본 논문은 NP-완전으로 최적 해를 구하는 다항시간 알고리즘이 알려져 있지 않은 절단 폭 최소화 문제에 대해 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 주어진 그래프 G=(V,E),m=|V|, n=|E| 에 대한 최소 절단 폭 CWf(G)=max𝜈∈VCWf(𝜈)를 찾기 위해 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 최대차수 정점 𝜈i를 기준으로 NG[𝜈i] 정점들을 𝜈i를 통과하는 간선수가 최소가 되도록 양분하는 열 절단면을 찾고, 좌·우의 NG[𝜈i]들 간의 통과 간선수가 최소가 되는 행 절단면으로 분할하였다. 두 번째로, 각 부 그래프 내부의 정점들을 선형으로 연결하고, 부 그래프들 간 간선을 연결하여 하나의 선형 배열을 만들었다. 마지막으로, 정점을 이동시켜 최소 절단폭을 갖는 최적화 과정을 수행하였다. 다양한 그래프들을 대상으로 실험한 결과, 수행 복잡도가 O(n2)인 제안된 알고리즘을 모든 데이터들에 대해 최적 해를 찾을 수 있었다.
CTOC(Classes To Optimized Classes)는 자바 바이트코드의 최적화와 분석을 위해 현재 개발 중인 프레임워크이다. CTOC는 스택 기반인 바이트코드를 최적화와 분석을 쉽게 하기 위해 3-주소 형태로 변환한다. 바이트코드가 타입에 관한 정보를 포함하지만 스택 기반의 동작을 수행하기 때문에 지역 변수를 위한 명시적인 타입을 갖지 못하는 경우가 발생한다. 따라서 바이트코드에서 3-주소 형태로 변환하는 과정에 사용되는 모든 변수는 정적 타입을 가져야 하는 문제점이 발생한다. 왜냐하면, 프로그램의 최적화나 분석을 위해서는 지역 변수의 타입을 알아야 하기 때문이다. 본 논문은 CTOC 프레임워크의 전반부로 바이트코드를 스택을 사용하지 않는 3-주소 형태로 변환하는 과정을 수행한다. 이 과정에서 스택 코드 형태인 CTOC-B 코드를 생성하고, 제어 흐름 그래프를 생성하여 바이트코드 수준에서 분석을 수행한다. 또한 정적 타입을 제공하기 위한 중간 과정으로 타입을 갖지 않는 CTOC-T 코드를 생성한다. 이를 위해 정적 단일 배정문 형태(Static Single Assignment Form)를 사용하여 모든 변수를 분리하고 각 변수에 새로운 이름으로 재명명하는 동작을 수행한다. 분리된 변수들은 추후 정적 타입 추론을 위한 준비 단계로 사용된다.
자바 바이트코드는 많은 장점을 갖지만 수행 속도가 느리고 분석이 어렵다는 단점을 갖는다 이를 극복하기 위해 바이트코드에 대한 분석과 최적화가 수행되어야 한다. 우선 바이트코드에 대한 제어 흐름 분석을 수행한다. 제어 흐름 분석 후 데이터 흐름 분석과 최적화를 위해서 변수가 어디서 정의되고 어디서 사용되는지에 대한 정보가 필요하다. 각 위치에서 변수에 배정되는 값에 따라 동일한 이름의 변수가 다른 위치에서 다른 값을 가지는 경우가 발생한다. 따라서 정적으로 값과 타입을 결정하기 위해서 변수는 배정되는 것에 따라 분리되어야 한다. 이를 위해 단일 배정 형태를 이용하여 표현할 수 있다. 정적 단일 배정형태(SSA Form)로 변경한 후 정적 분석과 최적화를 위해서는 각 변수와 표현식이 나타내는 각각의 노드에 타입 정보를 설정해야 한다. 본 논문은 타입에 대한 기본 정보를 바탕으로 관련된 동등한 노드를 발견하고 강 결합 요소로 설정한 후 각 노드에 타입을 효율적으로 설정하는 방법을 제안한다
본 논문은 감성 분석에 사용되는 RNN 모델의 최적화를 얻기 위한 성능분석을 위하여 하이퍼파라미터 튜닝에 따른 손실과 정확도의 추이를 관찰하여 모델과의 상관관계를 연구하였다. 연구 방법으로는 시퀀셜데이터를 처리하는데 가장 최적화된 LSTM과 Embedding layer로 히든레이어를 구성한 후, LSTM의 Unit과 Batch Size, Embedding Size를 튜닝하여 각각의 모델에 대한 손실과 정확도를 측정하였다. 측정 결과, 손실은 41.9%, 정확도는 11.4%의 차이를 나타내었고, 최적화 모델의 변화추이는 지속적으로 안정적인 그래프를 보여 하이퍼파라미터의 튜닝이 모델에 지대한 영향을 미침을 확인하였다. 또한 3가지 하이퍼파라미터 중 Embedding Size의 결정이 모델에 가장 큰 영향을 미침을 확인하였다. 향후 이 연구를 지속적으로 이어나가 모델이 최적의 하이퍼파라미터를 직접 찾아낼 수 있는 알고리즘에 대한 연구를 지속적으로 이어나갈 것이다.
