빅데이터와 소셜 네트워크의 발전과 더불어 거대한 그래프를 처리하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 최근 그래프 처리의 성능 향상을 위해 Gorder 라는 그래프 오더링 기법이 제안되었다. 이 기법은 메모리 상의 그래프 레이아웃을 변형하여 데이터 접근 패턴을 CPU 캐시에 적합하게 바꿈으로써 성능을 향상시킨다. 하지만 그래프 알고리즘의 캐시 지역성에만 초점을 두고 설계되었기 때문에 디스크 기반 그래프 엔진에서는 적합하지 않고 전처리 비용도 크다는 문제점이 있다. 제시한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 새로운 그래프 오더링인 I/O Order를 제안하였다. I/O Order는 디스크 기반의 그래프 엔진에서 지역성 외에 입출력 부하를 고려하여 설계되었다. 또한, 오더링 비용을 줄이기 위해 간단한 scheme을 사용한다. 본 논문에서 제시된 I/O Order는 Gorder와 비교해 전처리 비용이 최대 9.6배 감소하였고 성능은 지역성이 낮은 그래프 알고리즘에서 Random 대비 최대 2배 이상 향상되었다.
근래에 들어 풍부한 지식베이스를 구축하기 위한 대용량 RDFS 추론에 대한 관심이 높아지면서 기존의 단일 머신으로는 대용량 데이터의 추론 성능을 향상시키기에 한계가 있다. 그래서 분산 환경에서 의 RDFS 추론 엔진 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 분산 환경 엔진은 실시간 처리가 불가능 하며 구현이 어렵고 반복 작업에 취약하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 병렬 그래프 구조 를 사용한 인-메모리 분산 추론 엔진 구축 방법을 제안한다. 트리플 형태의 온톨로지는 기본적으로 그래프 구조를 가지고 있으므로 그래프 구조 기반의 추론 엔진을 설계하는 것이 직관적이다. 또한 그래프 구조를 활용하는 오퍼레이터를 활용하여 RDFS 추론 규칙을 구현함으로써 기존의 데이터 관점과 달리 그래프 구조의 관점에서 설계할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추론 엔진을 평가하기 위해 LUBM1000(1억 3천 3백만 트리플, 17.9GB), LUBM3000(4억 1천 3백만 트리플, 54.3GB)에 대해 추론 속도를 실험을 하였으며 실 험결과, 비-인메모리 분산 추론 엔진보다 약 10배 정도 빠른 추론 성능을 보였다.
By utilizing large-scale graph analytic tools in the modern Big Data platform, Apache Spark, we investigate the topological structures of five different multiverses produced by cosmological n-body simulations with various cosmological initial conditions: (1) one standard universe, (2) two different dark energy states, and (3) two different dark matter densities. For the Big Data calculations, we use a custom build of stand-alone Spark cluster at KIAS and Dataproc Compute Engine in Google Cloud Platform with the sample sizes ranging from 7 millions to 200 millions. Among many graph statistics, we find that three simple graph measurements, denoted by (1) $n_\k$, (2) $\tau_\Delta$, and (3) $n_{S\ge5}$, can efficiently discern different topology in discrete point distributions. We denote this set of three graph diagnostics by kT5+. These kT5+ statistics provide a quick look of various orders of n-points correlation functions in a computationally cheap way: (1) $n = 2$ by $n_k$, (2) $n = 3$ by $\tau_\Delta$, and (3) $n \ge 5$ by $n_{S\ge5}$.
In this study, we propose an ensemble engine, which is a framework for game engine optimized for visual novels genre, focusing on storytelling among various game genres. The game of Visual Nobel genre is based on multi-ending story and features branching of various scenarios according to user's choice. The proposed engine supports various multi-scenarios and multi-endings based on nodes according to the characteristics of these genres. In addition, it provides a convenient and intuitive user interface that not only enhances user immersion but also provides VR function to maximize the sense of presence. We will demonstrate the usefulness of the proposed game engine by designing the framework of a game engine suitable for this feature and actually creating variety stories automatically.
Single-machine-based 그래프 엔진의 state-of-the-art 모델인 RealGraph 는 쓰레드를 이용한 병렬화로 성능을 향상하였으나 쓰레드 내부에서의 병렬성은 고려되지 않았다. 본 논문은 SIMD 명령어를 이용해 RealGraph 의 병렬성을 향상시켰다. 쓰레드 내부의 효율성을 높이기 위해 RealGraph 의 구조와 그래프 알고리즘의 분석을 통한 SIMD 명령어의 적용 가능한 영역을 탐색하였다. 실험으로 SIMD 명령어의 적용을 통해 쓰레드 내부에서 벡터 연산을 수행하여 평균 7.6%, 11.7%, 9.2%의 수행 시간 단축을 이끌어냈으며 SIMD 명령어의 적용이 그래프 엔진의 분석 성능에 얼마나 도움이 될 수 있는지 확인하였다.
We present a web document summarizer, simpler more condense than the existing ones, of a search engine. This summarizer generates summaries with a statistic-based summarization method using Clustering or MMR technique to reduce redundancy in the results, and that generates summaries using Perfect Link Graph. We compare the results with the summaries generated by human subjects. For the comparison, we use FScore. Our experimental results verify the accuracy of the summarization methods.
Directed graph and Lindenmayer system (L-system) are two major encoding methods of representation to develop creatures in an application field of artificial life. It is difficult to structurally define real morphology using the L-systems which are a grammatical rewriting system because they represent genotype as loops, procedure calls, variables, and parameters. This paper defines a class of representations called structured directed graph and interactive genetic algorithm for automatically creating 3D flower morphology. The experimental results show that natural flower morphology can be created by the proposed method.
In comparison with gasoline engine, LPG direct injection engine has some advantages not only in emission and fuel efficiency but also in prevention of power decrease and back fire etc. which are disadvantages of conventional LPG engine. In this study, comparision tests of the incylinder spray and combustion characteristics between of LPG and gasoline fuels were performed in the RCEM as a basic research for the development of future LPG engine with low emission and high fuel efficiency During the direct injection of LPG fuel and gasoline into the inside of RCEM, spray development characteristics according to the injection condition have been photographed by the high speed shadow graph methods. The conditions for the optimum mixture distribution of LPG and gasoline fuels are achievable at the selected ignition timing, respectively.
This paper presents a new prototype of an engine mount for a passenger vehicle featuring ER(elector-rheological) fluids and piezoactuators. Conventional rubber mounts and various types of passive or semi-active hydraulic engine mounts have their own functional aims on the limited frequency band in the board engine operating frequency range. However, the proposed engine mount covers all frequency range of the engine operation. A mathematical model of the proposed engine mount is derived using the bond graph method which is inherently domain, the ER fluid is activated upon imposing electric field for vibration isolation while the piezoactuator. Computer control electric fluid for the ER fluid H.inf. cotrol technique is adopted for the piezoactuator. Computer simulation is undertaken in order to demonstrate isolation efficiency of the engine mount over wide operating frequency range.
본 논문은 고성능 스토리지를 사용하는 환경에서 대규모 그래프를 분석을 위한 GPU 기반 그래프 분석 엔진의 I/O 최적화 전략을 제안한다. 사전 실험을 통해 최신 GPU 기반 그래프 엔진인 RealGraphGPU 가 고성능 스토리지의 대역폭을 충분히 활용하지 못하고 있음을 발견하였다. 이를 개선하기 위해 (1) User-space I/O, (2) Asynchronous I/O 두 가지 최적화 전략을 적용하였으며, 실험을 통해 두 전략이 RealGraphGPU 의 그래프 분석 성능 향상시키는 데 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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