Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06a
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pp.33-35
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2012
개인용 컴퓨터가 보급된 후 오랫동안 CPU의 발전은 주로 클럭 스피드를 통해서 이루어져 왔다. 하지만 최근 들어서는 CPU 내에서 동작하는 코어의 수를 늘리는 방법을 통해 CPU의 성능 향상이 이루어지고 있다. 이렇게 멀티코어 환경의 시대가 도래함에 따라 CPU를 완전하게 이용하기 위해 기존 알고리즘들의 병렬화가 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 가장 많이 사용되는 알고리즘의 종류 중 하나인 정렬 알고리즘을 병렬화하여 멀티 코어 환경에서의 성능을 평가한다. 이는 기존의 단일 스레드 정렬 알고리즘들에 대해 알려진 바와는 다른 경향을 보이며 이러한 현상은 CPU의 병렬화가 진행될수록 더욱 심화될 것으로 예상된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.573-576
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2006
기존의 인폼드 검색 모델에서 자원 보유 피어의 검색 결과는 검색 과정에서 선택된 피어들 각각의 라우팅 결정 정보로 저장되는데, 자원 적중률에 따라 다음 피어를 선택할 때 주요 결정 요인으로 작용한다. 이러한 라우팅 결정 정보를 이용하여 검색 트래픽과 검색 성공률 등의 측면에서 기존의 Random Walks 등에 비해 효과적인 성능 평가 결과를 보인 LTO(Leveled The Orienteering) 검색 알고리즘은 검색 과정에서의 라우팅 경로가 편중되어 있어 해당 노드들에 검색 부하 집중 경향을 보인다. 이에 본 논문에서는 검색 적중 빈도에 다라 LTO 검색 알고리즘이 검색 과정상에서 라우트 대상 노드들의 성능을 고려한 적응적 P2P 검색 알고리즘으로 확장 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가 결과 노드들의 검색 부하 집중률과 자원 검색 노드의 검색 성공률 측면에서 적절한 타협점에서 동작함을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.41-44
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2009
데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고, 군집들간의 유사성을 최소화 시키도록 데이터의 집합을 분할하는 것이다. 대용량의 데이터베이스에서 최적의 효율화를 내기 위해서는 원시데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고, 이것을 알고리즘 적용 대상이 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법에 많은 관심이 보이고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 군집화 알고리즘을 제안하는 적합도 함수는 보다 양질의 군집을 찾아내는 것으로 평가 되었다. 또한 유전자 알고리즘 중 8가지를 세부 분석하여 평가하였다.
In this paper, an advanced successive elimination algorithm was proposed using mean absolute difference of neighboring search points. By using mean absolute difference of neighboring search points, the search point in motion estimation can be eliminated effeciently without matching evaluation that requires very intensive computations. By using adaptive MAD calculation algorithm, the candidate matching block can be eliminated early. So, the number of the proposed algrorithm was verified by experimental results.
최근의 전력계통의 대형화와 고용량화로 인하여, 전력계통의 안정적으로 운용에 대한 기대가 절실히 요구되고 있다. 이처럼 계통은 안정적으로 운용하기 위하여 계퉁운용상에 발생하는 사고 및 과도상태를 신속, 정확하게 분석하고 판단함으로서 사고구간을 제거하고 피해구간을 최소화 할 수 있는 보호계전 협조와 실제 계통상에서 발생할 수 있는 다양한 사고를 분석하고 진단할 수 있는 향상된 보호계전 알고리즘 개발을 위한 연구가 필요하다. 따라서, 개발 혹은 개선된 보호계전 알고리즘의 평가를 위하여 다양한 사고 모의가 필요하며, 아울러 이를 기계장치 혹은 보호계전기 하드웨어를 시험할 수 있는 시뮬레이터 장치의 구성이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 전력계통 과도현상 모의 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 다양한 계통 사고 모의하며, 결과 사고 데이터를 활용하여 보호계전 알고리즘을 평가하고자 한다. 한괸, 모의한 사고 데이터를 실시간으로 재현하기 위하여 고성능 DAC 인터페이스 장치를 활용하여 구현하고 다양한 사고 데이터를 데이터베이스 형식의 자료 구조로 구성하여, 대상 계전기 장치의 성능과 알고리즘을 검증하기 위한 시뮬레이터를 제안하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.733-736
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2014
