MPEC Audio Layer-III(MP3)알고리듬은 복호화기에 비해 부호화기가 월등히 많은 연산량을 가지고 있는 비대칭 구조를 가지고 있다. MP3 부호화기의 대부분의 연산량은 복잡한 초월함수 연산이 포함되는 심리음향모델과 반복 루프 과정을 수행하는 비선형 양자화와 비트 할당과정 이 차지한다. 본 논문에서는 MP3 부호화기의 실시간 구현을 위한 알고리듬 레벨의 최적화를 수행하였다. MP3 부호화기의 연산량을 줄이기 위해 심리음향모델을 간략화하고 반복 루프의 회수를 최소화할 수 있는 방법을 제안하였다. 프레임당 한 그래뉼의 심리음향모델 정보를 계산하여 한 프레임 내에서의 심리음향모델 정보를 추정함으로써 연산량을 45% 이상 감소시켰다. 또한 외부 반복 루프의 반복 회수를 줄이기 위하여 외부 반복 루프의 반복에 따른 스케일 팩터(Scale Factor) 및 양자화 스탭의 증가 패턴을 관찰하고 최적화된 스캐일 팩터 증가 방법을 제안하였다. 제안된 고속화 방법은 주관적 음질 평가를 통해 성능을 검증하였다.
문자열 연산이 계산 생물학 분야에 응용되면서 효율적인 문자열 연산을 위한 다양한 자료구조와 알고리즘이 연구되고 있다. 최장 공통 부분 문자열 문제는 두 개 이상의 문자열에서 가장 길게 일치하는 부분문자열을 찾는 연산이며, 최대 반복자 문제는 하나의 문자열에서 두 번 이상 반복되는 부분문자열을 찾는 연산이다. 이 연산은 패턴 매칭, 유사도 측정 등의 문자열 처리 분야에서 중요하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 두 문자열의 최장 공통 부분문자열을 구하는 알고리즘과 주어진 문자열의 최대 반복자를 찾는 알고리즘을 제안하며, 이 알고리즘들은 모두 O(1) 시간 복잡도를 갖는다.
본 논문에서는 고속의 적웅 지각 필터에서 잡음 과추정으로 인해서 발생하는 불필요한 반복 계산 및 결과 신호의 SNR 성능 저하를 개선시키는 방법을 제안한다. 적응 지각 필터를 고속연산이 가능하도록 개선하는 과정에서 시간적인 측면에서는 많은 성능의 개선이 있었지만 음질 개선 과정에서 과추정된 잡음의 적용에 의한 성능 저하가 발생하였다. 제안하는 시스템에서는 적웅 지각 필터의 임계값을 조정하고, 임계값이외에 발생하는 잡음 과추정에 대해서 실험적으로 필터 반복 연산량 제한을 통해 향상된 결과를 얻었다. 이 시스템에서 필터 반복 연산량은 입력 구간의 신호에 따라 적응적으로 제한된다. 제안된 알고리즘의 개선 확인을 위해서 감소된 반복 연산량과 SNR 개선량을 측정하여 기존의 방법과 비교하였다.
크리덴셜 스터핑 공격에 대응하기 위해 일부 기업에서는 C3(Compromised Credential Checking) 서비스를 제공한다. 인증 정보 대상 공격이 고도화됨에 따라 유출 계정의 양은 매우 방대한 것으로 드러나고 있으며, C3 서비스 서버의 데이터의 양 또한 지속해서 증가할 것이다. 그러나 C3 서비스의 PSI(Private set intersection) 프로토콜은 정적인 환경에서의 데이터 연산을 전제로 적용되고 있어 이용자가 반복연산을 요청했을 때의 연산 복잡도를 상쇄할 수단이 없다. 본 연구에서는 반복연산에 적용할 수 있는 updatable PSI 를 제안하였으며, static PSI 대비 x2~x4.3 의 전처리 시간과 x1.8~ x3.3 의 데이터 전송량이 효율적으로 개선되었음을 보인다.
본 연구에서는 20대의 건강한 남자대학생 45명을 대상으로 작업조건(안정상태, 연산작업상태, 휴식상태, 반복연산작업상태, 연산작업후 아정상태)과 연산레벨(연산작업의 난이도)에 따른 생리신호의 측정을 위한 실험 프로토콜을 제안하고 측정된 생리신호에 대한 분석을 하였다. 연산작업에 대하여 측정된 파라메터에 대하여 1) 정규분포화를 위한 파라메터의 변환 2) 파라메터간의 산관관계의 조사 3) 연산작업에 대한 파라메터의 표준화 4) 작업조건과 연산레벨에 대한 파라메터의 차이에 대한 유의성검정을 하여 연산스트레스를 평가할 수 있는 파라메터를 추출하였다. 연산작업시의 파라메터는 안정산태의 파라메터와 유의적인 차이를 나타내어 연구에 사용된 연산작업이 생리신호의 변화를 발생시키는 것으로 밝혀졌고 연산작업후의 휴식상태에서 측정된 대부분의 파라메터의 갓이 연산작업전의 안정상태의 파라메터의 통계적으로 유의적인 차이가 없어서 본 연구에 사용된 연산작업은 단기적 스트레스를 유발하는 것으로 밝혀졌다. 그리고, 동일한 연산레벨에 대한 연산작업을 반복하더라도 파라메터의 값은 처음으로 연산작업을 할 때의 파라메터의 값과 유의적인 차이가 없었다. 그러나, 연산레벨에 따라서는 Heart Rate, HRV의 LF/HF, HRV의 MF/(LF+HF), Return Map의 분산, 코끝의 Mean Temperature, GSR-Mean과 호흡수는 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 따라서 이들 파라메터를 사용하면 연산스트레스의 강도를 지수화할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 다중 안테나 시스템 기반 반복 수신기의 동작 원리를 이해하고 연산량을 줄이기 위한 연구를 진행하였다. 기존의 반복 수신기는 고정된 횟수의 반복 수신을 하는 것에 비하여, 적응형 반복 결정 방법은 프레임의 상태에 따라 반복 횟수를 조절함으로써 수신기에서의 불필요한 동작을 제한하여 연산량을 절감시킬 수 있다. 모의실험 결과를 통하여, 제안된 기법이 시스템의 에러 성능은 유지시키면서 수신기의 평균 반복 횟수를 크게 감소시키는 것을 확인하였다.
