지리 정보 시스템에서 공간 분석을 위해 사용되는 중요한 연산인 공간 조인은 대상이 되는 공간 객체의 수가 증가함에 따라서 연산 시간이 지수적으로 증가하는 특징을 가지고 있다. 그러므로 다량의 공간 데이터에 대해서 공간 연산시간을 줄이기 위한 병렬처리가 필요하다. 이 논문에서는 비겹침 정규분할 방식의 사분트리를 이용한 공간 조인 알고리즘을 제시하고 MIMD 구조 및 공유 디스크 방식의 병렬 처리시스템에 적용하여 성능을 평가한다. 사분트리를 이용한 공간조인 방법으로서 중복 표현된 공간객체를 줄이기 위한 사분면(quadrant)의 병합 방법,영역 제한을 통해 연산 대상 객체를 줄이기 위한 사분면의 분할 방법, 그리고 병합 및 분할 방법을 혼용하여 공간 조인 연산의 숫자를 최소화하는 혼합 방법을 제시한다. 실험 평가에서는 각 방법들을 병렬 처리 시스템에 적용하여 여과단계 및 정제단계에서의 연산량과 수행 시간을 통해 성능을 비교 평가한다. 실험결과, 여과 단계에서는 분할 방법이 가장 우수했지만, 정제 단계에서는 병합 방법이 가장 우수했다. 따라서 전체적인 고려할 때 두 방법의 장점을 수용한 혼합 방법이 가장 우수한 성능을 나타냈다.
대규모 병렬 시스템의 MTBF(moon time between failures)는 아주 짧아 겨우 수 시간 단위에 불과하여 장시간의 연산 도중 연산 실패로 끝나 소중한 계산 시간이 낭비되는 경우가 많다. 그러나 현재의 MPI(Message Passing Interface) 표준은 이에 대한 대안을 제시하지 않고 있다. 본 논문에서는, 비표준의 결함 내성 MPI 라이브러리가 아닌 MPI 표준 함수들만을 사용하여, 일반적인 동기 병렬 연산에 적용할 수 있는 응용 수준의 결함 내성 연산 시스템을 제안한다.
이 논문에서는 데이타 통신에서 발생되는 오류를 정정하기 위해 많이 사용되고 있는 RS 부호의 3항 기약다항식에서 새로운 Trace연산 알고리즘에 대해 고찰한다. 이 방법은 기존의 방법에 비해 Trace을 간단한 연산으로 구할 수 있다. 이 새로운 알고리 즘은 복잡한 연산을 피함으로써 연산시간을 줄일 수 있고, 복호화 과정을 간략히 할 수 있어서, 같은 정도의 데이터 신뢰도를 얻는데 효과되는 노력을 감소시킬 수 있다. 새로운 Trace 연산 알고리즘과 기존의 Trace 정의에 따른 방법은 SUN SPARC2 workstation상에서 C-언어로 구현한 결과를 비교, 분석하였다.
본 논문은 Torus-Based-Cryptosystem 중 $T_2(p)$ 에서 부채널공격을 방지하는 효율적인 지수 연산방법을 제안한다. 제안한 지수 연산방법은 일반적인 지수 연산보다 더 효율적일 뿐만 아니라 제곱과 곱셈 연산의 계산량 차이를 없게하여 SPA 공격에 안전하다. 또한 상군(quotient group)의 특성을 이용하여 지수 연산시 메시지를 난수화하여 제1차 DPA 공격도 방어할 수 있다.
목적: 기능적 자기공명영상을 이용하여 숫자 연산과 연관된 뇌영역을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 정상 성인 자원자 6명을 대상으로 연산과제를 이용하여 연산과제와 관계된 대뇌영역 꼭 활성화를 유도하였다. 실험은 실험 I과 실험II로 나누어 진행하였다. 실험 I에서 연산과제는 스크린을 통해 보여주고 계산식이 맞는지를 판단하여 신호하도록 하였고[예:(4+5)$\times$8=72], 대조과제는 십자모양을 집중하여 보도록 하였다. 실험II에서 연산과제는 실험 I과 동일하였고, 대조과제는 화면에 제시되는 세 개의 수가 모두 홀수 또는 짝수일 때 신호하도록 하였다. 기능적 자기공명영상은 1.5T 초전도 자기공명영상장치에서 EPI BOLD 기법을 이용하여 얻었으며 6명에서 얻은 영상을 정상화(normalize)한 후 SPM 프로그램을 이용하여 통계분석을 하였다. 활성화된 뇌 영역은 모형뇌에 지도화하여 두 과제에서 활성화된 뇌 영역을 비교 분석하였다.
