본 논문에서는 고해상도 동영상의 실시간 복호화를 위하여 Application Specific Instruction-set Processor (ASIP)기술을 이용하여 H.264/AVC 고속 병렬 복호화기를 설계하였다. 우선, 하드웨어에 최적화된 구조로 복호화기를 설계하고 LISA로 기술한 멀티미디어 전용 명령어를 명령어 집합에 추가하였다. 이렇게 설계한 고속 H.264/AVC 복호화기는 사이클 기반 시뮬레이터에서 성능을 측정한 결과 기존 대비 약 35%의 복호화 사이클 감소를 보였다. 추가적인 성능 향상을 위해, 앞서 설계한 고속복호화기를 여러 개 사용하여 병렬 H.264/AVC 복호화기를 설계하였다. 병렬 복호화기는 여러 매크로블록을 동시에 복호화 처리함으로써 복호화기의 성능을 대폭 향상시켰다. 병렬 복호화기는 고속 복호화기 대비 약 75%의 복호화 사이클이 감소하였다. 이에 고해상도 동영상의 실시간 복호화를 위한 H.264/AVC 고속 병렬 복호화기의 설계 방법을 제시하고자 한다.
통신망의 급격한 발전과 통신 속도의 향상에 따라 암호 알고리듬의 고속화 필요성이 절실하다. 본 논문에서는 LFSR을 고속화하기 위하여 한 클럭에 m번의 이동이 이루어지는 고속 병렬형 PS-LFSR을 제안하였고, 이를 기본으로 다수의 키 수열 발생기를 병렬 연결하여 속도를 개선시킨 병렬형 스트림 암호를 제안하였다. 그리고 병렬형 스트림 암호 예로서 m-병렬 합산 수열 발생기(m-parallel SUM-BSG)를 제안하여 m=8인 병렬 발생기를 세부 설계 예시하였으며, 제안된 발생기는 기존의 비도 수준을 유지하면서 처리 속도를 m배 높을 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 깊이영상(depth-map image)으로 만든 3차원 객체를 가지고, 디지털 홀로그램을 고속으로 생성하는 기법을 제안한다. 디지털 홀로그램을 생성하는 과정은 여러개의 독립적 처리로 병렬화 할 수 있는 구조이기 때문에 GPU에서 병렬처리함으로써 고속화 할 수 있다. 병렬처리를 이용한 고속화의 효율을 높이기 위해 최근 NVIDIA사에서 발표한 CUDA를 이용하였다. 디지털 홀로그램의 고속 재생을 위한 중간과정에서 GPU상의 고속 메모리의 사용을 극대화하고, 알고리즘 구현을 최적화함으로써 고속화 효율을 높일 수 있었다. 결과적으로 본 논문에서는 기존 CPU에서의 처리속도에 비해 약 64배 정도 속도를 개선할 수 있었다.
본 논문에서는 VR 영상의 스티칭을 위한 특징점 추출 방식의 하나인 SIFT 알고리즘의 고속화 방법을 제안한다. 이 방법은 SIFT 의 각 단계 모두에 최적화 방법을 적용하여 CPU 에 최적화된 알고리즘을 구축하였다. 그리고 비독립적인 과정들로 이루어진 SIFT 특징점 추출 연산을 병렬화하기 위한 방법으로, 영상 분할 방법을 제시하며 SIFT 의 새로운 병렬화 방법을 제안한다. 특히 최적화 과정을 통해 Scale-space Extrema Detection 과 Orientation Assignment 과정에서 큰 시간 단축 효과를 보여 총 75.5%의 시간을 단축하였다. 이를 OpenMP 와 영상 분할 방법을 활용한 CPU 병렬화로 FullHD($1920{\times}1080$)해상도 영상에서 약 4000 개의 특징점을 추출하는 데 평균 91ms 의 성능을 보이며 기존 GPU 고속화 논문 대비 약 30%의 성능 개선 효과를 보였다.
