개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 메타 휴리스틱 방법이다. 이것은 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백에 의한 탐색을 이용한 모집단에 근거한 접근법으로 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 최근까지 인접한 노드($v_i, v_j$)가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제인 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근 방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 그리디 알고리즘, 시뮬레이티드어넬링, 타부 탐색 등이 아닌 개미 집단 시스템 알고리즘으로 해법을 구하는 방법인 ANTCOL 알고리즘을 소개하고, ANTCOL을 해결하기 위해 제안된 기존의 생성 함수들(ANT_Random ANT_LF, ANT_SL, ANT_DSATUR, ANT_RLF)과, 본 논문에서 새롭게 제안된 방법으로 RLF에 무작위 기법을 적용한 XRLF를 생성 함수로 사용한 ANT_XRLF 방법과 ANT_XRLF에 재검색을 추가한 방법(ANT_XRLF_R)의 그래프 착색 결과 및 실행 시간을 비교, 분석하여 제안된 방법이 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
웹 애플리케이션의 사용이 늘어남에 따라 자바스크립트 프로그램의 성능을 높이는 것이 중요한 문제가 되었다. 자바스크립 프로그램에 대해 별칭 분석을 수행하면 더 많은 최적화가 가능해지지만, 자비스크립트가 가지는 동적인 특성으로 인해 분석 방법을 고안하는 데 어려움이 있었다. 본 논문에서는 자바스크립트의 주요한 동적 특성을 온전하게 다루는 별칭 분석 알고리즘을 최초로 제안한다. 제안한 방법은 별칭 그래프를 생성하여 프로그램 내의 별칭 관계를 완전하게 찾아내며, 또한 실행시킬 코드가 동적으로 추가될 때마다 이전에 이루어졌던 최적화가 유효한지 검사한다. 별칭 분석 결과를 이용하여 V8 자바스크립트 엔진에서 추가적으로 최적화를 수행한 결과, 유의미한 수행 시간 감소를 확인할 수 있었다.
오버레이 멀티캐스트의 성능 향상을 위해서는 멀티캐스트 트리의 최적화가 필요하다. 오버레이 멀티캐스트 트리의 최적화 문제는 그래프 상에서 각 노드의 차수가 제한되어 있을 때 지름이 가장 작은 트리를 만드는 문제와 같으며, 이는 NPcomplete문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 멀티캐스트 트리의 최적화를 위한 동적, 분산화 알고리즘을 제안한다. 각 사용자는 자신에서 출발하는 최대 경로의 길이를 계산하고, 주변 사용자와 변을 교환함을 통해 멀티캐스트 트리의 지름을 줄여나가게 된다. 이 알고리즘은 계산 상의 부하가 적고, 동적인 환경에 적응할 수 있으며, 중앙의 통제가 필요하지 않다는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 프린지 패턴을 생성하는 딥러닝 기반의 WGAN-GP 네트워크의 최적화 방법을 제안한다. 기존의 복소 프린지 패턴 생성을 위한 GAN 모델은 생성의 정확도뿐만 아니라 학습의 안정성이 다소 부족하였다. 이에 따라 WGAN-GP 등의 업그레이드 된 방법을 사용하였지만, 네트워크 구조 및 파라미터에 따른 최적화가 필요하다. 보다 정확도 높은 정확도를 가진 프린지 패턴 생성을 위해 learning rate decay 사용하여 학습된 결과를 epoch 별 그래프로 최적화 전의 결과와 비교하고, 홀로그램과 복원 결과에 대한 PSNR 을 비교한다.
자바 바이트코드는 많은 장점을 갖지만 수행 속도가 느리고 분석이 어렵다는 단점을 갖는다. 이를 극복하기 위해 바이트코드에 대한 분석과 최적화가 수행되어야 한다. 최적화된 코드를 위해 CTOC를 구현하였다. 바이트코드에 대해 분석과 최적화를 수행하기 위해서는 우선 CFG를 생성해야 한다. 바이트코드의 특성 때문에 기존의 제어 흐름 분석 기술을 바이트코드에 적합하게 확장해야 한다. 또한 정적으로 분석하기 위해 CFG를 SSA Form으로 변환한다. SSA Form으로 변환하기 위해서는 지배 관계, 지배자 트리, 직접 지배자, $\phi$-함수, 재명명, 지배자 경계 등 많은 정보에 대한 계산을 수행한다. 본 논문은 기존의 CFG로부터 SSA Form으로 변환을 위해 알고리즘과 변환 과정을 기술한다. SSA Form이 적용된 그래프는 추후에 타입 추론과 최적화를 위해 사용된다.
