고자 한다.
일반적으로 이미지나 공간 데이터베이스와 같은 다차원의 특징을 갖는 데이터들은 대용량의 저장공간을 요구한다. 이 대량의 데이터를 하나의 워크스테이션에 저장하고 검색을 수행하는 데는 한계가 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 병렬 컴퓨팅 환경에서 이들에 대한 저장 및 검색을 수행한다면 훨씬 더 높은 성능 향상을 가져 올 수 있을 것이다. 이 논문에서는 기존에 존재하는 병렬 컴퓨팅 환경의 장점을 최대한 이용하는 병렬 고차원 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조는 nP(프로세서)-nD(디스크)와 lP-nD의 결합 형태인 nP-n$\times$mD의 구조라고 볼 수 있다. 노드 구조는 팬-아웃을 증가시키고 트리의 높이를 줄일 수 있도록 설계되었다. 또한 I/O의 별렬성을 최대화하는 범위 탐색 알고리즘을 제안하고 이것을 K-최근접 탐색 알고리즘에 적용하여 탐색 성능향상을 꾀한다. 마지막으로, 다양한 환경에서의 실험을 통해 제안하는 색인구조의 탐색 성능을 테스트하고 기존에 제안된 병렬 다차원 색인구조와의 비교를 통해 제안한 방법의 우수함을 보인다.
본 논문에서는 블록암호화의 CBC(Cipher Block Chaining) 방식을 광학적인 XOR 연산을 이용하여 새로운 변형된 CBC 암호화 및 복호화 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 광학적 XOR 연산의 병렬 처리를 위해 이중 인코딩 방법과 자유 공간 연결 광논리 게이트 방법을 사용한다. 또한 제안된 XOR 연산 기반의 CBC 암호화 방식의 광학적 구성도를 공학적으로 실제 제작 구현 가능한 광 모듈 형태의 광 암호화/복호화 장치로 제안한다. 제안된 방법은 기존의 CBC 방식을 광학적으로 구현했기 때문에 기존의 전자적인 CBC 방식의 장점과 광학적인 고속성과 병렬 처리의 특성으로 인해 많은 정보를 빠른 속도로 암호화 및 복호화가 가능하다. 또한, 광 병렬 처리의 특성상 데이터가 2차원으로 배열되어 데이타 크기가 증가된 평문 데이터와 암호키를 사용함으로써 기존의 전자적 CBC 방식보다도 한층 더 암호 강도가 강력해진 암호화 시스템을 제공한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안한 기법이 CBC 모드의 암호화 및 복호화 과정에 효율적임을 보여준다. 한편 제안된 방식은 CBC 방식 외에 ECB(Electronic Code Book) 방식과 CFB(Cipher Feedback Block) 방식에도 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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