원근 투영에 의해 만들어 진 영상은 물체에 대한 거리감을 얻게 해 줌으로써 복잡한 구조물을 해석하는 데 도움을 준다. 현재 원근 투영 볼륨 렌더링의 가장 큰 단점은 실행시간이 길다는 점에 있다. 본 논문에서는 원근 광선들 간의 규칙성을 이용하여 원근 투영 볼륨 렌더링을 효율적으로 처리하는 방법을 소개한다. 볼륨의 한 면과 평행인 중간 화상의 각 수평 스캔라인과 수직 스캔라인으로부터 출발한 광선들에 대해 원형(template)들을 만든다. 광선 위의 샘플들은 원형에 미리 계산되어 있는 가중치를 사용하여 샘플 주변의 복셀들을 가중치 평균하여 얻는다. 이러한 원형의 사용은 볼륨 렌더링에서 많은 부분을 차지하고 있는 재샘플링 시간을 줄일 수 있게 해 준다. 뿐만 아니라, 본 알고리즘은 화상순서가 아니라 객체순서로 렌더링을 하므로 각 복셀을 한번 씩 만 접근하여 처리하고 런-길이 부호화된 볼륨을 사용하여 데이타 응집성의 특성을 이용함으로써 알고리즘을 더욱 가속화한다. 또한, 볼륨을 시점으로부터의 거리에 따라 여러 구역으로 나누어 각 구역에서 광선의 간격을 새로 조정함으로써 원근 광선의 발산으로 인해 샘플링 밀도가 감소하는 문제를 해결한다. 성능 평가 및 다른 방법과의 비교를 통해 원형의 사용과 객체순서 처리로 인한 속도 향상을 분석한다. 또한, 샘플링 밀도의 유지로 인해 화질이 향상된 결과를 보인다.

단일 볼륨랜더링과 다중 볼륨랜더링의 가장 큰 차이점은 데이타 혼합방법으로 본 논문에서는 특정 볼륨을 표면수준에 따라 선택적으로 빠르게 가시화하는 선택적 랜더링방법과 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방법을 제안한다. 선택적 랜더링방법은 관심부위를 구성하는 외곽선으로부터 최소거리를 결정하는 거리변환을 통하여 거리변환볼륨을 생성하고 이를 랜더링하는 방법이며, 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방 법은 명암도 가중치 방법, 불투병도 가중치 방법, 깊이 정보를 고려한 불투병도 가중치 방법을 이용하여 여러 개의 볼륨을 혼합하는 방법이다. 실험 결과로는 EBCT 가슴부위 영상에 선택적 랜더링방법을 적용하여 생성한 좌심실, 우심실 영상을 제시하며, 가슴부위 볼륨과 좌심실 볼륨 또는 우심실 볼륨에 세 가지 다른 혼합방법을 적용하여 얻은 혼합 영상을 제시한다. 본 제안방법은 거리변환볼륨을 사용함으로써 표면수준에 따라 특정 볼륨을 가시화하고 가시화 시간을 가속화시킬 수 있으며, 데이타 혼합을 통하여 단일 볼륨랜더링 한계를 극복하여 동일 공간 상에 다중 영상을 함께 표현함으로써 복잡한 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.

관계형 데이타베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이타베이스 질의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합 연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 소개되었다. 그 중 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당 트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 왔다. 그러나 이 방법은 할당 트리의 각 노드에서 필연적인 지연이 발생되는 데 이는 튜플-시험 단계에서 외부 릴레이션을 디스크로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 차이에 의해 발생하게 된다. 본 논문에서는 이 비용 차이로 인해 발생되는 전체 시스템의 성능 저하를 방지하기 위해 페이지 실행시간 동기화 기법을 제안하였고 이 기법을 통해 각 노드에서의 처리시간을 줄이고 나아가 전체 시스템의 성능을 향상시켰다. 또한 분석적 비용 모형을 세우고 기존 방식과의 다양한 성능 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.

