본 논문에서는 다중 입출력 (multiple-input multiple-output: MIMO) 시스템을 위한 깊이 우선 탐색과 (depth-first search) 너비 우선 탐색의 (breadth-first search) 혼용을 바탕으로 한 복호 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 탐색 트리를 여러 단계로 나눈 뒤, 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색 기법 모두의 장점을 이끌어 낼 수 있도록 두 기법의 유기적인 적용을 통하여 각 단계를 탐색한다. 또한, 성능 평가를 통해 두 탐색 기법이 적절히 적용되었을 때, 기존의 복호 기법들보다 상당히 낮은 연산 복잡도를 갖는 것을 확인할 수 있다.
그래프 트래버설(traversal) 기법은 그래프의 노느들을 '방문(visiting)'하는 임의의 패턴이라고 할 수 있으며, 그래프 트래버설 방법 중 하나가 깊이 우선 탐색 기법은 유향 그래프의 강결합 요소나 일반 그래프의 이중 결합 요소를 찾는데 이용 된다. 이러한 깊이 우선 탐색 기법을 분산 네트워크 상에서 구현하기 위한 분산 프로토콜은 통신망의 위상 변화가 없는 고정위상 문제와 시간의 지남에 따라 위상의 변화가 있는 동적 위상 문제로 나누어 볼 수 있다. 본 논문에서는 먼저 고정 위상에 서의 개선된 분산 깊이 우선 탐색 프로토콜을 설계하고 다음으로 이 프로토콜을 동적 위상에 적용하여 링크/노드의 고장/복구에 대처할 수 있는 레질리언트 프로토콜을 설계하였다. 또한, 이들 프로토콜의 메시지와 시간 복잡도를 각각 분석하고,
본 논문은 평면 그래프를 위한 병렬 depth-first search (DFS) 알고리즘 [SIAM J. Comput., 19 (1990) 678-704]을 비 평면일 (non-planar) 수 있는 grid 그래프의 한 종류인 solid grid 그래프에 대해서도 수행 가능하도록 확장된 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 Priority PRAM 모델에서 $O(n/sqrt{log\;n})$개의 프로세서로 수행했을 때 O(log n)의 병렬 시간이 소요된다. 우리의 지식으로, 이는 비 평면 그래프를 위한 첫 번째 결정적 NC (deterministic NC) 알고리즘이다.
Let G be a connected graph of n vertices. The problem of finding a depth-first spanning tree of G is to find a connected subgraph of G with the n vertices and n-1 edges by depth-first-search. in this paper we propose an O(n) time algorithm to solve this problem on permutation graphs.
여러 과학 및 공학 응용 프로그램에서 다루는 그래프 데이터는 종종 그 크기가 너무 커서 컴퓨터의 주 메모리에 다 들어 갈 수 없는 경우가 많다. 이러한 방대한 크기의 자료를 처리하면서 입출력의 빈도가 자연적으로 커지게 되고 전체 계산에서 주요한 병목 요인으로 작용한다. 본 논문은 solid grid 그래프를 위한 입출력 복잡도 (I/O-complexity)가 O(sort(N))인 depth-first search (DFS) 알고리즘을 제안한다. 여기서, N=|V|+|E|이고 Sort(N)=Θ((N/B)logM/B(N/B)) 이다. 이 전까지 알려진 가장 좋은 알고리즘은 적절한 Sub-grid 입출력을 바탕으로 한 전통적 DFS 알고리즘으로 그 입출력 복잡도는 O((N/B)$B^{1}$2/) 이다.
In this paper, a new contour coding algorithm is investigated for use in region based image coding. Generally the contour data may be encoded by its chain codes or chain difference codes. But the data compression efficiency is low because of heavy burden for initial absolute coordinates of each chain. To alleviate this problem, the depth first search in graph traversal algorithm, is applied to the chain difference coding method. The proposed coding scheme is shown to be very efficient for contour images obtained by split-merge segmentation. Finally, we can reuce data about 60% in comparison with modified chain difference coding.
