본 논문은 FEC (Fog Edge Computing) 환경의 모바일 장치에서 요구되는 서비스의 구현 모듈을 에지 서버에 부분 오프로딩하기 위하여, 서비스 구현 모듈의 DAG 토폴로지에 포함된 분기구조의 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 최소-컷 문제를 적용하여 분기구조들의 오프로딩 여부 결정, 부분 모듈들의 실행위치 결정 및 최적 실행경로 추출에 유용하게 사용된다.
이 논문에서는 그리드환경에서 Remote Procedure Call(RPC) 프로그래밍 인터페이스를 위한 메커니즘인 GridRPC 의 성능향상을 위해 DAG 기반의 Co-scheduling API 를 제안한다. 네트워크 상의 통신횟수를 줄임으로써 GridRPC call 의 최적화를 도모하기 위한 프로그래밍 인터페이스와 이를 가능하게 하는 서버구조를 제안한다. DAG 기반의 co-scheduling 은 서버-클라이언트간의 연산에 사용되는 입력값과 출력값들의 흐름을 분석하여 사용자로 하여금 DAG(Directed Acyclic Graph)로 GridRPC call 들을 구성하고 이를 기반으로 GridRPC call 들을 최적화하는 방법이다. 또한, GridRPC가 Client Interface 이기 때문에 생기는 문제점인 서버간의 지원의 문제점을 SOAP 서버의 Wrapping 을 통해 해결한다.
본 논문에서는 대규모 베이지안 망을 빠른 시간 안에 학습하기 위한 방법으로, 클러스터링을 이용한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 베이지안 구조 학습에 있어서 DAG(Directed Acyclic Graph)를 탐색하는 영역을 제한하기 위해 클러스터링을 사용한다. 기존의 베이지안 구조 학습 방법들이 고려하는 후보 DAG의 수가 전체 노드 수에 의해 제한되는 데 반해, 제안되는 방법에서는 미리 정해진 클러스터의 최대 크기에 의해 제한된다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방법이 기존의 대규모 베이지안 망 학습에 활용되었던 SC(Sparse Candidate) 방법 보다 훨씬 적은 수의 후보 DAG만을 고려하였음에도 불구하고, 비슷한 정도의 정확도를 나타냄을 보인다.
최근 들어 양자 논리 회로의 저비용 실현 가능성을 가진 $NCV-{\mid}v_1$ >라이브러리라 불리는 새로운 종류의 양자 게이트가 주목을 받고 있다. $NCV-{\mid}v_1$ > MCT 게이트는 입력부에 타깃 입력을 제어하는 $CV-{\mid}v_1$ > 게이트와 정크 비트 제거를 위한 수반 게이트의 종속 AND 구조를 갖는다. 본 논문은 $NCV-{\mid}v_1$ >라이브러리에 대응하는 대칭적 쌍대 특성을 갖는 $NCV^{\dag}-{\mid}v_1$ >라이브러리라 불리는 새로운 게이트를 제안한다. 새로운 $NCV^{\dag}-{\mid}v_1$ >라이브러리는 특정 조건에서 OR 논리로 작동한다. $NCV-{\mid}v_1$ >라이브러리와 $NCV^{\dag}-{\mid}v_1$ >라이브러리를 함께 사용하면 MPMCT 게이트와 SOP 및 POS형 양자논리 회로의 저비용 실현이 가능하며, 순방향과 역방향 연산에 대한 상이한 연산 속성 때문에 듀얼 게이트 성질이 기대된다.
다중 프로세서 환경에서의 오류 허용에 대한 적응적 라우팅 기법은 매우 중요한 요소이다. 특히 메쉬 구조를 갖는 다중 프로세서에서의 오류를 허용하는 라우팅 기법은 구현에 있어 간결함을 제공하는 환경으로, 다수의 오류를 허용하기 위해 직사각형 모양의 오류 블록으로 구성하여 라우팅을 수행한다. 이 경우, 블록 내부의 정상적인 노드 역시 오류 노드로 간주되어 전체 노드의 사용율을 저하시키는데, 오류 블록을 몇 개의 확장된 메쉬로 나누고, 구성된 확장된 메쉬들의 관계를 DAG(Directed Acyclic Graph)로 구성하고, 이 DAG에서의 확장된 메쉬간의 최단거리를 구하여 메시지를 전송하는 RIFP (Routing for Irregular Faulty Pattern)기법으로 이를 해결하였다. 그러나, 이 기법은 노드간에 주고받는 메시지가 거치는 hop의 수가 오히려 증가되는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 증가되는 hop의 수를 억제하기 위해 목적 노드와 이웃 노드들로부터 오류 블록 경계 부분까지 직선 경로 SCP(Short-Cut Path)를 찾아 존재하는 경우, SCP를 적용하는 RIFP를 제안한다.
