중국인의 나머지 정리(Chinese Remainder Theorem)를 이용한 RSA 암호 시스템(RSA CRT)은 모듈러 지수승 연산이 기존의 제곱 연산을 반복하는 것보다 빠르게 계산될 수 있기 때문에 표준으로 권장하고 있다. 그러나 1996년 Bellcore가 RSA CRT의 오류주입 공격에 대해서 발표한 이래로 RSA CRT의 안전성 문제가 대두되었다. 1997년 Shamir가 오류 주입을 확인하는 비교 연산을 이용한 대응 방법을 소개하였고, 곧이어 이러한 비교연산도 안전하지 않다고 알려졌다. 최근 Yen이 오류주입 공격에 안전한 두 가지의 CRT 연산 프로토콜을 제안하였으며 이 프로토콜은 오류 주입을 확인하는 비교연산이 존재하지 않는다. 그러나 FDTC 2006에서 Yen의 두 CRT 연산 프로토콜에 대한 공격 방법이 소개되었다. 본 논문에서는 FDTC 2006에서 제시된 공격 방법에도 안전한 두 CRT 연산 프로토콜을 제안한다. 제안하는 방법은 비트연산(AND)의 특성을 이용하며 추가적인 연산을 고려하지 않아도 된다.
본 논문에서는 연산에 의해 디지털 홀로그램(computer-generated hologram, CGH)을 생성할 때 많은 계산량으로 속도가 지연되는 문제를 해결하기 위해 연산식을 수정하고 이를 하드웨어로 구현한다. 기존에 제시된 CGH 연산 알고리즘에 비해 제안한 알고리즘은 디지털 홀로그램의 완벽한 병렬처리가 가능하게 하여 속도지연의 문제를 해소한다. 구현 결과 하드웨어가 주어진다면 최대 3사이클에 한 광원으로부터의 홀로그램성분 전체를 연산할 수 있고, 파이프라인 기법을 사용하면 두 사이클의 지연시간 후 매 사이클마다 한 광원에 대한 홀로그램 연산결과를 얻을 수 있다.
기존의 퍼지 제어기는 퍼지 추론시 [0, 1]의 소속도를 갖는 퍼지 소속함수들의 실수연산으로 인하여 연산수행 속도가 저하되는 문제를 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 실수연산으로 인하여 야기되었던 속도 저하문제를 해결하기 위한 새로운 퍼지연산 기법으로 실수 값을 갖는 퍼지 소속 함수 값을 정수형 격자(pixel)에 매핑 시켜 정수형 퍼지 소속 함수 값만을 가지고 연산함으로써 기존의 퍼지제어기에 비해 매우 빠른 연산을 수행 할 수 있는 고속 퍼지제어기를 제안한다. 또한 퍼지제어시스템 설계시에 퍼지 입.출력 변수들의 퍼지항들을 입력시킬 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 제공하여 소속함수의 수정 및 퍼지 값 입력시 사용자에게 보다 편리한 환경을 제공한다.
플래시 메모리는 동작 특성상 메모리 영역에 대한 덮어쓰기(overwrite)가 불가능하고 메모리 쓰기를 위해서는 삭제(erase) 연산을 반드시 먼저 수행해야 한다. 삭제 연산은 읽기 연산에 비해 많은 시간이 소요되므로 될수록 줄이는 것이 플래시 메모리의 수행 성능 향상에 유리하다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 대한 삭제 횟수를 줄이기 위해 데이터베이스 페이지에 대한 쓰기 연산을 지연하는 지연쓰기 기법을 제안한다. 이 기법은 페이지에 대한 갱신이 일어날 때 페이지캐시 내의 해당 페이지에 대해서는 갱신을 수행하되 그것을 유발한 레코드 연산(레코드 삽입, 갱신, 삭제)은 별도의 지연쓰기 큐에 기록한다. 그리고 레코드 연산이 지연쓰기 큐에 저장되어 있는 동안에는 해당 페이지에 대한 갱신은 보류한다. 만약 해당 페이지를 다시 읽어야할 필요가 있을 때에는 지연 쓰기 큐에 저장된 갱신 정보와 병합하여 갱신된 페이지를 페이지 캐시에 적재한다. 이는 갱신되는 페이지의 개수와 단일 페이지에 대한 갱신 횟수를 감소시키는 효과를 가져온다. 따라서 플래시 메모리의 삭제 및 쓰기 연산을 감소시켜 데이터베이스 시스템의 수행성능을 향상시키게 된다.
