• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.204-207
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• 2008

NAND 플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 작고, 빠르며, 저 전력 소모 등과 같은 장점을 가지고 있어 대체 저장 매체로 주목받고 있다. 그러나 제자리 갱신이 불가능한 특징을 가지고 있어 B-트리를 사용하면 갱신이 빈번하게 발생하여 읽기 연산에 비해 상대적으로 느린 쓰기 연산과 소거 연산이 빈번해져 시스템의 성능이 저하 된다. 이러한 성능 저하를 피하기 위해 $\mu}$-트리가 제안되었으나, 고정된 페이지 레이아웃 구조를 가지고 있어 노드 분할과 트리 신장이 빈번하게 일어난다. 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리 상에서 B-트리 구현 시 발생하는 추가적인 쓰기 연산의 횟수를 줄이기 위해 갱신이 일어나는 단말 노드에 로그 노드를 할당하여, 갱신되는 내용을 저장한다. 따라서 부모 노드의 내용이 변경 되는 것을 늦추어 추가적인 쓰기 연산을 줄이게 되며, 순차적인 키 값의 삽입이나 일정 노드에 대한 빈번한 갱신은 로그 노드가 단말 노드로 전환되어 추가적인 쓰기 연산을 줄이게 된다. 이러한 방법으로 추가적인 쓰기 연산을 줄임으로써 시스템의 성능을 향상시키는 NAND 플래시 메모리를 위한 새로운 B-트리 구조를 제안한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.2
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• pp.149-157
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• 2012

In this thesis, the problem of computing approximate answers to continuous sliding-window joins over data streams when the available memory may be insufficient to keep the entire join state. One approximation scenario is to provide a maximum subset of the result, with the objective of losing as few result tuples as possible. An alternative scenario is to provide a random sample of the join result, e.g., if the output of the join is being aggregated. It is shown formally that neither approximation can be addressed effectively for a sliding-window join of arbitrary input streams. Previous work has addressed only the maximum-subset problem, and has implicitly used a frequency based model of stream arrival. There exists a sampling problem for this model. More importantly, it is shown that a broad class of applications for which an age-based model of stream arrival is more appropriate, and both approximation scenarios under this new model are addressed. Finally, for the case of multiple joins being executed with an overall memory constraint, an algorithm for memory allocation across the join that optimizes a combined measure of approximation in all scenarios considered is provided.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.9
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• pp.1257-1263
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• 2018

Secure authentication technology is a fundamental building block for secure services for Internet of Things devices. Particularly, the multiplication operation is a core operation of public key cryptography, such as RSA, ECC, and SIDH. However, modern low-power processor, namely ARM Cortex-M3 processor, is not secure enough for practical usages, since it executes the multiplication operation in variable-time depending on the input length. When the execution is performed in variable-time, the attacker can extract the password from the measured timing. In order to resolve this issue, recent work presented constant-time solution for multiplication operation. However, the implementation still missed various speed-optimization techniques. In this paper, we analyze previous multiplication methods over ARM Cortex-M3 and provide optimized implementations to accelerate the speed-performance further. The proposed method successfully accelerates the execution-time by up-to 25.7% than previous works.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.9
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• pp.305-316
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• 2022

With the flood of digital data owing to the Internet of Things and big data, cloud service providers that process and store vast amount of data from multiple users can apply duplicate data elimination technique for efficient data management. The user experience can be improved as the notion of edge computing paradigm is introduced as an extension of the cloud computing to improve problems such as network congestion to a central cloud server and reduced computational efficiency. However, the addition of a new edge device that is not entirely reliable in the edge computing may cause increase in the computational complexity for additional cryptographic operations to preserve data privacy in duplicate identification and elimination process. In this paper, we propose an efficiency-improved duplicate data elimination protocol while preserving data privacy with an optimized user-edge-cloud communication framework by utilizing a trusted execution environment. Direct sharing of secret information between the user and the central cloud server can minimize the computational complexity in edge devices and enables the use of efficient encryption algorithms at the side of cloud service providers. Users also improve the user experience by offloading data to edge devices, enabling duplicate elimination and independent activity. Through experiments, efficiency of the proposed scheme has been analyzed such as up to 78x improvements in computation during data outsourcing process compared to the previous study which does not exploit trusted execution environment in edge computing architecture.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.11
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• pp.66-72
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• 2014

Histogram of oriented gradient (HOG) feature is widely used in vision-based pedestrian detection. The interpolation is the most important technique in HOG feature calculation to provide high detection rate. In interpolation technique of HOG feature calculation, two nearest orientation bins to gradient orientation for each pixel and the corresponding weights are required. In this paper, therefore, an efficient gradient orientation bin and weight calculation circuit for HOG feature is proposed. In the proposed circuit, pre-calculated values are defined in tables to avoid the operations of tangent function and division, and the size of tables is minimized by utilizing the characteristics of tangent function and weights for each gradient orientation. Pipeline architecture is adopted to the proposed circuit to accelerate the processing speed, and orientation bins and the corresponding weights for each pixel are calculated in two clock cycles by applying efficient coarse and fine search schemes. Since the proposed circuit calculates gradient orientation for each pixel with the interval of $1^{\circ}$ and determines both orientation bins and weights required in interpolation technique, it can be utilized in HOG feature calculation to support interpolation technique to provide high detection rate.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.62-65
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• 2006

