• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.237-239
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• 2016

본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding) 복호화기의 SAO (Sample Adaptive Offset)를 효율적으로 병렬화하기 위한 방법을 제안한다. HEVC 는 주관적 화질 향상 및 압축 효율 향상을 위해 디블록킹 필터 (de-blocking filter)와 샘플 적응적 오프셋 (SAO)이라는 두 가지 인-루프 필터를 사용한다. 두 종류의 인-루프 필터의 사용은 HEVC 복호화기의 복잡도를 증가시키는 요인이며, 인-루프 필터에 데이터레벨 병렬화를 적용하여 고속으로 복호화를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 SAO 의 병렬화를 위해 CTU (Coding Tree Unit)의 행 단위로 병렬화를 수행함으로써, 병렬화로 인한 추가적으로 발생하는 라인 버퍼 사용을 줄여 SAO 병렬화 효율을 향상시켰다. 실험결과 제안하는 SAO 병렬화 방법을 사용하여 균등분할 SAO 병렬화 방법에 비해 91%의 속도를 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.693-696
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• 2007

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.163-166
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• 2012

본 논문에서는 차세대 비디오 표준인 High Efficiency Video Coding(HEVC)의 영상 부호화 과정의 시간복잡도 감소를 위한 효율적인 Prediction Unit(PU)레벨 움직임예측(Motion Estimation, ME) 병렬화의 구현 기법을 제시하고자 한다. 움직임예측 과정은 부호화기에서 80%의 복잡도를 차지하는 과정으로 고속 부호화의 걸림돌이 되고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 제안된 것이 움직임예측 알고리즘의 병렬화이다. 알고리즘 수준에서 ME 의 일부인 Merge Estimation 의 병렬화를 위해서 Merge Estimation Region (MER)기반의 ME 방법이 제안되었다. 하지만 HEVC Test Model reference software(HM)에 반영된 MER 을 이용하여 실제로 병렬화된 ME 를 구현하는 과정에서는 알고리즘 측면에서 아직 고려되지 않은 문제들이 존재한다. 이에 본 논문에서는 MER 을 사용한 안정적인 병렬 ME 를 구현하기 위한 전략으로 각 PU 의 정보를 독립적으로 사용하기 위한 부분 순차화 방법과 메모리 접근제한을 이용한 병렬화 방법을 제시한다. 실험을 통해 본 연구의 우수성이 확인되었는데, 제안된 방법에 기반을 둔 구현에서 순차적인 ME 를 이용한 부호화기 대비 평균 25.64%의 전체 부호화 과정 시간의 감소가 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.38-41
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• 2011

최근 HD급 이상의 해상도를 가지는 영상을 위한 차세대 코덱 표준이 연구되고 있다. 이 코덱의 특징은 압축효율을 증가시키기 위해서 시간을 많이 소모시키는 복잡한 툴들을 많이 채택하고 있다는 점이다. 이는 실시간 방송에 대한 부담감으로 작용되기 때문에, 표준을 재정하는 전문가들은 속도 개선을 위한 병렬화 연구 또한 동시에 진행을 하고 있다. 병렬화 방법 중 슬라이스 단위 병렬화와 모듈 내부 병렬화가 대표적으로 논의되고 있지만, 이 두 가지 방법은 각각 시간 지연과 추가 비트 할당이라는 단점이 있기 때문에 이를 극복하기 위한 새로운 병렬화 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 시간 지연과 추가비트 할당을 극복 가능한 병렬화 기법을 연구하였는데, HEVC 코덱의 구조 분석을 통해 어떻게 병렬화 해야 단점을 극복할 수 있는지 알아보고 단점을 극복한 병렬화 기법이 속도 개선을 할 수 있는지 시간 분석을 통해 알아본다. 본 논문에서는 구조 분석을 통해 알아낸 CU 단위 병렬화 기법을 제안하고 CU 단위 병렬화 기법을 HEVC Test model reference software 2.1 decoder에 적용하여 Full HD 영상에 대해 Lowdelay에서 평균 19.83%의 속도 개선을 얻었으며, Randomaccess에서 평균 22.63%의 속도 개선을 얻었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.1
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• pp.66-79
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• 1999