여러 사이트에서 구축된 공간 데이터를 효율적으로 관리 및 공유하기 위해서는 대용량의 정보를 처리할 수 있는 분산 공간 데이터베이스 시스템의 사용이 필수적이다. 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템상에서의 분산 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산의 지펴져 부하와 네트워크상의 전송 부하를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세미죠인 기반의 공간 죠인 기법들이 제안되었으나 공간 죠인 연산을 특정 서버에서만 수행하여 병목현상을 발생시키기 때문에 결국 질의 처리시간이 증가된다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 연산에 대해 R+-tree 공간 색인을 사용하여 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 R+-tree 공간 색인을 이용하여 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 중첩이 없는 두개의 릴레이션들로 분할한 후 질의 수행에 참여하는 두 서버에 죠인 연산을 분배하고 병렬적으로 처리하여 결과들을 병합한 다음 클라이언트에게 전송만다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 각 서버에서 공간 죠인 연산을 병렬적으로 처리하므로 처리 비용을 절반으로 감소시키며. R+-tree의 영역에 해당하는 객체들만 죠인 연산에 참여하게 함으로써 네트워크 전송 비용을 감소시킨다
본 논문에서는 초소형 장치 상에서 적은 메모리만으로 효율적으로 연산 가능한 GF($2^m$) 상의 연산방법을 제안한다. 기존 구현들은 속도의 향상을 위한 곱셈연산 방법만을 제시하였으나, 본 논문에서는 곱셈 연산시 덧셈의 순서를 바꿈으로써 연산시 사용하는 메모리의 양을 줄이는 방법을 제시한다. 실험에 따르면, 본 논문에서 제안한 방법은 GF($2^{271}$)의 곱셈연산에서 이전에 제안된 방법들과 비교해 비슷한 수행 시간을 사용하면서 약 20% 적은 메모리 사용량을 보였다.
홀로그램은 레이저 빔의 간섭을 이용하여 입체영상을 광학적으로 기록하는 방법으로 동영상의 기록 및 재생에는 여러 제약 조건이 따른다. 때문에 광학적 방법으로는 홀로그램 TV 시스템을 구현하기 힘들다. 이런 단점을 극복하기 위해 컴퓨터를 이용해 홀로그램을 구현할 수 있다. 즉, 광학적인 신호들을 근사화한 후 컴퓨터에서 수학적인 연산을 거쳐 간섭 무늬를 계산하는 Computer generated hologram(CGH) 방법을 사용하여 패턴을 생성한다. 하지만 CGH 기법의 경우 상당한 연산을 필요로 하기 때문에 연산을 최적화하여 홀로그램 생성에 걸리는 시간과 비용을 최소화하려는 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이전에 연구된 CGH 고속 연산을 위한 알고리즘을 정리하며 연산 식의 최적화를 통해 연산을 횟수를 줄이는 방법과 look-up table 을 이용한 방식의 연산량과 하드웨어 비용을 계산하여 multi-processor 에 적용 시 어떤 알고리즘이 유리할지 제안한다.
퍼지 관계 개념을 응용한 퍼지 정보 검색은 형태론에 입각한 기존의 정보 검색과는 달리 문서와 용어의 의미론에 근거하는 정보검색을 할 수 있다. 퍼지 정보 검색은 문헌의 집합 용어의 집합으로 나누고 문헌과 용어의 관계성을 문서 $\times$ 용어이 관계 행렬로 나타내며 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 시소러스(thesaurus)를 형성하고 사용자로부터 주어진 질의 적합한 문서를 제공한다. 그러나 이러한 퍼지 관계곱 연산은 매우 큰 시간 복합도를 요구하는 연산이고 퍼지값은 부동소수점으로 표현해야하므로 대용량의 문서 시스템에 적용할 수 없어 비현실적이다. 부동소수점 연산은 연산속도가 느리고 저장공간도 많이 요구하므로 부동소수점 연산을 비트 연산으로 대체할 수 있다면 처리속도와 처리공간에 있어 성능 향상을 기대할 수 있다. 본 연구는 퍼지 정보 검색의 시소러스 형성에 있어 $\alpha$-cut 적용의 시기를 조정하여 성능을 향상하는 방법을 제안한다.
본 논문은 멀티미디어 데이터 처리를 위한 효율적인 RISC 프로세서 유닛의 설계를 목표로 Vector 프로세서의 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 개념을 바탕으로 고정된 연산기 데이터 비트 수에 비해 상대적으로 작은 비트수의 데이터 연산의 부분 병렬화를 통하여 멀티미디어 데이터 연산의 기본이 되는 곱셈누적(MAC : Multiply and Accumulate) 연산의 성능을 향상 시킨다. 또한 기존의 MMX나 VIS 등과 같은 범용 프로세서들의 부분 병렬화를 위해 전 처리 과정의 필요충분조건인 데이터의 연속성을 위해 서로 다른 길이의 데이터 흑은 비트 수가 작은 멀티미디어의 데이터를 하나의 데이터로 재처리 하는 재정렬 혹은 Packing/Unpacking 과정이 성능 전체적인 성능 저하에 작용하게 되므로 본 논문에서는 기존의 프로세서의 연산기 구조를 재이용하여 병렬 곱셈을 위한 연산기 구조를 구현하고 이를 위한 데이터 정렬 연산 구조를 제안한다.
파일에 대한 분할과 재결합은 네트워크를 통한 대용량 파일 전송 시에 자주 사용되는 연산이다. 위 연산들은 현재 유저 레벨의 어플리케이션에 의해 제공되고 있어 동일한 데이터를 외부 장치내에서 복사하는 불필요한 동작을 수행한다. 이러한 단점을 제거하기 위해 커널 레벨의 파일 시스템에 I-node 간의 디스크 블록 재배치를 수행하는 연산을 설계하였다. 그리고 새로운 분할과 재결합 연산을 구현한 파일 시스템 시뮬레이터로 실험을 수행하여 성능을 평가하였다. 결과적으로, 64Mbytes 크기의 파일에 대해 분할 연산은 399 배, 재결합 연산은 682 배의 수행 시간 감소를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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