• Title/Summary/Keyword: 분할 그래프

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An Efficient Graph Algorithm Processing Scheme using GPUs with Limited Memory (제한된 메모리를 가진 GPU를 이용한 효율적인 그래프 알고리즘 처리 기법)

  • Song, Sang-ho;Lee, Hyeon-byeong;Choi, Do-jin;Lim, Jong-tae;Bok, Kyoung-soo;Yoo, Jae-soo
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.22 no.8
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    • pp.81-93
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    • 2022
  • Recently, research on processing a large-capacity graph using GPUs has been conducting. In order to process a large-capacity graph in a GPU with limited memory, the graph must be divided into subgraphs and then processed by scheduling subgraphs. In this paper, we propose an efficient graph algorithm processing scheme in GPU environments with limited memory and performance evaluation. The proposed scheme consists of a graph differential subgraph scheduling method and a graph segmentation method. The bulk graph segmentation method determines how a large-capacity graph can be segmented into subgraphs so that it can be processed efficiently by the GPU. The differential subgraph scheduling method schedule subgraphs processed by GPUs to reduce redundant transmission of the repeatedly used data between HOST-GPUs. It shows the superiority of the proposed scheme by performing various performance evaluations.

A Study on Graph Partitioning for Graph Query Processing in Distributed System (분산 환경에서 그래프 질의 수행을 위한 그래프 분할 기법 조사)

  • Lee, Wonseok;Ko, Seoungyun;Seo, Myeongwon;Lee, Jeong-Hoon;Han, Wook-Shin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.734-736
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    • 2019
  • 그래프 분할 기법은 분산 환경에서 그래프 질의 수행에 있어 통신 비용을 줄이고 부하 균형을 맞추고자 그래프의 정점과 간선들을 여러 머신들에 나누어 저장하는 방법이다. 본 논문에서는 그래프 질의 수행에 관한 지식을 정리하고, 간선 절단 기법(edge-cut), 정점 절단 기법(vertex-cut), 하이브리드 절단 기법(hybrid-cut)으로 알려진 대표적인 그래프 분할 기법과 최신 그래프 시스템들의 그래프 분할 기법을 소개하고 비교한다.

Extended Multilevel Graph Partitioning Scheme for I/O Efficiency (I/O 효율성을 위해 확장된 Multilevel 그래프 분할 기법)

  • ;R.S. Ramakrishna
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.875-877
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    • 2003
  • 그래프 분할문제에서 대량의 그래프 데이터를 처리하는 것은 계산에서 걸리는 시간보다 파일 입출력을 수행하는 데 걸리는 시간의 비중이 크다. 본 논문은 수행 속도와 분할 성능에 있어서 우수한 그래프 분할 알고리즘 중 하나인 Multilevel Graph Partitioning에 대해 입출력 효율을 높일 수 있도록 확장하는 기법을 제안하고 그 구현에 대해 기술한다. 그래프를 컴퓨터의 가용 메모리를 기준으로 서브 그래프로 나누어 메모리 참조의 지역성이 향상되도록 기존의 Multilevel Graph Partitioning을 확장 하였다. 기존의 방식과 제안된 방식을 테스트 그래프들에 적용하여 그 수행시간을 비교한 결과 그래프 데이터의 크기가 컴퓨터의 주 메모리의 용량에 비해 어느 수준 이상으로 커지면서 제안된 알고리즘이 기존의 방식보다 수행시간에 있어서 좋은 결과를 보인다.

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매크로-스타 그래프에서의 일-대-다 방송 알고리즘

  • 이형옥;류광택
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.597-599
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    • 2000
  • 대규모 병렬 컴퓨터에서 메시지를 가진 한 노드에서 다른 모든 노드들로 그 메시지를 전달하는 방송은 데이터의 복제, 신호 처리와 같은 다양한 응용프로그램에서 이용되는 중요한 통신 패턴이다. 매크로-스타 그래프는 스타 그래프를 기본 모듈로 가지면서 스타 그래프가 갖는 노드 대칭성, 최대 고장 허용도, 계층적 분할 성질을 갖고, 스타 그래프보다 망 비용이 개선된 상호 연결망으로 최근에 제안되었다. 본 논문에서는 매크로-스타 그래프의 계층적 분할 성질과 기본 모듈을 이용한 매크로-스타 그래프에서의 일-대-다 방송알고리즘을 제안한다.

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Performance Estimation of Register Allocation using Graph Partitioning (그래프 분할을 사용한 레지스터 할당의 성능 예측)

  • 김원태;한경숙;표창우
    • 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.

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A Path Partitioning Technique for Indexing XML Data (XML 데이타 색인을 위한 경로 분할 기법)

  • 김종익;김형주
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.31 no.3
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    • pp.320-330
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    • 2004
  • Query languages for XML use paths in a data graph to represent queries. Actually, paths in a data graph are used as a basic constructor of an XML query. User can write more expressive Queries by using Patterns (e.g. regular expressions) for paths. There are many identical paths in a data graph because of the feature of semi-structured data. Current researches for indexing XML utilize identical paths in a data graph, but such an index can grow larger than source data graph and cannot guarantee efficient access path. In this paper we propose a partitioning technique that can partition all the paths in a data graph. We develop an index graph that can find appropriate partitions for a path query efficiently. The size of our index graph can be adjusted regardless of the source data. So, we can significantly improve the cost for index graph traversals. In the performance study, we show our index much faster than other graph based indexes.

