본 논문에서는 가산기 기반 분산연산방식(Adder-Based DA)과 bit-serial방식을 적용한 8×l ID-IDCT프로세서를 제안하였다. 하드웨어 소모를 줄이기 위해 bit-serial 방식을 적용하고 동작 속도의 향상을 위해 분산연산 방식을 적용한다. 또한 계수식의 변환을 통해 하드웨어 구현의 규칙성과 크기를 줄일 수 있으며 동작 클럭수를 줄이기 위해 부호 확장 처리 방식을 제안한다. 합성결과 게이트 수는 총 17,504개가 사용되었고 이중에서 부호 확장처리단은 전체 구조에서 20.6%를 사용하게 된다. 짝수, 홀수 부분에서는 기존의 계수표현에서 non-zero 비트가 130개가되지만, 제안한 방식을 적용한 짝수와 홀수 부분에서의 non-zero 비트는 각각 28개와 32개로 54% 줄일 수 있었다. 또한 부호 확장 처리단의 제안함으로써 처리율은 2배가 향상되었고 설계한 IDCT 프로세서는 100㎒에서 50Mpixels/s의 처리율을 나타내었다.
분산 컴퓨터망에서의 고객과 서버간의 서비스는 인증이 완료된 후 제공되어야 한다. 분산망에서의 지금까지 알려진 대표적인 인증 시스템은 Kerberos 인증 기법이다. 현재 Kerberos 인증 방식에서는 대칭형 알고리듬인 DES 알고리듬과 패스워드에 바탕을 두고 있다. 그러나 여기서는 DES 의 채용으로 인한 안전성 문제와 영역(Realm) 간 인증 정보교환시 복잡한 키 관리가 요구되는 단점이 있다. 본 논문에서는 Kerberos 인증 방식이 갖는 문제점을 분석하고, 이를 바탕으로 공개키 알고리듬을 이용한 인증 구조를 제안한다 또한 IDEA 를 이용한 인증 방식과 공개키 암호 알고리듬을 이용한 인증 방식을 시뮬레이션한다. 시뮬레이션에 이용된 C 루틴은 64 비트 IDEA 루틴, 128 비트 MD5 루틴, 고속의 지수 연산 루틴, 768 비트 지수 연산 루틴, 그리고 RSA 암호키 생성 루틴 등이다. 본 논문의 결과는 분산 컴퓨터 망에서의 인증 시스템 설계시 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 분산메모리를 가진 병렬 컴퓨터에서 밀집 행렬 연산을 위한 PoLAPACK 패키지를 소개한다. PoLAPACK은 새로운 연산 기법을 적용한 LU, QR, Cholesky 인수분해 알고리즘들을 포함하고 있다. 블록순환분산법으로 분산되어 있는 행렬에 알고리즘적인 블록 기법(algorithimic blocking)을 적용하여, 실제 행렬의 분산에 사용된 블록의 크기와 다른, 최대의 성능을 보일 수 있는 최적의 블록 크기로 연산을 수행할 수 있다. 이러한 연산 방식은 분산되어 있는 원래의 행렬 A의 순서를 따르지 않으며, 따라서 최적의 블록 크기로 연산을 수행한 후에 얻어진 해 x를 원래 행렬 분산법을 따라서 재배치하여야 한다. 본 연구는 Cray T3E 컴퓨터에서 구현하였으며 ScaLAPACK의 인수분해 루틴들과 그 성능을 비교.분석하였다.
본 논문에서는 이산시간 cellular 신경회로망(DTCNN)의 효율적인 디지털 하드웨어 구조를 제안한다. DTCNN은 셀간의 연결 형태를 결정하는 템플릿(template)내에서 국소적이며 공간 불변적인 특징을 가진다. 이와 같은 DTCNN의 특징과 분산연산 방식을 결합하여 간단한 하드웨어와 적은 연결선으로 DTCNN 하드웨어를 구현하였다. 또한 분산연산의 특징인 비트별 연산 방식을 사용하여 셀 간의 연결을 위한 넓은 버스 폭을 단일 비트로 줄였다. 본 논문에서는 제안한 구조를 프로그래밍이 가능한 FPGA를 사용하여 가변적인 구조를 갖는 DTCNN 보드로 구현하였다.
시각암호는 기존의 비밀 분산법이 비밀을 분산/복호시의 방대한 연산량을 수반하는 것과는 달리 인간의 시각에 의해 직접 복호되기 때문에 복잡한 연산이 필요없는 방식이다. 본 논문에서는 중첩하는 슬라이드의 매수에 따라 복수의 비밀화상이 복원되는 시각암호에 대해 알아보고, 그 안전성을 검증한다. 분산하고자 하는 비밀화상의 수가 증가함에 따라 크기가 기하 급수적으로 커지기 때문에 복원화성의 인식이 어렵게 된다. 따라서 고정 가중치 부호의 해밍 거리를 조정하여 줄임으로서 복원화상의 해상도를 개선하는 방법을 제안한다.
