기존에 제안된 대부분의 병렬 조인 알고리즘들은 데이타베이스가 여러 처리 노드에 분할되어 저장되는 데이타베이스 분할 시스템을 가정하였다. 데이타베이스 분할 시스템은 다수의 노드들을 연결할 수 있으며 지리적으로 분산된 환경도 지원할수 있다는 장점을 갖지만, 데이타베이스 공유 시스템에 비해 부하 분산이나 시스템 가용성이 떨어진다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 데이타베이스 공유 시스템에서 병렬 질의 처리기를 위한 병렬 해쉬 조인 알고리즘을 구현한다. 이를 위하여, 데이타베이스 공유 시스템에 적용 가능하도륵 병렬 질의 처리기를 구성하고 병렬 해쉬 조인 알고리즘의 처리 과정에 대해 설명 한다.
자동차를 위한 전방향(omnidirectional) 감시 시스템, 교통 정보 수집 시스템 등 다양한 비젼 시스템에 카메라가 장착되어 사용되고 있다. 최근에는 운전자의 편의를 위하여 광각 카메라의 비선형적인 방사 왜곡을 해결하는 왜곡 보정 작업 등의 영상처리 시스템이 많이 발전하여 운전자의 사각지대를 효율적으로 최소화하고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 카메라로부터 입력되는 왜곡 영상을 보정하는데에 별도의 H/W인 DSP(Digital Signal Processes) 또는 SOC(System On Chp) 형태의 전용 H/W를 추가하여 임베디드 시스템의 성능을 보완하고 있다. 하지만 위와 같은 별도의 H/W를 추가하여 임베디드 시스템의 성능을 보완할 경우 시스템이 복잡해지고 가격이 비싸진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 왜곡 보정 알고리즘과 호모그래피(Homography) 알고리즘의 연산량을 감소시켜 임베디드 시스템 환경에서 추가의 H/W 비용없이 왜곡 보정을 수행하는 알고리즘을 제안하고, 제안한 알고리즘을 구현하여 실제 시스템에 적용한 결과를 제시하여 구현 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.
급속도로 변화하는 정보화 시대에 영재를 조기에 발굴하여 교육하는 것은 매우 중요한 일이다. 이에 부응하여 영재교육에 대한 관심이 커지고 있으며 특히 초등학교 정보 영재에 대한 교육의 필요성도 커지고 있다. 특히 자기 주도적 학습 능력과 문제해결력은 정보영재의 특징으로 매우 중요하다. 또한 문제해결력 교육에 있어 알고리즘 교육은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 정렬 알고리즘은 자료처리에서 사용빈도가 높고 종류가 다양하며 초등 정보 영재 알고리즘 교육에서 다양한 문제 해결력을 길러 줄 수가 있다. 본 논문은 초등학교 정보 영재를 위한 알고리즘 학습 지원 시스템에 관한 연구이며, 특히 정렬 알고리즘을 중심으로 학습 지원 시스템을 설계하고 구현하고자 하였다. 본 시스템은 첫째, 정렬 알고리즘 학습을 영재의 특성에 맞게 자기 주도적으로 학습하는데 도움을 준다. 둘째, 정렬알고리즘의 개념형성을 위해 알고리즘의 종류별로 그 과정을 보여준다. 셋째, 형성평가를 통해 개념형성을 확인하고 적용하였다.
임베디드 하드웨어 유전자 알고리즘을 위한 실시간 처리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템은 유전자 알고리즘의 기본 모듈인 selection, crossover, 및 mutation과 evaluation을 병행적으로 동작시키기 위해서 이중 프로세서로 구현하였다. 구현된 시스템은 두개의 Xscale 프로세서와 진화 하드웨어가 내장된 FPGA 로 구성되었다. 또한 본 시스템은 유전자 알고리즘의 기본 모듈 수행이 두 개의 프로세서에 자동으로 균등 배분되는 구조를 지니고 있어, 유전자 알고리즘 처리의 효율성을 극대화 할 수 있다. 제안된 임베디드 하드웨어 유전자 알고리즘 처리 시스템은 임베디드 리눅스 운영체제에서 수행되며 진화 하드웨어에서 실시간으로 처리된다. 또한 제안된 이중 프로세서의 각 프로세서 모듈은 동일한 구조로 가지고 있으므로 여러 개의 모듈을 직렬 연결하여 빠른 하드웨어 유전자 알고리즘 실시간 처리에 그대로 사용될 수 있다.