최근 컴퓨터 비전의 활용 영역이 증가함에 따라 컴퓨터 비전의 대표적인 라이브러리인 openCV의 사용 또한 증가하는 추세이다. openCV 에는 컴퓨터 비전 알고리즘의 특성상 massive 한 연산을 수행해야 하는 부분이 상당수 존재한다. 본 논문은 이러한 연산량의 부담을 줄임으로써 openCV 의 성능 향상을 위한 아키텍처를 연구한다. openCV 의 massive 한 연산은 라이브러리 함수에 있는 내부 반복문에서 발생하기 때문에, 본 논문은 반복문의 특성을 분석하고 이를 가속할 수 있는 아키텍처가 무엇인지 연구한다. 결론적으로 반복문의 각 iteration 이 독립적일 경우에는 SIMD (Single Instruction Multiple Data)와 SIMT (Single Instruction Multiple Thread)이 적합하며 반복문의 각 iteration 이 의존적일 경우에는 MIMD (Multiple Instruction Multiple Data)를 바탕으로 하는 파이프라인 아키텍처가 적합하다.
최근에 계산금융 분야에서 복잡한 수식을 이용한 연산이 증가하고 있다. 그리고 계산금융 분야에서 몬테카를로 시뮬레이션은 대표적인 계산방법 중에 하나이다. 그러나 몬테카를로 시뮬레이션은 많은 반복연산을 수행하므로 연산시간이 오래 걸리는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션과 스프레드시트를 병렬로 처리하였다. 또한 실험을 통하여 병렬 스프레드시트의 계산 노드가 증가함에 따라 파생상품의 계산 시간이 단축되는 것을 보였다.
모듈라 멱승(modular exponentiation) 연산은 암호학에서 기본적이고 중요한 연산이다. 그러나, 이는 다정도 정수(multiple precision integer)들을 다루기 때문에 그 연산시 간이 무척 많이 걸리므로 이를 단축시킬 필요가 있다. 모듈라 멱승 연산은 모듈라 곱셈(modular multiplication)의 반복으로서, 전체 연산시간을 단축시키기 위해서는 모듈라 곱셈의 수행시간을 단축시키거나, 모듈라 곱셈의 반복횟수를 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 모듈라 곱셈을 빠르게 수행하기 위한 알고리즘 두 개를 제안한다. 하나는 서로 다른 두 수의 모듈라 곱셈 알고리즘이고, 다른 하나는 모듈라 제곱을 빠르게 수행하는 알고리즘이다. 이 둘은 기존의 모듈라 곱셈 알고리즘들에 비해 각각 절반과, l/3가량의 단정도 곱셈(single-precision multiplication)만을 필요로 한다. 실제로 PC상에서 구현한 결과 각각 100%와 30%의 속도향상을 보인다.
본 연구에서는 20대 남자 대학생 45명에게 반복 연산 스트레스를 유발시키기 위하여 세 단계의 난이도를 갖는 덧셈 연산을 수행하게 하였으며, 이때 각 피검자들로부터 이에 대한 생체 신호를 측정하였다. 측정된 생체 신호로부터 제시된 연산 스트레스에 대한 감성을 평가하기 위하여 7개의 생체 파라미터를 사용하였고, 비선형 특성을 갖는 연산 스트레스에 대한 감성을 평가하기 위하여 세 단계의 구조를 갖는 감성 평가 시스템을 구성하였다. 또한 감성평가 시스템의 성능을 비교하기 위하여 평가 시스템의 각 단계를 선형 판별 알고리즘인 Least Mean Square Algorithm을 이용한 경우와 비선형 판별 알고리즘인 Radial-Based Functional-link Net을 이용한 경우를 사용하였다. 각 감성 평가 시스템은 Cross Validation을 사용하여 성능을 비교하였으며, 전체 감성 평가 시스템에서의 연산 스트레스에 대한 감성 평가 정확도는 선형 알고리즘을 이용할 경우 63.02%, RBFLN을 이용한 경우는 83.07%를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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