XML은 웹 상에서 데이터의 표현과 교환을 위한 표준이다. XQuery는 XML 질의를 위한 W3C 표준으로서 XML 문서를 효율적으로 검색하기 위해서 W3C에서 제안한 표준질의어이다. XQuery가 등장하면서, 이를 빠르게 처리하기 위한 연구가 많이 진행 중이며, 이 연구 중 한 분야는 XQuery 질의를 정제하는 것이다. 사용자에 따라 다양하게 작성되는 XQuery 질의들은 정제되어 있지 않을 수 있다. 질의의 불필요한 연산이나 표현을 제거하여 간결하게 만드는 것은 질의를 효율적으로 처리하게 하여 성능을 향상시키는데 도움을 준다. 이에 대한 이전의 연구들은 XML 데이터의 저장구조나 시스템에 의존적인 질의 정제방법을 사용하므로 이들 방법을 일반적인 XQuery 질의 정제로 볼 수는 없다. 그러나 우리의 정제방법은 XQuery 질의를 기반으로 하여 일반적인 상황에서도 질의의 정제가 가능하므로 XQuery를 입력으로 하는 다른 시스템에서 우리의 방법으로 입력 질의를 정제하여 효율적으로 질의를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 XQuery 질의를 효율적으로 처리하기 위하여 두가지 정제방법을 제안한다. 첫째는 불필요한 연산이나 표현을 제거하는 방법이고, 둘째는 질의의 순서를 재배치하는 방법이다. 이 방법들을 통하여 질의를 보다 빠르고 효율적으로 처리하도록 한다. 끝으로, 우리는 성능평가를 통하여 우리의 정제방법의 효율성을 입증한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.7-10
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• 2006

센서 네트워크는 네트워크와 센서 노드의 에너지 효율성을 크게 고려해야 하므로 데이터 처리에 있어서 네트워크상 쿼리를 주고받는 구조로 설계될 수 있다. 이때, 집계 연산이 중요한 서비스로 제공되어져야 할 필요가 있으며 기존에 지원되지 못한 쿼리를 제안하고 에너지 효율적으로 질의를 처리하기 위한 방법으로 데이터웨어하우징에서 연구되고 있는 점진적 뷰 관리 기법을 적용하였다. 센서 네트워크에서 각 센서 노드들의 집계값에 대해 새로운 값이 추가 되었을 때 실체뷰와 점진적 뷰 관리기법을 이용하여 모든 센서값을 저장하지 않고서 센서 노드의 메모리와 에너지 효율적으로 집계값을 구하는 기법을 제안하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.10a
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• pp.376-379
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• 2016

최근 대규모 사용자를 대상으로 하는 응용 서비스에서 생체인증의 도입이 증가함에 따라, 생체인증을 수행하는 기반 시스템이 요구하는 연산 자원과 저장 능력이 높아지고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 이러한 요구사항에 대하여 시스템의 정량적 확대만을 고려하고 있어 많은 컴퓨팅 비용과 에너지 소모를 야기한다. 따라서 본 연구에서는 대규모 사용자를 대상으로 하는 인증 시스템에서 매칭작업에 대한 연산량 최소화와 에너지 사용면에서의 효율성을 위하여 클라우드 기반의 통합인증 시스템을 설계하고 이를 효율적으로 운용하는 방법을 제시한다. 연구의 결과는 인증 서비스의 운용비용 감소와 탄소배출 감소를 이루어 생체인증 관련 산업발전에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.715-717
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• 2004

컴퓨터 상에서 집합, 트리, 그래프 등의 이산 객체(discrete object)는 메모리 주소와 같은 정수 값으로 표현되어 왔다. Succinct 표현(succinct representation)은 이산 객체를 이진화 하여 표현하는 방법으로, 정수 값으로 표현된 이산객체보다 적은 공간에 저장된다. Succinct 표현의 데이터는 이산 객체의 개별적 저장 위치를 파악하기 위해서rank와 select함수가 기본적으로 필요하다. rant와 select함수를 MBRAM 모델 상에서 O(1)시간에 계산하는 알고리즘이 제시되었다. MBRAM 모델은 비트연산을 unit cost로 수행하는 모델이다. 그러나 범용 컴퓨터는 바이트 단위의 기본 명령어를 제공하므로 비트연산을 unit cost에 수행할 수 없다. 본 논문은 범용 컴퓨터에서 효율적으로 rank함수를 구현하는 방법을 제시한다. rank함수의 효율적인 구현은 FM-index 등의 패턴 검색에 유용하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.779-782
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• 2014

맵리듀스(MapReduce)는 대용량 데이터의 병렬 처리에 사용되는 프로그래밍 모델이다. 조인(join)은 둘 이상의 테이블에서 동일한 애트리뷰트 값을 가지는 레코드들을 결합하는 연산으로, 데이터베이스 분야에서 가장 중요한 연산 중 하나이다. 본 논문은 맵리듀스를 이용하여 다중 조인(multi-way)을 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. n개 테이블의 다중 조인을 처리하기 위해 기존 방법은 2-way 조인을 수행하는 맵리듀스 잡을 (n-1)번 수행하거나, 레코드들을 중복시켜 n개 테이블의 조인을 1 개의 맵리듀스 잡으로 한 번에 처리한다. 하지만 전자는 맵리듀스 잡을 (n-1)번 수행해야 하며, 후자는 레코드들을 상당히 많이 중복시켜야 한다는 단점이 있다. 본 논문은 레코드를 전혀 중복시키지 않고도 ${\lceil}{\log}_2n{\rceil}$개의 맵리듀스 잡만으로 다중 조인을 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안 방법은 기존 방법에 대해 다중 조인을 더 빠르게 처리함을 보인다.