NAND 플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 작고, 빠르며, 저 전력 소모 등과 같은 장점을 가지고 있어 대체 저장 매체로 주목받고 있다. 그러나 제자리 갱신이 불가능한 특징을 가지고 있어 B-트리를 사용하면 갱신이 빈번하게 발생하여 읽기 연산에 비해 상대적으로 느린 쓰기 연산과 소거 연산이 빈번해져 시스템의 성능이 저하 된다. 이러한 성능 저하를 피하기 위해 $\mu}$-트리가 제안되었으나, 고정된 페이지 레이아웃 구조를 가지고 있어 노드 분할과 트리 신장이 빈번하게 일어난다. 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리 상에서 B-트리 구현 시 발생하는 추가적인 쓰기 연산의 횟수를 줄이기 위해 갱신이 일어나는 단말 노드에 로그 노드를 할당하여, 갱신되는 내용을 저장한다. 따라서 부모 노드의 내용이 변경 되는 것을 늦추어 추가적인 쓰기 연산을 줄이게 되며, 순차적인 키 값의 삽입이나 일정 노드에 대한 빈번한 갱신은 로그 노드가 단말 노드로 전환되어 추가적인 쓰기 연산을 줄이게 된다. 이러한 방법으로 추가적인 쓰기 연산을 줄임으로써 시스템의 성능을 향상시키는 NAND 플래시 메모리를 위한 새로운 B-트리 구조를 제안한다.
본 논문에서는 몰포러지 연산만을 적용하여 특징을 추출하고, 물체를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특징추출에서 사용한 몰포러지 연산은 에로전과 다이레이션, 에로전과 다이레이션을 연계한 오프닝과 크로우징, 몰포러지 연산을 이용한 에지 및 스케리톤 검출 연산 등이다. 특징을 기반으로 물체를 인식하는 과정에서는 차원을 축소하기 위해서 풀링 연산을 사용하였다. 다양한 형태소 중에서 $3{\times}3$ Rhombus, $3{\times}3$ Square, $5{\times}5$ Circle 형태소를 임의로 선정하여 몰포러지 연산을 수행하였다. 무작위 인터넷 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 물체인식 분야에서 유용한 알고리즘으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
공개키 암호 시스템에서 모듈러 지수 연산은 주된 연산으로, 이 연산은 내부적으로 모듈러 곱셈을 반복적으로 수행함으로써 계산된다. 본 논문에서는 GF(2m)상에서 수행할 수 있는 Montgomery 알고리즘을 분석하여 right-to-left 방식의 모듈러 지수 연산에서 공통으로 계산 가능한 부분을 이용하여 모듈러 제곱과 모듈러 곱셈을 동시에 수행하는 선형 시스톨릭 어레이를 설계한다. 본 논문에서 설계한 시스톨릭 어레이는 기존의 곱셈기보다 모듈러 지수 연산시 약 0.67배 처리속도 향상을 가진다. 그리고, VLSI 칩과 같은 하드웨어로 구현함으로써 IC 카드에 이용될 수 있다.Abstract One of the main operations for the public key cryptographic system is the modular exponentiation, it is computed by performing the repetitive modular multiplications. In this paper, we analyze Montgomery's algorithm and design a linear systolic array to perform modular multiplication and modular squaring simultaneously. It is done by using common-multiplicand modular multiplication in the right-to-left modular exponentiation over GF(2m). The systolic array presented in this paper improves about 0.67 times than existing multipliers for performing the modular exponentiation. It could be designed on VLSI hardware and used in IC cards.
LiDAR의 표고점 데이터에서 건물, 수목 등과 같이 주위보다 높은 고도 값을 가지는 대상물을 제거하여 DEM을 생성하기 위한 여러 가지 필터링 기법들이 개발되고 있으며 대표적인 필터링 방법으로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, dual rank 필터 등이 있다. 이러한 기법들은 커널(kernel)의 크기를 대상 지역에 맞도록 사용자가 직접 지정해주어야 하고, 건물의 크기가 다양한 지역에 적용하기 위해서는 가변 크기(variable size)의 커널을 필요로 한다. 본 연구에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 커널의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행하는 새로운 커널 연산 기법을 제안하였다. 또한 기존 필터링 기법에서는 커널에 의해 갱신된 연산값이 다음 연산에 반영되지 않으나 본 연구에서는 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영되도록 하였다. 건물과 수목 등을 제거하기 위하여 주변 화소와의 높이 차를 이용하였으며 대상물이 제거된 부분은 주변 화소를 이용하여 보간하였다.
