All-optical signal processing is expected to offer advantages in speed and power consumption against over electronics signal processing. It has a potential to solve the bottleneck issues of ultra-high speed communication network nodes. All-optical serial-to-parallel and parallel-to-serial data converters would make it possible to easily process the serial data information of a high-speed optical packet without optical-to-electronic-to-optical data conversion. In this paper, we explain the principle of simple and easily expandable all-optical serial-to-parallel and parallel-to-serial data converters based on Mach-Zehnder interferometers. We experimentally demonstrate these data converters at 10Gbit/s serial data rate. They are useful all-optical devices for the all-optical implementations of label decoding, self-routing, control of variable packets, bit-wise logical operation, and data format conversion.
We had been developing the variety of parallel processing systems in order to improve the processing speed of visual media applications. These systems were using multi-access memory system(MAMS) as a parallel memory system, which provides the capability of the simultaneous accesses of image points in a line-segment with an arbitrary degree, which is required in many low-level image processing operations such as edge or line detection in a particular direction, and so on. But, the performance of these systems did not give a faithful speed because of asynchronous feature between MAMS and processing elements. To improve the processing speed of these systems, we have been investigated a pipelined parallel processing system using MAMS. Although the system is considered as being the single instruction multiple data(SIMD) type like the early developed systems, the performance of the system yielded about 2.5 times faster speed.
프로세서 기술은 공정비용의 증가와 전력 소모 때문에 단순 동작 주파수를 높이는 방법이 아닌 다수의 프로세서를 집적하는 병렬 프로세싱 기술 발전이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어에 내재한 무수한 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 기반 병렬 프로세서를 소개하고, 또한 이러한 SIMD 기반 병렬 프로세서 아키텍처에서 이미지/비디오 픽셀을 효율적으로 처리 가능한 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어를 제안한다. 제안하는 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어는 48비트 데이터패스 아키텍처에서 4개의 12비트로 분할된 레지스터에 4개의 8비트 픽셀을 저장하고 동시에 처리함으로써 기존의 멀티미디어 전용 명령어에서 발생하는 오버플로우 및 이를 해결하기 위해 사용되는 패킹/언팽킹 수행의 상당한 오버헤드를 줄일 수 있다. 동일한 SIMD 기반 병렬 프로세서 아키텍처에서 모의 실험한 결과, 제안한 픽셀 서브워드 병렬처리 명령어는 baseline 프로그램보다 2.3배의 성능 향상을 보인 반면, 인텔사의 대표적인 멀티미디어 전용 명령어인 MMX 타입 명령어는 baseline 프로그램보다 단지 1.4배의 성능 향상을 보였다. 또한, 제안한 명령어는 baseline 프로그램보다 2.5배의 에너지 효율 향상을 보인 반면, MMX 타입 명령어는 baseline 프로그램보다 단지 1.8배의 에너지 효율 향상을 보였다.
본 논문에서는 MLP신경망의 패턴 학습과정을 위하여 시공간 병렬성을 고려한 병렬처리모델을 제시한다. 시간 병렬성을 위한 학습집합 분할과 공간 병렬성을 위한 네트워크 분할을 동시 적용하여 융통성있는 병렬처리모델을 설계하고자 하였다. 성능평가모델로부터 해석적으로 구한 결과, 대규모 과제라고 해도 패턴 크기와 패턴 갯수 중 어느 쪽이 지배적이냐에 따라 분할병렬처리 방법이 절충되어야 할 것으로 본다.
액세스그리드 프레임워크(AccessGrid Framework)는 지리적인 제한에 관계없이 가상적인 협업 환경을 제공하는 도구이다. 액세스그리드 프레임워크는 기존의 시스템이 갖추지 못한 사용자의 이동성 지원을 추가하고, 유비쿼터스 환경에 적절한 자동화 기능을 제공함으로써 액세스그리드 환경을 확장한다. 이들은 웹 서비스 기반의 기존 구현물인 액세스그리드 툴킷(AccessGrid Toolkit)을 적극적으로 활용하여 개발되었으며, 향후에 불안정한 종속성을 제거하여 개수될 예정이다.
