본 논문에서는 이진 이미지 기반의 간단하고 사용자 친화적인 (n,n) 시각 비밀 분산 방법을 제안한다. 제안한 방법은 간단한 XOR 연산과 NOT 연산만을 이용하여 사용자 친화적인 이미지들 내에 숨기고자 하는 비밀 이미지 정보를 분산해서 숨기는 기법으로, 효율적인 숨김(em-bedding)과 복원(reconstruction) 알고리즘 제공, 비밀 이미지의 손실없는 완벽한 복원 기능 제공, 사용자 친화적인 의미있는 이미지들을 공유함으로써 자신이 속해있는 그룹을 쉽게 구분할 수 있는 기능 제공, 그리고 기존의 방법과 달리 원본 커버 이미지와 같은 크기의 비밀 이미지를 공유할 수 있는 등의 시각 비밀 분산 방법이 갖추어야하는 많은 장점들을 가진다.
본 논문은 병렬 해쉬 결합 연산에서 데이터 분산 시에 나타나는 부하의 불균형과 버켓 오버플로우를 해결하기 위한 새로운 데이터 분산 방법을 제안한다. 제안된 데이터 분산 방법은 편재된 분포를 갖는 데이터들을 히스토프로그램 변환 기법에 의하여 각 노드의 성능에 따라 균일하게 분산 시킨다. 또한 본 논문에서는 이 분산 방법을 병렬 해쉬 결합 연산에 적용하여 데이터 편재에 따른 성능 저하를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 기존의 병렬 결합 알고리즘들과의 성능 비교를 위하여 모의 실험결과COREDB 병렬 데이터베이스 컴퓨터 상에서의 실험을 통하여 편재된 분포를 갖는 데이터에 대하여 성능 분석을 수행한다. 실험 결과에서 편재된 데이터에 대하여 기존의 다른 결합 연산 알고리즘보다 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
최근 구조최적화분야에서 활발하게 사용되고 있는 유전알고리즘은 해집단을 운용하기 때문에, 많은 반복수와 적응도 평가를 위하여 해집단의 수에 해당하는 구조해석을 필요로 하며, 또한 교배율과 돌연변이율 등의 파라미터에 따라 알고리즘의 성능이 변화하므로 문제에, 따라 적합한 파라미터 설정이 필요한 근본적인 단점을 지니고 있다. 본 연구에서는 기존 유전알고리즘의 단점을 극복할 수 있는 복합유전알고리즘을 마이크로유전알고리즘과 단순유전알고리즘을 결합한 형식으로 그리고, 최적화에 요구되는 연산을 다수의 개인용 컴퓨터에서 동시에 분산하여 수행할 수 있는 고성능 분산 복합유전알고리즘으로 개발하였다. 개발된 알고리즘은 철골 가새골조 구조물의 최소중량설계에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
임계 암호시스템은 현대 암호학에서 중요한 한 축을 이루는 암호학의 한 분야이다. 본 논문에서는 임계 암호시스템의 근간이 되는 비밀 분산(Secret Sharing)의 한 분야인 (k, n) threshold scheme에서 능동적 비밀 분산 (Proactive Secret Sharing)을 위한 공유(Share)갱신 방법을 개선한 새로운 공유 갱신 방법을 제안한다. 이전 방법은 각 참여자당 O(n$^2$)의 모듈라 멱승 연산을 수행하는데 비하여 제안 방법은 O(n)의 모듈라 멱승 연산만으로 공유갱신이 가능하다. 이와 함께 본 논문에서는 k <(1/2)n-1인 경우에 대하여 제안 방법의 안전함을 증명한다.
공간 데이터베이스 시스템에서는 데이터의 보안과 사용자의 편의성을 제공하기 위해 사용자가 원하는 공간데이터만으로 구성된 공간 뷰를 제공한다. 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 다수의 클라이언트에 의해 공간 뷰에 대한 질의가 요청 될 시 대용량의 데이터를 처리하기 위한 서버의 I/O 연산의 수행비용과 질의처리 비용 및 결과 데이터의 전송을 위한 전송 비용이 서버의 부하를 일으키고 질의 처리속도의 저하를 야기시킨다. 본 논문에서는 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 공간 뷰의 생성 과정을 서버와 클라이언트에 분산시킨 크라이언트 실체화 기법을 제안한다. 공간 뷰 생성의 질의처리를 서버와 클라이언트에 분산시켜 대용량의 데이터와 복잡한 공간 연산에 따른 공간 뷰 생성과정의 서버 부하를 감소시키고 클라이언트에 실체화 함으로 해서 공간뷰에 대한 질의처리 요구에 따른 서버의 병목현상과 서버 부하를 감소시켜 사용자 응답시간을 최소화한다.
메타데이타에 대한 접근이 특정 디렉토리에 집중되며 메타데이타 연산마다 다른 계산량을 가지는 클러스터 파일 시스템의 특성상 메타데이타 서버 간 부하의 불균형과 과부하가 발생한다. 따라서 클러스터 파일 시스템의 성능을 결정짓는 중요 요소인 메타데이타 서비스의 성능을 위해서는 메타데이타 서버들의 과부하 상황에 대처할 수 있는 합리적인 부하 분산 기법이 필수적이다. 메타데이타 공간을 분할하여 담당영역만을 관리하는 비대칭 메타데이타 서버를 위해 본 눈문은 클라이언트 요청의 내용을 분석하여 담당 메타데이타 서버를 결정하고 해당 연산의 종류에 따라 단순 검색, 메타데이타 중복 저장(replication), 또는 메타데이타에 대한 로깅(logging)을 수행하는 내용 기반의 부하 분산 알고리즘을 제시하였다.
