이 연구는 사다리타기 게임에서 등장하는 사다리 모양에 따른 이산구조를 순열과 조합적 사고, 알고리즘적 구현을 통하여 최소생성사다리를 생성하는 방법과 컴퓨팅 사고력과의 관련성을 탐구하는 내용을 다루었다. 먼저 연구자는 사다리 모양의 세로판과 가로판의 조합에 따라서 생성되는 순열 중에서 역순열에 대응하는 사다리(최소생성사다리)를 필터링 기법과 새로 개선한 알고리즘을 고안하여 Mathematica 프로젝트로 진행하였다. 그 결과 최소생성사다리를 생성원(generator)으로 하는 새로운 그래프를 Mathematica로 창출하여 YC그래프라 이름 붙였으며 그에 대한 속성을 조사하였다. YC그래프는 이전 차원의 그래프를 내포하는 재귀적 구조와 다층 구조를 가졌으며 간선대칭의 특징을 보여주었다. 또한 계산복잡도가 증가함에 따라 세로판 5개, 가로판 10개 사다리부터 층별로 최소생성사다리를 생성하도록 탐색 공간을 분할하는 알고리즘을 적용하였다. 이 과정에서 자료의 시각화, 추상화 및 병렬처리 알고리즘 구현을 통한 컴퓨팅 사고력이 새로운 YC그래프의 창출 및 구조 분석에 기여한 것으로 나타났다.
Let G be a graph with n vertices and n edges. The problem of constructing a spanning tree is to find a connected subgraph of G with n vertices and n -1 edges. In this paper, we propose an O(log n) time parallel algorithm with O(n/ log n) processors on an EREW PRAM for constructing a spanning tree on trapezoid graphs.
This paper proposes a real-time resource allocation algorithm for minimizing the completion time of overall workflow process. The jobs in a workflow process are interrelated through the precedence graph including Sequence, AND, OR and Loop control structure. A resource should be allocated for the processing of each job, and the required processing time of the job can be varied by the resource allocation decision. Each resource has several inherent restrictions such as the functional, geographical, positional and other operational characteristics. The algorithm suggested in this paper selects an effective resource for each job by considering the precedence constraint and the resource characteristics such as processing time and the inherent restrictions. To investigate the performance of the proposed algorithm, several numerical tests are performed for four different workflow graphs including standard, parallel and two series-parallel structures. In the tests, the solutions by the proposed algorithm are compared with random and optimal solutions which are obtained by a random selection rule and a full enumeration method respectively.
본 논문에서는 스위치-레벨 회로의 검증(verification)을 위해서 이진 결정 다이어그램(BDD : Binary Decision Diagram)을 구현하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 스위치-레벨에서 기능(function)들은 스위치들의 직$\cdot$병렬 연결에 의해서 결정되며, 결과 논리 값은 논리 '0'과 '1'뿐만 아니라, 초기 상태, 고 임피던스와 불안정 상태를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 "스위치-레벨 이진 결정 다이어그램(SLBDD : Switch- Level Bianary Decision Diagram)"으로 정의한 비 사이클 그래프(acyclic graph)들을 사용해서 스위치-레벨 회로의 가능들을 표현하도록 BDD를 확장하였다. 그러나, 그래프의 기능적 표현을 최악의 경우 입력 변수들의 수에 지수 함수적이 되므로, 결정 다이어그램의 변수 순서(ordering)는 그래프 크기에 주된 역할을 하게된다. 따라서, 패스-트랜지스터와 도미노-논리가 존재하는 사전에 충전하는 회로(Precharging circuitry)에서 그래프 크기에서의 효율성을 위한 입력 순서 알고리즘을 제안한다. 그리고, 실험 결과는 여러 가지 벤치-마크 회로에서 여러 번의 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 스위치-레벨에서의 기능적 시뮬레이션, 전력 측정과 결점 시뮬레이션에 적용될 수 있을 만큼 충분히 효율적임을 보여준다.율적임을 보여준다.
본 논문에서는 병렬 프로그램을 구성하는 $2^n$개의 타스크 모듈들을 n-차원 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에 전체 통신 비용이 최소가 되도록 일대일 매핑하는 문제를 다룬다. 하이퍼큐브에서 최적 매핑을 구한 것은 NP-complete문제이다. 본 논문에서는 먼저 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에서의 매핑 문제를 그래프 상에서의 최대 컷세트 집합을 구하는 문제로 변환시키는 그래프 변형 기법을 제안한다. 이러한 그래프 변형 기법을 사용하여 기존의 그래프 이분할 방법을 변형된 그래프 상에 반복 적용함으로써 하이퍼큐브에 타스크 모듈들을 효율적으로 일대일 매핑하는 반복 매핑 알고리즘을 제안한다. 여러가지 타스크그래프 상에서의 실험을 통해, 제안된 반복 매핑 알고리즘이 기존의 greedy나 recursive 매핑 알고리즘들 보다 성능이 우수함을 보인다. 특히 제안된 알고리즘은 하이퍼큐브-isomorphic, 메쉬등과 같은 정형 그래프 상에서 성능이 우수하며 거의 모든 정형 그래프에서 최적 매핑을 찾음을 보인다.
