본 논문은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘의 실시간처리 응용프로그램 작성기법을 기술하고 있는데, 단일 프로세서에서 병렬처리 기능을 지원하도록 설계된 SSE 명령어 집합을 사용하여 가우시안 convolution을 구현하고 있다. SIFT알고리즘의 Scale-space를 생성하는 과정에 수행되는 가우시안 Convolution은 연산시간이 과도하게 요구된다.[1] 2D의 가우시안 필터가 영상을 구성하는 모든 셀과 1:1로 연산을 수행하므로 이 연산의 소요시간은 영상의 가로, 세로 길이 그리고 필터의 크기에 비례하여 결정된다. 이 논문에서 제안하는 방법은 연산을 위해 CPU 내부로 한번 읽어 들인 픽셀자료에 대해 가능한 모든 연산을 SSE 명령어 집합을 사용하여 수행함으로써 병렬 연산에 의한 연산시간 절감과 메모리 접근 최소화를 통한 입출력시간 절감을 통해 전체 연산시간을 단축 하였다.
본 논문에서는 NP-Complete 부류에 속하는 다중 디스크 데이터 배치 문제를 해결하기 위한 병렬 유전자 알고리즘을 제안한다. 이 문제는 디스크 입출력 처리의 병렬성이 극대화되도록 Binary Cartesian Product File의 데이터 블록들을 디스크어레이에 배치하는 방식을 찾는 것이다. 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었던 DAGA 방식은 순차 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)으로서, 이전에 제안되었던 다른 방식에 비해 디스크 수에 대한 제약을 없애면서도 우수한 결과를 제공함을 보여 주었으나 시뮬레이션 시간이 너무 커서 큰 용량의 데이터 구성에 대한 시뮬레이션을 어렵게 하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 DAGA의 시뮬레이션 시간 단축을 위한 방식으로서, 2차원 토러스(2-Dimension Torus) 기반 병렬 유전자 알고리즘(ParaDAGA)을 제안한다. ParaDAGA는 분산 객체 모형을 기반으로 설계되었으며, 단일 프로세서 시스템에서 구현된 병렬처리 컴퓨터 시뮬레이터에서 수행되도록 구현하였다. 시뮬레이션 연구를 통하여, ParaDAGA의 시뮬레이션 변수 값이 결과에 주는 영향을 분석하였고, ParaDAGA 방식이 DAGA 방식에 비해 우수한 결과를 제공할 수 있는지를 실험하였다. 실험 결과는 ParaDAGA 방식이 순차 알고리즘인 DAGA보다 알고리즘 수행 시간 뿐 아니라, 찾아낸 결과도 우수함을 보여준다.
기상, 바이오, 천문학, 암호학 등 다양한 분야의 대규모 작업을 처리하기 위하여 다수의 계산 자원을 동시에 사용하기 위한 병렬 컴퓨팅 기법들이 제안되어져 왔다. 병렬 컴퓨팅은 여러 프로세서에게 작업을 분담시켜 동시에 계산을 수행하게 함으로써 프로그램의 실행시간을 단축시킬 수 있을 뿐만 아니라 해결할 수 있는 문제의 규모를 확장 시킬 수 있다. 본 논문에서는 실제 암호 알고리즘 분석하기 위하여 병렬 처리 방식을 적용하여 그 효율성을 분석하였다. 암호 알고리즘의 실질적인 안전성 요소인 키의 길이는 전수조사 계산량에 의존한다. 이에 병렬 처리 환경에서 DES 키 탐색 암호 알고리즘의 키 전수조사 작업을 수행하기 위한 세부적인 절차에 대해서 논하였고, 클러스터링 장비에 적용하여 시뮬레이션 수행하였다. 그 결과 컴퓨터의 양에 따라서 계산량의 추이를 실증적으로 예측함으로써 암호 알고리즘의 안전성 강도를 측정할 수 있다.
본 논문에서는 음향반향제거기를 구현하기 위한 적응알고리즘을 제안한다 특히 긴 임펄스 응답을 가지는 시스템의 식별을 위해 웨이블릿 필터를 사용하여 입력신호를 서브밴드로 분해함으로써 기존의 RLS알고리즘의 계산량을 줄여 수렴속도를 향상시켰다. 이 과정에서 적응필터를 다위상 구조로 구성하여 컨벌루션 과정을 병렬처리가 가능하도록 하였다. 제안된 알고리즘의 성능분석을 위하여 실제 음성신호를 입력신호로 하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였으며 전대역 RLS알고리즘과 비교하였다.
