• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.4
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• pp.637-644
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• 2019

This paper describes an implementation of a graph-based simultaneous localization and mapping(SLAM) method called the General Graph Optimization. The General Graph Optimization formulates the SLAM problem using nodes and edges. The nodes represent the location and attitude of a robot in time sequence, and the edge between the nodes depict the constraint between the nodes. The constraints are imposed by sensor measurements. The General Graph Optimization solves the problem by optimizing the performance index determined by the constraints. The implementation is verified using the measurement data sets which are open for test of various SLAM methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.386-388
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• 2023

본 논문은 고성능 스토리지를 사용하는 환경에서 대규모 그래프를 분석을 위한 GPU 기반 그래프 분석 엔진의 I/O 최적화 전략을 제안한다. 사전 실험을 통해 최신 GPU 기반 그래프 엔진인 RealGraph^GPU 가 고성능 스토리지의 대역폭을 충분히 활용하지 못하고 있음을 발견하였다. 이를 개선하기 위해 (1) User-space I/O, (2) Asynchronous I/O 두 가지 최적화 전략을 적용하였으며, 실험을 통해 두 전략이 RealGraphGPU 의 그래프 분석 성능 향상시키는 데 효과적임을 확인하였다.

• Food Engineering Progress
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• v.15 no.4
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• pp.297-304
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• 2011

Ramen flour formulation was optimized by applying a mixture experimental design. In the optimization, the overall palatability (OP) of cooked ramen and the rheological properties of selected dough were maximized or minimized. Blended ratios of the ingredients such as Dark Northern Spring (DNS), Hard Red Winter (HRW), and Soft White (SW) were designed on a simplex-lattice. Dough rheological properties were measured by Rapid Visco Analyser (RVA), Farinograph, and Extensograph, and the overall palatability by sensory evaluation. Several principal dough rheological properties such as RVA peak viscosity (PV), Farinograph development time (DT), and Extensograph resistance/extensibility after 45 min (R/E 45 min) were selected to influence the overall palatability by canonical correlation analysis (CCA). Goals of the optimization were given as OP maximized, PV maximized, DT minimized, and R/E at 45 min maximized. The optimization results were found to be DNS 33.3%, HRW 33.3%, and SW 33.3% with OP, 5.825; PV, 587.9 cP; DT, 3.1 min; R/E at 45 min, 2.339 BU/mm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.400-402
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• 1999

그래프 분할을 사용한 레지스터 할당과 Chaitin의 레지스터 할당 방법의 성능을 비교하였다. 실험 데이터로 Appel이 제시한 간섭 그래프를 사용하였고, 각 알고리즘에서 요구되는 최소 레지스터 수를 비교하였다. 그 결과 그래프 분할을 사용한 방법에서 더 적은 수의 레지스터가 요구되었다. 가용 레지스터가 제한되어 있는 경우, 레지스터 요구 수가 감소되면 삽입되는 대피 코드의 수도 감소된다. 대피 코드의 발생이 줄어들면 메모리를 참조하는 인스트럭션의 수가 감소하여 실행시간을 단축시킬 수 있다. 따라서 컴파일러의 최적화 단계에서 그래프 분할 방법을 사용한 레지스터 할당으로 성능 향상을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.961-963
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• 2005

의존성 그래프는 컴파일러 최적화 분야에서 도입되어 유용하게 사용되고 있으며 프로그램 자르기(program slicing) 분야 등 활용가치를 높여가고 있는 프로그램 표현 방식이다. 우리는 실제적인 C 프로그램의 의존성 그래프를 생성하는 시스템을 구현하였으며 본 논문에서는 의존성 그래프의 개념과 구현과정을 설명한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.9A no.2
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• pp.171-180
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• 2002

The effective and accurate data flow problem analysis uses the dominator tree and DJ graphs. The data flow problem solving is to safely reduce the flow graph to the dominator tree. The flow graph replaces a parse tree and used to accurately reduce either reducible or irreducible flow graph to the dominator tree. In this paper, in order to utilize Tarian's path compress algorithm, the Top node finding algorithm is suggested and the existing delay reduction algorithm is improved using Path compression. The delayed reduction a1gorithm using path compression actually compresses the pathway of the dominator tree by hoisting the node while reducing to delay the DJ graph. Realty, the suggested algorithm had hoisted nodes in 22% and had compressed path in 20%. The compressed dominator tree makes it possible to analyze the effective data flow analysis and brings the improved effect for the complexity of code optimization process with the node hoisting effect of code optimization process.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.4
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• pp.766-780
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• 1996