흔히 대용량 텍스트 데이터의 분류를 위한 인덱싱 데이터 구조로서 계층 개념 트리가 활용된다. 본 논문은 개념 계층구조를 자동적으로 구축하기 위해 위키피디아를 이용한 일반성 랭크 기반 기법을 제안한다. 이것의 목적은 위키피디아 문서를 하나의 개념으로 정의하여 이들 간의 계층적 위상관계를 생성하는 것이다. 이를 위해 위키피디아 문서들 간의 링크 개수를 주요 인자로 하여 개념 일반성을 가늠하는 랭킹함수를 고안하였으며, 이를 활용하여 개념 간 확률적 포함관계를 산출함으로써 안정적인 개념 간 계층 구조를 생성한다. 결과적으로 계층적 관계를 담은 개념쌍은 DAG 구조로 시각화 된다. Open Directory Project 계층구조를 사용한 성능 분석을 통해 제안 기법이 기준 기법에 비해 성능이 우수하며 고품질 계층 관계를 안정적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 FEC 환경에서 응용 서비스의 처리 지연시간 최소화를 위하여 선행연구 제안한 부분 오프로딩 시스템의 네트워크 부하에 따른 오프로딩의 효과를 분석한다. 모바일 장치와 FEC 서버 간의 2계층 협력 컴퓨팅 시스템으로 구성된 제안 시스템을 로컬 전용 및 에지 서버 전용 처리와 비교한다. 제안 시스템은 다중 분기구조의 재구성 선형화를 통한 부분 오프로딩 알고리즘[1]과 두 계층 간의 최적 협업 알고리즘[2]을 포함한다. 실험은 다중 분기구조의 DAG 토폴로지를 갖는 논리적 CNN 모델을 대상으로 계층 스케줄링을 적용하여 수행하였으며, 실험 결과 제안 시스템은 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 항상 효율적인 작업 처리 전략 및 처리 지연시간을 제공함을 입증하였다.
Bayesian 학습 네트워크는 여러 가지의 다양한 응용 분야에 적용된다. 본 논문은 다양한 무선 센서 네트워크 환경에 적용될 수 있는 온라인 Bayesian 학습 네트워크의 추론 알고리즘 구조에 대하여 논의한다. 첫째, 논문은 Bayesian 파라메타 학습과 Bayesian DAG 구조 학습을 논의하고, 다음에 무선 센서 네트워크의 특징과 무선 환경에서의 데이터 수집에 대하여 논의한다. 둘째, 논문은 온라인 Bayesian 학습 네트워크에서의 중요한 고려 사항과 네트워크 학습 알고리즘의 개념적 구조에 대하여 논의한다.
본 논문은 상관관계(trade-off)에 의한 CLB구조의 CPLD 저전력 기술 매핑 알고리즘을 제안하였다. 제안한 저전력 기술 매핑 알고리즘은 주어진 불린 네트워크를 DAG로 구성하여 소모전력 계산을 위한 TD(Transition Density) 계산 단계와 매핑 가능 클러스터 생성, CLB 패킹의 단계로 구성하였다. TD 계산 단계는 DAG를 구성하고 있는 각 노드들에 대한 스위칭 동작을 계산하여 전체 소모 전력을 계산하는 단계이다. 매핑 가능 클러스터 생성 단계는 주어진 CPLD의 CLB에 대한 입출력의 수와 OR 텀수를 고려하여 매핑 가능 클러스터를 생성하는 단계이다. 매핑 가능 클러스터를 생성하기 위하여 공통 노드 클러스터 병합과 노드 분할, 노드 복제의 방법을 이용한다. 제안된 알고리즘을 SIS에서 제공되는 벤치마크에 적용하여 실험한 결과 OR 텀수를 5로 했을 경우 기존의 CPLD 기술 매핑 알고리즘인 TEMPLA에 비해 30.73$\%$의 소모전력이 감소되었으며, PLAmap에 비해 17.11$\%$감소되었다.
데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 큐브의 형태로 관리한다. 특히, 공간 차원과 같이 데이터 큐브의 차원에 개념 계층이 존재하는 경우 사용자는 특정 계층에 대한 집계 결과를 요구한다. 기조의 데이터 큐브의 구조들은 차원의 개념 계층을 지원하지 못하거나 지원하더라도 시간이나 공간적 비용에 대해 비효율적이다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 개념 계층을 이용하여 효율적인 계층별 영역 집계연산을 지원하는 공간 데이터 큐브를 제안한다. 이는 개념 계층을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 표현하여 구성된 여러 개의 차원들을 공간차원의 지역성을 기준으로 연결한 구조이다. 이러한 구조를 갖는 큐브를 이용하면, 데이터 검색 시 상위 계층부터 아래 방향으로 탐색하기 때문에 각 차원에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 특히, 공간 개념 계층에 대한 DAG를 이용하면, 공간적 지역성에 따른 영역 검색을 지원할 수 있다. 성능평가에서 개념 계층이 적용된 질의에 대한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법들에 비해 저장 공간 효율성 및 질의 응답 성능이 우수함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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