요약화일 기법은 대규모 데이터베이스 응용에서 효율적인 색인 기법으로 알려져 있으며 최근에는 보다 빠른 검색을 위해 병렬 요약화일 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 효율적으로 병렬 처리를 할 수 있는 수직 분할 병렬 요약화일(Vertically-partitioned Parallel Signature File, VPSF) 기법을 제안한다. 본 VPSF는 동적인 환경에 잘 적응하도록 신장해싱을 이용하며, 검색의 효율성을 위해 프레임 슬라이스 기법을 사용한다. 실행의 편중을 없애기 위해 요약을 수직으로 분할하여 레코드를 프로세싱노드에 저장함으로써 병렬처리를 수행한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 VPSF의 효율성을 보이기 위해 성능평가 모델을 제시하고, 실제의 레코드 집합을 가지고 실험을 실시하여 검색시간, 부가저장공간, 삽입시간에 대해 성능을 평가한다. 또한 레코드 집합의 분포에 다른 성능을 평가하기 위해 표준편차를 반으로 줄인 반 정규분포와 두 배로 크게 한 정규분포에 대한 성능평가를 실시한다. VPSF기법은 기존의 병렬 요약화일 기법들과 비교할 때, 실제 레코드 집합의 정규분포에서 기존의 Hamming filter 보다 평균 40% 정도 검색성능이 개선된다. 반 정규분포에서는 Hamming filter 보다 약 50% , HPSF보다 약 20% 정도 개선된 검색 성능을 보인다. 뿐만 아니라, 부가 저장공간 및 삽입시간에도 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보인다. 일반적으로 VPSF는 데이터베이스의 레코드 크기가 서로 비슷할 때 그리고 데이터베이스의 크기가 클수록 우수한 검색 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.401-409
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• 2002

인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형 컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나, 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집 화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분산저장함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산저장기법이 충분한 효율성을 가지고 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.31 no.7
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• pp.9-14
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• 2003

In this work, a multi-block/multi-partitioning method is suggested for a multi-block parallelization. It has an advantage of uniform load balance via subdividing of each block on each processor. To make a comparison of parallel efficiency according to domain decomposition method, a multi-block/single-partitioning and a multi-block/ multi-partitioning methods are applied to the flow analysis solver. The multi-block/ multi-partitioning method has more satisfactory parallel efficiency because of optimized load balancing. Finally, it has applied to the CFDS code. As a result, the computing speed with sixteen processors is over twelve times faster than that of sequential solver.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.235-236
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• 2016

본 논문에서는 로드밸런싱 (load balancing) 기반의 HEVC (High Efficiency Video Coding) 디블록킹 필터(deblocking filter) 병렬화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 디블록킹 필터의 병렬화를 위해 TU (Transform Unit)의 경계 정보를 이용하여 픽쳐 단위로 디블록킹 필터의 작업량을 예측하고, 예측된 작업량을 기반으로 코어에 균등한 일을 할당함으로써 디블록킹 필터의 병렬화 효율을 향상 시켰다. 실험결과 제안하는 로드 밸런싱 기반 디블록킹 필터 병렬화 방법을 사용하여 균등 분할 디블록킹 필터 병렬화 방법에 비해 11%의 디블록킹 필터 속도를 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.431-433
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• 2012

스파스 분석(Sparse analysis)은 프로그램의 데이터 의존관계(Data dependency)에 따라 필요한 정보를 필요한 부위와 시점으로 바로 보냄으로써 분석을 수행한다. 이 데이터 의존관계의 성질을 이용하면 프로그램 분석을 효율적으로 병렬화 할 수 있는 여지가 생긴다. 이 논문에서는 데이터 의존 관계를 이용하여 스파스 분석을 병렬화 하는 방법을 제시한다. 9개 오픈소스를 통해 실험해본 결과, 프로그램에 따라 6~37%, 평균적으로는 24% 가량 속도가 향상되었다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.17A no.6
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• pp.275-280
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• 2010

In this paper, we discuss and propose an efficiently parallelized block cipher algorithm on the CELL BE processor. With considering the heterogeneous feature of the CELL BE architecture, we apply different encoding/decoding methods to PPE and SPE and improve the throughput. Our implementation was fully tested, with execution results showing achievement of high throughput, capable of supporting as high network speed as 2.59 Gbps. Compared to various parallel implementations on multi-core systems, our approach provides speedup of 1.34 in terms of encoding/decoding speed.