본 논문에서는 유니폼 멀티프로세서 환경에서 단순 주기성 태스크 시스템을 성공적으로 스케줄 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 멀티프로세서 환경에서 주기성 태스크를 스케줄하기 위한 파티션드(partitioned) 스케줄링 알고리즘은 bin-packing 문제와 같은 문제로써 해결하는 게 불가능하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 "task-splitting"기법을 이용하여 단순 주기성 태스크 시스템을 다른 단순 주기성 태스크 시스템으로 변환하는 글로벌(global) 스케줄링 알고리즘을 제시하고, 변환과정을 거친 단순 주기성 태스크 시스템은 유니폼 멀티프로세서에서 파티션드 스케줄링 알고리즘에 의해 성공적으로 스케줄 된다. 그리고 유니폼 멀티프로세서 환경에서 제안한 알고리즘이 이론적으로 최대 이용률 범위(utilization bound)까지 성공적으로 스케줄 할 수 있음을 증명한다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 수행시간을 개선한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 논리식을 DAG로 구성하여 각 노드를 검색한 후. 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 최상위 노드만을 복제(replication)하여 DAG를 팬 아웃 프리 트리로 재구성함으로써 지연시간과 CLB의 개수가 최소화되며 수행 시간도 개선하였다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 초기비용과 전체비용을 계산하여 CLB의 k-OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 있는 k-OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TMCPLD에 비해 수행 시간이 20.3% 감소되었다.
본 논문은 악성코드가 사용하는 자기방어기법을 방식에 따라 분류하고, 악의적인 코드를 보호하는 방법의 일종인 패킹에 대해 소개하였으며, 패킹을 이용하는 악성코드를 보다 빠르게 분석할 수 있는 방안을 제시하였다. 패킹기법은 악의적인 코드를 은닉하고 실행 시에 복원하는 기술로서 패킹된 악성코드를 분석하기 위해서는 복원 후의 진입점을 찾는 것이 필요하다. 기존에는 진입점 수집을 위하여 악성코드의 패킹 관련 코드를 자세히 분석하여야만 했다. 그러나 본 논문에서는 이를 대신하여 악성코드를 생성한 표준 라이브러리 코드 일부를 탐색하는 방법을 제시하였다. 제시한 방안을 실제로 구현하여 보다 신속히 분석할 수 있음을 증명하였다.
A new search procedure, VLT(Vertex Line Tracing) heuristic, for two dimensional irregular shapes nesting problem was suggested in this study. The VLT heuristic was suggested to the nesting problem to overcome disadvantages of the existing NFP(No-Fit-Polygon) method. This VLT heuristic was compared with the results of the existing benchmark problems suggested by Albano, Hopper, and Burke. The results of the VLT heuristic give efficient solutions in the point of the scrap ratio and computation time. A computer program, NestLogic, using C++ for VLT heuristic was also developed for this nesting problem.
최적 해를 다항시간으로 얻을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전인 상자포장 문제의 일종인 바지선 적재 문제에 대해, Gu$\acute{e}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 이득 우선순위로 적재하는 규칙인 O(m log m) 복잡도의 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 첫 번째로 이득 우선순위를 결정하였다. 다음으로, 이득 우선순위 물품들을 바지선에 적재하는 방법으로 초기 적재 결과를 얻었다. 마지막으로, 바지선 적재 용량을 미달하는 경우, 이전에 적재된 물품과 미선적된 물품을 상호 교환하여 바지선 적재용량을 충족시켰다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 NP-완전 문제인 바지선 적재 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(m log m)으로 단축시켰다.
본 논문에서는 시간제약 조건을 고려한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 논리식을 DAG로 구성하여 각 노드를 검색한 후, 출력에지가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드를 복제(replication)하여 DAG을 재구성함으로써 지연시간과 CLB의 개수가 최소화 되도록 하였다. 즉, 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정한다. 그런 다음 각 노드의 초기비용과 전체비용을 계산하여 CLB의 k-OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들을 병합하고 네 번째로 주어진 소자의 CLB안에 있는 k-OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 수행하였다. 본 논 문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 개수가 18% 감소되었다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 면적을 고려한 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 EDIF나 부울식의 불린 네트워크에서 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리하여 DAG로 표현한 후 노드를 검색한 후 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 결정하여 매핑 가능 클러스터를 구성한다. 콜랍싱(collapsing)을 통해 노드들을 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 빈 패킹(Bin packing)를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 DDMAP에 비해 $62.6\%$의 논리블록의 수가 감소되었고, TEMPLA에 비해 $17.6\%$ 감소되었다.
본 논문에서는 시간적 조건에서 실행시간을 개선한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 논리식을 DAG로 구성하여 각 노드를 검색한 후. 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 최상위 노드만을 복제(replication)하여 DAG를 팬 아웃 프리 트리로 재구성함으로써 지연시간과 CLB의 개수가 최소화되며 실행 시간도 개선하였다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 정하고, 각 노드의 초기비용과 전체비용을 계산하여 CLB의 k-OR텀수보다 비용이 초과되는 노드를 분할하여 서브그래프를 구성한다. 분할된 서브그래프들은 collapsing을 통해 노드들를 병합하고. 주어진 소자의 CLB안에 있는 k-OR텀 개수에 맞게 Bin packing를 실행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TMCPLD에 비해 실행 시간이 20.3% 감소되었다.
본 논문은 광통신망에서 (s,t)에 대한 다중 패킷 통신 요구에 대해 최적의 광 경로를 설정하고, 최소 파장 수를 배정하는 경로설정과 파장 배정 문제 (RWAP)를 다룬다. RWAP는 지금까지 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전으로 근사 해를 다항시간으로 구하고 있다. 본 논문은 주어진 망의 모든 (s,t)에 대해 최단 광 경로로 동일한 홉 수를 갖는 주경로와 대체경로를 사전에 결정하고, (s,t)에 대한 실제 특정 다중 패킷 통신이 요구될 때 이들 이중 경로를 이용하여 최대로 이용되는 간선의 이용횟수를 b개로 줄이고, b개의 파장 수 상자에 중복 간선 없이 담는 방법으로 O(kn) 계산 복잡도로 최적 해를 구할 수 있었다. 2개의 실험 데이터 망에 적용한 결과, 제안된 알고리즘은 기존에 알려진 최적 해를 얻을 수 있음을 보였다.
추천시스템은 소비자를 대신하여 소비자가 선호할 만한 아이템이나 서비스를 검색하여 구매할 수 있도록 한다. 추천시스템의 추천은 사용자들이 경험하지 않은 아이템들에 대한 선호 예측이기 때문에 완전하게 맞는 답이 도출되는 것은 불가능하다. 따라서 예측에 대한 평가가 수행되어야만 비로소 추천시스템이 정확한지 아닌지를 판단할 수 있다. 그러나 사용자 선호에 대한 예측 정확성만을 높이는 추천은 오히려 사용자의 만족도를 하락시킬 수 있는데 이는 사용자의 취향만을 반영한 편중된 결과로 사용자는 다양한 아이템들로 구성된 추천 결과를 받을 수 없는 필터버블 현상이 야기되기 때문이다. 품질 측정 지표의 다각화가 필요한 이유이고 대표적으로 다양성 지표가 사용된다. 본 논문에서는 추천 결과의 다양성 증대를 위한 3가지 기본 접근방법인 bin packing, weighted random choice, greedy re-ranking을 실제 e-커머스 데이터인 패션 쇼핑몰 데이터에 적용하여 도출된 결과와 F1 score에 기반을 둔 차이를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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