컴퓨터 네트워킹 기술의 발달에 힘입어 분산처리를 이용한 기법이 복잡한 구조물의 최적설계에 널리 사용되고 있다. 최적설계시 구조물이 복잡하고 설계 변수가 많아질수록 설계 변수간의 교호작용이 복잡해지고 국부최적해가 많아지는 특성이 있다. 최근의 최적 설계는 이러한 문제점을 해결하고자 다양한 전역 최적화 기법을 도입하여 적용하고 있다. 본 연구에서는 진화이론을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 실험계획법을 바탕으로 한 반응표면법에 분산처리 기법을 도입하여 인공위성 추진 모듈의 최적화에 적용시켰다. 그 결과 유전자 알고리즘이 조금 더 좋은 최적값을 보였으며 해석시간은 반응표면법을 적용 시켰을 경우가 훨씬 짧았다. 병렬처리 기법을 이용한 위성구조체의 최적설계에 있어 유전자 알고리즘은 해의 전역성에서 반응표면법은 시간의 효율성에서 각각 장점을 보였다.
본 논문에서는 공유 메모리 다중 프로세서 시스템에서 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 공유 메모리에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 태스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 다중 프로세서로 스케줄링하며, 시스템에서 사용 가능한 프로세서의 수에 맞도록 태스크를 스케줄링 할 수 있다. 시뮬레이션에서는 제안된 알고리즘을 실제 응용프로그램의 태스크 그래프에 적용하였으며, 프로세서 수의 변화에 따른 스케줄링 길이를 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 보여주었다.
본 논문에서는 행렬 또는 벡터 곱셈을 선형 프로세서나 VLIW 시뮬레이터로 분할 및 배치하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력 행렬이나 벡터를 임의 크기의 프로세서 배열에 배치하는 기법에 대해 논의하고, 문제 크기를 프로세서 배열 크기로 분할하는 알고리즘을 보인다. 이 알고리즘을 VLIW 시뮬레이터 상에서 실행하고 알고리즘의 효율성을 보이도록한다. 그 결과 우리가 설계한 VLIW 시뮬레이터 상에서의 수행이 선형 프로세서 상에서 보다 병렬화 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
대량의 데이터를 병렬적으로 처리할 수 있는 General-Purpose Graphics Processing Unit(GPGPU)가 최근 많은 분야에서 적용되고 있으며, 이는 전자 설계 자동화 분야에서도 예외가 아니다. SAT 알고리즘은 다양한 전자 설계 자동화 문제에 적용되는 대표적인 알고리즘 중 하나이다. GPGPU를 이용해서 SAT 알고리즘을 가속화하기 위해 노력이 이루어져 왔으나, SAT 알고리즘 자체의 특성으로 인해 병렬화에 어려움이 있어왔다. 이 논문에서는 SAT 알고리즘의 내부 과정 중 비교적 병렬화가 용이한 전달 루틴을 병렬화함으로써 GPGPU 가속화를 적용하였다. 전달 루틴이 희소 행렬의 곱셈과 유사한 점에 착안하여 데이터 구조를 구성하고 이에 맞추어서 병렬적인 전달 루틴을 작성하였다. 병렬적으로 동작하는 쓰레드들 사이의 데이터 손실을 방지하기 위해 아토믹(atomic) 연산을 이용하였다. 벤치마크 SAT 문제들에 대해 기존의 GPGPU 기반 SAT solver에 비해 성능이 10배 이상 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 음성과 자연언어의 통합처리를 위한 효과적인 병렬 계산 모델을 제안한다. 음소모델은 continuous HMM에 기반을 둔 문맥종속형 음소를 사용하며, 언어모델은 knowledge-based approach를 사용한다. 또한 계층구조의 지식베이스상에서 다수의 가설을 처리하기 위해 memory-based parsing기술을 사용하였다. 본 연구의 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 Transputer 시스템을 이용하여 구현되었다. 실험을 통하여 음성인식 과정에서 발생하는 speech-specific problem의 해를 제공하고 음성인식 시스템의 병렬화를 통하여 실시간 음성인식의 가능성을 보여준다.
본 논문에서는 루프구조의 효율적인 병렬수행을 위한 병렬성 추출에 대하여 불변과 가변 종속거리에 모두적용할 수 있는 통합된 새로운 기법을 제시한다. 이것은 컴파일시간에 순차 루프를 중첩된 DOALL 루프로의 자동 변환에 대한 절차로서, 중첩 루프의 전체적인 병렬화를 하기 위하여 문장들을 반복적으로 수행시키는 것에 의해서 자료 종속을 효과적으로 제거하는 알고리즘이다. 본 논문에 제시된 방법은 성능평가에서도 매우 뛰어난 방법임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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