X-Match 알고리즘은 비교적 간단하여 하드웨어로 구현하는 데에 적합한 무손실 압축 알고리즘이다. X-Match 알고리즘은 사이클 당 32비트의 압축이 가능하므로 고속 압축에 적합하다. 그렇지만 버스 폭이 증가됨에 따라서 이에 맞추어서 압축 단위를 증가시킬 필요가 있게 되었다. 본 논문에서는 X-Match 알고리즘을 병렬로 수행하여 압축 속도를 2배 향상시키고 X-Match 알고리즘 거의 비슷한 압축률을 제공하는 협동 병렬 X-Match 알고리즘, 즉 X-MatchCP 알고리즘을 제안한다. 기존의 병렬 X-Match 알고리즘이 X-Match 알고리즘을 병렬로 수행할 매에 각자의 사전을 검색하는 데 비해서 X-MatchCP 알고리즘에서는 X-Match 알고리즘이 병렬로 수행되지만 전체 사전을 검색하여 매칭빈도를 높이도록 하였고 run-length 부호화도 두 워드에 대해서 한꺼번에 하는 방식으로 서로 협동하면서 동작한다 메모리 데이타와 파일 자료를 사용한 시뮬레이션 결과 X-MatchCP 알고리즘은 같은 사전 크기의 X-Match 알고리즘과 거의 비슷한 압축률을 보였다. 그리고 X-MatchCP 알고리즘의 하드웨어 구현을 위한 전체적인 구조 설계를 Verilog 언어를 사용하여 수행하였다.
본 연구에서는 압축 해제 호환성을 갖춘 병렬 처리 Deflate 압축 알고리즘을 구현하기 위하여 병렬 압축 및 압축 해제에 필수적인 정보를 복수의 비 압축 블록(Non-Compression Block)내의 버려지는 영역(Disposed Bit Area)에 저장하는 방식으로 구성한 컨트롤 헤더를 삽입하는 새로운 방식을 제안하였다. 이를 통해 기존 압축 해제 프로그램과 완벽한 호환성을 유지하면서도 병렬 압축 및 병렬 압축 해제가 가능하도록 하였다. 또한 순차 처리방식 대비 압축 시간을 최대 71.2% 절감하였고 병렬 압축해제 시간을 65.7%까지 절감하였다. 특히 Deflate 알고리즘의 구조적 제약으로 인해 병렬 압축 해제는 불가능하다고 알려져 있으나, 제안하는 방식을 탑재한 디코더로 알고리즘 수준에서 고속의 병렬 압축 해제가 가능하고, 호환성을 유지하여 동일한 압축 데이터를 기존의 압축 해제 프로그램으로도 정상적 압축 해제가 가능함을 확인하였다.
GPU의 병렬성과 연산능력을 일반적인 공학적 문제 해결에 적용하는 GPGPU 컴퓨팅에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 비디오 압축과정에는 많은 양의 화소 데이터에 동일하게 반복되는 연산을 수행하는 알고리즘이 많이 적용되므로 GPGPU를 통한 고속 병렬 계산의 응용 분야로 매우 적합하다. H.264/AVC는 비디오를 압축하는 가장 최신의 국제표준으로 여러 제품군과 서비스에 대한 적용되어 시장에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 GPGPU의 응용 분야로 주목 받고 있는 비디오 압축 분야에 대한 적용으로 H.264/AVC의 화면내 예측 모드 결정과정에 GPGPU 병렬 프로그래밍을 적용하여 예측 모드 결정 속도를 향상하는 방법을 제안한다. GPU상에서의 데이터 병렬처리를 위해 CUDA C언어를 사용하였으며, CPU상에서의 연산은 C언어를 사용하여 구현되었다. GPU상에서 프레임 전체에 대한 화면내 예측 모드를 병렬적으로 결정함으로써 이에 소요되는 시간을 줄여 줄 수 있었다. 실험결과 GPU상에서 병렬적으로 예측 모드를 결정할 때 Full-HD급 영상에서 약 2.8배 정도의 속도 향상을 확인할 수 있었다. 향후 GPGPU 병렬 프로그래밍을 화면 내 예측뿐만 아니라 반복되는 연산을 수행하는 다른 알고리즘에도 적용하여 부호화기의 계산 부담을 덜어준다면 고속 실시간 비디오 압축 부호기 개발이 더욱 용이해 질것으로 기대된다.
