본 논문에서는 ARM 기반 모바일 시스템의 가상화를 지원하는 가상 머신 모니터 ViMo 상에서 블록입출력 장치 가상화 방법을 제안한다. 블록 입출력 장치 가상화는 물리 블록 장치에 대한 가상 블록 장치를 가상 머신에 제공함으로써 여러 가상 머신이 동일한 물리 블록 장치를 동시에 사용하는 것이 가능하게 한다. 본 논문에서는 블록 입출력 장치 가상화 방법을 설명하고 구현 결과를 실험을 통해 확인하였다.
최근에 하드 디스크의 낮은 입출력 처리 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행 중이다. 하드웨어 연구는 좋은 성과를 보이고 있지만 시스템의 입출력 성능향상을 지원해야 할 시스템 소프트웨어 기술 발전이 미진하여 하드웨어 성능을 최대로 발휘하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 n-블록을 플래시 메모리로 선반입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 세 단계로 구성된다: (1) 블록 단위 읽기 요청의 패턴을 분석하여 n-블록단위로 플래시 메모리에 선반입한다; (2) 입출력 요청 시에 그 블록의 위치를 판단하여 입출력 서비스를 제공한다; (3) 블록 교체 정책에 따라 n-블록을 교체한다. 이 방법을 통해 하드디스크의 대기시간을 줄이고 전력 사용을 최적화 할 수 있다. 실험을 통해 제안한 동적 n-블록 방법이 기존의 AMP(Adaptive multistream prefetching) 방법과 비교하여 9.05%의 평균응답시간을 개선하고 평균전력소모를 11.11% 감소시킴을 확인하였다.
정보 처리량이 증가함에 따라 한번에 많은 양의 평문을 암호화 할 수 있는 입출력이 큰 블록 암호기의 필요성이 대두되고 있다. 하지만 입출력이 큰 블록 암호기를 직접 구현하는 것은 많은 비용이 든다. 따라서 이 논문에서는 기존에 존재하는 블록 암호기를 이용해서 입출력이 큰 블록 암호기를 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 그런 뒤 새로 제안된 비대칭 피스텔 네트웍 구조가 안전한 블록 암호기가 되기 위한 조건을 분석한다. 논문의 결과는 다음과 같다. 확장 가능한 비대칭 피스텔 네트웍이 입력과 출력의 크기가 모두 n 비트인 유사 랜덤 함수 생성기를 사용하는 경우, k가 홀수이고 전체 라운드 수가 2k+1이상이면 유사 랜덤 순열 생성기이다.
최근 클라우드 컴퓨팅, 사회 관계망 서비스 등의 분야에서 고속 저장 장치에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 성능이 우수한 고속 저장 장치가 개발되고 있지만 현재 리눅스 운영체제의 입출력 스택은 하드 디스크 드라이브를 고려해서 설계되었기 때문에 고속 저장 장치를 충분히 활용하고 있지 못하다. 이 논문에서는 고속 저장 장치의 입출력 대역폭과 입출력 지연시간을 최대로 활용할 수 있는 최적화된 입출력 스택을 제안한다. 이를 위해 기존 리눅스의 블록 입출력 계층을 새로운 인터페이스를 가지는 입출력 계층으로 대체하고 최적화한다. 제안된 입출력 계층은 기존의 하드 디스크 드라이브를 고려한 블록 계층을 우회하고 디바이스 드라이버를 최적화하여 고속 저장 장치의 성능을 최대한 이용할 수 있게 해준다. 또한, 리눅스의 ext2/ext4 파일 시스템을 제안된 입출력 계층 위에서 동작할 수 있도록 최적화하였고, 벤치마크 실험 결과를 통해서 제안하는 입출력 스택은 기존 리눅스 입출력 스택과 비교하여 1.7배 정도의 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
S-box의 암호학적 성질이 블록 암호 알고리즘의 안정성을 좌우한다. 여기서 말하는 암호학적 성질이란 선형 공격법에 안전한 높은 비선형성과 입출력 변화공격법에 안전한 입출력 변환의 낮은 균등성을 말한다. 본 논문에서는 갈로아 체의 원시원을 밑으로 하는 멱승 순환 함수를 이용한 S-box의 입출력 변환의 균등성에 관하여 서술한다.
