• Journal of KIISE
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• v.44 no.1
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• pp.78-83
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• 2017

Finding the densest subgraphs from social networks, such that people in the subgraph are in a particular community or have common interests, has been a recurring problem in numerous studies undertaken. However, these algorithms focused only on finding the single densest subgraph. We suggest a heuristic algorithm of the bottom-up type, which finds the densest subgraph by increasing its size from a given starting node, with the repeated addition of adjacent nodes with the maximum degree. Furthermore, since this approach matches well with parallel processing, we further implement a parallel algorithm on the MapReduce framework. In experiments using various graph data, we confirmed that the proposed algorithm finds the densest subgraphs in fewer steps, as compared to other related studies. It also scales efficiently for many given starting nodes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.383-385
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• 2023

Single-machine-based 그래프 엔진의 state-of-the-art 모델인 RealGraph 는 쓰레드를 이용한 병렬화로 성능을 향상하였으나 쓰레드 내부에서의 병렬성은 고려되지 않았다. 본 논문은 SIMD 명령어를 이용해 RealGraph 의 병렬성을 향상시켰다. 쓰레드 내부의 효율성을 높이기 위해 RealGraph 의 구조와 그래프 알고리즘의 분석을 통한 SIMD 명령어의 적용 가능한 영역을 탐색하였다. 실험으로 SIMD 명령어의 적용을 통해 쓰레드 내부에서 벡터 연산을 수행하여 평균 7.6%, 11.7%, 9.2%의 수행 시간 단축을 이끌어냈으며 SIMD 명령어의 적용이 그래프 엔진의 분석 성능에 얼마나 도움이 될 수 있는지 확인하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.2
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• pp.256-268
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• 2000

Multi-way spatial join is a nested expression of two or more spatial joins. It costs much to process multi-way spatial join, but there have not still reported the scheme of parallel processing of multi-way spatial join. In this paper, parallel processing of multi-way spatial join consists of parallel multi-way spatial filter and parallel spatial refinement. Parallel spatial refinement is executed by the following two steps. The first is the generation of a graph used for reducing duplication of both spatial objects and spatial operations from pairs candidate object table that are the results of multi-way spatial filter. The second is the parallel spatial refinement using that graph. Refinement using the graph is proved to be more efficient than the others. In task creation for parallel refinement, minimum duplication partitioning of the Spatial_Obicct_On_Node graph shows best performance.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.6
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• pp.674-684
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• 2000

One key obstacle which has been identified in achieving parallel processing is to communicate effectively between processors during execution. One approach to achieving an optimal delay time is to use expander graph. The networks and algorithms which are based on expander graphs are successfully exploited to yield fast parallel algorithms and efficient design. The AKS sorting algorithm in time O(logN) which is an important result is based on the use of expanders. The expander graph also can be applied to construct a concentrator and a superconcentrator. Since Margulis found a way to construct an explicit linear expander graph, several expander graphs have been developed. But the proof of existence of such graphs is in fact provided by a nonconstructive argument. We investigate the expander network on the hypercube network. We prove the expansion of a sin81e stage hypercube network and extend this from a single stage to multistage networks. The results in this paper provide a theoretical analysis of expansion in the hypercube network.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.6 no.6
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• pp.588-600
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• 2000

본 논문에서는 워크스테이션 네트웍(Network of Workstation) 환경에서 태스크 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 NoW에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 테스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 NoW 환경의 워크스테이션으로 스케줄링하며, 태스크 그래프에서 노드수가 V일 때 최악의 경우 알고리즘의 시간 복잡도는 O($V^2$)이다. 제안한 알고리즘을 실제 응용 프로그램의 태스크 그래프에 적용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즈이 스케줄링 길이와 알고리즘에서 요구하는 워크스테이션의 수 관점에서 성능이 향상되었음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.169-172
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• 2003

최근에 대규모 병렬컴퓨터의 새로운 위상으로 HHN(m;n,h) 그래프가 제안되었다. HHN(m;n,h) 그래프는 하이퍼큐브에 기반한 계층적인 상호 연결망이며, 노드개수가 유사한 하이퍼큐브보다 작은 노드 분지수와 작은 링크의 수를 가지고 있기 때문에 대규모 병렬 컴퓨터를 구성하는 상호 연결망이지만, 심플 라우팅 알고리즘에 기반한 경로를 구성함으로써 불필요한 라우팅 경로를 갖는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 심플 라우팅 알고리즘보다 평균거리가 개선된 새로운 라우팅 알고리즘을 제안하고, HHN(3;3,2)를 기준으로 비교하였을 때 대략 32%정도 향상됨을 보인다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.10
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• pp.1258-1263
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• 1999

