최근 NAND 플래시 메모리는 가벼운 무게, 적은 전력소모, 온도 및 충격에 강한 내구성 때문에 하드디스크를 대체할 저장 매체로 주목 받고 있다. 하지만 NAND 플래시 메모리는 비대칭적인 읽기 쓰기 소거 연산 처리 속도와 제자리 갱신이 불가능한 물리적인 특징으로 인해 디스크 기반의 대표적인 인덱스 구조 중의 하나인 해시 인덱스 구조를 NAND 플래시 메모리 상에 구현하였을 때, 레코드가 빈번하게 삽입, 삭제, 갱신되면 대량의 제자리 갱신이 발생하여 플래시 메모리에서 느린 쓰기 연산과 소거 연산이 수행되어 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 성능 저하를 피하기 위하여 버켓 오버플로우 발생 시 분할 연산을 수행하지 않고, 최대한 지연시킴으로써 쓰기 연산을 줄이는 인덱스 구조를 제안한다. 또한, 각 버켓에 대한 오버플로우 버켓의 갱신 및 삭제 비율에 따라 적응적으로 오버플로우 버켓을 할당하여 추가적인 읽기 쓰기 연산을 줄인다. 본 논문은 기존의 해시 인덱스 구조를 예제 및 수식을 통하여 제안하는 인덱스 구조의 우수성을 보인다.
분자모사 시뮬레이션은 일반 컴퓨터로는 수행이 불가능한 대량의 연산을 요구하기 때문에. 현재까지는 적극적으로 활용되는 한계가 있다. 그리드 컴퓨팅을 이용하여 요구되어지는 대량 컴퓨팅 파워를 해결할 수 있지만, 응용 특성에 최적화되게 설계된 그리드 컴퓨팅 시스템의 부재하기 때문에 활용되어지기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 목표로 하는 분자모사에 최적화된 그리드 시스템 (Molecular Grid System) 구축에 관한 내용을 기술을 하고 있다.
최근 인터넷 및 이동 통신기기의 사용이 급증하면서 각종 데이터에 대한 사용자들의 검색 요청은 빠른 응답 시간을 요구하는 경우가 늘어나게 되었다. 이를 충족시키기 위하여 주기억 상주 데이터베이스 관리 시스템들이 등장하게 되었고 또한 대량의 데이터들에 대한 색인 구조와 색인에 대한 접근 충돌을 제어하면서도 빠른 응답 시간을 보장하는 색인 동시성 제어 기법들에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 현재 대부분의 주기억 상주 데이터베이스 관리 시스템들은 색인에 대한 동시성 제어 기법으로 잠금 기반의 동시성 제어 기법들을 많이 사용하고 있다. 그러나 잠금 기반의 동시성 제어 기법들은 검색 연산을 포함한 모든 연산에 대하여 접근하려고 하는 노드에 잠금을 거는 것을 요구하기 때문에 잠금이 걸려있는 노드를 접근 하려는 연산은 잠금이 풀리기를 기다려야만 한다. 따라서 잠금 기반의 색인 동시성 제어 기법들은 동시성에 제약이 생겨 검색 요청에 대한 응답시간을 지연시킨다. 본 논문에서는 $B^+$-Tree에서의 잠금 없는 검색 연산을 위하여 엔트리간 연결 리스트 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 주기억 상주 데이터베이스 관리 시스템 환경에서 검색 연산이 아무런 잠금없이 수행되는 것을 보장한다. 특히 본 논문에서 제안하는 기법은 삽입, 삭제 연산이 수행 중인 노드에서의 잠금없는 검색 연산의 수행이 가능하기 때문에 잠금 기반의 동시성 제어 기법들 보다 빠르고 예측 가능한 응답시간을 보장한다.