Source to teminal reliability evaluation by network decomposition (분할에 의한 네트워크의 국간신뢰도 계산)

  • 서희종;최종수
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.21 no.2
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    • pp.375-382
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    • 1996
  • In this paper, aneffective method for computing source to terminal reliability of network by decomposition is described. A graph is modeled after a network, and decomposed into two subgraphs. A logic product term of one subgraph is computed, and a graph of the other subgraphs is made according to the event representing the logic product term, and it's logic product term is compted. By multiplying the logic product term of one subgraph by that of the other subgraphs, a method for computing the source to terminal reliability is proposed. the time complexity for computing all the logic product terms of one subgraph is the product of copies of the number of edges in the subgraph of 2, and that of the other subgraph is the number of edges multiplied by the number of logic product terms. This method requires less computation time than that not by decomposition.

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Dynamic Block Reassignment for Load Balancing of Block Centric Graph Processing Systems (블록 중심 그래프 처리 시스템의 부하 분산을 위한 동적 블록 재배치 기법)

  • Kim, Yewon;Bae, Minho;Oh, Sangyoon
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.7 no.5
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    • pp.177-188
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    • 2018
  • The scale of graph data has been increased rapidly because of the growth of mobile Internet applications and the proliferation of social network services. This brings upon the imminent necessity of efficient distributed and parallel graph processing approach since the size of these large-scale graphs are easily over a capacity of a single machine. Currently, there are two popular parallel graph processing approaches, vertex-centric graph processing and block centric processing. While a vertex-centric graph processing approach can easily be applied to the parallel processing system, a block-centric graph processing approach is proposed to compensate the drawbacks of the vertex-centric approach. In these systems, the initial quality of graph partition affects to the overall performance significantly. However, it is a very difficult problem to divide the graph into optimal states at the initial phase. Thus, several dynamic load balancing techniques have been studied that suggest the progressive partitioning during the graph processing time. In this paper, we present a load balancing algorithms for the block-centric graph processing approach where most of dynamic load balancing techniques are focused on vertex-centric systems. Our proposed algorithm focus on an improvement of the graph partition quality by dynamically reassigning blocks in runtime, and suggests block split strategy for escaping local optimum solution.

Graph-based Motion Segmentation using Normalized Cuts (Normalized Cuts을 이용한 그래프 기반의 모션 분할)

  • Yun, Sung-Ju;Park, An-Jin;Jung, Kee-Chul
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06c
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    • pp.522-526
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    • 2008
  • 모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 사용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠에서 자주 활용되고 있다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이기 때문에 한번 입력받은 데이터를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 사용할 필요가 있으며, 입력 데이터를 모션별로 분할하는 것은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 데이터를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 전역적 특성에 대한 고려없이 이웃하는 프레임만을 고려하는 온라인 방식과 데이터를 전역적으로 고려하나 이웃하는 프레임 사이의 관계를 고려하지 않는 오프라인 방식으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방식을 병합한 그래프 기반의 모션 분할 방법을 제안한다. 분할을 위해 먼저 모션데이터를 기반으로 그래프를 생성하며, 그래프는 이웃하는 각 프레임사이의 유사도뿐만 아니라 시간축을 기반으로 일정시간내의 프레임들의 유사도를 모두 고려하였다. 이렇게 생성된 그래프를 분할하기 위해 분할된 모션내의 유사도 합을 최소화하고 각 모션간의 유사도는 최대화할 수 있는 normalized cuts을 이용하였다. 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방식 중 하나인 GMM과 온라인 방식 중 하나인 국부최소값 분할 방법보다 좋은 결과를 보였으며, 이는 각 프레임 사이의 유사도뿐만 아니라 일정시간내의 유사도를 전역적으로 고려하기 때문이다.

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Document Summarization Based on Sentence Clustering Using Graph Division (그래프 분할을 이용한 문장 클러스터링 기반 문서요약)

  • Lee Il-Joo;Kim Min-Koo
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.13B no.2 s.105
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    • pp.149-154
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    • 2006
  • The main purpose of document summarization is to reduce the complexity of documents that are consisted of sub-themes. Also it is to create summarization which includes the sub-themes. This paper proposes a summarization system which could extract any salient sentences in accordance with sub-themes by using graph division. A document can be represented in graphs by using chosen representative terms through term relativity analysis based on co-occurrence information. This graph, then, is subdivided to represent sub-themes through connected information. The divided graphs are types of sentence clustering which shows a close relationship. When salient sentences are extracted from the divided graphs, summarization consisted of core elements of sentences from the sub-themes can be produced. As a result, the summarization quality will be improved.