NOW(Network of Workstations)는 병렬 프로그램들을 수행하기 위한 플랫폼으로 많이 고려되어지고 있다. NOW에서 병렬 프로그램이 좋은 성능으로 실행되기 위해 해결되어야할 기본적인 문제들 중 하나가 작업의 스케쥴링 문제를 효율적으로 결정하는 것이다. 현재 NOW에 관한 대부분의 연구는 NOW를 구성하는 모든 워크스테이션이 같은 처리 능력을 가지고 있다고 가정하고 있다. 본 논문에서는 NOW를 구성하는 워크스테이션들이 다른 계산 능력을 가지고 있는 것을 고려한다. 이질적인 계산 능력을 가지고 있는 워크스테이션들로 구성된 NOW에 적용할 수 있는 10가지 공간 분할 스케쥴링 방법을 제시하 고, 시뮬레이터를 통하여 이 스케쥴링 정책들을 비교한다. 시뮬레이터는 합성된 순차/병렬 부하를 입력으로 받아 병렬 작업의 응답 사간과 기다림 시간을 성능 지표로 발생시킨다. 실험 결과 워크스테이션의 계산 능력에 비례하여 병렬 프로그램을 이질적으로 분할하는 경우가 균등 분할하는 경우보다 성능이 우수함을 알 수 있었다. 병렬 프로세스를 수행하는 워크스테이션에 소유자가 돌아온 경우 병렬 프로세스를 새 유휴 워크스테이션에 이주하는 것보다는 단지 우선 순위를 낮추는 것이 높은 성능을 보여 주었다. 우선 순위 낮춤을 사용하는 이질적 분할의 경우 적응 할당 정책이 넓은 범위의 병렬 프로그램 도착시간에서 좋은 성능을 보이나 부하 불균형이 높아지는 경우 수정된 적응 할당 정책이 높은 성능을 보여준다 .

높은 캐쉬 구역성을 나타내는 데이터 병렬 프로그램들에서 그레인 크기의 선정은 캐쉬 성능에 커다란 영향을 마친다. 선택된 그레인 크기가 프로세서들 사이에 균등한 부하 배분을 제공하더라도 내재하는 캐쉬 효과를 무시한 그레인 크기는 하나의 프로세서에 할당된 그레인들 사이에 주소 간섭을 발생되게 한다. 이런 주소 간섭은 캐쉬 충돌 실패를 발생하기 때문에 캐쉬 구역성에 부정적 영향을 미치게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 직접 사상 캐쉬의 특정을 바탕으로 캐쉬 크기와 프로세서 개수들로부터 최적 그레인 크기를 유도한다. 제안된 방법은 캐쉬 공간 내에서 그레인들이 동일한 주소로 사상 되지 않게 하므로 캐쉬 충돌 실패를 감소시킨다. 모의 시험 결과는 제안된 최적 그레인 크기는 직접 사상 캐쉬상에서 캐쉬 실패를 줄이므로 시험된 데이터 병렬 프로그램들의 성능을 개선시킴을 보인다.

실시간 멀티미디어 응용 서비스를 위해 저장 시스템은 성능 저하 없이 데이타를 제공하여야 한다. 단일디스크 고장시 빠른 데이타 복구는 상당히 중요하므로 디스크 복구 장치가 필요하다. RAID 레벨 5 에서 단일디스크 고장시 새 디스크가 교체되기 전까지 유발되는 급격한 성능저하를 방지할 수 있는 혼합형 복구 기법을 제안한다. 이 기법은 기존 연구에서 제시된 예비 디스크 기법에 비해 추가 디스크를 사용하지 않으므로 경제적이다. 제안한 기법의 성능은 여러 가지 요구크기에 대해 RAID 레벨 5 성능과 시뮬레이션을 통하여 비교한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법은 실패모드에서는 20%， 재구성모드에서는 80%이상의 성능 개선을 보인다. 그리고, RAID 컨트롤러와 하드디스크를 사용해 멀티미디어 서버 시스템을 구축하여 시뮬레이션 결과를 비교한다.

저 전력회로의 설계를 위해서, 전체 회로의 면적을 줄임으로써 용량성 부하(capacitance)값을 줄이는 방법으로 적절한 트랜지스터를 선택하여 사이징하는 방법을 이용할 수 있는데, 이 때 트랜지스터 사이징을 수행하면서 적당한 위치에 버퍼를 삽입하여주면 더 좋은 결과를 가져올 수 있다. 본 논문은 TILOS 알고리즘을 이용하여 트랜지스터 사이징(sizing)을 수행하는 동시에 버퍼의 삽입을 수행하는 알고리즘 두 가지를 소개하고 이 두 방법을 비교한다. 그 첫 번째 방법은 Template Window를 이용하여 직접 시뮬레이션하는 방법이고 다른 하나는 보외법(Extrapolation)을 이용하는 방법이다. 이와 같이 버퍼를 삽입하면서 트랜지스터 사이징을 수행한 결과, 버퍼를 삽입하지 않을 때 보다 10-20%의 면적감소를 얻었을 수 있었으며 보외법을 이용한 방법 보다 Template Window를 이용했을 때 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.