웹 상에는 많은 자원들과 정보들이 존재한다. XML은 이러한 자원들과 정보들을 구조화하기 위해서 개발되었다. XTM(XML Topic Maps)은 XML의 형태로 자원들과 정보들에 의미를 부여할 수 있는 언어이다. XTM은 Topic과 Association을 이용해서 자원들과 정보들이 가진 의미를 표현한다 XTM상에서 나타나는 Topic과 Association은 매우 거대하고 다양하기 때문에 모든 Topic과 Association을 한꺼번에 표현하기 어렵다 또한, 사용자가 수백만개의 Topic과 Association에서 원하는 Topic과 Association을 찾기 어렵다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 시각화 방법이 연구되었다. 현재 Topic Maps을 표현할 때 트리, 그래프, 맵 등 하나의 구조를 이용해서 표현한다. 하지만 추상화정도에 따라 시각화 방법은 장ㆍ단점을 지닌다. 본 논문에서는 웹 상의 자원, 정보들과 의미 사이에 여러 계층이 존재하는 다층적 시각화를 제안한다. 각 계층은 독립적인 표현구조로 나타내어 추상화정도에 따라 최적화된 구조를 사용한다. 사용자는 자신이 원하는 Topic과 Association을 점진적 접근을 통해서 원하는 Topic과 Association을 검색할 수 있다. 또한 Topic이 Association의 member처럼 사용되는 경우, 시각적으로 Topic이 표현되면 Topic은 연결된 Association과 직접적인 연결을 갖는다.
이 논문은 상위 단계 데이터-경로 합성에서 연산 스케쥴링과 자원 할당 및 배정을 동시에 고려한 통합적 접근 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스케쥴링 되어있지 않은 데이터-플로우 그래프에 대해서 수행에 필요한 총 clock 스텝 수와 필요한 회로 면적을 동시에 최소화하는 데이터-경로 생성에 특징이 있다. 일반적으로, 연결선의 결정이 합성의 마지막 단계에서 이루어지는 기존의 방법과는 다르게, 우리의 접근 방법은 연산 스케쥴링과 연산의 연산 모듈 배정 그리고 변수의 레지스터 배정 작업을 동시에 수행하여 추가적인 연결선의 수를 매 clock 스텝마다 최적화(optimal) 시킨다. 본 논문은, 이 문제를 최소-비용의 최대-플로우 문제로 변형하여 minimum cost augmentation 방법으로 polynomial time 안에 해결하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 내장 실시간 시스템(real-time embedded system)에서의 성능 재조정(re-engineering) 문제를 다룬다. 성능 재조정 문제는 하드웨어와 소프트웨어가 이미 구현된 상태에서 새로운 성능조건이 요구될 때 이를 만족시키도록 시스템을 수정하는 문제이다. 본 논문에서의 성능 요구조건은 시간당 처리량(throughput)이나 입출력 지연시간(input-output latency)등이 고려된다. 제안된 방법은 병목점 분석(bottleneck analysis)과 비선형 최적화를 이용한다. 이를 위해 프로세스 네트워크(process network)로 표현된 시스템 디자인과 태스크 그래프, 태스크 할당(allocation)과 스케쥴링, 그리고 새로운 성능조건인 실시간 처리량을 입력으로 사용한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 프로세스 네트워크에서 프로세스의 지연시간을 계산하여 병목이 되는 프로세스를 찾아낸다. 둘째, 프로세싱 요소의 성능 개선율(performance scaling factor)을 변수로 하여 주어진 성능을 만족시키기 위한 시스템 제약조건을 유도한다. 이를 사용하여 하드웨어의 업그레이드 비용을 최소화하도록 제약조건을 풀고 각 프로세싱 요소(processing element)에 필요한 성능개선율을 구한다. 제안된 방법은 기존에 구성된 소프트웨어의 구조를 고치기 않기 때문에 재조정의 시간을 줄일 수 있게 한다.