이 논문에서는 비휘발성 메모리 (NVRAM)과 DRAM을 결합하여 고속의 신뢰성 있는 하이브리드 블록 스토리지를 개발한다. 기존의 DRAM을 기반으로 하는 리눅스의 RAM 디스크는 고속의 입출력성능을 제공하지만, 시스템 고장이 발행할 경우 모든 데이터를 잃어버리게 된다. 일부에서 DRAM과 하드디스크를 결합하여 시스템 고장에도 안정적으로 데이터를 유지하기 위한 방법이 제안된바 있지만, 입출력 성능이 RAM 디스크에 비해 상당히 저하된다. 이 논문에서는 DRAM, NVRAM, 하드디스크를 결합하여 DRAM의 입출력 성능에 가까우면서 안정적으로 데이터를 저장할수 있는 블록 스토리지를 개발한다.
본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)을 하드웨어로 구현하기 위해서 파이프라인 방식을 인-루프 필터에 새롭게 도입된 기술인 Sample Adaptive Offset (SAO)에 적용하여 병렬화 처리하는 방법을 제안한다. 현재 HEVC 에서 SAO 의 입출력이 프레임단위로 구현되어 있는데, 이를 파이프라인 방식의 하드웨어 설계시에는 Largest Coding Unit(LCU)단위로 입출력이 가능하도록 수정해야 한다. SAO 에서 사용하는 두 가지 방식으로 Edge Offset(EO)과 Band Offset(BO)모드가 있으며, 이 중 EO 모드가 주변 화소값을 이용하므로 주변 화소값 정보가 없는 LCU 경계에 위치한 화소들을 버퍼에 저장한 뒤, 다음 LCU 블록의 입력과 함께 SAO 를 수행한다. 또한, SAO 앞 단의 인-루프 필터 기술인 디블록킹 필터(Deblocking Filter)에서도 LCU 단위로 입출력이 수행되므로 디블록킹 필터에서 저장하는 버퍼를 고려하면, SAO 입력에서 사용가능한 데이터는 LCU 가 천이된 형태가 된다. 따라서 SAO 입력의 천이된 형태와 버퍼 사용에 따라 총 9 가지 타입을 갖게 되며, 이 중 경계에 위치한 블록을 제외한 타입들의 경우 서로 다른 정보를 가진 SAO 를 4 번 수행해야 한다. 이러한 점을 반영한 파이프라인 방식을 SAO 에 적용하여 하드웨어에 적합한 구조를 구현할 수 있다.
고성능의 확장성 있는 대규모 네트워크 서버 구현시 입출력 기능 향상을 위한 방법 중 하나는 비동기 입출력 기능을 이용하는 것이다. 비동기 입출력은 기존의 poll() / select()와 같은 입출력 멀티플렉싱 기법의 불필요한 CPU 부하를 방지하고, 입출력 완료를 기다리면서 블록되지 않으므로 시스템 부하를 감소할 수 있다. 본 논문에서는 리눅스 운영체제를 위한 POSIX 표준 네트워크 비동기 입출력 기능을 설계 및 구현하였고, 실험을 통해 기존 메커니즘과의 성능 차이를 비교하였다.
본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 근거리에 놓여있는 노트북, 휴대폰, PDA, 혜드셋 등 각종 이동 가능한 장치들을 하나의 무선네트워크로 연결할 수 있는 블루투스의 베이스밴드 시스템 프로토콜 기능을 분석하고 설계하였다. 즉, 전체적인 논리 기능구조를 설계한 후 하드웨어로 구현될 패킷생성 블록, HEC와 CRC 기능블륵, Whitening/Dewhitening 기능블록, FEC 기능블록, 입출력 블록(TX, RX 루틴), 클럭 생성 기능블록, 주파수 선별 기능블록, 오디오 기능블록 그리고, 패킷 제어 블록들의 처리절차를 Verilog HDL 코드로 설계 및 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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