비동기 트리거 처리기(ATP)는 데이타베이스 트랜잭션의 수행이 완료된 후에 트리거를 처리하는 소프트웨어 시스템이다. ATP 내에서는 트리거 조건의 효율적인 검사를 위하여 차별화 네트워크(discrimination network)가 사용된다. 차별화 네트워크는 내부 상태를 메모리 노드에 저장한다. TrigerMan은 하나의 ATP로써 차별화 네트워크로써 Gator 네트워크를 사용한다. 데이타베이스의 내용 변화는 트리거맨에 토큰 형태로 전달된다. 트리거 조건의 검사는 토큰이 Gator 네트워크를 통과하면서 이루어지는데, 이때 Gator 네트워크의 메모리 노드들이 갱신된다. 토큰의 병렬처리는 시스템의 성능을 향상시키는 여러 방법 중 하나이지만 통제되지 않은 병렬처리는 잘못된 트리거 액션 수행을 유발한다. 이 논문은, 최소한의 이상 현상만을 허용하며 토큰의 병렬 처리를 가능하게 하는, 네 가지 트리거 처리 일관성 레벨을 제안한다. 우리는 각 일관성 레벨에 대하여 병렬 토큰 처리를 가능하게 하는 고유한 기술을 개발하였다. 제안된 기술은 안정된 방법이라는 사실이 공리를 통하여 증명되었으며, 이 기술은 실체화 된 (materialized) 뷰 유지 (view maintenance)에 사용될 수 있다.
최근 HD급 동영상이나 3D 어플리케이션과 같은 이전보다 저사양, 모바일 단말에서는 구동하기 힘든 프로그램들에 대한 이용 요구가 확대되면서 처리해야 할 콘텐츠 데이터들이 고용량화 되고 있다. 클라우드 기반의 VDI(Virtual Desktop Infrastructure) 서비스는 이를 처리하기 위해 효율적인 데이터 처리 능력이 필요해졌으며 QoE(Quality of Experience) 보장을 위한 성능 개선 연구가 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 H/W 성능이 향상되어 CPU와 GPU를 탑재한 Thick Client기반의 3가지 Thick-Thin간 VDI 자원 공유 및 위임이 가능한 VDI 서비스에 대해 제안하며, VDI 서비스 성능의 개선을 위해 CPU와 GPU가 혼합된 Heterogeneous 멀티코어 환경에서 CPU와 GPU 병렬 처리 기법인 OpenMP와 CUDA를 활용하여 VDI 서비스 최적화 방안을 제안하고 기존의 VDI와 비교한 성능을 거론한다.
본 논문에서는 최근 무선 통신 시스템에서 빠른 데이터전송 방식으로서 사용되고 있는 OFDM 통신방식의 저소비전력화 방안을 제안한다. 일반적으로 OFDM에서 주요 신호처리 방식은 디지털을 이용한 프리에 변환이다. 이런 디지털 프리에 변환은 많은 소비전력이 필요하며 이것은 무선통신 시스템에 있어서 커다란 제약이 되고 있다. 전류모드를 이용한 아날로그 프리에 변환(FFT) LSI는 이러한 소비전력의 문제를 해결할 수 있는 주요 대안으로 떠오르고 있다. 그러나 이러한 신호처리 방식을 사용하기 위해서는 전류모드를 이용한 직병렬/병직렬 변환기(Serial-to-Parallel/Parallel-to-Serial Converter)가 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 전류모드로 구성한 아날로그 프리에 변환(FFT) LSI를 이용해 수신단의 저소비전력을 실현하기 위해 필수적인 새로운 전류모드 직병렬/병직렬 변환기를 제시하였으며 설계된 칩의 측정결과가 시뮬레이션 결과와 일치하는 것을 확인하였다. 제안된 전류모드 직병렬/병직렬 변환기의 개발로 저소비전력에 큰 장점을 지니고 있는 아날로그 FFT LSI의 활용이 가능해졌으며 송수신단 시스템에서 큰 소비전력의 감소효과를 가져올 것으로 기대된다.
최근 고화질 영상의 증가와 더불어 대용량 영상 데이터의 처리는 높은 연산이 요구되어 병렬 처리 설계가 선택되고 있다. 영상 처리에서 나타나는 많은 단순 연산이 병렬처리 가능한 경우, CPU 기반 병렬처리보다는 GPU 기반 병렬처리를 적용하는 것이 계산문제의 시간과 공간 계산 복잡도를 줄일 수 있다. 본 논문은 영상에서 샷 경계 탐지 알고리즘의 병렬 설계와 구현을 연구하였다. 제안하는 샷 경계 탐지 알고리즘은 프레임 간 지역 화소 밝기 비교와 전역 히스토그램 정보를 이용하는데, 이들 데이터의 계산은 대량의 데이터에 대한 높은 병렬성을 갖는다. 이들 연산의 병렬처리를 최대화하기 위해 화소 밝기와 히스토그램의 계산을 NVIDIA GPU에서 병렬 설계 하였다. GPU 기반 샷 탐지 방법은 국가기록원에서 선택된 10개의 비디오 데이터에 대한 성능 테스트를 수행하였다. 테스트에서 GPU 기반 알고리즘의 탐지율은 CPU 기반 알고리즘과 유사하였으나 약 10배의 연산 속도가 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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