본 논문은 바이트코드(bytecode) 수준에서 프로그램 분석과 최적화를 위한 구조를 서술한다. 바이트코드 수준에서 분석을 수행하기 위해서는 우선 제어 흐름 그래프(CFG : Control Flow Graph)를 생성해야 한다. 바이트코드의 특성 때문에 기존의 제어 흐름 분석 기술을 바이트코드에 적합하게 확장해야 한다. CFG를 작성하기 위해 기본 블록을 생성하고 기본 블록간의 관계를 이용하여 최적화 과정에서 사용되는 각종 정보를 생성한다. 생성된 CFG는 자바 바이트코드의 이해와 유지보수를 위해 테스트되고, 데이터 흐름 분석과 의존성 분석과 같은 다른 분석을 위해서 사용된다. 본 논문에서는 바이트코드 수준의 제어 흐름 분석을 위해 CTOC(Classes To Optimized Classes)의 CTOC-BR(CTOC-Bytecode tRanslator)을 구현한다. CTOC는 자바 바이트코드의 최적화와 분석을 위해 현재 개발 중인 프레임 워크의 이름이고, CTOC에서 CTOC-BR은 스택 기반인 바이트코드의 최적화와 분석을 쉽게 하기 위해 트리 형태로 변환을 수행하는 도구이다.
데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.
XML이 웹상에서 정보 교환의 표준으로 채택되면서 XML을 데이타베이스의 데이타로 보고 정보를 추출하는 분야가 주목받고 있다. XML은 그래프 기반의 비정형 데이타(semistructured data) 모델 과 매우 비슷하기 때문에 XML 데이타를 그래프 기반의 비정형 데이타 모델로 매핑한 후, 이에 대하여 질의를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 XML 데이타에 대하여 스키마 정보를 가지는 DTB(Document Type Definition)를 이용한 질의 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 인덱싱 효과를 내면서도 기존 방법에 비하여 부가의 메모리를 적게 필요로하고, 입력 데이타의 구조를 그대로 유지하기 때문에 다양한 형태의 질의를 효율적으로 처리할 수 있다. 간단한 예제 데이타베이스에 대하여 제안하는 기법의 실험 결 과를 보였다.
구조적 생물 정보학 분야는 단백질의 3차원 구조를 대상으로 단백질을 연구하는 분야이며, 본 논문에서는 구조적 생물 정보학 분야의 핵심 연구 주제중의 하나인 Flexible 단백질 구조 정렬에 관한 새로운 알고리즘을 제시한다. Flexible 단백질 구조 정렬을 위하여, 단백질의 3차원 구조의 지역적인 유사성을 이용하여 두 단백질의 유사한 부분 구조를 추출해 내고, 이 추출된 유사 구조간에 연결 가능성을 검색하여 정렬이 가능한 모든 유사 구조를 찾고, 이 유사 구조에 꺽임점을 도입하여 Flexible 단백질 구조 정렬을 수행하였다. 이 과정에서 단백질의 지역적 유사성을 정확히 비교하기 위하여 RDA를 이용한 방법을 제안하였고, Flexible 단백질 구조 정렬시 신뢰성 있는 꺽임점 위치 선정 방법과 그래프를 이용한 최적화 방법을 제안하였다. 성능 평가를 위하여 다양한 방법으로 Flexible 단백질 구조 정렬의 성능 평가를 수행하였고, 기존의 방법인 DALI, CE, FATCAT 보다 성능의 우수함을 나타내었다.
분산 이기종 컴퓨팅 시스템의 성능은 입력 그래프인 방향성 비순환 그래프DAG)를 스케줄링 하는 알고리즘의 성능에 따라 좌우된다. 그러나 분산 이기종 컴퓨팅 시스템에서의 태스크 스케줄링은 NP-complete 문제로 휴리스틱 방법으로 접근해야한다. 태스크 스케줄링 알고리즘은 우선순위 결정 단계와 프로세서 할당 단계로 구성되며, 많은 연구들이 두 단계를 함께 고려하고 있다. 본 논문에서는 태스크 우선순위 결정 단계에 초점을 맞추어 태스크 복제 기반 프로세서 할당 방법에 최적화된 태스크 우선순위 결정 알고리즘인 WPD 알고리즘을 제안한다. 제안하는 WPD 알고리즘의 성능 분석을 위해 태스크 복제 기반 프로세서 할당 방법을 사용하는 기존의 태스크 스케줄링 알고리즘인 HMPID, HCPFD, HCT 알고리즘의 프로세서 할당 단계에 본 논문에서 제안하는 WPD 알고리즘을 결합하여 성능을 비교하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 WPD 알고리즘이 기존 태스크 우선순위 결정 방법에 비해 태스크 복제를 더욱 효율적으로 사용하여 HCPFD 알고리즘보다 9.58%, HCT 알고리즘보다 1.31% 성능 향상이 있는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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