접미사 트리는 문자열 압축, 텍스트 처리, 생물정보학 등 다양한 응용 분야에서 사용되는 인덱스 자료구조이다. 최근 64bit 하드웨어와 멀티코어 CPU가 보급됨에 따라 메모리상에서 병렬로 접미사 트리를 생성하는 알고리즘이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 McCreight의 선형시간 알고리즘과 Chen의 병렬 알고리즘을 기반으로 메모리상에서 접미사 트리를 병렬로 생성하는 구현 방법을 보였으며, TBB, Cilk Plus와 같은 병렬 프로그래밍 라이브러리를 이용하여 병렬 알고리즘을 구현하였다. 알고리즘 실험 결과 병렬로 수행한 알고리즘이 직렬로 수행한 결과보다 최대 4배 가량 성능 향상을 얻을 수 있었으며, 병렬 라이브러리를 사용함으로써 가지는 오버헤드는 극히 적은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 분산 메모리 구조를 갖는 병렬 컴퓨터 상에서 방대한 크기를 갖는 볼륨 데이터의 효과적인 가시화를 위한 병렬 광선 투사법을 제안한다. 데이터의 압축을 기반으로 하는 본 기법은 다른 프로세서의 메모리로부터 데이터를 읽기보다는 자신의 지역 메모리에 존재하는 압축된 데이터를 빠르게 복원함으로써 병렬 렌더링 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 기법은 객체-순서와 영상-순서 탐색 알고리즘 모두의 정점을 이용하여 성능을 향상시켰다. 즉, 블록 단위의 최대-최소 팔진트리의 탐색과 각 픽셀의 불투명도 값을 동적으로 유지하는 실시간 사진트리를 응용함으로써 객체-공간과 영상-공간 각각의 응집성을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 압축 기반 병렬 볼륨 렌더링 방법은 렌더링 수행 중 발생하는 프로세서간의 통신을 최소화하도록 구현되었는데, 이러한 특징은 프로세서 사이의 상당히 높은 데이터 통신 비용을 감수하여야 하는 PC 및 워크스테이션의 클러스터와 같은 더욱 실용적인 분산 환경에서 매우 유용하다. 본 논문에서는 Cray T3E 병렬 컴퓨터 상에서 Visible Man 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 Park and Tak(2010)이 제안한 다공질매체 스태거드 방법의 효율성을 제고하기 위해 MPI(Message- Passing Interface) 라이브러리를 통한 병렬해석이 소개된다. 이를 위해 비압축, 비투과성 포화 다공질매체와 FEM을 통한 스태거드 방법이 간략히 소개된다. 그리고 병렬해석을 위한 MPI 라이브러리를 소개하고 스태거드 방법에 블록킹, 논블록킹 MPI 라이브러리를 접목시킨 병렬해석 알고리즘을 제안한다. 여기서는 변위와 간극수압 계산에서의 CPU 할당방법과 MPI 통신 규약을 통한 효율적인 프로그래밍 방법을 제시하고, 수치효율성을 검증하기 위한 2차원 모델의 순차해석과 병렬 해석 결과 값들을 요소개수에 따라 계산시간이 비교 검증된다.
