본 논문에서는 병렬 이동형 PS-LFSR을 활용한 여러 가지 형태의 m-병렬 비선형 결합함수에 대하여 제안하고, 이들의 효율적인 구현 방안을 검토하였다. 즉, m-병렬 비메모리-비선형 결합함수, m-병렬 메모리-비선형 결합함수, m-병렬 비선형 필터함수 및 m-병렬 클럭 조절형 결합함수 등 4가지 형태의 m-병렬 비선형 결합함수와 이들의 효율적인 병렬 구현 방안을 제안하였고, 마지막으로 클럭 조절형 LILI-128의 병렬구현 기법을 예시하여 안전성과 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 일반적인 비트기반의 비선형 결합함수를 고속화하기 위하여 워드기반 스트림 암호에서 적용될 워드기반 비선형 결합함수 구조를 제안하였다. 특히, 워드기반 병렬구조를 갖는 PS-WFSR을 제안하였고, 이를 활용하여 비트 기반 비선형 결합함수를 고속화시킨 4가지 형태의 워드기반 병렬형 비선형 결합함수를 다음과 같이 제안하였다. m-병렬 워드기반 비메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 비선형 필터함수, m-병렬 워드기반 클럭조절형 함수를 제안하였고, 마지막으로 m-병렬 워드기반 DRAGON의 병렬 구조를 통하여 그 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 하이퍼큐브 시스템에서 결합 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 향상된 병렬 결합 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 릴레이션 R을 처리함에 있어 하이퍼큐브 구조에 적합한 방송 알고리즘을 사용함으로써 하이퍼큐브 구조에 최적인 병렬 결합 알고리즘을 보이게 된다. 또한 병렬화 성능의 최대 주안점인 부하균등 문제와 데이타 불균형으로 인한 과부하 문제를 완전히 해결하고 결집 효과의 특성을 수용함으로써 전체 성능이 향상된다. 새로운 알고리즘은 해쉬를 기반으로 하는 알고리즘에서 구현하기 어려운 non-equijoin 연산을 쉽게 구현할 수 있다는 장점을 가지며, 비용 모형을 통해 분석한 결과 기존의 병렬 결합 알고리즘들에 비해 보다 나은 성능을 나타냄을 확인한다.
관계형 데이터베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이터베이스 질의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 소개되었다. 그 중 하이브리드 해쉬 결합 알고리즘은 가장 우수한 것으로 알려져왔다. 그러나 이 알고리즘은 여러 노드로 데이터를 분할하는 과정에서 데이터의 편중 문제가 발생하며, 이는 전체 시스템의 성능을 크게 저하시키게된다. 본 논문에서는 이러한 데이터 편중문제를 해결한 변형된 하이퍼퀵 정렬을 이용한 병렬 결합 알고리즘을 non-equijoin을 위한 알고리즘으로 확장하였다. 또한 T805로 연결된 하이퍼큐브 구조 시스템에서 시뮬레이션하여 얻은 결과를 수치 계산적 비용모델의 결과와 비교를 통해 변형된 하이퍼 퀵 정렬을 이용한 병렬 결합 알고리즘의 성능을 분석하고 , 비용모델의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 잡음이 존재하는 환경에 강인한 것으로 알려져 있는 투영 방법을 우 도 측정에 가중 함수와 결합하여 사용하는 방법을 제안하였다. 반연속 HMM을 이용한 고립 단어의 인식 실험 결과, 제안한 방법이 실험에 사용된 잡음의 환경들에서 모두 좋은 성능을 나타내었다. 아울러 병렬 모델 결합 방법을 반연속 HMM에 적용하였는데 이는 코드북의 변 환반으로 쉽게 잡음의 특성을 반영할 수 있다. 가중 투영 우도 측정 방법을 병렬 모델 결합 방법에 적용한 경우에도 우수한 성능을 거둘 수 있었다.