최근 대용량 데이터에 대한 효율적인 데이터 분석 기법이 활발히 연구되고 있다. 대표적인 기법으로는 맵리듀스 환경에서 보로노이 다이어그램을 이용한 k 최근접점 조인(VkNN-join) 알고리즘이 존재한다. VkNN-join 알고리즘은 부분집합 Ri에 연관된 부분집합 Sj만을 후보탐색 영역으로 선정하여 질의를 처리하기 때문에 질의처리 시간을 감소시킨다. 그러나 VkNN-join은 색인 구축 비용이 높으며, kNN 연산 오버헤드가 큰 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 대용량 데이터 분석을 위한 맵리듀스 기반 kNN join 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시드 기반의 동적 분할을 통해 색인구조 구축비용을 감소시킨다. 또한 시드 간 평균 거리를 기반으로 후보 영역을 선정함으로써, 연산 오버헤드를 감소시킨다. 아울러, 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 질의처리 시간 측면에서 기존 기법에 비해 우수함을 나타낸다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.430-432
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2002
리눅스는 POSIX.1b 표준의 일부 지원으로 연성 실시간 시스템을 지원한다. 현재 경성 실시간 시스템을 지원하기 위해 리눅스를 확장한 여러 운영체제가 개발된 바 있지만, 다양한 프로그래밍 인터페이스 및 스케줄러의 지원이 부족하다. 현재까지 실시간 리눅스를 위한 스케쥴러는 RMS와 EDF 두 가지의 스케쥴러가 별도로 구현되어 있다. 이 두 가지 스케쥴러 중에서 사용자가 각각의 스케쥴링 알고리즘의 특성을 고려하지 않고 두 가지 방법을 선택하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해결하기 위한 안정적인 스케쥴링 가능성 검사를 통하여 RMS와 EDF 스케쥴링 방법의 특성에 맞게 스케쥴러 중에서 하나를 선택하여 사용함으로서 종료시한을 보장하고 또한 스케쥴이 불가능한 경우 테스크 스케쥴로 인해 발생되는 시스템 정지 현상을 제거하고 태스크 집합의 효율적인 관리를 위한 스케쥴링 가능성 검사 알고리즘과 스케쥴러 선택 알고리즘을 제시하여 스케쥴링 알고리즘의 성능평가 결과를 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.405-408
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2020
양자 컴퓨터를 활용한 양자 알고리즘은 우리가 현재 사용하고 있는 많은 암호들의 안전성을 깨뜨릴 수 있다. 그루버 알고리즘을 n-bit 보안레벨을 가지는 대칭키 암호에 적용한다면 보안레벨을 O(2n/2)까지 낮출 수 있다. 그루버 알고리즘을 적용하기 위해서는 우선 대상 암호가 양자 회로로 구현되어야 한다. 때문에 대상 블록암호를 양자 회로로 최적화하는 연구들이 최근 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 국산 경량 블록암호 LEA를 양자 회로에서 최적화 하였다. 기존의 LEA 양자 회로구현과 비교하여 양자 게이트는 더 많이 사용하였지만, 큐빗을 획기적으로 줄일 수 있었으며 이에 대한 성능 평가를 수행하였다. 마지막으로 제안하는 LEA 구현에 그루버 알고리즘을 적용하기 위한 양자 자원을 평가하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.312-315
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2012
이 논문은 한 대의 모바일 로봇의 모션 계획 알고리즘인 Bug1과 Bug2를 개선한 알고리즘을 제안한다. 장애물이 있는 환경에서 목표지점까지 도달하기 위한 경로 계획 알고리즘으로 Bug1과 Bug2가 제안되었지만, 이 두 알고리즘은 모두 장애물 형태에 따라 탐사 시간이 오래 걸릴 수 있다는 단점이 있다. Bug2 알고리즘은 Bug1 알고리즘을 개선한 형태로 제안되었지만 심지어 극적적인 경우에는 무한 루프에 빠진다는 단점이 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 한 쌍의 모바일 로봇을 이용한 병렬 탐색 PBug1, PBug2 알고리즘을 제안한다. 제안된 PBug1과 PBug2 알고리즘은 각각 Bug1과 Bug2의 속도를 보장하며 일반적으로 빠른 탐사시간을 보인다. 측히 PBug2 알고리즘은 Bug2와 달리 무한루프에 빠지는 경우가 없다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PBug1, PBug2 알고리즘을 구현하여 Bug1, Bug2 알고리즘과 비교하였다. 실험결과 PBug1 알고리즘은 Bug1 알고리즘보다 탐사 시간이 64.9%로 감소하였고 PBug2 알고리즘은 Bug1 알고리즘과 비슷한 탐사 시간을 보였다.
Due to the advance of e-commerce systems, the number of people using online shopping and products has significantly increased. Therefore, the need for an accurate recommendation system is becoming increasingly more important. Recurrent neural network is a deep-learning algorithm that utilizes sequential information in training. In this paper, an evaluation is performed on the application of recurrent neural networks to recommendation systems. We evaluated three recurrent algorithms (RNN, LSTM and GRU) and three optimal algorithms(Adagrad, RMSProp and Adam) which are commonly used. In the experiments, we used the TensorFlow open source library produced by Google and e-commerce session data from RecSys Challenge 2015. The results using the optimal hyperparameters found in this study are compared with those of RecSys Challenge 2015 participants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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