최근 빅데이터 시대의 도래로 대량의 데이터에 대한 처리 및 분석 요구가 증가되면서 빅데이터를 저장하기 위해 개발된 NoSQL 데이터베이스 내의 조인 연산 필요성이 증대되고 있다. 빅데이터 환경에서는 다중 저장소 지속성의 개념에 따라 여러 NoSQL 데이터베이스를 동시 복합적으로 사용해야 하므로 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산이 중요시 되고 있다. 하지만 NoSQL 데이터베이스에서는 데이터 처리 과정에서 발생하는 오버헤드로 인해 조인 연산을 지원하지 않거나 조인 연산 시 성능저하가 발생한다. 이러한 조인 연산에 대한 오버헤드를 줄이기 위해 애플리케이션 단에서 맵리듀스 프레임워크를 활용한 다양한 조인 전략 연구들이 제시되었지만 단일 NoSQL 데이터베이스를 위한 방법이며 조인에 참여하는 데이터의 특성 및 연관성을 사전에 파악하고 있어야하는 한계점이 존재한다. 본 논문은 조인 연산에 참여하는 데이터에 대한 사전 정보 없이 빅데이터 환경에서 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산을 지원하기 위해 데이터 집합 분석, 질의 재배치, 조인 전략 자동 선정, 조인 결과가 저장될 데이터베이스 자동 선택 단계를 통한 지능적 조인 처리 기법을 제시한다.
데이타 보안과 무결성은 유무선 통신 환경에서 데이터 전송 시에 중요한 요소이다. 대량의 데이터는 전송 전에, 통상 암호 연산 모드를 이용한 블록 암호 알고리즘에 의하여 암호화된다. ECB, CBC 등의 기존 연산 모드 외에 블록 암호 연산 모드로 RBF 모드가 제안된 바 있다. 본 논문에서는, 알려진 평문 공격 (known plaintext attack) 및 선택 평문 공격 (chosen plaintext attack)에 대한, RBF 모드의 안전성을 기존 모드들과 비교 분석한 내용을 소개한다. 분석 결과, 기존의 연산 모드들이 알려진/선택 평문 공격에 취약한데 반하여, RBF 모드는 이들 공격에 안전함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 GPGPU를 활용하여 Convolutional neural network의 가속화 방법을 제안한다. Convolutional neural network는 이미지의 특징 값을 학습하여 분류하는 neural network의 일종으로 대량의 데이터를 학습해야하는 영상 처리에 적합하다. 기존의 Convolutional neural network의 convolution layer는 다수의 곱셈 연산을 필요로 하여 임베디드 환경에서 실시간으로 동작하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 winograd convolution 연산을 통하여 곱셈 연산을 줄이고 GPGPU의 SIMT 구조를 활용하여 convolution 연산을 병렬 처리한다. 실험은 ModelSim, TestDrive를 사용하여 진행하였고 실험 결과 기존의 convolution 연산보다 처리 시간이 약 17% 개선되었다.
오늘날 전산망을 통해 대량의 다양한 언어 정보가 일상 언어로 교환되고 있다. 따라서 대량의 이러한 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 언어 정보 처리 시스템이 필요하다. Hausser (1999)와 이기용(1999)는 그러한 언어 정보 처리 시스템으로 데이터베이스 의미론을 주장하였다. 이 의미론의 특징은 자연언어의 정보 처리 시스템 구축에 상업용 데이터베이스 관리 시스템을 활용한다는 점이다. 이때 야기되는 문제 중의 하나가 표상(representation)의 문제이다. 그 이유는 언어학의 표상 방법이 데이터베이스 관리 시스템의 표상 방법과 다르기 때문이다. 특히, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서는 테이블 (table) 형식으로 각종 정보를 표시한다. 따라서, 이 논문의 주안점(主眼点)은 언어학에서 흔히 쓰이는 표상 방법, 즉 문장의 통사 구조를 표시하는 수형(tree)이나 의미 구조를 표시하는 논리 형태(logical form), 또는 단어나 구의 특성을 나타내는 자질 구조(feature structure)를 테이블 형식으로 대체하는 방법을 모색하는 것이다. 더욱이 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서는 테이블에 대한 각종 연산, 특히 두 테이블을 연결(link)하는 작업이 가능하고 이런 연산 과정을 통해 정보를 통합하거나 여과할 수 있기 때문에 관련 정보를 하나의 테이블에 표상하거나 정보 자료의 분산 저장과 자료의 순수성을 유지하는 것이 용이하다. 이 논문은 곧 이러한 점을 가급적 간단한 예를 들어 설명하는 데 그 목적이 있다.