최근 들어 계산분자생물학 분야에서 유전자 재배열 문제가 많은 관심을 끌고 있다. 특히 이러한 문제에는 전도(reversal)나 전치(transposition)와 같은 재배열 연산들이 사용되고 있다. 전도와 전치 두가지 연산을 모두 사용하는 정렬은 필요한 최소 연산 회수의 2배 이내의 연산 수행만으로 가능하다고 알려져 있다. 이 논문에서는 기존의 알고리즘을 분석하고 휴리스틱을 사용함으로써 실제 연산 수행 회수를 대폭 줄일 수 있음을 보였다. 또한, 기존의 알고리즘보다 간단한 새로운 알고리즘을 제시하고, 이 알고리즘과 휴리스틱을 같이 사용하는 경우 수행 시간과 실험적 근사비(approximation ratio)에 있어서 매우 효과적임을 보였다.
본 논문은 흡필드 모델의 실수연산을 고속으로 수행할 수 있는 디지털 신경회로망의 구현에 관한 연구이다. 흡필드 모델[1]-[8]의 연산과정은 행렬-벡터의 연산으로 기술 할 수 있으며, 이 연산과정은 순환, 반복적으로 이루어지므로 어레이프로세서 구조로 설계하기에 적합하다. 또한, Look-up-Table(연산표)에 의하여 비선형 함수를 출력함으로써, 고속의 실수 연산을 수행할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 현재 개발된 VLSI기술로 실현 가능하기 때문에 실제 신경회로망의 응용분야에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
윈도우 방법과 인수 방법을 혼합 적용하면 멱승 연산에 사용되는 곱셈 연산의 횟수론 줄일 수 있다. 지수가 512비 트일 때 윈도우의 크기가 5인 윈도우 방법은 607번 정도의 곱셈 연산을 필요로 하는 데 반해 윈도우와 인수 방법을 혼합한 방법은 599번 정도의 곱셈연산을 필요로 한다. 이는 현실적으로 가능한 멱승 연산 중에서 가장 적은 수의 곱 셈 연산을 요구하는 방법이다
본 논문에서는 모폴로지 연산을 기반으로 소형 표적 후보를 찾고, 변형된 가우시안 거리 함수를 이용해서 소형 표적을 검출하는 방법을 제안한다. 기존의 소형 표적 검출 방법은 예측 필터를 이용하는 방법과 모폴로지를 이용하는 방법이 있다. 예측필터를 이용하는 방법의 경우 최소 오차 수렴 시간이 오래 걸리고, 모폴로지를 이용하는 방법의 경우 클러터에 취약하고, 소형 표적의 크기를 고려하여 구조요소의 크기를 선정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 연구 방법의 단점을 보완한 강인한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 구한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 제안한 방법은 클러터에 민감하지 않고, 98%의 검출율을 보였다.
최근 다양한 응용에서 실시간으로 발행하는 이벤트들을 신속하고 효율적으로 처리하기 위해 복합 이벤트 처리 시스템을 도입하고 있다. 기존 복합 이벤트 처리 연구는 연산자의 유사성과 중복성을 고려하지 않기 때문에 많은 연산과 많은 메모리를 소비하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 유사 연산과 중복 연산을 고려한 효율적인 복합 이벤트 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 동일한 기본 이벤트들이 유사한 연산을 가지면 그 연산들을 하나의 가상 연산자로 결합한다. 중복된 연산을 가질 경우에는 우선 하나의 연산만을 처리하고 이후에 같은 연산이 나오면 먼저 처리된 연산의 결과를 이용하여 처리한다. 기존 기법과의 성능 비교를 통하여 전체 연산 처리량 측면에서 제안하는 기법의 성능이 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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