슈퍼컴퓨터의 범주에 속하는 다양한 병렬 처리기에 대한 병렬 알고리즘이 지니는 기본적 의미와 특성 및 알고리즘 디자인시의 고려사항 등을 소개하였다. 또한 많은 병렬처리 모델에서의 개발된 알고리즘들을 간단하게 소개하고 앞으로의 연구분야를 정리해 보았다. 이러한 병렬알고리즘은 본지에서 소개된 하드웨어 기술이나 컴퓨터 구조에 관한 연구와 병행하여 연구되어져 그 현실성을 지니는 것이 중요하다 하겠다.
고성능 네트워크와 분산처리구조가 병렬처리와 함께 결합되면, 전체적인 디지털 신호처리 시스템의 계산능력, 신뢰도, 다양성을 향상시킨다. 본 논문에서는, 발전된 형태의 수중레이더 (sonar) 알고리즘인 수중정합장처리 (Matched-Field Processing MFP)를 위한 병렬처리 알고리즘을 디자인하고 다중 DSP 프로세서 기반의 병렬처리 시스템 상에서 성능분석과 함께 최적의 병렬처리 솔루션을 제안한다. 각각의 병렬 알고리즘은 특정한 도메인에서 주어진 계산량을 분산시키며 이를 통한 속도향상을 추구한다. 필요한 연산량과 형태에 따라서 병렬 알고리즘은 각기 다른 성능향상을 보여준다. 또한, 알고리즘의 계산량 분산방식 프로세서간의 통신방식, 알고리즘의 복잡도, 프로세서의 속도, 목적하는 시스템의 구성에 따라서 다양한 성능지표를 보여준다. 제안하는 주파수와 출력값 기반의 병렬 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하는 수중정합처리 알고리즘을 적절히 다중 프로세서에 균형 있게 분산시켜 프로세서의 개수와 비례하는 성능향상을 보여주고 있다.
기존에 제안된 대부분의 병렬 조인 알고리즘들은 데이타베이스가 여러 처리 노드에 분할되어 저장되는 데이타베이스 분할 시스템을 가정하였다. 데이타베이스 분할 시스템은 다수의 노드들을 연결할 수 있으며 지리적으로 분산된 환경도 지원할수 있다는 장점을 갖지만, 데이타베이스 공유 시스템에 비해 부하 분산이나 시스템 가용성이 떨어진다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 데이타베이스 공유 시스템에서 병렬 질의 처리기를 위한 병렬 해쉬 조인 알고리즘을 구현한다. 이를 위하여, 데이타베이스 공유 시스템에 적용 가능하도륵 병렬 질의 처리기를 구성하고 병렬 해쉬 조인 알고리즘의 처리 과정에 대해 설명 한다.
본 논문은 예전의 방법들에서 일어나고 있는 수행 속도 문제점들을 향상하기 위하여 병렬 처리를 이용하여 난수를 발생하는 방법중에서 가장 보편적이고 빠른 방법으로 알려진 저차 합동 다항식에 기초한 새로운 고속 디지탈 서명방식에 대한 병렬 알고리즘을 제안한다. 새로운 디지탈 서명 방식은 비밀키로써 큰 소수 p,q를 이용하여, 공개 정보로써 n=$p^2$ * q를 이용한다. 난수는 서명을 생성할때 이용되며, 서명을 검증하기 위하여 부등식을 이용하며 병렬 알고리즘을 이용하여 서명을 생성하는 처리속도의 향상된 성능을 위하여 전처리와 디지탈 서명을 구축하는 계산방법의 새로운 병렬 알고리즘을 작성하였다. 본 논문에서 새로 제안한 서명방식에 대한 병렬 알고기즘을 검증하고 비도를 산출할 것이며, 시뮬레이션을 통하여 예전의 방식들과 비교 분석한다. 본 논문은 공개키를 이용한 병렬 암호와 시스템과 신호 처리에 대한 병렬 알고리즘으로 응용될 수 있을 것이며, 병렬과 분산 처리 환경하에서 개발되는 정보서비스 특히 메세지 처리 시스템 서비시, 전자교환 서비스 등의 디지탈 서명에 유용될 수 있을 것이다.
