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.
본 논문은 스크램블링(Scrambling), 길쌈부호화(Convolutional Encoding), 펑처링(Puncturing), 인터리빙(Interleaving) 등과 같은 연산에 공통적으로 필요한 비트 조작(Bit Manipulation)을 효율적으로 지원하기 위한 비트 조작 연산 가속기를 제안한다. 기존의 DSP는 곱셈 및 가산 연산을 기본으로 연산기가 구성되어 있으며 워드 단위로 동작을 함으로 비트 조작 연산의 경우 비효율적인 연산을 수행할 수밖에 없다. 그러나 제안한 가속기는 비트 조작 연산을 다수의 데이터에 대해 병렬 쉬프트와 XOR 연산, 비트 추출 및 삽입 연산을 효율적으로 수행할 수 있다. 제안한 가속기는 VHDL로 구현 하여 삼성 $0.18\mu m$ 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였으며 가속기의 게이트 수는 1,700개에 불과하다. 제안한 가속기를 통해 스크램블링, 길쌈부호화, 인터리빙을 수행시 기존의 DSP에 비해 $40\~80\%$의 연산 사이클의 절감이 가능하였다.
본 논문에서는 소프트웨어 환경에서 비트연산을 최적화 하고 DNN으로 응용하는 방법을 제안한다. 이를 위해 비트연산 최적화를 위한 패킹 함수와 DNN으로 응용을 위한 마스킹 행렬 곱 연산을 제안한다. 패킹 함수의 경우는 32bit의 실제 가중치값을 2bit로 변환하는 연산을 수행한다. 연산을 수행할 땐, 임계값 비교 연산을 통해 2bit 값으로 변환한다. 이 연산을 수행하면 4개의 32bit값이 1개의 8bit 메모리에 들어가게 된다. 마스킹 행렬 곱 연산의 경우 패킹된 가중치 값과 일반 입력 값을 곱하기 위한 특수한 연산으로 이루어져 있다. 그리고 각각의 연산은 GPU 가속기를 이용해 병렬로 처리되게 하였다. 그 결과 HandWritten 데이터 셋에 환경에서 32bit DNN 모델에 비해 약 16배의 메모리 절약을 볼 수 있었다. 그럼에도 정확도는 32bit 모델과 비슷한 1% 이내의 차이를 보였다.
낸드 플래시 메모리는 FTL의 페이지 re-mapping 동작으로 인하여 특정 페이지가 무효화되었음에도 불구하고 물리적으로 소거되지 않은 상태로 낸드 플래시 공간을 점유하는 문제가 발생할 수 있다. 플래시 저장장치의 제어기는 플래시 기반 저장장치의 지속적인 쓰기 성능 유지와 저장 용량 확보를 위해 무효 페이지를 물리적으로 제거하고 유효 페이지를 수집하는 가비지 컬렉션 연산을 수행한다. 따라서 다수의 블록을 대상으로 가비지 컬렉션 연산을 수행할 경우, 많은 페이지 복사와 블록 삭제 연산들로 인한 저장장치 지연현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 낸드 플래시 저장장치에 적용 가능한 효과적인 가비지 컬렉션 메커니즘을 제안한다. 선점방식 가비지 컬렉션 기법은 블록 맵의 데이터 구조를 간단히 수정하여, 단일 블록을 대상으로 가비지 컬렉션을 수행한다. 이 기법의 유효성은 페이지 복사와 블록 삭제 연산을 세부 단위로 분할하여 처리가 가능하므로 가비지 컬렉션이 수행되는 도중에 요청되는 호스트의 요청에 기민하게 응답가능하다는 것이다.
본 논문에서는 ARIES를 기반으로 하는 ARIES/SR이라 명명된 간단하고 효과적인 회복 기법을 제안한다. ARIES는 거래가 완료되었거나 완료되지 않았거나 관계없이 모든 거래에 의해 수행된 갱신 연산에 대해 재수행을 수행한다. 따라서 시스템 고장 후 회복시 큰 부담이 존재한다. 따라서 이러한 부담을 줄이기 위해 ARIES/SR이란 새로운 회복기법을 제안한다. 이 기법에서는 재수행 연산을 줄이기 위해 완료된 거래에 대해서만 재수행 연산을 수행한다. 또한 미 완료된 거래에 대해 조건적인 철회를 수행함으로써 회복에 필요한 연산의 횟수를 줄일 수 있는 방법이다.
본 논문에서 는 자동차 영상에서 모폴로지 연산을 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 먼저 입력 받은 자동차 영상을 적응적 임계값을 적용하여 이진화 한다. 이 진화 영상에 대하여 모폴로지 연산의 침식/팽창 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 제거하는 opening과정 과 팽창/침식 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 확장하는 closing 연산을 병렬 수행한 후 그들간의 차영상을 추출한다. 추출된 차영상에 Geo-correction과 번호판의 일반적인 특성을 이용한 필터링 작업을 수행하여 실제 번호판 영역을 추출한다. 제안한 방법을 구현하고 다양한 각도에서 취득된 다양한 형태의 자동차 영상에 적용하여 본 알고리즘의 효용성을 보인다.