본 논문에서는 CRCW(Concurrent Read Concurrent Write)와 CREW(Concurrent Read Exclusive Write) PRAM(Parallel Random Access Machine) 모델에서 무방향성 그래프 G=(V, E)의 극대 매칭을 구하기 위해 간결한 랜덤 병렬 알고리즘을 제안한다. CRCW PRAM 모델에서 m개의 선을 가진 그래프에 대해, 제안된 매칭 알고리즘은 m개의 프로세서 상에서 {{{{ OMICRON (log m)의 기대 수행 시간을 가진다. 또한 CRCW 알고리즘을 CREW PRAM 모델에서 구현한 CREW 알고리즘은 OMICRON (log^2 m)의 기대 수행 시간을 가지지만,OMICRON (m/logm) 개의 프로세서만을 가지고 수행될 수 있다.Abstract This paper presents simple randomized parallel algorithms for finding a maximal matching in an undirected graph G=(V, E) for the CRCW and CREW PRAM models. The algorithm for the CRCW model has {{{{ OMICRON (log m) expected running time using m processors, where m is the number of edges in G We also show that the CRCW algorithm can be implemented on a CREW PRAM. The CREW algorithm runs in {{{{ OMICRON (log^2 m) expected time, but it requires only OMICRON (m / log m) processors.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.201-209
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• 2001

고성능 마이크로 프로세서들은 성능 향상을 위해 ILP를 지원한다. 병렬성을 극대화시키기 위해서는 많은 성능 저해 요인들을 제거해야 한다. 최근에는 컴파일러의 역할을 증대시켜 이러한 요인들을 줄이기 위한 노력들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 성능 저해 요인인 조건 분기 처리를 위하여 조건 실행과 레지스터 할당을 결합함으로써 메모리로의 대피를 최소화하고 병렬성을 향상시킬 수 있는 개선된 레지스터 할당 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법을 적용하여 실험한 결과 간섭 그래프의 에지수가 4.47% 감소되었고 그 결과 요구되는 대피 변수의 수도 21.35% 감소되었다. 그리고 기존의 방법에 비해 19.38%의 성능 향상 결과를 얻었다. 결국 본 레지스터 할당 기법은 조건 실행을 통해 조건 분기 명령을 제거하여 기본 블록 내의 명령어 수를 증가시켜 병렬처리의 기회를 증진시키고 조건 분석을 통해 간섭 그래프의 불필요한 에너지를 제거시켜 보다 효율적인 레지스터 할당을 실현함으로써 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.11
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• pp.2823-2834
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• 1998

This paper deals with the problem of one-to-one mapping of $2^n$ task modules of a parallel program to an n-dimensional hypercube multicomputer so as to minimize to total communication cost during the execution of the task. The problem of finding an optimal mapping has been proven to be NP-complete. We first propose a graph modification technique which transfers the mapping problem in a hypercube multicomputer into the problem of finding a set of maximum cutsets on a given task graph. Using the graph modification technique, we then propose a repeated mapping scheme which efficiently finds a one-to-one mapping of task modules to a hypercube multicomputer by repeatedly applying an existing bipartitioning algorithm on the modified graph. The repeated mapping scheme is shown to be highly effective on a number of test task graphs, it increasingly outperforms the greedy and recursive mapping algorithms as the number of processors increase. The proposed algorithm is shown to be very effective for regular graph, such as hypercube-isomorphic or 'almost' isomorphic graphs and meshes; it finds optimal mapping on almost all the regular task graphs considered.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.10
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• pp.3055-3063
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• 2000

In this paper, a task duplication based heuristic scheduling algorithm is proposed to solve the problem of task scheduling on Shared Memory Multiporcessors (SMM). The proposed algorithm pre-allocates network resources so as to avoid potential communication conlhct, and the algorithm uses heuristies to select duplication tasks so as to recuce of a multiprocessors, and generates scheduling accorting to the available number of processors ina system. The proposed algorithm has been applied to some practical task graphs in the simulation, and the results show that the proposed algorithm achieves considerable performance improvement, in respect of schedule length.