일반적으로 하이퍼볼릭 공간상에서 대칭 패턴을 생성하는 알고리즘은 벡터표현 방식에 기반한 포워드 매핑 알고리즘을 사용한다. 기존의 알고리즘에서는 복사한 대칭 패턴을 표현하는 레이어의 증가에 따라 메모리의 사용이 기하급수적으로 증가한다 이러한 문제점으로 인해 전체 패턴의 정밀한 표현이 불가능하다. 또한 기본 패턴으로 비트맵 이미지를 사용하기 어렵고 벡터형태의 결과를 이미지로 변환하는 추가의 처리를 필요로 한다. 본 논문에서는 하이퍼볼릭 공간에서 대칭 패턴을 생성하는데 있어 정밀하고도 효율적인 계산 방법인 백워드 매핑 알고리즘을 제안한다.

VOD 서비스는 멀티미디어의 특성인 높은 대역폭과 긴 재생시간으로 인해 서버와 네트워크의 자원 소비가 높다. 패칭과 채널 예약 패칭 같은 여러 가지 기법들이 네트워크 입출력 대역폭 요구를 감소시키기 위해 제안되었다. 패칭은 True VOD의 실현을 위하여 새로운 클라이언트들을 기존의 멀티캐스트와 결합하는 것을 허용하고, 채널 예약 패칭은 사용자들의 요청이 집중되어 있는 인기 비디오 요청을 서비스하기 위하여 비디오 서버의 전체 채널 용량의 일부를 예약한다. 본 논문에서는 채널 예약 패칭의 성능을 개선시키기 위하여 비디오 서버의 예약 채널 용량을 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능은 시뮬레이션을 통해 평균 서비스 지연시간, 이탈율 그리고 공평성으로 평가하고, 패칭과 다른 채널 예약 패칭의 성능과 비교한다.

기존 운영체제들은 물리적 메모리보다 더 많은 양의 메모리를 사용자에게 제공하기 위하여 가상 메모리 페이징 시스템을 사용한다. 가상 메모리 페이징 시스템에서는 물리적 메모리가 부족해지면 교체되는 메모리 내용을 저장시킬 수 있는 스왑 장치를 필요로 하는데, 기존 운영 체제들에서는 디스크를 스왑 장치로 사용한다. 디스크는 물리적 메모리에 비해 접근 속도가 매우 느리기 때문에 스왑핑이 일어나면 물리적 메모리의 접근 시간에 비해 많은 시간을 기다려야 한다. 여러 대의 PC를 빠른 네트웍으로 묶는 클러스터 환경에서는 디스크의 접근 시간보다 네트웍을 통하여 다른 워크스테이션의 메모리에 접근하는 시간이 더 빠르기 때문에 사용 가능한 다른 워크스테이션의 메모리를 디스크 대신 빠른 장치로 사용하고자 하는 네트웍 램이 제시되었다. 본 논문에서는 Linux 운영 체제에서 스왑 장치 관리자로 네트웍 램을 설계, 구현하여 디스크를 스왑 장치로 사용하는 시스템보다 네트웍 램을 스왑 장치로 사용하는 시스템이 프로그램 수행 속도에 있어 평균 40.3%의 성능 향상이 있었다. 그리고 기존 RAID 시스템에서 사용하던 안정성 제공 방법과 다른 프로세서의 성능을 효율적으로 이용하는 새로운 안정성 제공방법을 제시하였고 평가 결과 본 논문에서 제시한 새로운 안정성 제공 방법인 압축을 이용한 복사본을 두는 방법은 적은 서버 메모리와 메시지를 사용하여 유사한 성능을 나타낸다.

비밀 분산(Secret Sharing)은 임계 암호시스템(Threshold Cryptosystem)의 기본 개념이며, 현대 암호학에서 중요한 한 축을 이루는 암호학의 한 분야이다. 1995년 Jarecki는 이동 공격자 모델에 대하여 비밀 분산 프로토콜의 안전성을 유지할 수 있는 능동적 비밀 분산(Proactive Secret Sharing) 개념을 제안하였고, 이와 함께 (k, n) threshold scheme에서 능동적 비밀 분산을 적용하기 위하여 공유 갱신 프로토콜을 제안하였다. Jarecki가 제안한 공유 갱신 프로토콜은 전체 참여자가 n명일 경우 각 참여자당 $O(n^2)$의 모듈라 멱승 연산을 수행하여야 한다. 이것은 매우 큰 연산량으로 참여자가 큰 대규모의 비밀 분산 수행시 계산 비용의 증가로 Jarecki의 프로토콜은 사용하기 어렵게 된다. 본 논문에서는 (k, n) threshold scheme에서의 능동적 비밀 분산을 위한 효율적인 공유 갱신 방법을 제안한다. 제안 방법은 이전 방법과는 달리 각 참여자당 O(n)의 모듈라 멱승 연산만으로 공유 갱신이 가능하다. 이와 함께 본 논문에서는 k(클n-1 인 경우에 대하여 제안 방법의 안전함을 증명한다.