This paper presents a mapping scheme for parallel processing using an accurate characterization of the communication overhead. A set of objective functions is formulated to evaluate the optimality of mapping a problem graph into a system graph. One of them is especially suitable for real-time applications of parallel processing. These objective functions are different from the conventional objective functions in that the edges in the problem graph are weighted and the actual distance rather than the nominal distance for the edges in the system graph is employed. This facilitates a more accurate qualification of the communication overhead. An efficient mapping scheme has been developed for the objective functions, where two levels of assignment optimization procedures are employed: initial assignment and pairwise exchange. The mapping scheme has been tested using the hypercube as a system graph.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.817-820
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• 2014

본 논문에서는 휴대용 카메라를 이용한 3차원 공간 재구성을 위해 카메라의 실시간 포즈를 정확히 추정할 수 있는 카메라 포즈 최적화 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 3차원 공간에서 6차원 자유도를 가지고 움직이는 카메라의 주행 거리와 추정 포즈들 사이의 관계를 3차원 포즈 그래프로 나타냈다. 그리고 이 포즈 그래프에 대표적인 포즈 SLAM 알고리즘인 g2o를 적용함으로써, 최적화된 카메라 포즈들을 계산해낸다. 본 논문에서는 TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용해 다양한 성능 평가 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 카메라 포즈 최적화 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.325-333
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• 1999

본 논문에서는 응용범위가 넓고 비교적 복잡도가 높은 화물운송 계획문제들을 대상으로 몇 가지 실험을 통해 대표적인 인공지능 계획방식인 부분순서 계획법과 그래프 계획법의 성능을 비교 분석하였다. 또 동시에 이러한 실험을 통해 DVO 및 LPVO와 같은 대표적인 제어전략들을 중심으로 이들이 그래프 계획법의 성능에 미치는 효과를 비교 분석하여 보았다. 본 연구의 실험을 통해서는 부분순서 계획법에 비해 그래프 계획법이 메모리 사용량이나 CPU 계산시간 면에서 월등히 우수한 성능을 보여주었으며 비교적 복잡도가 큰 계획문제에서도 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 도출된 해 계획의 질적인 면에서는 부분순서 계획법이 대부분 최적의 해를 찾아낸 것에 반해 그래프 계획법은 사용된 제어전략과 최적화 방법에 따라 해 계획의 질이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 한편 그래프 계획법에서는 부속목표 선택 전략인 DVO는 그 효과를 뚜렷이 보이지 못한 반면 동작 선택 전략인 LPVO는 도출된 해 계획의 질적인 면이나 계산속도 면에서 모두 뛰어난 효과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.325-333
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• 1999

본 논문에서는 응용범위가 넓고 비교적 복잡도가 높은 화물운성 계획문제들을 대상으로 몇 가지 실험을 통해 대표적인 인공지능 계획방식인 부분순서 계획법과 그래프 계획법의 성능을 비교 분석하였다. 또 동시에 이러한 실험을 통해 DVO 및 LPVO와 같은 대표적인 제어전략들을 중심으로 이들이 그래프 계획법의 성능에 미치는 효과를 비교 분석하여 보았다. 본 연구의 실험을 통해서는 부분순서 계획법에 비해 그래프 계획법이 메모리 사용량이나 CPU 계산시간 면에서 월등히 우수한 성능을 보여주었으며 비교적 복잡도가 큰 계획문제에서도 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 도출된 해 계획의 질적인 면에서는 부분순서 계획법이 대부분 최적의 해를 찾아낸 것에 반해 그래프 계획법은 사용된 제어전략과 최적화 방법에 따라 해 계획의 질이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 한편 그래프 계획법에서는 부속목표 선택 전략인 DVO는 그 효과를 뚜렷이 보이지 못한 반면 동작 선택 전략인 LPVO는 도출된 해 계획의 질적인 면이나 계산속도 면에서 모두 뛰어난 효과를 보여주었다.