The Green's equivalence relations have played a fundamental role in the development of semigroup theory. They are concerned with mutual divisibility of various kinds, and all of them reduce to the universal equivalence in a group. Boolean matrices have been successfully used in various areas, and many researches have been performed on them. Studying Green's relations on a monoid of boolean matrices will reveal important characteristics about boolean matrices, which may be useful in diverse applications. Although there are known algorithms that can compute Green relations, most of them are concerned with finding one equivalence class in a specific Green's relation and only a few algorithms have been appeared quite recently to deal with the problem of finding the whole D or J equivalence relations on the monoid of all $n{\times}n$ Boolean matrices. However, their results are far from satisfaction since their computational complexity is exponential-their computation requires multiplication of three Boolean matrices for each of all possible triples of $n{\times}n$ Boolean matrices and the size of the monoid of all $n{\times}n$ Boolean matrices grows exponentially as n increases. As an effort to reduce the execution time, this paper shows an isomorphism between the R relation and L relation on the monoid of all $n{\times}n$ Boolean matrices in terms of transposition. introduces theorems based on it discusses an improved algorithm for the J relation computation whose design reflects those theorems and gives its execution results.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.12
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pp.2201-2206
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2008
This paper presents a method of constructing the Linear Digital Switching Function(LDSF) over finite fields. The proposed method is as following. First of all, we extract the input/output relationship of linear characteristics for the given digital switching functions, Next, we convert the input/output relationship to Directed Cyclic Graph(DCG) using basic gates adder and coefficient multiplier that are defined by mathematical properties in finite fields. Also, we propose the new factorization method for matrix characteristics equation that represent the relationship of the input/output characteristics. The proposed method have properties of generalization and regularity. Also, the proposed method is possible to any prime number multiplication expression.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.471-473
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2009
In this paper, we propose a double talk and noise robust acoustic echo canceler for hands-free telephony applications. The proposed system includes a double-talk detection method that detects the double-talk durations, which uses covariance between microphone input signa and estimated microphone input signal. And proposed adaptive algorithm for estimating acoustic echo path, uses normalized auto-covariance matrix of input signal with multiplication of residual error power and projection order of AP(affine projeciton) algorithm. It is confirmed that the proposed algorithm shows better performance from acoustic interference cancellation (AIC) viewpoint in double talk and noisy environments.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.3
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pp.527-532
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2021
In this paper, we propose an efficient finite field computation method for Rainbow algorithm, which is the only multivariate quadratic-equation based digital signature among the current US NIST PQC standardization Final List algorithms. Recently, Chou et al. proposed a new efficient implementation method for Rainbow on the Cortex-M4 environment. This paper proposes a new multiplication method over the finite field that can reduce the number of XOR operations by more than 13.7% compared to the Chou et al. method. In addition, a multiplicative inversion over that can be performed by a 4x4 matrix inverse instead of the table lookup method is presented. In addition, the performance is measured by porting the software to which the new method was applied onto RaspberryPI 3B+.
Yoon, Jong Seon;Jeon, Byoung Jin;Jung, Hye Dong;Choi, Hyoung Gwon
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.9
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pp.597-604
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2016
A parallel algorithm of bi-conjugate gradient method was developed based on CUDA for parallel computation of the incompressible Navier-Stokes equations. The governing equations were discretized using splitting P2P1 finite element method. Asymmetric stenotic flow problem was solved to validate the proposed algorithm, and then the parallel performance of the GPU was examined by measuring the elapsed times. Further, the GPU performance for sparse matrix-vector multiplication was also investigated with a matrix of fluid-structure interaction problem. A kernel was generated to simultaneously compute the inner product of each row of sparse matrix and a vector. In addition, the kernel was optimized to improve the performance by using both parallel reduction and memory coalescing. In the kernel construction, the effect of warp on the parallel performance of the present CUDA was also examined. The present GPU computation was more than 7 times faster than the single CPU by double precision.
Over the last decade, avian influenza (AI) has been considered an emerging disease that would become the next pandemic, particularly in countries like South Korea, with continuous animal outbreaks. In this situation, risk assessment is highly needed to prevent and prepare for human infection with AI. Thus, we developed the risk assessment matrix for a high-risk area of human infection with AI in South Korea based on the notion that risk is the multiplication of hazards with vulnerability. This matrix consisted of highly pathogenic avian influenza (HPAI) in poultry farms and the number of poultry-associated production facilities assumed as hazards of avian influenza and vulnerability, respectively. The average number of HPAI in poultry farms at the 229-municipal level as the hazard axis of the matrix was predicted using a negative binomial regression with nationwide outbreaks data from 2003 to 2018. The two components of the matrix were classified into five groups using the K-means clustering algorithm and multiplied, consequently producing the area-specific risk level of human infection. As a result, Naju-si, Jeongeup-si, and Namwon-si were categorized as high-risk areas for human infection with AI. These findings would contribute to designing the policies for human infection to minimize socio-economic damages.