빠른 프로세서 속도에 비해 메모리 접근(access)하는 시간이 상대적으로 느려짐에 따라, 대부분의 시스템은 격차를 줄이기 위하여 캐쉬(cache)라는 매우 타른 메모리를 사용하고 있으며 캐쉬 메모리를 얼마나 효과적으로 사용하는 가 하는 문제는 알고리즘의 성능에 있어서도 결정적인 영향을 미치게 된다. 블록을 사용하는 방법은 캐쉬의 효율성을 향상시키는 방법으로 잘 알려져 있으며 행렬곱셈이나 d-heap과 같은 탐색트리에 사용되어 좋은 결과를 내고 있다. 그러나 삽입과 삭제 연산시 트리의 회전(rotation)이 필요한 자료구조에서는 블록을 사용하면 블록사이에 데이터의 이동이 필요해서 실행시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 블록을 사용하는 pairing heap에서 개선된 삽입과 삭제 알고리즘을 제안하였고 실험을 통해 우수성을 입증하였다. 또 블록을 사용하는 경우 여러 개의 데이터를 한 블록에 저장하므로 포인터의 개수가 줄어들게 되어 메모리를 적게 사용하게 된다.

VLIW 구조는 다량의 데이터를 처리하는 멀티미디어 애플리케이션에 매우 적합한 구조로서, 이 같은 종류의 애플리케이션에 대해 높은 수준의 병렬 처리를 가능케 한다. 이러한 병렬성을 더욱 증대 시키기 위하여 시스템을 확장하는 경우에 있어, 분산된 VLIW 구조는 그렇지 않은 구조에 비해 큰 강점을 갖는다. 하지만 여러 개의 분산된 클러스터를 하나의 구조 속에 포함하는 것은 필연적으로 적지 않은 양의 하드웨어를 요구하고, 이로 말미암아 전체 시스템에서 소모되는 전력 문제가 중요한 이슈로 대두된다. 본 논문에서는 분산된 VLIW 구조에서 전체 시스템의 성능 제한 조건을 만족시키는 동시에 최대 전력 소모량을 줄이는 효과적인 알고리즘을 제시한다. 일련의 실험을 통해 제시된 알고리즘이 최대 30.7%의 최대 전력 소모 감소 효과를 얻을 수 있음이 확인되었다.

집적회로 시스템이 고집적화 됨에 따라 interconnection에서 인접한 두 신호선 에서 발생하는 cross-coupling capacitance에 의한 혼선잡음 때문에 logic fault나 delay fault가 일어날 수 있다. 현재 산업체에서 혼선잡음문제를 미리 발견하고 예방하는 방법이 없어서 모든 설계가 끝난 후 일일이 손으로 확인을 하고 사양을 만족하지 못하는 경우에는 설계수정을 하는 경우가 많았다 본 논문에서는 두 신호선간의 거리, 입력신호의 slew rate, 신호선의 두께, 신호선의 길이가 혼선잡음에 미치는 영향을 분석하고, 혼선잡음을 발생시키는 여러 요소에 대한 해결방안을 정리하여 제시하였고, noise에 대한 값을 table로 정형화하여 설계 최적화를 쉽게 수행할 수 있도록 하였다.

하이퍼큐브 컴퓨터는 정규적 구조(regular structure)와 짧은 지름(short diameter) 등 병렬 처리에 적합한 특징을 지니고 있기 때문에 이에 대해 많은 연구가 있어 왔다. 하이퍼큐브의 성능을 좌우하는 중요한 요소 중 하나는 프로세서간의 통신인데, 이 중 다중전송(multicast)은 하나의 전송데이터의 복제, 신호처리 둥과 같은 다양한 응용 프로그램에서 이용되는 중요한 통신패턴이다. 병렬 컴퓨터에서 프로세서의 수가 증가함에 따라 구성요소들이 오류가 날 확률도 높아졌다. 이러한 이유로, 오류 난 구성요소들이 있어도 다중 전송이 가능하게 효율적으로 설계하는 것이 중요하다. 이러한 오류 허용 라우팅과 다중 전송은 오류 정보에 따라, 국지적 오류 정보를 바탕으로 하는 전략, 전역적 오류 정보를 바탕으로 하는 전략, 제한된 오류 정보를 바탕으로 하는 전략 등이 있는데, 이 중에서 후자가 정보 수집비용이 적으면서도 좋은 성능을 보인다. 본 논문에서는 최근에 제안된 완전 도달성 정보와 새로 추가한 국지적 정보를 이용해서 라우팅 알고리즘을 제안하고, 이것을 바탕으로 다중 전송 성공률이 높은 새로운 다중 전송 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 완전 도달성 정보와 국지적 정보를 이용하여 우회하는 경우와 다중전송 실패하는 경우를 줄임으로써, 기존의 기법보다 통신량의 차이는 거의 없으면서도 다중전송 성공률을 향상시킬 수 있음을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

