컴퓨터를 활용하여 사진영상을 얻는 기술은 여러 분야에서 많은 응용이 이루어지고 있는데, 그 중에서도 광선추적기법은 가장 많이 쓰이면서도 현실감 있는 사진영상을 얻는 음영처리 기법중의 하나이다. 하지만 영상이 복잡해짐에 따라 컴퓨터로 처리하는 시간도 그만큼 많이 소요되는데 슈퍼컴퓨터 상에서 병렬처리기법을 적용함으로써 처리시간을 상당히 줄일 수가 있다. 본 논문에서는 IBM RS/6000 SP 슈퍼컴퓨터를 활용하여 순차적 광선추적 알고리즘을 메시지 교환방식을 통한 병렬처리 기법으로 성능분석을 하고자 하였다. 실험을 위해서 슈퍼컴퓨터의 노드수를 최대 16개까지 증가시켜 가면서 복잡한 영상에 대해 병렬 광선추적 알고리즘의 성능분석을 하였고, 메시지 교환방식 중에서 블락킹 통신과 비블락킹 통신에 대해서 그 성능을 각각 비교하였다.
다분야통합해석에 기반한 설계문제는 일반적으로 전체 설계과정에서 매우 큰 계산시간을 요구하며, 이러한 계산시간을 단축하기 위해 병렬처리시스템을 도입하는 것이 필수적이다. 그러나 다분야통합해석에 기존의 병렬처리기법을 적용하기 위해서는 해석에 필요한 모든 CAE 소프트웨어들이 병렬처리시스템의 모든 서버에 설치되어 있어야 하며, 이는 매우 큰 CAE 소프트웨어의 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 가중치 기반 멀티큐 부하분산 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 서버들의 성능과 설치된 CAE 소프트웨어들의 종류가 각기 다른 이종 병렬처리시스템을 고려하였으며 성능검증을 위해 선입선출(First Come First Servre) 알고리즘을 적용한 경우와 비교한 전산실험을 수행하였다.
블록암호알고리즘의 기본 구조인 Feistel 구조는 순차처리 구조이므로 병렬처리가 곤란하다. 그러므로 본 논문은 이러한 순차처리 구조를 변형하여 Feistel 구조가 병렬처리가 가능하도록 하였다. 이를 이용하여 본 논문은 병렬 Feistel 구조를 가지는 DES를 설계하였다. 제안된 병렬 Feistel 구조는 자체의 구조적 문제 때문에 pipeline 방식을 사용할 수 없어 데이터 처리속도와 데이터 보안사이에서 trade-off관계를 가질 수밖에 없었던 DES등과 같은 블록암호알고리즘의 성능을 크게 향상 시킬 수 있었다. 그러므로 Feistel 구조를 적용한 SEED, AES의 Rijndael, Twofish 등에 제안된 방식을 적용할 경우 지금보다 더욱 우월한 보안 기능 및 고속의 처리능력을 발휘하게 될 것이다.
병렬 컴퓨터를 사용하는 경우 하드웨어만으로 모든 것이 해결되지 않으며 병렬처리 기법의 도입이 불가피하다. 효과를 극대화하기 위하여서는 각 병렬 컴퓨터의 하드웨어적인 특징을 극대화할 수 있는 병렬 알고리즘과 병렬 프로그램 등 소프트웨어 개발이 필수적이다. GMRES(Generalized Minimal residual) 방법은 아주 큰 대칭 또는 비대칭 선형시스템의 해를 구하는 반복법 중의 하나로 일반적으로 많이 사용되고 있다. 서로 직교인 벡터를 하나씩 구하는 대신에 선형인 s개의 벡터를 구하고 각 그룹간에는 직교가 되게하는 s-step GMRES 알고리즘은 병렬적 성질을 더 많이 가지고 있다. 이 병렬 알고리즘의 전반부는 이미 개발된 s-step Arnoldi 알고리즘을 이용할 수 있다. s-step GMRES 알고리즘은 message passing 병렬 시스템에서 모든 프로세서들 사이의 자료 교환 시간을 줄임으로써 기존의 GMRES 방법에 비해 훨씬 더 병렬성을 증가시킨다. 본 논문에서는 초병렬 시스템(MPP)인 Cray T3E에서 많은 프로세서를 이용할 경우 개발된 s-step 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비하여 얼마나 더 효과적으로 빨리 수행될 수 있는지 분석한다.
본 논문에서는 차선 검출 알고리즘에 병렬처리를 적용하여 성능을 개선하였다. 차선 검출은 지능형 보조 시스템으로써 자동차가 차선을 이탈하면 경보음 또는 핸들을 보정해줌으로써 운전자를 돕는 보조 시스템이다. 병렬 처리 알고리즘 중 데이터 레벨 병렬처리는 설계가 간단하지만 병목현상이 발생하는 문제가 있다. 제안하는 고속 데이터 레벨 병렬처리 알고리즘은 병목현상을 줄여 성능이 향상되었다. 실제 블랙박스 도로 영상을 도입하여 알고리즘을 측정한 결과 싱글 코어 경우 약 30 Frames/sec의 성능을 얻었다. 병렬처리를 적용한 결과로써 옥타코어 기준으로 데이터 레벨인 경우 약 100 Frames/sec의 성능을, 고속 데이터 레벨인 경우는 약 150 Frames/sec의 성능을 얻을 수 있다.