본 논문에서는 로보틱스나 컴퓨터 게임 등의 다양한 분야에서 일반적으로 존재하는 동적인 환경에서 장애물 회피를 위한 경로 계획 알고리즘을 연구하였다. 제안하는 알고리즘은 전역 경로계획과 지역 경로계획의 두 단계로 이루어져 있고, A*와 가시성 그래프에 의해 구해진 전역 경로를 이동할 때에 동적 장애물을 감지하게 되면 이를 회피하기 위해 포텐샬장으로 지역 경로를 구성한다. 이 알고리즘은 포텐샬장을 A*와 결합함으로써 지역 최적화 문제를 해결하고 포텐샬장만으로 이동하는 경우에 비해 시간적인 측면에서도 더욱 효율적이다.
인터넷상에서 데이터 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 더불어 RDF/XML 문서 크기 또한 상당히 크게 양산되고 있다. 이러한 상황은 효율적인 저장 모델을 요구하고 있으며, 저장된 데이터에 대해 효율적으로 질의를 처리할 수 있어야 한다. 이와 같은 많은 데이터를 저장하고 처리하기 위한 도구들이 존재하지만 이들 대부분은 과도한 조인연산, 데이터 및 스키마 관리에 있어서 문제점들을 안고 있다. 이에 본 연구에서는 문제점을 최소화하기 위해 Trie와 벡터(vector)를 사용하여 데이터를 저장할 수 있는 모델을 제안하며, 다음과 같은 내용을 중심으로 살펴본다. 먼저, 과도한 조인 연산을 피하며, 데이터를 지역화(localized) 및 캐쉬(cached)되게 저장한다. RDF 그래프를 상하로 이동하는 복잡도를 동일하게 하며, 스키마 정보와 데이터의 의미를 함께 저장하고 메모리 내(in-memory) 실행 문제 등을 해결한다. 이렇게 함으로서 의미 추출과 결과를 확대 시키는데 소요되는 시간을 최적화시킬 수 있다.
수많은 웹페이지들이 하이퍼링크를 통해 복잡하게 연결된 그래프 구조를 가지고 있는 웹사이트를 계층적으로 구조화하는 것은 해당 사이트를 검색하고자 할 때, 정보를 재조직화하고 고려해야 할 대안들의 개수를 감소시킨다는 점에서 매우 유용하다. 본 논문은 웹사이트의 의미론적인 계층화를 최적화하기 위하여 사용자의 순회 경로, 즉 웹아크의 중요도 합을 최대화할 수 있는 트리 구조를 생성하였다. 구체적으로 첫째 PageRank에 기반한 웹아크 중요도를 생성하였고, 둘째 Minimum-Cost Arborescence 문제를 이용하여 최적 트리 구조를 생성하였다. 사용자의 질의에 독립적으로 생성된 트리 구조는 웹사이트의 의미 있는 계층 구조로서 사용자로 하여금 해당 사이트를 보다 효과적으로 검색할 수 있도록 도와줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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