현재 사용되고 있는 RSA, ECC 등 비대칭키 암호알고리즘은 앞으로 나올 양자컴퓨터와 양자알고리즘의 빠른 계산 속도로 알고리즘의 비가역성이 깨질 수 있음이 알려졌다. 이는 공개키로부터 비밀키를 계산할 수 있음을 의미한다. 이를 극복하기 위해 미국 국립표준기술연구소 (NIST)는 최근에 양자 내성 암호 (PQC) 알고리즘 선정과 표준화 작업을 진행해 왔으며, 4차 라운드에 진입해 있다. PQC 알고리즘에 필요한 PQC 비밀키는 PQC 알고리즘이 구현된 칩 외부에서 주입하거나 칩 내부에서 자체 생성을 하여 사용하는데, 이 비밀키를 비휘발성 메모리 (NVM) 등에 저장한다. 만약 시스템의 보안 취약성으로 인해 비밀키가 노출된다면 아무리 PQC 알고리즘이 강력해도 전체 시스템이 무너진다. 즉, 알고리즘의 수학적 능력과 무관하게 해당 보안 시스템은 무력화되는 것이다. 본 논문에서는 물리적 복제 방지 기능 (PUF)을 사용하여PQC 비밀키를 안전하게 보호하고, 이를 기반으로 전체 시스템을 보호할 것을 제안한다. PQC 비밀키가 외부에서 주입되면 해당키는 NVM에 저장되기 전에 PUF 키로 암호화 될 수 있다. PUF 값에서 파생되는 PUF 키는 필요할 때 마다 다시 만들어서 사용이 가능하므로 메모리에 저장할 필요가 없으며, 따라서 외부 공격에 PUF 키가 노출 되지 않는다. 반도체 수동소자로 이루어지는 Via PUF 기술은 최악의 환경 변화에도 그 특성이 유지되는 가장 최적의 PUF 기능을 제공한다.
협력적 여과 시스템은 사용자가 검색하고 읽었던 웹문서를 기반으로 사용자 군집을 생성하여 웹문서의 정확한 추천을 가능하게 한다. 이러한 목적으로 설계된 다양한 알고리즘이 있으나 속도가 느리거나 정확도가 낮다는 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 협력적 여과 시스템을 위한 효과적인 사용자 군집 알고리즘인 CUG알고리즘은 사용자 군집을 생성하기 위해 Apriori 알고리즘, Native Bayes 알고리즘을 이용한다. Apriori 알고리즘은 연관 단어 지식 베이스를 구축하고, Native Bayes 알고리즘은 구축된 연관 단어 지식 베이스에 가중치를 추가하며, 사용자가 검색하여 읽은 웹문서를 클래스별로 분류한다. CUG 알고리즘은 분류된 웹문서를 기반으로 하여 사용자 군집을 만든다. 이러한 방법으로 설계된 CUG 알고리즘은 사용자들이 사용할 문서를 미리 검색하여 저장함에 의해 정보검색의 효율성을 향상시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 설계한 CUG 알고리즘의 선능을 평가하기 위하여 기존의 K-means 방법과 Gibbs샘플링 방법에 의한 군집과 비교한다.
Linux는 페이지 기반의 가상 메모리 시스템이다. 따라서 메모리가 부족할 때에는 페이지 대치 알고리즘(page replacement algorithm)에 의해 선택된 페이지가 하드디스크로 대치되게 된다. 실시간 시스템에서 이와 같은 페이지 대치가 발생하면 실시간 제약조건을 만족하지 못할 가능성이 크므로 실시간 시스템에서는 이에 맞는 대치 알고리즘이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 연성 실시간 시스템에 적합한 N-Chance 기법을 이용한 새로운 페이지 대치 알고리즘을 제안하고 성능을 평가하였다. 새로운 페이지 대치 알고리즘은 기존의 Linux에서 사용하는 second chance 알고리즘을 수정한 것이다. 기존의 알고리즘은 페이지를 대치함에 있어서 사용되지 않는 페이지에 2번의 기회를 준 후 하드디스크로 쫓아내는 방법인데 반하여 본 논문에서 제안하는 방법은 페이지를 사용하는 프로세스가 실시간 프로세스인지 아닌지에 따라서 기회를 주는 횟수를 달리하는 방법이다. N-chance 알고리즘을 사용했을 경우 실시간 제약 조건을 비교적 충족시키면서도 무조건적인 lock으로 인한 메모리 사용의 부담을 줄일 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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