최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하였다. 그러나 데이터베이스를 아웃소싱하는 경우, 데이터 소유자의 정보가 내외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 정보 보호를 지원하는 병렬 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 garbled circuit 및 thread pool을 통해 암호화 연산 프로토콜의 효율성을 향상시키고, 알고리즘의 처리과정을 병렬화함으로써 높은 질의 처리 성능을 제공한다. 성능평가를 통해, 제안하는 알고리즘이 고수준의 정보 보호를 지원하는 동시에 기존 알고리즘에 비해 약 20배의 우수한 질의 처리 성능을 보인다.
본 연구에서는 압축 해제 호환성을 갖춘 병렬 처리 Deflate 압축 알고리즘을 구현하기 위하여 병렬 압축 및 압축 해제에 필수적인 정보를 복수의 비 압축 블록(Non-Compression Block)내의 버려지는 영역(Disposed Bit Area)에 저장하는 방식으로 구성한 컨트롤 헤더를 삽입하는 새로운 방식을 제안하였다. 이를 통해 기존 압축 해제 프로그램과 완벽한 호환성을 유지하면서도 병렬 압축 및 병렬 압축 해제가 가능하도록 하였다. 또한 순차 처리방식 대비 압축 시간을 최대 71.2% 절감하였고 병렬 압축해제 시간을 65.7%까지 절감하였다. 특히 Deflate 알고리즘의 구조적 제약으로 인해 병렬 압축 해제는 불가능하다고 알려져 있으나, 제안하는 방식을 탑재한 디코더로 알고리즘 수준에서 고속의 병렬 압축 해제가 가능하고, 호환성을 유지하여 동일한 압축 데이터를 기존의 압축 해제 프로그램으로도 정상적 압축 해제가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 계층화 모션 추정법과 병렬 처리를 이용한 차량의 움직임 측정 알고리즘을 제안한다. 본 시스템에서는 CMOS 센서를 통하여 도로 영상을 캡쳐한다. 그 다음에 영상을 작은 블록들로 나누고 블록매칭을 이용하여 각 블록의 움직임을 계산한다. 그리고 움직임이 비슷한 블록들을 클러스터링하여 차량의 움직임을 측정한다. 본 논문에서는 실시간 동작을 위하여 계층화 모션 추정법과 병렬 처리에 의거한 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 병렬처리를 위해서는 파이프라인과 데이터 플로우 기법을 도입하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 기존의 내장형 시스템을 이용하여 구현되었다. 제안된 블록매칭 알고리즘은 PLD(Programmable Logic Device)를 이용하여 구현하였고 클러스터링 알고리즘은 ARM 프로세서를 이용하여 구현하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 구현된 시스템은 차량의 움직임을 실시간으로 추출할 수 있었다.
많은 양의 패턴들을 분석할 때, 이 패턴들을 어떤 평가함수에 의해서 여러 군으로 집단화할 필요가 있다. 이 과정은 입력 패턴의 수가 많을 경우 상당한 량의 계산을 필 요로 하며, 이를 위한 병렬화 알고리즘이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논 문은 K-means 알고리즘을 병렬화한 병렬 집단화 알고리즘을 제안하고, 메세지 전송을 근간으로 하는 MIMD 병렬 컴퓨터하에서 이를 수행하였다. 실험 및 성능 분석을 통하여 입력 패턴이 많을 경우, 본 병렬 알고리즘이 적절함을 알 수 있었다.
슈퍼컴퓨터는 여러 분야에서 많이 이용되고 있으며 특히 과학과 공학 분야에서 해결하려는 응용문제들은 더욱 빠른 컴퓨터에 대한 요구가 보다 많아지고 있다. 이미 단일 프로세서로는 그 요구를 충족시킬 수 없으며 따라서 병렬처리 기법의 도입이 불가피하다. 컴퓨터는 하드웨어만으로 모든 것이 해결되지 않는다. 하드웨어적인 특징을 극대화할 수 있는 알고리즘과 프로그램 등 소프트웨어 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 아주 큰 행렬의 극한의 고유치(extreme eigenvalue)를 구하는 란초스(Lanczos) 알고리즘, 또한 아주 큰 선형시스템의 해를 구하는 GMRES방법에 대하여 병렬알고리즘을 제안하고 message-passing 병렬처리 컴퓨터에서 얼마나 효과적으로 수행할 수 있는지 분석한다. 초병렬 컴퓨터(MPP)인 Cray T3E는 128개의 PE(Processing Element)로 구성되어 있는데 사용하는 PE의 수에 따라 병렬알고리즘의 성능분석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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