대규모 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 병렬 정보검색 시스템에서는 하드웨어 확장으로 인한 병렬화로 시스템 전체의 작업 처리량을 증가시켰다. 그러나 병렬 시스템 상에서 수행되는 검색엔진의 알고리즘들은 여전히 순차적으로 수행되기 때문에, 사용자의 개별적인 질의처리 시간은 단축되지 않는다. 본 연구는 검색엔진의 병렬화를 위하여 사용자 질의처리 과정과 역색인 파일처리 과정의 순차 알고리즘들을 조사하여 병렬화의 필요성과 가능성을 평가한다. 이러한 평가는 병렬 정보검색 시스템에서 수행되는 순차 알고리즘들의 효과적이고 체계적인 병렬화를 도모하고, 보다 효율적인 병렬 정보검색 시스템의 구축을 가능하게 한다.
고속 계산을 요구하는 분야에서는 여러개의 프로세싱 소자를 사용하여 속도를 증가시키는 병렬 처리의 필요성이 점점 증대되고 있다. 특히 암호처리에서 이산대수 문제나 factorization문제는 많은 시간이 걸리므로 고속계산을 위한 병렬처리가 매우 중요하다. 본 논문에서는 Pohlig-Hellman에 의한 이산대수 알고리즘을 SIMD구조의 병렬 컴퓨터상에서 고속으로 처리할 수 있는 두가지 병렬 이산대수 알고리즘을 제시하며, 이를16개의 트랜스퓨터로 구성된 병렬 컴퓨터인 KOPS(Korea Parallel System)상에서 구현한 성능평가를 제시한다.
본 논문은 비정렬 격자에 대한 광선투사 수행의 전처리 과정 중 하나인 셀 사이 연결정보 추출에 대한 멀티코어 CPU 기반 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 직렬처리 알고리즘을 단순히 병렬화하였을 때 발생하는 동기화 문제를 확인하고, 이를 해결할 수 있는 3-단계 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 각 단계 내에서의 스레드 간 동기화를 제거함으로서 병렬처리 효율을 높인다. 또한, 연결정보 추출 알고리즘의 핵심 연산인, 삼각형 중복 검사 과정의 메모리 접근에 대한 공간적 지역성을 높이고 캐시 활용 효율을 향상시킨다. 본 연구는 나아가, 스레드 마다 자체 메모리 풀을 사용하게 함으로서 병렬처리 효율을 더욱 높인다. 본 연구의 효용성을 확인하기 위해, 제안하는 알고리즘을 두 개의 옥타코어 CPU를 가지는 시스템에 구현하고 세 개의 비정렬 격자 데이터에 적용하였다. 그 결과, 제안하는 병렬처리 알고리즘은 스레드 수 증가에 따라 지속적으로 성능 향상을 보여주었다. 또한, 32개 스레드(물리코어 16개)를 사용하여 기존 직렬처리 알고리즘 대비 최대 82.9배 높은 성능을 보여주었다. 이는 제안하는 알고리즘의 높은 병렬처리 확장성 및 캐시 활용 효율 개선 효과를 증명하며, 대용량 비정렬 격자 처리에 대한 적합성을 보여주는 결과다.
근사문자열매칭 알고리즘은 검색엔진, 컴퓨터보안, 생물정보학 등 많은 분야에서 연구되고 있다. 근사문자열매칭에서는 거리함수를 이용하여 오차를 측정한다. 거리함수로는 해밍거리, 편집거리, 확장편집거리 등이 있다. 이때 확장편집거리는 mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 최근 m개의 쓰레드를 이용하여 O(m+n) 시간과 O(mn) 공간을 이용한 병렬알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 확장편집거리를 계산하는 병렬알고리즘을 개선한 효율적인 병렬알고리즘을 제시한다. 기존의 병렬알고리즘을 최적화하고, 기존의 병렬알고리즘, 전역메모리만 사용한 최적화된 병렬알고리즘, 공유메모리를 활용한 최적화된 병렬알고리즘의 수행시간을 비교한다. 실험 결과, 개선된 병렬알고리즘이 기존의 병렬알고리즘보다 전처리단계에서 16 ~ 63배 이상, 모든 단계에 대해 19 ~ 24배 이상 빠른 수행시간을 보였다.
본 고에서는 현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 병렬처리에 대해서 현재까지 연구되어온 병렬 환경에 적합한 구조해석 알고리즘에 대하여 간략히 설명하였다. 앞으로 병렬 컴퓨터가 더욱 일반화되고 표준화되리라 예상되므로, 방대한 계산량을 요구하는 유한요소해석에 대한 보다 효율적인 병렬 알고리즘의 개발을 위하여 현재까지 진행된 연구에 대한 분석 및 더욱 많은 노력을 기대한다.
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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