최근 초경량 비디오 압축 기술로써 분산 비디오 복호화가 많은 주목을 받고 있다. 하지만 분산 비디오 복호화 전체 과정 중 피드백 채널을 이용한 패리티 비트 량 제어 방식이 복호화 시간증가의 원인이 되고 있다. 시간적 공간적 상관성이 높은 영상의 특성은 프레임 별 동일 위치 LDPCA프레임의 패리티 비트 요구량에 동일하게 적용할 수 있다. 본 논문에서는 프레임간 적응적인 연산을 통해 패리티 비트 요구량을 예측하여 복호화 시간을 줄이는 방식을 제안한다. 제안 방식을 사용한 경우 패리티 비트 요구량을 예측을 하지 않을 때보다 평균 80%의 시간을 단축함을 보인다.
과거에 비해 비약적으로 생산되는 공간 데이터에 대한 처리를 위한 공간 연산은 빠른 처리 응답성을 요구하는 경우가 많다. 그래서 최근 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 처리 시스템을 이용하여 처리하고자 하는 시도가 많다. 한편, 공간 조인은 데이터 분할(Partitioning)과 공간 색인의 이용 여부, 여과 단계와 정제 단계를 거치는 등 그 복잡도가 강한 공간 연산이다. 그래서 빅데이터 처리 시스템을 이용한 공간 조인의 처리 방식은 매우 다양하다. 그러나 지금까지 이러한 공간 조인의 처리 방식에 다른 리소스 활용에 대한 비교는 거의 없다. 이 논문에서는 다양한 공간 연산의 수행 방법에 따른 빅데이터 시스템 클러스터에서 데이터 전송 방식을 고찰하고 데이터 전송에 따른 네트워크 리소스의 효율적인 사용 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로 단일할당과 다중할당 색인 기법의 비교, 파티셔닝 방법의 비교, 맵리듀스 시스템의 태스크 할당 방법에 따른 비교를 통해 다양한 연산 유형에 따른 공간 조인의 처리 방안 선정에 고려 요소를 제시하고자 한다.
M.Naor와 A.Shamir의 시각암호는 기존의 비밀 분산법에서 분산/복호시 연산량이 많은 것과는 달리 인간의 시각에 의해서 직접 복호될 수 있는 방식이다. 본 논문에서는 시각암호의 화장 방식인 복수 화상을 숨기는 방식에서 숨기려는 비밀화상의 수가 증가함에 따라 share 크기가 기하 급수적으로 커지는 문제점을 해결하기 위하여 고정 가중치부호의 해밍 거리를 조정하여 share 크기를 줄이는 방법을 제안한다.
소규모 풍력에너지, 연료전지 및 태양에너지 등의 신 재생에너지원들이 소규모 분산전원으로 도입되고 있다. 이로 인해, 수용가 측의 전원이 대규모 전력사업자로부터만 공급받던 시스템방식에서, 분산전원과 연계하여 동시에 사용하는 방식으로 바뀌고 있다. 이러한 분산전원이 계통에 도입될 경우 이로 인해 평상시 기존 계통의 보호방식에 미치는 영향의 경우는 상시전압변동, Flicker, 병해열로 인한 순시전압변동, 고조파, 불평형 등이 고려 될 수 있다. 또한 이러한 경우로 인해 보호계전기의 오동작도 초래 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 태양광시스템을 분산전원으로 하는 연계 계통을 모델링하여 발생하는 파형에 대해 분석한다. 또한 디지털 보호계전기의 디지털 필터링 기법을 비교하여 빠른 연산 속도와 주파수 응답 특성을 가지는 알고리즘을 선정하고 모델링하여 모델링 된 디지털 필터로 분산전원 연계를 통해 얻어진 파형을 필터링 한다. 본 논문에서 분산전원의 계통 모의는 전력계통에 모의에 높은 신뢰성을 가지는 PSCAD/EMTDC를 기반으로 하였으며, 디지털 보호계전기의 디지털 필터 알고리즘 모델링은 MATLAB을 사용하였다.
u-GIS 환경에서 발생하는 시공간 데이터는 지속적으로 발생하는 데이터 스트림의 특성을 갖으며, 그런 특성으로 인하여 데이터 발생량이 급격히 증가함에 따라 데이터 손실 및 시스템 성능 저하현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하 분산 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 그러나 기존의 연구 방식인 랜덤 부하 분산 방식과 의미적 부하 분산 방식은 현 u-GIS 환경에서 부하 분산 속도 및 질의 결과의 정확도 측면에 만족스럽지 못한 결과를 준다. 그래서 본 논문에서는 우선순위를 이용한 차등적 부하 분산(DLSM : Different Load Shedding using MAP table)기법을 제안한다. DLSM 기법은 등록된 공간질의의 공간연산을 통해 영역의 우선순위를 미리 부여하고, 데이터가 발생하여 질의 처리기로 유입되기 전 우선순위를 파악한다. 데이터는 우선순위 단계에 따라 유입량을 확인 후 삭제 여부가 결정된다. 결과적으로 부하 분산 속도와 질의 결과의 정확도를 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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