Flacherie, as one of the most prevalent silkworm diseases, causes severe economic damage to sericultural industry and its pathogens have been proved to be flacherie virus (FV) and densonucleosis virus (DNV). Multiplications of the viruses in the larvae of the silkworm, Bombyx mori, were studied by the sucrose density gradient centrifugation and electron microscopy. The quantitative and qualitative changes of nucleic acids and proteins were investigated from the midgut and hemolymph in the silkworm larvae infected separately with FV and DNV. The histopathological changes of epithelial cells of infected midgut also were examined by an electron microscope. 1. Purified fractions of FV or DNV in a sucrose density gradient centrifugation yielded one homogenous and sharp peak without a shoulder, suggesting no heterogenous materials in the preparation. Electron microscopy also revealed that FV and DNV were spherical particles, 27nm and 21nm in diameter, respectively. 2. Silkworm larvae showed a decrease in body weight on the 6th day and in midgut weight on the 3rd day after inoculation with FV or DNV. 3. DNA content was higher in the midgut when infected with FV or DNV, but the hemolymph of the infected larvae showed no difference during first 6 days after inoculation, after which DNA concentration declined rapidly. 4. RNA synthesis of silkworm larvae infected separately with FV and DNV was stimulated in the midgut, but RNA content was reduced in the hemolymph at the early stage of virus multiplication. At the late stage of virus multiplication, however, it was extremely reduced in both midgut and hemolymph. 5. The concentration of protein in the midgut and hemolymph of silkworm larvae infected separately with FV and DNV showed no difference from that of the healthy larvae at the early stage of virus multiplication, but it was significantly reduced at the late stage of virus multiplication. 6. There was no difference in the electrophoretic patterns of RNAs extracted from the midgut of healthy or virus-infected larvae. 7. The electrophoresis of proteins extracted from the midgut infected with FV or DNV, when carried out on the 1st and 5th day after virus inoculation, showed no difference from that of the healthy larvae. But, there was an additional band with medium motility in the proteins on the 8th day after virus inoculation, while a band with low mobility shown in the proteins of healthy larvae disappeared in the infected larvae. However, a band with high mobility in the healthy larvae was separated into two fractions in the infected larvae. 8. The electrophoretic pattern of hemolymph proteins of the silkworm larvae infected separately with FV and DNV was similar to that of the healthy larvae, but the concentration of hemolymph proteins in the infected larvae was lower than that of the healthy larvae at the late stage. 9. Two types of inclusion bodies were shown by the double staining of pyronin-methyl green in the columnar cell of the midgut on the 8th day after FV inoculation. 10. Electron microscopy of the infected midgut revealed that the 'cytoplasmic wall' of the goblet cell thickened on the 5th day after FV inoculation and several types of the cytopathogenic structures, such as virus$.$specific vesicles, virus particles, linear structures, tubular structures, and high electron-dense matrices were observed in the cytoplasm of the goblet cell. The virus particles were also observed in the microvilli and the structures similar to spherical virus particles were observed around the virus-specific vesicles, suggesting the virus assembly in the cytoplasm. 11. Fluorescence micrograph of the infected midgut stained with acridine orange showed that the nucleus, the site of DNV multiplication in the columnar cell, enlarged on the 5th day after virus inoculation. 12. Electron microscopic examination of DNV infected midgut revealed that the nucleolus of the columnar cell was broken into granules and those granules dispersed into apical region of the nucleus on the 5th day after virus inoculation. On the 8th day after inoculation, it was also observed that the nucleus of the columnar cell was full with the high electron-dense virogenic stroma which were similar to virus particles. These facts suggest that the virogenic stroma were the sites of virus assembly in the process of DNV multiplication.
A load-sharing algorithm must deal with load imbalance caused by characteristics of a network and heterogeneity of nodes in Internet-based clustering systems. This paper has proposed the Efficient Load-Sharing algorithm. Efficient-Load-Sharing algorithm creates a scheduler based on the WF(Weighted Factoring) algorithm and then allocates tasks by an adaptive granularity strategy and the refined fixed granularity algorithm for better performance. In this paper, adaptive granularity strategy is that master node allocates tasks of relatively slower node to faster node and refined fixed granularity algorithm is to overlap between the time spent by slave nodes on computation and the time spent for network communication. For the simulation, the matrix multiplication using PVM is performed on the heterogeneous clustering environment which consists of two different networks. Compared to other algorithms such as Send, GSS and Weighted Factoring, the proposed algorithm results in an improvement of performance by 75%, 79% and 17%, respectively.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.10
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pp.1919-1926
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2016
Because of the enormous processing ability, General-Purpose Graphics Processing Unit(GPGPU) has been applied to many fields including electronics design automation. The SAT algorithm is one of the core algorithm in many electronics design automation tools. There has been some efforts to apply GPGPU to the SAT algorithm, but it is difficult to parallelize the SAT algorithm because of its characteristics. In this paper, I applied GPGPU to the SAT algorithm by parallelizing the propagation routine that is relatively suitable to parallel processing. On the basis of the similarity of the propagation routine to the sparse matrix multiplication, the data structure for the SAT problem is constituted, and the parallel propagation routine is described. To prevent data loss between paralllel threads, atomic operations are exploited. The experimental results for some benchmark SAT problems show that the proposed algorithm is superior to the previous GPGPU-based SAT solver.
Since there are various networks and heterogeneity of nodes in Internet, the existing load-sharing algorithms are hardly adapted for use in Internet-based clustering systems. Therefore, in Internet-based clustering systems, a load-sharing algorithm must consider various conditions such as heterogeneity of nodes, characteristics of a network and imbalance of load, and so on. This paper has proposed an expanded-WF algorithm which is based on a WF (Weighted Factoring) algorithm for load-sharing in Internet-based clustering systems. The proposed algorithm uses an adaptive granularity strategy for load-sharing and duplicate execution of partial job for fault-tolerance. For the simulation, the to matrix multiplication using PVM is performed on the heterogeneous clustering environment which consists of two different networks. Compared to other algorithms such as Send, GSS and Weighted Factoring, the proposed algorithm results in an improvement of performance by 55%, 63% and 20%, respectively. Also, this paper shows that It can process the fault-tolerance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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