큰 소수를 빠르게 생성하기 위한 다양한 소수 검사 방법이 개발되었으며, 가장 많이 쓰이는 소수 검사 방법은 trial division과 Fermat (또는 Miller-Rabin) 검사를 조합한 방법과 gcd 연산과 Fermat (또는 Miller-Rabin) 검사를 조합한 방법이다. 이 중 trial division과 조합한 방법에 대해서는 확률적 분석을 이용하여 수행시간을 예측하고 수행시간을 최적화 하는 방법이 개발되었다. 하지만, gcd 연산과 조합한 방법에 대해서는 아무런 연구결과도 제시되어 있지 않다. 본 논문에서는 gcd 연산을 이용한 조합 소수 검사 방법에 대해 확률적 분석을 이용하여 수행시간을 예측하고 수행시간을 최적화 하는 방법을 제안한다.
해시함수는 사회 전반에 걸쳐 무결성 및 인증을 제공하기 위하여서 사용하는 함수로써 암호학적으로 중요한 함수이다. 본 논문에서는 2014년 국가보안기술 연구소에서 개발한 해시함수 LSH를 하드웨어적인 구현이 아닌 소프트웨어적인 구현을 수행하였고 또한 Intel CPU 상에서 동작하는 SIMD 기법인 SSE를 이용하여 LSH 알고리즘의 최적화 구현을 수행한다. 고속해시함수 LSH 알고리즘에서 사용하는 주 연산은 ARX(Addition Rotation, Xor)연산으로 SIMD를 적용하기에 용이한 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 기존 32 비트 단위의 연산을 수행하는 LSH 알고리즘을 SIMD를 이용하여 128비트 단위의 연산을 수행 하도록 개발하였다. 그 결과 Intel Xeon CPU에서 SIMED를 적용한 결과 적용하지 않은 LSH 알고리즘보다 최대 2.79배의 성능의 향상을 확인 할 수 있다.
조인 연산은 데이터베이스 시스템의 가장 기본적이고 중요한 연산이며, 큰 수행 비용을 필요로 하는 연산이다. 지금까지 효율적인 조인 연산의 구현과 평가를 위한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 조인 연산 평가는 구현자 관점에서 우수한 알고리즘을 규명하기 위해 개발되었다. 본 논문은 사용자 관점에서 조인 연산 성능을 평가하는 조인 연산 평가 방법론을 기술한다. 본 성능 평가는 사용자가 자신의 업무에 적합한 조인 연산을 수행하는 데이터베이스 시스템을 선택하는데 도움을 준다. 본 논문에서는 두 가지 조인 범주와 여섯 가지의 조인 성능 영향 요소를 고려하여 42개의 평가 질의를 제안한다. 마지막으로 제안된 방법론에 따라 두 개의 상용 데이터베이스 시스템을 대상으로 구현하고 성능 평가 결과를 기술하였다.
다중 지역 이동 에이전트 컴퓨팅 시스템에서는 단일 지역으로 구성된 시스템에 비해서 호스트의 결함이나 호스트 사이의 통신 결함 발생 확률이 높아, 안정된 시스템 설계에 있어서 이동 에이전트의 결함을 검출하고 이를 복구하는 결함 포용 기법은 매우 중요한 고려 사항이다. 이동 에이전트의 안정적인 연산 수행을 보장하기 위한 기존의 결함 포용 기법들은 크게 시간적 복제 기반 기법(Temporal Replication Based Approach: TRBA)와 공간적 복제 기반 기법(Spatial Replication Based Approach: SRBA)으로 구분 지을 수 있으나, 다중 지역으로 구성된 이동 에이전트 시스템과 같은 복잡한 시스템에서는 낮은 결함 포용 비용이 요구되는 TRBA가 보다 적합하다. 그러나 기존의 TRBA에서는 이동 에이전트의 비멱등(non-idempotent) 연산 수행을 지원하기 위해 단일 수행 (exactly-once execution) 특성을 보장했지만, 이동 에이전트가 순환적 작업 경로를 가지는 연산 수행 시에는 작업을 완결하지 못하는 복귀월산 문제(comeback-skip problem)가 발생한다. 본 논문에서는 플래그와, 히스토리 필드, 파손 길드를 도입하여 복귀월산 문제를 해결하는 시간적 복제 기반 결함 포용 기법을 제안한다. 이 기법은 이동 에이전트의 다양한 작업 수행을 지원함으로써 이동 에이전트의 작업 수행 영역을 확대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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