최근 급격히 증가하는 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 기존 관계형 데이터베이스 시스템을 확장한 공간 데이터베이스 시스템은 확장성에 대한 문제가 있으며, 분산 처리 플랫폼인 하둡을 확장한 SpatialHadoop은 중간 연산 결과를 디스크에 작성하기 때문에 파일 입출력의 오버헤드로 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문은 인-메모리 기반 분산 처리 프레임워크인 스파크를 확장한 공간 연산 스파크를 제안하였다. 또한 공간 연산 스파크의 성능을 향상시키기 위하여 GPGPU를 결합한 모델을 개발하였다. 공간 연산 스파크는 중간 연산 결과를 메모리에 유지시키는 스파크의 특징을 그대로 사용하고 있으며, GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 경우 다수의 PE를 이용하여 병렬처리하기 때문에 효율적으로 공간 연산을 수행할 수 있다. 본 논문은 단일 AMD 시스템에서 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크를 구현하였다. 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 성능을 평가하기 위하여 Point-in-Polygon 연산과 Spatial Join 연산을 수행하였으며, SpatialHadoop에 비하여 최대 8배의 성능 향상을 확인하였다.
분산 공간 데이터 스트림 처리에서는 분산 노드의 활용도를 높이고 고장이 발생한 경우 신속하게 시스템을 복구하기 위해 하위 노드에서 처리된 튜플에 대해 상위 노드로 데이터를 백업한다. 그러나 데이터의 유입량이 증가하고 노드의 연산 결과를 다수의 하위 노드들과 공유할 때 튜플 처리가 지연되면 상위 노드의 삭제 지연으로 인해 백업 데이터의 손실을 야기할 수 있다. 본 논문에서는 노드들의 데이터 유입량과 하위 노드의 연산 처리율을 분석하고 적응적 업스트림 백업 방법을 적용하여 노드의 평균 부하율을 감소시키고, 노드 연산 결과의 공유에 따른 데이터 손실을 최소화하는 방법을 제안한다. 그리고 실험에서는 제안 기법을 통해 데이터 손실을 방지하고, 노드 모니터링에 소요되는 CPU 사용률을 평균 20% 감소시키는 결과를 나타낸다.
본 논문에서는 고속, 저전력 비디오 부호화에 적합한 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화기를 더욱 고속화하기 위한 병렬처리 방법을 제안한다. 기존에는 변환영역 Wyner-Ziv 분산비디오부호화를 위해 양자화 정보를 비트플레인단위로 분해후 이를 순차적으로 LDPCA 부호화하여 전체 부호화기 연산량에서 LDPCA의 복잡도가 약 54% 정도 차지하였고, 이는 고비트율로 부호화 할수록 더욱 증가하였다. 제안방법은 이를 개선하기 위해 여러 개의 비트플레인을 하나의 심벌 (symbol)로 묶어서 LDPCA 부호화를 수행하여 한 번의 연산으로 여러 개의 데이터를 동시에 처리할 수 있게 한다. 일종의 단일 명령 복수 데이터 처리 (SIMD, Single instruction, multiple data)에 의한 고속화 방법이다. 이를 통해 제안방법은 기존의 순차적 처리 방법에 비해 저비트율에서는 8배, 고비트율에서는 55배까지 LDPCA의 부호화 속도를 향상시켰다. 결과적으로 전체 부호화에서 LDPCA의 상대적인 복잡도 비율은 4%정도로 낮아지게 되었으며 Wyner-Ziv 영상의 부호화 속도도 약 1.5 ~ 2배까지 향상되었다. 제안방법은 LDPCA를 사용하는 다른 Wyner-Ziv 분산비디오부호화 구조에도 적용 가능할 것으로 기대한다.
DCT(Discrete Cosine Transform)/ IDCT(Inverse DCT)는 여러 DSP 분야와 영 강압축 시스템에서 널리 사용되는 부호화 방식으로서 압축 및 복원 시스템에서 가장 많은 처리시간을 요하는 부분이다. 그러므로 이 부분의 성능을 향상시킴으로써 전체 영상 압축시스템의 성능을 향상시킬수 있다. 본 논문에서는 이러한 DCT/IDCT연산을 효율적으로 수행하기 위하여 모듈생성기법을 이용하여 하드웨어로 구성하였다. 설계한 DCT/IDCT코어 프로세서는 부분합과 분산연산을 이용하여 비교적 적은 면적을 차지하며, 약간의 면적을 증가시킴으로써 DCT와 IDCT연산을 모두 수행한다. 또한 파이프라인 구조를 사용하여 고속으로 DCT/IDCT연산을 수행할 수 있으며, 적은 수의 반올림(rounding)단계를 거치므로 높은 정밀도로 연산을 수행한다. 그리고 모듈생성기법을 사용하여, 설계공정에 독립적이고 입력비트나 정밀도 둥을 간단한 매개변수의 조정으로 변환시킬 수 있도록 설계하였다. 또한 구현한 코어프로세서는 CCITT 권장안 H.261에 부합하는 정밀도로 연산을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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