• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.878-880
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• 2003

대부분의 진단 알고리즘은 PMC 모델을 바탕으로 결함의 개수가 t개를 초과하지 않는다는 t-진단가능 시스템의 특성을 이용한다. 하지만, 병렬처리 시스템의 규모가 커짐에 따라 시스템 내에서 발생되는 결함의 빈도가 높아지게 된다. 즉, 진단 알고리즘에서 가정하는 결함의 개수 t는 병렬처리 시스템 안에 있는 노드의 수에 비해 상당히 작은 개수이며, 결함의 개수가 t를 초과할 경우는 거의 고려하지 않았다. 본 논문에서는 결함의 개수가 t개를 초과하는 경우에 대하여 진단의 정확여부를 판단할 수 없는 충분히 작은 개수의 노드가 존재한다는 것을 허락함으로서, 진단 가능한 결함의 최대 수를 증가시키는 알고리즘을 제안한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권5호
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• pp.1-9
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• 1993

In this paper, we develop enhanced hypercube architectures and routing algorithms to realize arbitrary permutations in circuit switching. We prove that a hypercube is rearrangeable if one additional pair of links (one full-duplex communication line) is provided in only one dimesion of connections. We also prove that if each connection between two neighboring nodes consists of two pairs of links, the hypercube can handle two independent permutations simultaneously.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권12호
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• pp.1-10
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• 1994

In this paper, we propose a processor allocation algorithm using the PGG(Packed Gray code Group) for the MIMD hypercube. The number of k-D subcubes in an n-cube is C(n.k) en-k. When the PGG is employed in the processor allocation, C(n, k) PGG's are required to recognize all the k-D subcubes in an n-cube. from the simulation we find that the capability of processor allocation using only 40% of C(n, k) PGG's is about the same as that of the allocation using all the PGG's.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.718-720
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• 2001

본 논문에서는 하이퍼큐브보다 망 비용이 개선된 상호연결망 HCN(n,n)의 임의의 두 노드간에 노드중복하지 않는 n+1개의 병렬경로를 구성하는 방법을 제시하고, 그 결과를 통하여 HCN(n,n)의 고장지름이 dia(HCN(n,n))+4 이하임을 보인다. 이러한 병렬경로는 노드간에 메시지를 전송하는 시간을 줄일 수 있으며, HCN(n,n)의 노드 몇 개가 고장이 발생해도 통신지연시간이 발생하지 않음을 의미한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.659-662
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• 2007

알고리즘의 설계에 있어서 주어진 연결망을 다른 연결망으로 임베딩하는 것은 알고리즘을 활용하는 중용한 방법중의 하나이다. 본 논문에서는 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 이븐 연결망과 오드 연결망 사이의 임베딩을 분석하고, 이븐 연결망이 이분할 연결망임을 보인다. 이븐 연결망을 오드 연결망에 연장율 2, 밀집율 1에 임베딩 가능함을 보이고, 오드 연결망을 이븐 연결망에 연장율 2, 밀집율 1에 임베딩 가능함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.671-674
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• 2007

전위그래프는 스타 그래프와 그의 변형 그래프를 포함할 수 있는 일반화된 그래프이다. RFM 그래프는 스타 그래프가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브보다 망 비용이 적은 값을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프의 에지 정의를 이용하여 전위그래프와 RFM그래프 사이의 노드를 일-대-일 사상하는 방법을 제시한다. 이러한 사상 결과를 통해 전위그래프는 RFM그래프에 연장율 4, 확장율 1에 임베딩 가능하고, RFM그래프는 전위그래프에 O(n)에 임베딩 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권5호
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• pp.335-343
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• 2009