이 논문에서는 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇에서 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로 최대-우도(maximum likelihood), 깊이-우선(depth-first), 너비-우선(breadth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 각각 적용하며, 후보선정 및 가지치기(pruning)에 사용하는 정보는 표적의 방위각과 적외선 센서 화면에서 표적의 픽셀 수만을 활용한다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 세 가지 탐색 기법 및 위치 추정 기법의 좌표 추정성능, 복잡도, 오차 성능을 모의실험으로 제시하여 성능을 비교한다.
웹 크롤러는 웹에서 링크를 따라다니며 웹 페이지들을 자동으로 다운로드하는 프로그램으로 주로 웹 환경을 연구하거나 검색 엔진을 만들기 위해 사용된다. 기존의 연구들에서는 웹 크롤러가 인기 있는 웹 페이지들을 먼저 크롤링 할 수 있도록 몇 가지 방법들이 제안되었으나 그래프 이론 분야에서 연구되어 온 몇몇 그래프 탐색 기법들은 아직 웹 크롤링 방법으로 고려되지 않았다. 이 논문에서는 잘 알려진 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색 뿐 아니라 사전식 너비 우선 탐색, 사전식 깊이 우선 탐색 및 최대 크기 탐색을 웹 크롤링 방법으로 고려하여 이 중에서 선형적인 시간복잡도를 가지면서도 인기 있는 웹 페이지를 효율적으로 수집할 수 있는 웹 크롤링 방법을 찾는다. 특히 선형 구현이 단순하지 않은 최대 크기 탐색과 사전식 너비 우선 탐색에 대해서는 분할 정제 방법을 이용한 선형 시간 웹 크롤링 방법을 제시한다. 실험 결과는 최대 크기 탐색이 다른 그래프 탐색 방법에 비해 시간 복잡도 및 크롤링 된 페이지들의 질에 있어서 바람직한 성질을 가짐을 보여준다.
본 논문에서는 적응형 다중 비트율 (AMR: Adaptive Multi-Rate) 음성 부호화기의 구현 시 계산량을 가장 많이 차지하는 대수 코드북 검색과정의 계산량을 줄임으로써 효율적인 AMR 음성 부호화기를 구현하였다. 대수 코드북 검색의 계산량을 줄이기 위하여 기존의 AMR 음성 부호화기에서 사용하고 있는 깊이우선 가지 검색법 (depth first tree) 검색 방법을 개선한 고속 코드북 검색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 검색과정에서 최적의 여기신호로 선택될 가능성이 적은 트리를 제거하여 검색의 복잡도를 줄이는 방법으로 트리 선택을 위한 추가의 계산량이 필요없으며 검색에 필요한 계산량은 기존의 깊이우선 가지 검색법에 비해 현저한 감소를 이루었으나 약간의 음질 저하가 있었다. 제안한 방법을 적용하여 AMR 음성 부호화기의 12.2 kbps 모드를 TeakLite DSP를 사용하여 구현한 결과 기존의 방법에 비해 약 40%의 계산량을 감소할 수 있었다.
본 논문에서는 uncoded V-BLAST(Vertical Bell Laboratories Layered Space Time) 시스템에서 PSK 신호들을 joint-detection하기 위한 fast sphere decoder를 제안한다. 이른바 PSD라 불리는 제안된 디코더는 예비처리단계와 검색단계로 구성된다. PSD의 검색단계에서는 depth-first branch and bound 알고리즘을 통해 검출 후보가 되는 신호원들의 최상우선순위(best-first order)를 정하고 이 순위에 따라 신호를 검출하게 된다. 이 때 제안된 디코더는 최상우선순위(best-first order)를 정하는데 있어 계산복잡성을 줄이는 새로운 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 PSD에 의해 시스템의 복잡성은 줄이면서 시스템 성능은 ML과 동일하게 유지할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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