• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권2호
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• pp.67-74
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• 2013

근사문자열매칭 문제는 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 최근에는 차세대염기서열분석의 비용과 시간을 줄이기 위해 빠른 근사문자열매칭 알고리즘들이 이용되고 있다. 근사문자열매칭은 문자열들의 오차를 측정하기 위해 편집거리와 같은 거리함수를 이용한다. 알파벳 ${\Sigma}$에 대한 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X와 Y의 편집거리는 X를 Y로 변환하기 위해 필요한 최소 편집연산의 수로 정의된다. 두 문자열의 편집거리는 잘 알려진 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 4-러시안 알고리즘을 이용해서도 계산할 수 있다. 4-러시안 알고리즘은 블록 크기를 t라 할 때, 전처리 단계에서 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t^2)$ 시간과 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t)$ 공간이 필요하며, 계산 단계에서 O(mn/t) 시간과 O(mn) 공간을 이용하여 편집거리를 계산하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 4-러시안 알고리즘의 계산 단계를 병렬화하고 실험을 통해 CPU 기반의 순차적 알고리즘과 CUDA로 구현한 GPU 기반의 병렬 알고리즘의 수행시간을 비교한다. 본 논문에서 제시하는 4-러시안 알고리즘의 계산단계는 m/t개의 쓰레드를 사용하여 O(m+n) 시간에 편집거리를 계산한다. GPU 기반의 알고리즘이 CPU 기반의 알고리즘 보다 t = 1일 때 약 10배 빠르고, t = 2일 때 약 3배 빠른 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1172-1184
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• 1998

명령어 재배치는 ILP(Instruction Level Parallelism) 프로세서의 병렬성을 활용하는 주요한 코드 최적화 기법이다. 명령어 재배치 알고리즘을 루프(loop)에 적용하면서 서로 다른 반복(iteration) 사이의 동시 수행 가능한 명령어들이 인접한 위치로 모여지는 소프트웨어 파이프라인(software pipeline)된 루프가 얻어진다. 그러나 루프로부터 병렬성을 추출하는 소프트웨어 파이프라인 방법은 주로 명령어사이의 자료 종속성에 근거하여 스케줄링을 수행하므로 그 자체에 무한한 병렬성을 가지고 있는 벡터 루프의 경우 그 병렬성을 충분히 드러내지 못한다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 벡터루프에 대해 프로그램의 목적 코드 레벨에서 행해질 수 있는 새로운 벡터 스케줄링 방법을 제안한다. 벡터 스케줄링 방법은 프로그램의 목적 코드 레벨에서 루프의 구조나 반복 조건, 그리고 자료 종속성 등에 대한 전체적인 정보에 기반하여 스케줄링을 수행함으로써 소프트웨어 파이프라인 방법보다 프로그램의 수행속도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 벡터 스케줄링을 수행한 결과를 전통적인 소프트웨어 파이프라인 방법에 대해 생산된 병렬 루프의 결과와 수행속도 측면에서 비교한다.

• 한국광학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-12
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• 2023

본 연구에서는 다채널 결맞음 빔결합 시스템을 위한 위상제어 방식으로 covariant matrix adaption evolution strategy (CMA-ES) 알고리즘 및 stochastic parallel gradient descent (SPGD) 알고리즘을 결합한 이중 위상제어 알고리즘을 제안하고 그 동작 특성을 전산모사를 통해 분석한다. 제안하는 CMA-ES/SPGD 이중 위상제어 알고리즘은 결합된 최종 출력광 세기가 미리 설정된 특정값에 도달하기 전까지는 그 위상제어 최적화를 CMA-ES 알고리즘을 통해 진행하고, 그 이후에는 SPGD 알고리즘으로 전환하여 진행하는 순차적 이중 구조를 취한다. 이를 이상적인 7채널과 19채널 광섬유 결합기 기반 결맞음 빔결함 시스템에 적용하였을 때, 위상제어 최적화 평균 수렴시간이 기존의 SPGD 알고리즘만 단독적용한 경우에 비해 약 10% 단축됨을 확인하였다. 뿐만 아니라, 동일한 결맞음 빔결함 시스템에서 실제 환경과 유사하게 각 채널광에 위상잡음을 부가적으로 인가한 경우, 본 연구에서 제안하는 이중 위상제어 알고리즘을 적용할 경우 주어진 조건에서 그 평균 수렴시간이 기존의 SPGD 알고리즘만 단독적용한 경우에 비해 7채널 시스템의 경우 약 17%, 19채널 시스템의 경우 약 16-27% 정도 단축됨을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 CMA-ES/SPGD 이중 위상제어 알고리즘은 향후 실제 대기 환경과 같이 위상잡음 효과를 무시할 수 없는 조건에서 결맞음 빔결합을 구현시 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.2749-2756
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• 2015

최근 데이터의 질이 높아짐에 따라 영상을 처리하는데 많은 시간이 소모되는 문제가 제기되어 영상 처리 알고리즘의 가속화가 필요하게 됨으로써, 기존의 CPU와 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기반의 인식 시스템에서 연산속도와 성능이득 비교를 위해 OpenMP를 가지고 측정할 수 있는 문자 인식시스템으로 학습된 문자데이터가 입력되면 매칭이 가장 잘 되는 영상의 영역을 인식하는 환경으로 구현하여 각 영문 알파벳의 글씨체가 일정하고 크기가 규격화 되어 있으므로 문자를 학습하고 문자 정합도를 계산하기 위한 영상 매칭 방법을 구현하게 되었다. GPGPU(General Purpose GPU)프로그래밍 플랫폼 기술인 CUDA연산 기법을 이용하여 알고리즘을 빠르고 효율적으로 처리하는 OpenMP에서 인텔 i5 2500의 네 개의 코어를 사용하여 인식 할 때, 기존 CPU의 성능보다 4배의 속도가 나오지 않고 데이터의 분할과 병합 연산의 지연으로 인해 약 3.2배의 속도로 향상되는 가속화 방법을 제안하고 그래픽카드에서 처리하는 병렬처리 결과, 순차적 연산을 수행하였던 CPU 기반의 처리에 비해 성능이득이 약 21X(배)로 향상됨을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.