교차큐브는 병렬처리 시스템의 상호연결망으로서 널리 알려진 하이퍼큐브와 많은 면에서 비슷하면서도 절반 정도의 지름을 가지는 등 개선된 망 성질들을 가지므로 각광 받아 왔다. 크기 $4{\times}2^m$인 메쉬의 복사본 두 개, 혹은 크기 $8{\times}2^m$인 메쉬의 복사본 네 개가 교차큐브에 연장율 1, 확장율 1로 임베딩 될 수 있음이 알려져 있다.[Dong, Yang, Zhao, and Tang, 2008]. 그러나 양변의 길이가 모두 8 보다 큰 메쉬 다수 개가 교차큐브에 연장율 1, 확장율 1로 임베딩될 수 있는지는 알려진 바가 없다. 이 논문에서는 크기 $2^n{\times}2^m$인 메쉬의 복사본 $2^{n-1}$개가 교차큐브에 연장율 1, 확장율 1로 임베딩될 수 있음을 보인다. $n{\geq}1$, $m{\geq}3$. 이 연구 결과는 연장율과 확장율이라는 주요 임베딩 측정 척도에서 최적이다. 또한 이 연구 결과는 메쉬 구조를 가지는 다수 개의 작업을 교차큐브 구조를 가지는 병렬 컴퓨터에 할당하는데 효과적으로 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권1호
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• pp.1-9
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• 2005

본 논문에서는 패턴 분류를 위한 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그의 유용성을 고찰한다. 이를 위하여 하이퍼박스 내에서 각 특징들에 대하여 가중치 요소론 갖는 새로운 하이퍼큐브 소속함수를 정의한다. 이 가중치 요소는 분류과정에서 임의의 클래스에 대한 각 특징의 상대적인 기여도를 반영한다. 본 연구에서는 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장 및 축소의 3단계로 이루어지는 학습 방법론을 소개한다. 또한 제안된 모델을 기반으로 하여 학습된 분류기로부터 하이퍼박스 소속함수와 연결가중치를 사용하여 주어진 클래스에 대한 특징의 연관도를 산출하는 형태의 이른바 특징 분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 세부적으로 각 특징에 대하여 연관도 척도와 퍼지 소속함수간의 유사도 척도를 정의한다. 또한 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.115-124
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• 2014

하이퍼큐브와 스타 그래프는 상호연결망으로 널리 알려져 있다. 상호연결망의 임베딩은 임의의 연결망 G를 다른 연결망 H에 사상하는 것이다. 상호연결망 G가 H에 적은 비용으로 임베딩 가능하다는 것은 연결망 G에서 개발된 알고리즘들을 연결망 H에서 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 HCN과 HON 사이의 임베딩과 스타(star)그래프와 하프팬케익그래프 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 HCN(n,n)은 HON($C_{n+1},C_{n+1}$)에 연장율 3에 임베딩 가능하고, HON($C_d,C_d$)를 HCN(2d-1,2d-1)에 임베딩 비용은 O(d)임을 보인다. 또한 스타그래프는 하프팬케익그래프에 연장율 11, 확장율 1에 임베딩 가능하고, 평균 연장율은 8이다. 본 연구 결과는 HCN 연결망과 스타그래프에서 이미 개발된 여러 가지 알고리즘을 HON 연결망과 하프팬케익그래프에서 효율적으로 이용할 수 있음을 의미한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.556-564
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• 2003

스타 그래프와 팬케익 그래프는 하이퍼큐브가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브보다 망 비용이 적은 값을 갖는 상호연결망이다. 매크로-스타 그래프는 스타 그래프를 기본 모듈로 하면서 노드 대칭성, 최대고장허용도, 계층적 분할 성질을 가지면서 스타 그래프보다 망 비용이 개선된 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프의 에지 정의를 이용하여 스타 그래프, 팬케익 그래프, 매크로-스타 그래프 사이의 임베딩 방법을 제시한다. 스타 그래프 $S_n$은 팬케익 그래프 $P_n$에 연장율 4에 임베딩 가능하고, 매크로-스타 MS(2,n)은 팬케익 그래프에 연장율 4에 임베딩 가능함을 보인다. 또한, 팬케익 그래프를 스타 그래프와 매크로-스타 그래프에 임베딩하는 비용이 O(n)임을 보인다.