• Database Research
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• v.34 no.3
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• pp.14-27
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• 2018

Recently, to alleviate the memory bottleneck problme occurred in Symmetric Multiprocessing (SMP) architecture, Non-Uniform Memory Access (NUMA) architecture was proposed. In addition, since an aggregation operator is an important operator providing properties and summary of data, the efficiency of the aggregation operator is crucial to overall performance of a system. Thus, in this paper, we propose an efficient aggregation processing technique on NUMA architecture. Our proposed technique consists of partition phase and merge phase. In the partition phase, the target relation is partitioned into several partial relations according to grouping attribute. Thus, since each thread can process aggregation operator on partial relation independently, we prevent the remote memory access during the merge phase. Furthermore, at the merge phase, we improve the performance of the aggregation processing by letting each thread compute aggregation with a local hash table as well as avoiding lock contention to merge aggregation results generated by all threads into one.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.7
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• pp.431-438
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• 2023

Many shorelines are facing the beach erosion. Considering the climate change and the increment of coastal population, the erosion problem could be accelerated. To address this issue, developing a sediment transport model for rapidly predicting terrain change is crucial. In this study, a sediment transport model based on GPU parallel arithmetic was introduced, and it was supposed to simulate the terrain change well with a higher computing speed compared to the CPU based model. We also aim to investigate the model performance and the GPU computational efficiency. We applied several dam break cases to verified model, and we found that the simulated results were close to the observed results. The computational efficiency of GPU was defined by comparing operation time of CPU based model, and it showed that the GPU based model were more efficient than the CPU based model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.67-69
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• 2002

여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.49-52
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• 2011

모바일 폰에서는 데이터 저장을 위해 낸드 플래시 메모리가 널리 사용하고 있다. 그리고 제한된 리소스 환경임에도 데이터의 효율적인 관리를 위해 임베디드 데이터베이스 시스템을 탑재하는 모델이 점차 늘고 있다. 플래시 메모리의 쓰기 연산은 읽기 연산에 비해 고비용의 연산이며 쓰기 연산이 많을수록 빈 블록을 더 빠르게 소모시켜 고비용의 지우기 연산을 유도하므로 성능 저하를 유발하는 특징이 있다. 본 논문에서는 리소스가 제한적인 모바일 폰에 적용되는 데이터베이스에서의 쓰기 연산 최소화를 위한 지연 갱신 기법을 제안한다. 이 기법은 기존의 그림자 페이지 기법을 모바일 환경에 맞도록 변형하여 플래시 메모리의 쓰기 및 지우기 연산을 감소시켜 데이터베이스의 성능을 향상 시킨다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.552-554
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• 2015

본 논문은 AVX2 (Advanced Vector eXtension 2) 명령어 집합을 이용하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 복호화기의 역-변환 모듈을 고속화하는 방법을 제안한다. AVX2 명령어 집합은 256 비트 레지스터를 사용하여 다수의 데이터를 한번의 명령을 통해 병렬적으로 연산할 수 있으며 반복적인 산술 연산 혹은 논리 연산 구조에서 효율적이다. 제안하는 방법은 AVX2 명령어 집합을 이용하여 $8{\times}8{\sim}32{\times}32$ 크기의 TU (Transform Unit) 단위로 수행되는 역-변환 연산을 행렬의 곱 형태로 연산하여 고속화하였다. 실험 결과 AVX2 명령어 집합을 이용한 역-변환 연산은 Chen 알고리즘에 비해 평균 51% 속도 향상을 보였으며 SSE (Streaming SIMD Extension) 명령어 집합을 이용한 연산에 비해 평균 20%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.784-787
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• 2004

The most time-consuming back-bone operation in an elliptic curve cryptosystem is scalar multiplication. In this paper, we propose a method of inducing a GF operation named point quadruple operation to be used in the quad-and-add algorithm, whith was achieved by refining the traditional double-and-add algorithm. Induced expression of the algorithm was verified and proven by C program in a real model of calculation. The point quadruple operation can be used in fast and efficient implementation of scalar multiplication operation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.296-296
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• 2017