최근 암호학계에는 미국의 AES와 더불어 체세대 유럽 암호 표준화 프로젝트 (NESSIE)가 진행 중에 있다. 이 프로젝트의 동기식 스트림 암호 분야에서는 호주의 Simpson이 제안한 LILI-128 암호를 포함하여 6개의 후보가 제안된 상태이며, 상기 알고리즘들은 고속화를 위하여 병렬 형태로 설계 개념을 채택하려하고 있다. 본 논문에서는 스트림 암호의 고속화 설계 방안인 병렬 이동형 PS-LFSR의 구조를 살펴본 다음 여러 가지 형태의 비선형 결합함수에 대한 효율적인 구현 방안을 제안하였다. 즉, 비메모리-비선형 결합함수, 메모리-비선형 결합함수, 비선형 필터함수, 클럭조절형 결합함수 등 4가지 형태의 출력함수 형태에 대한 효율적인 병렬 구현 방안을 제안하였고, 합산 수열 발생기의 병렬구현 기법과 클럭조절형 LILI-128의 병렬구현 기법을 예시하여 안전성과 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 일반적인 비트기반의 비선형 결합함수를 고속화하기 위하여 워드기반 스트림 암호에서 적용될 워드기반 비선형 결함함수 구조를 제안하였다. 특히, 워드기반 병렬구조를 갖는 PS-WFSR을 제안하였고, 이를 활용하여 비트 기반 비선형 결합함수를 고속화시킨 워드기반 병렬형 비선형 결합함수를 다음과 같이 제안하였다. m-병렬 워드기반 비메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 메모리 비선형 결합함수, m-병렬 워드기반 비선형 필터함수를 신규 제안하였고, 그 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 데이터 분포가 편재된 상황하에서 부하의 불균형과 버켓 오벌플로우 문제를 해결하기 위해 히스토그램 변환 기법을 이용한 데이터 분산 방법과 이를 기초로 한 병렬 결합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 시뮬레이션과 하이퍼큐브형 병렬 컴퓨터 상에서 실험적인 방법에 의하여 분석되었다. 그 결과 제안된 알고리즘이 기본의 해쉬 결합 방법보다 우수함을 보인다.
서로 다른 분야에서 사용되는 어휘는 서로 다르게 번역된다. 본 논문에서는 특정 분야를 고려해 번역하기 위하여 대역 사전을 통계기계번역과 결합한 방법을 제안한다. 한/일 병렬 말뭉치를 500문장을 이용해 평가해 본 결과 학습용 병렬 말뭉치의 양이 너무 적거나 특정 분야의 병렬 말뭉치가 존재하지 않을때 대역 사전을 결합하면 번역 성능이 향상되었다.
CPU는 싱글 코어 구조에서 클록 속도를 높여 성능을 향상 시키려는 노력을 해왔으나 한계에 도달하자 하나의 칩에 코어를 여러 개 둔 멀티코어 형태로 발전하였다. CPU의 성능 향상을 위해 이제는 3D그래픽을 연산처리하기 위해 만들어진 GPU와 결합하기에 이르렀다. CPU와 GPU의 결합은 CPU간의 결합보다 훨씬 더 좋은 성능을 보였고 전력의 사용량도 더 적었으며 비용면에서도 경제적이라는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU의 Heterogeneous multicore상에서 성능을 최적화하기 위해 기존의 병렬화 모델을 조합하고 최적화를 시도하였다. CPU상에서는 성능 향상을 위해 기존의 병렬 프로그램 모델인 SIMD와 공유메모리 병렬 프로그래밍 모델 그리고 메시지 패싱 병렬 프로그래밍 모델을 조합하는 실험을 했다. GPU에서는 CUDA를 최적화 하였다. 이렇게 CPU와 GPU를 최적화하고 조합하여 고성능 연산을 요구하는 어플리케이션을 위한 Heterogeneous multicore 성능 최적화 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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