본 논문은 분지수가 상수인 토러스를 피터슨-토러스 네트워크에 임베딩 가능함을 보인다. 토러스 T(5m, 2n)는 PT(m, n)에 연장율 5, 밀집율 5 그리고 확장율 1에 임베딩 가능함을 보였다. 추가로 토러스를 PT에 평균 연장율 3이하에 임베딩 가능함을 보였다. 널리 알려진 토러스 네트워크를 연장율과 밀집율을 5이하에 PT에 임베딩 함으로써 웜홀 라우팅 방식과 store-and-forward 방식 모두에서 임베딩 알고리즘이 사용 가능하고, 일대일 임베딩을 함으로써 시뮬레이션시 프로세서 작업 처리량을 최소화 하였다.
방향 네트워크 임베딩 문제는 주어진 방향 네트워크의 노드들을 그들 간의 비대칭 관계를 보존할 수 있는 저 차원 벡터들로 표현하는 것이다. 최근, 이 문제에 대한 다양한 방법들이 제안되어왔다. 본 논문에서 우리는 네 가지 실세계 방향 네트워크 데이터셋와 세 가지 에지 예측 시나리오를 이용한 실험을 통해, 최신 방향 네트워크 임베딩 방법들의 성능을 종합적으로 비교 분석한다.
본 논문은 분지수가 상수인 네트워크들을 피터슨-토러스(PT) 네트워크에 임베딩 가능함을 보인다. 상호연결망 G가 H에 임베딩 되면 G에서 설계된 병렬 알고리즘을 상호연결망 H에 적용할 수 있다. 토러스(메쉬)를 PT에 연장율 5, 밀집율 5 그리고 확장율 1에 일대일 임베딩 하였고, 허니컴브 메쉬를 PT에 연장율 5, 밀집율 2 그리고 확장율 5/3에 일대일 임베딩 하였다. 추가로 평균 연장율을 분석하였다. 널리 알려진 토러스 와 허니컴브 메쉬 네트워크를 연장율과 밀집율을 5이하에 PT에 임베딩 함으로써 웜홀 라우팅 방식과 store-and-forward 방식 모두에서 임베딩 알고리즘이 사용 가능하고, 일대일 임베딩을 함으로써 시뮬레이션시 프로세서 작업 처리량을 최소화 하였다.
본 논문에서는 널리 알려진 상호연결망인 하이퍼큐브의 망 비용을 개선한 폴디드 하이퍼스타 네트워크의 성질과 임베딩을 분석한다 폴디드 하이퍼스타 네트워크는 재귀적 확장성과 최대 고장 허용도를 갖는다. 임베딩의 연구 결과는 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_n$와 $n{\times}n$ 토러스 구조를 폴디드 하이퍼스타 FHS(2n,n)에 연장율 2에 임베딩 가능하다. 또한, 폴디드 하이퍼스타 네트워크 FHS(2n,n)은 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_{2n-1}$에 연장율 1에 임베딩 가능함을 보인다.
본 논문은 정이진트리(full binary tree)를 PT 네트워크에 임베딩 가능함을 보인다. 메쉬 네트워크에 H-트리을 생성하는 방법을 응용하여 밀집을 1, 확장율 ${\doteqdot}5$ 그리고 연장율 $\frac{3(n+1)}{4}+1$에 일대일 임베딩 하였다. 밀집을 1에 임베딩 함으로써 store-and-forward 라우팅 방식과 윔홀 라우팅 방식에 적합하며 일대일 임베딩 함으로써 프로세서의 부하를 줄였다.
계층적 폴디드 하이퍼스타 네트워크는 동일한 노드 개수를 갖는 계층적 네트워크인 HCN(n,n)과 HFN(n,n)보다 망비용이 우수한 연결망이다. 본 연구에서는 하이퍼큐브, HCN(n,n), HFN(n,n)과 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$) 사이의 임베딩을 분석한다. 임베딩 결과는 HCN(n,n), HFN(n,n), 하이퍼큐브 $Q_{2n}$은 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)에 확장율 $\frac{C^n}{2^{2n}}$과 연장율 2, 3, 4로 각각 임베딩 가능하다. 또한, 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)는 계층적 네트워크인 HFN(2n,2n)에 연장율 1에 임베딩 가능하다. 이러한 임베딩 결과는 하이퍼큐브, HCN(n,n), HFN(n,n)에서 개발된 알고리즘을 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)에서 효율적으로 활용 가능함을 의미한다.
본 논문은 피터슨 그래프를 기반으로 설계된 노드수가 증가함에 따라 분지수가 증가하는 하이퍼 피터슨을 분지수가 고정인 피터슨-토러스(PT) 네트워크에 임베딩 가능함을 보인다. 하이퍼 피터슨 $HP_{log_2n^2+3}$을 PT(n,n)에 확장율 1, 연장율 1.5n+2 그리고 밀집율 5n에 임베딩 하였다.
스타(star) 네트워크는 노드 대칭성, 최대 고장 허용도, 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망 비용이 개선 된 상호 연결망이다. 본 연구에서는 상호연결망으로 널리 알려진 스타네트워크와 RFM, 버블정렬네트워크 사이의 임베딩 방법을 제안하고, 임베딩의 연장율 비용을 분석한다. 연구 결과로 버블정렬(Bubblesort) 그래프 $B_N$을 RFM 그래프 $R_N$에 연장비율 2, 버블정렬(Bubblesort) 그래프 $B_N$을 스타그래프 $S_N$에 연장율 3에 임베딩 할 수 있다.
본 논문에서, 정이진트리와 노드수가 증가함에 따라 분지수가 증가하는 하이퍼큐브, 하이퍼피터슨 연결망을 분지수가 고정된 피터슨-토러스(PT) 연결망에 일대일 임베딩 하였다. 일대일 임베딩은 일대다 임베딩이나 다대일 임베딩과 비교하여 프로세서의 낭비나 프로세서의 과부하의 위험이 적다. 하이퍼큐브나 하이퍼 피터슨에서 개발된 알고리즘들이 피터슨-토러스에서 사용될 때 유휴 프로세세가 많지 않도록 확장율 ${\doteqdot}1$, 연장율 1.5n+2 그리고 밀집율 O(n)에 일대일 임베딩 하였고, 메시지 전송길이에 영향을 받지 않는 웜홀 라우팅 방식의 시스템에서 메시지의 병목현상을 피할 수 있도록 정이진트리를 PT 네트워크에 밀집율 1, 확장율 ${\doteqdot}5$ 그리고 연장율 O(n)에 일대일 임베딩 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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