본 연구에서는 대규모 유역에서 발생하는 침수 현상을 모의하기 위한 강력하고 정확하며 연산효율이 뛰어난 수치해석 모형을 개발하는 데 있다. 개발된 모형은 확산파 모형을 기본으로 하였고 다수의 코어를 동시적으로 해석하는 병렬연산 기법을 부가하였다. 홍수로 인한 대규모 유역에서의 침수해석은 오랜 시간의 연산 비용을 필요로 한다. 특히 수치화된 지형정보의 이용이나 고정밀 사진 측량 등의 방법을 이용하여 정밀하고 넓은 유역의 디지털 지형자료를 이용한 2 차원 침수해석은 연산 연산의 문제를 더욱 어렵게 할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 제내지나 하류 유역에 발생하는 홍수로 발생된 빠른 침수모의를 위해 병렬화된 침수 해석 모형을 이용하여 병렬 해석 모형의 적용성을 검토하고자 하였다. 연구를 위해 MPI 및 OpenMP 기법을 이용하여 2 차원 침수해석 프로그램의 원시코드를 개선하고 실제 제내지 및 실제 댐 하류유역에 적용하였다. 개발된 모형은 실제 제내지에 적용한 결과를 MPI, OpenMP 병렬해석 기법과 기존의 순차적 모형의 결과를 비교하였다. 모형들의 결과를 제내지의 침수양상, 침수 속도벡터의 방향 및 크기 등의 계산 결과 순차적 모형, MPI 및 OpenMP 모형과의 비교하여 연산 시간은 병렬 해석 모형이 우월함을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.668-671
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• 2012

본 논문에서는 차세대 비디오 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 복호기의 연산량과 하드웨어 면적을 감소시키기 위하여 화면내 예측 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 공통 수식에 대한 연산을 공유하는 공유 연산기를 사용하여 연산량 및 연산기 개수를 감소시키고, $4{\times}4$ PU와 $64{\times}64$ PU의 필터링 수행 여부에 대한 연산을 수행하지 않고 나머지 PU에 대해서는 LUT를 이용하여 연산을 수행하기 때문에 연산량 및 연산 시간을 감소시킨다. 또한 하나의 공통 연산기만을 사용하여 예측 픽셀을 생성하기 때문에 하드웨어 면적이 감소한다. 제안하는 구조를 TSMC 0.18um 공정을 이용하여 합성한 결과 최대 동작 주파수는 100MHz이고, 게이트 수는 140,697이다. $4{\times}4$ PU를 기준으로 제안하는 구조의 처리 사이클 수는 11 사이클로 기존 구조 대비 54% 감소하였고, 16개 참조 픽셀의 필터링 처리를 기준으로 제안하는 구조의 덧셈 연산기 개수는 37개로 표준 draft 6에 비해 22.9% 감소하였다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.17C no.3
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• pp.233-242
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• 2010

In the recent years, power attacks were widely investigated, and so various countermeasures have been proposed. In the case of block ciphers, masking methods that blind the intermediate results in the algorithm computations(encryption, decryption) are well-known. In case of SEED block cipher, it uses 32 bit arithmetic addition and S-box operations as non-linear operations. Therefore the masking type conversion operations, which require some operating time and memory, are required to satisfy the masking method of all non-linear operations. In this paper, we propose a new masked S-boxes that can minimize the number of the masking type conversion operation. Moreover we construct just one masked S-box table and propose a new formula that can compute the other masked S-box's output by using this S-box table. Therefore the memory requirements for masked S-boxes are reduced to half of the existing masking method's one.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.1_2
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• pp.1-9
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• 2004

The important arithmetic operations over finite fields include exponentiation, division, and inversion. An exponentiation operation can be implemented using a series of squaring and multiplication operations using a binary method, while division and inversion can be performed by the iterative application of an AB$^2$ operation. Hence, it is important to develop a fast algorithm and efficient hardware for this operations. In this paper presents new bit-serial architectures for the simultaneous computation of multiplication and squaring operations, and the computation of an $AB^2$ operation over $GF(2^m)$ generated by an irreducible AOP of degree m. The proposed architectures offer a significant improvement in reducing the hardware complexity compared with previous architectures, and can also be used as a kernel circuit for exponentiation, division, and inversion architectures. Furthermore, since the Proposed architectures include regularity and modularity, they can be easily designed on VLSI hardware and used in IC cards.