3D 공간정보를 이용하여 3D 이미지를 처리하는 시스템이 많이 상용화되어 있다. 기존에 3D 이미지를 처리하기 위한 방법으로 고성능의 시스템을 이용하거나 이미지 압축 기술을 사용하였다. 하지만 고성능의 시스템을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 가격의 부담이 크다는 문제점이 있고 이미지 압축 기술을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 원 이미지에 손실이 크다는 문제점이 있다. 또한 일반 시스템에서 3D 이미지를 처리하려면 3D 이미지의 파일의 크기가 크기 때문에 공간 이미지를 처리하는데 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 3D 이미지를 병렬로 처리하여 디스플레이 시간을 단축하는 병렬 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시된 병렬 알고리즘은 3D 이미지를 다수의 노드로 분할하여 각 노드에서 이미지를 화면에 디스플레이 하는 방법을 사용한다. 병렬컴퓨터의 노드의 수가 증가함에 따라 제안된 알고리즘의 성능이 증가함을 실험을 통해 보였다.
컴퓨터 통신망의 발달로 다량의 텍스트(Text) 또는 영상(Image) 정보의 전달이 이루어 지고 있다. 텍스트 압축과정에서 주어진 어휘를 이전에 나타난 같은 어휘를 가리키는 포인터로 대치시키는 원리에 준하여 설계된 LZ77 알고리즘은 가변적응형(adaptive) 사전을 이용한 텍스트 압축 방식으로 실제적으로 가장 많이 사용되는 알고리즘이다. 본 논문은 LZ77의 병렬 처리를 위해 LZ77의 Parallelism에 대한 분석 결과를 보여주며, 그 분석 결과를 적용한 병렬 LZ77 알고리즘의 설계, 그리고 그러한 병렬 LZ77 알고리즘을 처리하도록 고안된 VLSI 시스템 구조에 관한 연구 내용을 기술한다. 이전의 유사한 연구 내용과 비교하여, 본 논문에서 제안된 VLSI 시스템은 사전 윈도우(dictionary window)의 크기에 제한이 없으므로 확장성이 뛰어난 장점을 갖으며, 입력 텍스트의 길이가 (N)일때, 사전 윈도우의 크기에 관계없이 그 처리속도가 O(N)이며 VLSI 구현시 다른 유사한 시스템보다 향상된 집적도를 갖는다.
에어컨 시스템은 압축기(Compressor), 응축기(Condenser), 증발기(Evaporator)와 확장밸브(Expansion Valve)로 구성되며, 에어컨 시스템에서 과열도와 저압(증발기의 압력)은 시스템의 효율 증대 및 성능 개선과 안정성에 대하여 결정적인 영향을 미친다. 따라서, 과열도와 저압을 조절하기 위해, 각각의 압축기내의 인버터 주파수와 확장밸브의 개도 제어가 중요하며 선형과 비선형 시스템 모두에 대하여 견실한 성능을 나타내고, 외란에 대하여 강인한 성능을 보이는 퍼지 제어기를 설계한다. 본 논문에서는 과열도와 저압을 제어하기 위하여, 3대의 확장밸브와 1대의 압축기를 가진 에어컨 시스템에 대하여 다중 퍼지 제어기를 설계한다. 또한, 각 제어 플랜트에 대하여 최적의 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 3가지 최적화 알고리즘을 사용한다. 즉, 직렬 유전자 알고리즘(Serial Genetic Algorithm; SGA)과 병렬 유전자 알고리즘인 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm; HFCGA), 그리고 Particle Swarm Optimization(PSO)을 사용하여 다중 퍼지 제어기를 최적화하고 시뮬레이션의 결과를 비교한다.
멀티미디어 기술의 급속한 발전과 사용자의 대형 화면에 대한 선호도가 높아지는 가운데 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리되던 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(4K : $3,840{\times}2,160$ 또는 8K : $7680{\times}4320$)를 처리 지원을 하고 있다. 따라서 초고화질 이미지의 획득 및 저장을 위해서는 고속의 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 초고화질 해상도 이미지의 고속 처리를 위한 병렬처리 기술에 대한 연구를 위하여, JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 GPU환경에서 병렬 컴퓨팅을 통해 처리속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 병렬화한 알고리즘의 구현은 OpenCL(Open Computing Language)을 이용하였다. 실험 결과 사용자 정의 쓰레드 기반 고속 처리와 비교하여 초고화질 해상도 이미지(UHD 4K : $3,840{\times}2,160$)를 기준으로 최대 5배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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