통신망의 급격한 발전과 통신 속도의 향상에 따라 암호 알고리듬의 고속화 필요성이 절실하다. 본 논문에서는 LFSR을 고속화하기 위하여 한 클럭에 m번의 이동이 이루어지는 고속형 HS-LFSR을 제안하였고, 이를 기본으로 다수의 키 수열 발생기를 병렬 연결하여 속도를 개선시킨 병렬형 스트림암호를 제안하였다. 그리고 병렬형 스트림 암호 예로서 m-병렬 합산 수열 발생기(m-parallel SUM-BSG)를 제안하여 m = 8인 병렬 발생기를 세부 설계 예시하였으며, 제안된 발생기는 기존의 비도 수준을 유지하면서 처리 속도를 m배 높일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 조합회로에 있어서 고장 시뮬레이션의 고속화를 위한 효율적인 병렬 평가 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 고장소자의 평가 및 전파에 있어서 병렬법, 연역법 그리고 동시법의 장점을 이용하고 있기 때문에 시뮬레이션의 고속화를 실현할 수 있을 뿐만 아니라 다치(multi-valued) 신호를 쉽게 취급할 수 있다. 또한, 동일한 신호선에서 발생하는 액티브(active)고장을 동일한 고장 그룹으로 할당하므로써 병렬연산의 효율을 증가시키기 위한 고장의 그룹화(fault grouping) 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 C언어로 구현하였으며, ISCAS '85 Benchmark 회로에 대한 실험 결과 종래의 동시법과 비교하여 약 2.6배에서 8.2배 정도의 고속화가 실현되었다.
블록체인은 모든 참여자가 동일한 원장을 유지하는 분산 원장 기술로써, 신규로 참여하는 블록체인 노드는 원장을 동일하게 유지하기 위한 동기화 절차를 거쳐야 한다. 일반적으로, 동기화는 블록체인 상의 모든 블록을 순차적으로 적용하는 과정을 거처야 함으로 많은 시간이 걸리게 된다. 본 논문에서는 ETRI에서 자체 개발한 PON 기반 블록체인에서 동기화 성능을 개선하기 위해 비잔틴 환경에서 병렬적으로 동기화 요청하는 고속 병렬 동기화 모드와 최신 상태만 동기화하는 최신 상태동기화 모드를 개발하였다. 성능 평가 결과 100,000 개 블록 동기화시 고속 병렬 동기화 모드가 기본 동기화 대비 5 배, 최신 상태 동기화 모드가 기본 동기화 대비 880 배 빠른 것을 확인하였다.
본 논문에서는 초고화질의 비디오 실시간 복호화를 위해 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 지원하는 병렬화 기술인 Slice와 Tile 기술을 이용하여 초고해상도 영상에 대한 복호화기 병렬화 성능을 비교한다. Slice와 Tile은 분할 데이터간 의존성이 존재하지 않으므로 분할된 데이터를 다중 스레드에 할당하여 데이터-레벨 병렬화를 수행하였다. 실험 결과에서는 병렬화된 복호화기 성능이 기존 순차 복호화기에 비해 최대 2.08배 고속화 되었고, 분할 데이터 수가 증가하여도 화질 손실이 거의 없는 결과를 보인다.
본 논문에서는 SIMD (Single Instruction stream and Multiple Data stream)형 병렬 구조의 다중 프로세서를 이용하여 NTGST (noise-tolerant generalized symmetry transform)를 병렬 고속화하였다. 먼저 NTGST의 화소 및 영상 영역간의 계산 독립성을 이용하여 영상을 분할하여 P개의 프로세서에 할당하고, 이들 각각을 N개의 데이터를 한번에 처리하는 SIMD 구조로 병렬화하여 NP에 비례하는 속도 향상을 얻었다. 실험에서 MMX 기술의 펜티엄 Ⅲ 프로세서를 2개 사용하여 제안한 알고리즘이 기존의 NTGST 보다 8배 가까이 고속으로 처리됨을 확인하였다.
본 논문에서는 차세대 비디오 표준인 High Efficiency Video Coding(HEVC)의 영상 부호화 과정의 시간복잡도 감소를 위한 효율적인 Prediction Unit(PU)레벨 움직임예측(Motion Estimation, ME) 병렬화의 구현 기법을 제시하고자 한다. 움직임예측 과정은 부호화기에서 80%의 복잡도를 차지하는 과정으로 고속 부호화의 걸림돌이 되고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 제안된 것이 움직임예측 알고리즘의 병렬화이다. 알고리즘 수준에서 ME 의 일부인 Merge Estimation 의 병렬화를 위해서 Merge Estimation Region (MER)기반의 ME 방법이 제안되었다. 하지만 HEVC Test Model reference software(HM)에 반영된 MER 을 이용하여 실제로 병렬화된 ME 를 구현하는 과정에서는 알고리즘 측면에서 아직 고려되지 않은 문제들이 존재한다. 이에 본 논문에서는 MER 을 사용한 안정적인 병렬 ME 를 구현하기 위한 전략으로 각 PU 의 정보를 독립적으로 사용하기 위한 부분 순차화 방법과 메모리 접근제한을 이용한 병렬화 방법을 제시한다. 실험을 통해 본 연구의 우수성이 확인되었는데, 제안된 방법에 기반을 둔 구현에서 순차적인 ME 를 이용한 부호화기 대비 평균 25.64%의 전체 부호화 과정 시간의 감소가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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