OLAP(On-Line Analytical Processing)은 데이터 웨어하우스 내의 방대한 양의 데이터에 대해 사용자와의 상호 작용이 가능하도록 질의에 대하여 빠른 응답성능을 보장해야 한다. 이를 위해 OLAP 시스템은 데이터에 대한 다량의 다차원 집계 연산을 수행해야 하기 때문에, 일반적으로 사전 연산 결과를 저장하여 직접적인 집계 연산을 줄임으로써 응답 성능을 놓이는 방법을 사용하고 있다 OLAP 다차원 데이터의 희박성은 이러한 사전 연산 시 데이터 폭발 현상을 일으켜 도리어 성능을 저하시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 데이터의 희박성과 성능 문제에 대해 고찰하고 OLAP 응용에서 발생할 수 있는 다차원 데이터의 희박성 패턴에 대해 정의하였다. 또한 정의된 패턴에 따라 희박 데이터를 생성하는 데이터 생성기를 구현하고 이를 이용하여 생성된 데이터를 기반으로 MS SQL Server Analysis Services와 Pilot DSS의 두 OLAP 제품의 성능을 평가하고 결과를 비교하였다.
차세대 저장매체로 떠오르고 있는 플래시 메모리는 가벼운 무게, 작은 부피 그리고 온도 및및 충격에 강한 내구성, 적은 전력소모, 빠른 자료 접근성 등의 특징을 가지고 있어 MP3 플레이어, 디지털 카메라, PDA, 핸드폰등과 같은 휴대용 전자기기에 저장장치로 사용되고 있다. 하지만 플래시 메모리가 가지는 하드웨어적 특성 때문에 디스크 기반의 저장장치와는 다른 접근 기법이 필요하다. 특히 B+트리가 구축될 때 레코드의 삽입, 삭제연산 및 노드 분할 연산은 많은 중첩쓰기 연산을 발생하기 때문에 플래시 메모리의 성능을 심각하게 저하시킨다. 본 논문에서는 B+트리의 연산이 수행되는 과정에서 플래시 메모리로 예약버퍼의 색인단위를 반출해야 할 때, 이를 효과적으로 처리 할 수 있는 방법을 제안한다.
인터넷의 발달과 사용자 증가로 인해 IETF는 다양한 네트워크와 프로토콜 상에서 안전하고 신뢰성 있는 사용자 인증을 위해 AAA를 제안하였다. 그러나 AAA의 최신 버전인 Diameter 표준의 인증 방식은 상호인증과 부인방지를 제공하지 않는다. 이러한 Diameter의 인증을 보완하기 위해 공개키를 이용한 AAA 인증 방식이 제안되었으나, 통신과 연산의 오버헤드로 인해 이동 노드에 적용이 어렵다. 이러한 단점을 극복한 ID 기반 AAA 인증 방식이 제안 되었으나 공모공격과 위장공격으로부터의 취약점을 가진다. 이 논문에서는 공모공격과 위장공격에 안전하고, 계산적 전력적 능력이 부족한 이동 노드의 연산량을 감소시키는 새로운 ID기반 AAA인증 방식을 제안한다. 제안한 방식의 검증을 위해 기존 방식을 비교 평가하여 암호학적인 안전성과 연산량의 효율성을 검증한다. 제안 방식은 이동 노드의 인증시 2개의 난수를 생성하여 안전성을 제공하며, Mobile 노드의 지수연산을 줄임으로 계산 전력적 측면에서 효율적이고 서버의 성능에 따라 인증 수행 시간을 감소 시켜 끊김 없는 서비스를 제공할 수 있는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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