웜홀 네트웍에서 교착상태의 복구를 기반으로 하는 라우팅 알고리즘은 간단한 하드웨어 구조와 높은 라우팅 적응성으로 인해 관심을 이끌었다. 진보적인 교착상태 복구 방안들은 교착상태에 속한 패킷들을 삭제하는 대신에 소수 전용 리소스들을 통해 전송한다. 교착상태에 속한 패킷은 타임아웃에 의해 선정하는데 다양한 트래픽 형태 및 패킷 길이를 고려하여 가장 바람직한 성능을 가져오는 제한 시간 값을 결정하기는 매우 어려운 일이다. 본질적으로, 타임아웃을 사용하는 현재의 방법들은 네트웍 부하가 심하거나 메시지 길이가 긴 경우에 교착상태의 존재를 잘못 판단할 가능성이 크다. 또한 교착상태가 발생할 경우, 하나 이상의 메시지가 교착상태로 판단되어 복구를 위해 마련된 자원을 과포화시킬 수 있다. 본 논문에서는 타임아웃을 사용하지 않고 보다 정확히 교착상태를 발견하는 방안을 제시한다. 제안한 방안은 교착 상태를 잘못 판단하는 확률을 현저히 낮출 수 있다. 또한 순환 구조를 이루는 대기 상태의 메시지들 중에서 하나만을 교착상태라고 선언함으로써 복구에 따른 부담을 감소시킨다.

인터넷 기반 시스템에서는 고가용도와 고성능을 제공해야하며, 클러스터 시스템 기술은 이에 대한 하나의 해결책으로 떠오르고 있다. 클러스터 시스템을 사용하는 중요한 목적은 성능과 가용도의 확보에 있으며, 고가용도 클러스터 시스템은 구성 노드들 중 일부에 결함이 발생했을 때 이를 비용ㆍ효율적으로 해결한다. 본 논문은 (n,k) 클러스터 시스템의 성능을 고려한 가용도 개선과 손실비용 분석에 관한 연구로 소프트웨어 재활 기법을 적용한 (n,k) 클러스터 시스템의 가용도 모델을 제안하였으며, 고가용도가 요청되는 시스템에서 소프트웨어 재활은 가용도 향상을 가져오는 유용한 기법 중의 하나임을 파악하였다.

본 논문에서는 내장형 실시간 시스템의 성능 개선을 위한 리엔지니어링(performance re-engineering) 기법을 제시한다. 시스템 리엔지니어링은 구현이 완료된 시스템에서 새로운 성능 요구사항을 만족시키기 위한 일련의 작업이라 할 수 있다. 일반적으로 실시간 시스템의 성능은 실시간 처리량(real-time throughput)과 입출력 시간 지연(input-to-output latency) 등으로 기술할 수 있으며 새로운 성능 요구사항은 이와 같은 파라미터를 통해 기술된다. 본 연구의 리엔지니어링 기법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 시스템을 프로세스 네트워크의 형태로 파악한 후, 프로세스의 수행시간을 분석하여 병목(bottleneck)이 되는 프로세스를 찾아낸다. 둘째, 병목 프로세스의 수행시간을 개선한 수 있도록 프로세싱 요소의 성능비례계수(performance scaling factor)를 구한다. 성능비례계수는 성능 개선을 비율로 나타낸 것으로서 리엔지니어링 비용을 최소화하도록 그 값을 구한다. 따라서 유도된 성능비례계수에 따라 하드웨어 장치를 업그레이드하면 하드웨어 비용을 최적화할 수 있다. 이러한 방법을 사용하면 소프트웨어를 수정할 필요가 없으며, 리엔지니어링 비용 및 시간을 단축할 수 있다.