Park, Hae-Kyeong;Chi, Dong-Hae;Lee, Dong-Kyoo;Ryu, Kwan-Woo
ETRI Journal
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제21권2호
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pp.31-39
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1999
Given two sorted lists A=(a0, a1, ${\cdots}$,a${\ell}$-1}) and B=(b0, b1, ${\cdots}$, bm-1), we are to merge these two lists into a sorted list C=(c0,c1, ${\cdots}$, cn-1), where n=${\ell}$+m. Since this is a fundamental problem useful to solve many problems such as sorting and graph problems, there have been many efficient parallel algorithms for this problem. But these algorithms cannot be performed efficiently in the postal model since the communication latency ${\lambda}$, which is of prime importance in this model, is not needed to be considered for those algorithms. Hence, in this paper we propose an efficient merge algorithm in this model that runs in $$2{\lambda}{\frac{{\log}n}{{\log}({\lambda}+1)}}+{\lambda}-1$$ time by using a new property of the bitonic sequence which is crucial to our algorithm. We also show that our algorithm is near-optimal by proving that the lower bound of this problem in the postal model is $f_{\lambda}({\frac{n}{2}})$, where $${\lambda}{\frac{{\log}n-{\log}2}{{\log}([{\lambda}]+1)}{\le}f_{\lambda}({\frac{n}{2}}){\le}2{\lambda}+2{\lambda}{\frac{{\log}n-{\log}2}{{\log}([{\lambda}]+1)}}$$.
현재의 지리 정보 시스템(GIS : Geographical Information System)은 컴퓨터 응용 시스템의 중요한 분야로서 도시 정보 시스템, 교통 정보 시스템 등에 활용되고 있다. 이들 응용 분야 는 대용량의 공간 데이터를 다루기 때문에 효율적인 공간 연산 수행을 위한 기본 연산자를 필요로 한다. 특히, 기본 연산자 중에서 공간 조인은 연산에 참여하는 객체의 수가 증가함에 따라 수행 시간이 지수적으로 증가하는 특성을 가지고 있으므로 빠른 응답 시간을 요구하는 시스템에는 부적합하다. 따라서 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서는 공간 조인의 효율 적인 병렬 수행이 필요하다. 본 논문에서는 공간 조인의 효율적인 병렬수행을 위하여 정적 부하 균등화를 위한 작업 생성 및 할당 방법을 제시한다. 이 방법은 공간 지역성을 고려하 여 작업을 생성하고, 비용 모댈을 통하여 작업량을 예측하여 표현한 뒤 작업 그래프로 나타 낸다. 그리고 생성된 작업 그래프를 그래프 분할 알고리즘을 통하여 균등하게 할당한다. 본 논문에서 제시된 방법은 독일 Parsytec 사의 CC16 병렬머쉰에서 실험한 결과로 볼 때, 기 존의 정적 할당을 통한 작업 생성 및 할당 방법에 비하여 각 프로세서간의 작업 수행시간의 편차를 줄임으로써 부하 균등화의 효과를 가져온다.
본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.
본 논문에서는 최근 상호연결망 위상으로 관심을 받고 있는 (n,k)-스티 그래프에 대한 사이클 특성을 분석한다.(n,k)-스티 그래프의 그래프 이론적 특성을 바탕으로 (n,k)-스티 그래프가 다양한 종류의 사이클들을 보유하고있는 범사이클(pancyclic)특성을 지니고 있음을 밝히고 해당 사이클들을 찾을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서제안하고 있는 기법은 그래프자체의 체귀적 성질을 이용한 하형식(top-down)방식으로써 부-그래프들로 구성된 확장된 개념의 사이클들에 "차원확장"이라는 연산을 연속적으로 적용함으로써 원하는 사이클로 구체화해 가는 과정으로 진행하게 된다. 이러한 기법의 적용 결과 구성되는 사이클은 최소한의 한정된 부-그래프들로 밀집되어 모이는 경향이 있어 노드 또는 예지심에 서로 중복이 없이 독립된(disjoint) 사이클을 찾는 문제 등의 응용분야로 확대적용의 가능성이 있다. 본 연구 결과는 (n,k)-스티 그래프에 대한 그래프 이론적 관점에서의 댐사이클 특성을 분석한 이론적 의미와 더불어 해당 상호연결망 구조를 갖는 다중컴퓨터시스템에서의 메시지 라우팅이나 자원 할당 및 스케쥴링과 관련된 분야로의 응용가능성을 함께 의미하고 있다.
본 논문에서는 마이크로어레이 처리를 위한 새로운 이미지 분석 알고리즘과 격자 반점들의 위상 정보를 이용하여 격자의 위치를 결정하는 방법을 제시한다. 마이크로어레이는 유전자의 발현량의 측정을 위해서 수만 혹은 수십 만개의 유전자에 대해서 한번에 실험을 할 수 있는 장비이다. 한번의 실험으로 생성되는 데이터 양이 엄청나게 많기 때문에 자동화된 분석이 필요하다. 이 마이크로어레이의 실험 결과는 16-비트 회색조 이미지 파일로 하나의 유전자가 여러 개의 픽셀로 뭉쳐져 있는 반점(spot)이 격자 구조형태로 나타난다. 본 논문에서 이미지 데이터에서 그래프 구조를 생성하여 이들 반점이 어느 격자에 속하는지 결정하는 알고리즘과 격자 구조의 기울어짐을 측정하여 격자의 정확한 위치와 모양을 결정하는 방법을 제시하고 실제 이미지 데이터를 통한 많은 실험 결과를 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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