안전한 유비쿼터스 환경 구축을 위해 RFID 시스템 인증 프로토콜들이 제안되어 왔다. 하지만 기존 프로토콜들은 최근의 다양한 공격 방법들에 적절히 대응하지 못하거나, 대량의 태그를 인증하기 위해 많은 해시 연산을 필요로 하기 때문에 효율성의 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 효율성을 고려한 해시 함수 기반의 안전한 RFID 인증 프로토콜을 제안한다. 제안하는 인증 프로토콜은 공격자에 의한 수동적 공격과 능동적 공격에 안전하며, 태그와 데이터베이스는 상호 인증에 각각 두 번과 세 번의 해시 연산만을 필요로 한다. 따라서 대량의 태그를 처리해야 하는 데이터베이스와 저가의 태그로 구성된 RFID 시스템 환경에 효과적으로 동작한다.
지구 관측 시스템(EOSDIS)나 많은 수의 클라이언트를 추적하는 이동전화 서비스 등 많은 응용에서는 지속적으로 생겨나는 대량의 복잡한 데이타들을 보관하고 인덱싱하는 것이 매우 어려운 일이다. 다차원 데이타를 효과적으로 관리하기 위해 R-tree에 기반 한 인덱스 구조가 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 빠른 데이타 생성 속도를 따라잡으면서 대량 삽입을 통해 R-tree를 관리할 수 있는 seeded clustering이라는 확장성 있는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 삽입할 대상 R-tree의 상위 k레벨의 구조를 활용하여 시드 트리를 만들어 삽입 데이타를 분류해 클러스터를 생성한다. 그리고 각 클러스터로부터 삽입 R-tree를 생성하고 이를 대상 R-tree에 한 번에 하나씩 삽입한다. 논문에서는 자세한 알고리즘과 함에 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 seeded clustering을 이용한 대량 삽입이 기존의 대량 삽입 기법들과 비교해 삽입이나 질의 처리 모두에서 우수함을 알 수 있다.
직접회로의 직접도 증가로 인해서 신경망을 칩으로 구현하려는 시도가 이뤄지고 있고 현재 뉴런을 모방하는 칩이 나와있는 상황이다. 하지만 이런 시도는 신경 자체를 모방하려는 것으로 아직 직접회로의 직접도를 볼 때 그런 시도가 의도하는 궁극적인 목표인 대규모의 신경망을 구현하기엔 부적합하다. 차라리 신경망의 단위를 이루는 뉴런을 구현하는 것보다는 신경망을 모방하는 시스템의 모방이 보다 적절하다. 여러 신경망이나 패턴분류 등의 신호처리에서 공통으로 필요로 하는 연산이 있다. 바로 대량의 신호를 곱하고 더 하고 LUT를 읽는 연산이다. 이 연산은 신경망에서 한 층의 각 노드들로부터 그에 따른 다음 층으로의 연결들 각각을 곱해서 더해주고 시그모이드 값을 발생시키는 작업과 동일하며, 반복적이고 많은 계산량을 요구하므로 이 부분을 고속 하드웨어로 만들 경우 시스템 전체의 속도 증가를 기대할 수 있다. 그래서 여기서는 뉴런이 아닌 신경망을 구현하는데 그것은 신경망뿐만 아닌 다른 많은 응용을 기대할 수 있는 공통적 연산부분이다. 이 연산을 앞으로 논의할 비트 분리 연산구조 방식으로 처리함으로써 실시간 병렬처리에 응용할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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