본 논문에서는 분산 객체 컴퓨팅 환경에서 보장된 실시간 서비스를 지원하는 TMO 객체그룹(TMO Object Group) 모델을 설계ㆍ구축하고, 우리 모델의 정확한 분산 실시간 서비스 수행능력을 검증 한다. 우리가 제안한 TMO 객체그룹은 TINA(Telecommunications Information Networking Architecture) 의 객체그룹 개념을 기반으로, 실시간 특성을 가지는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체들과 객체그룹 내의 객체 관리 서비스(Object Management Service), 실시간 스케줄링 서비스(Real-Time Scheduling Service)를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 또한, TMO 객체는 분산 시스템에 비중복 또는 중복으로 존재할 수 있다. 본 모델은 특정 ORB나 운영체제들의 제약 없이 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 미들웨어 상에서 보장된 분산 실시간 서비스를 수행한다. TMO 객체그룹을 구축하기 위해 TMO 객체의 개념과 TMO 객체그룹의 구조를 정의하였고, 객체그룹 내의 컴포넌트들의 기능과 그들간의 상호작용을 설계 구현하였다. TMO 객체그룹은 객체 관리 서비스와 실시간 스케줄링 서비스 지원을 위해 동적바인더객체(Dynamic Binder Object)와 스케줄러객체(Scheduler Object)를 각각 가진다. 동적바인더객체는 클라이언트들의 요청에 대해 중복 TMO 객체 중 적정 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스를 지원하고, 스케쥴러객체는 클라이언트들의 서비스 요청에 대해 TMO 객체가 수행해야 할 작업들의 우선순위를 정하는 실시간 스케줄링 서비스를 지원한다. TMO 객체그룹의 수행 검증을 위해 이미 연구된 알고리즘을 확장한 동적 바인딩 서비스를 위한 바인딩 우선순위(Binding Priority) 알고리즘과 실시간 스케줄링 서비스를 위한 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘을 적용하여 동적바인더객체와 스케쥴러객체를 구현했다. 마지막으로 수치 분석을 통해 TMO 객체그룹이 비중복/중복 TMO 객체의 동적 바인딩 서비스와 클라이언트들의 요청을 받는 임의의 TMO 객체에서 실시간 스케줄링 서비스를 지원하는지 검증했다.

이차원 평면에 주어진 n개의 점 집합 P에 대한, 최소 신장 트리(minimum spanning tree, MST)는 P의 점들을 연결한 신장 트리 중에서 에지 길이의 총합이 최소가 되는 트리로 정의된다. P에 대한 신장 트리의 지름(diameter)은 트리의 두 점을 연결한 트리 경로 중에서 최장 경로의 길이로 정의되며, 최소 지름 신장 트리(minimum-diameter spanning tree, MDST)는 P에 대한 신장 트리 중에서 지름이 가장 작은 트리를 의미한다. 현재까지 알려진 가장 좋은 알고리즘[3]은 MDST를 O(n$^3$) 시간에 구한다. 본 논문에서는 MDST의 지름보다 최대 5/4배 이내의 지름을 보장하는 신장 트리를 구하는 $O(n^2)$ 시간 근사 알고리즘(approximation algorithm)을 제시한다. 이것은 MDST 문제에 관한 첫 번째 근사 알고리즘이다.

Diffie-Hellman 키분배 시스템과 타원곡선 암호시스템과 같은 공개키 기반 암호시스템은 GF(2$^{m}$ ) 상에서 정의된 연산, 즉 덧셈, 뺄셈, 곱셈 및 곱셈 역원 연산을 기반으로 구축되며, 이들 암호시스템을 효율적으로 구현하기 위해서는 위 연산들을 고속으로 계산하는 것이 중요하다. 그 중에서 곱셈 역원이 가장 time-consuming하여 많은 연구 대상이 되고 있다. Format 정리에 의해$\beta$$\in$GF(2$^{m}$ )의 곱셈 역원 $\beta$$^{-1}$은 $\beta$$^{-1}$=$\beta$$^{2}$sup m/-2/이므로 GF(2$^{m}$ )의 임의의 원소에 대해 곱셈 역원을 고속으로 계산하기 위해서는, 2$^{m}$ -2을 효율적으로 분해하여 곱셈 횟수를 감소시키는 것이 가장 중요하며, 이와 관련된 알고리즘들이 많이 제안되어 왔다 이 중 Itoh와 Tsujii가 제안한 알고리즘[2]은 정규기저를 사용해서 필요한 곱셈 횟수를 O(log m)까지 감소시켰으며, 또한 이 알고리즘을 향상시킨 몇몇 알고리즘들이 제안되었지만, 분해과정이 복잡하다는 등의 단점이 있다[3,5]. 본 논문에서는 실제 어플리케이션에서 주로 많이 사용되는 m=2$^{n}$ 인 경우에, 인수분해 공식 x$^3$-y$^3$=(x-y)(x$^2$＋xy＋y$^2$)와 정규기저론 이용해서 곱셈 역원을 고속으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘은 곱셈 횟수가 Itoh와 Tsujii가 제안한 알고리즘 보다 적으며, 2$^{m}$ -2의 분해가 기존의 알고리즘 보다 간단하다.