• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.805-813
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• 2015

Compressive sensing 및 희소 복원 문제(sparse recovery problem)는 기존 디지털 기술의 한계를 극복할 수 있는 새로운 이론으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 신호 재구성에서 l1 norm 최적화 문제 해결에 많은 연산이 수행되며 따라서 병렬 처리 기법이 필요하다. 이 과정에서 무작위 행렬과 벡터 연산을 통한 변환 연산이 전체 과정 중에서 많은 부분을 차지하는데, 특히 원본 신호의 크기로 인해 이 과정에서 필요한 무작위 행렬을 메모리에 저장하기 곤란하며 계산 시 무작위 행렬의 절차적(procedural) 처리 방식이 필수적이다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결책으로 단일 명령 다중 스레드(SIMT) 병렬 플랫폼 상에서 무작위 부분적 Haar 웨이블릿 변환을 절차적으로 계산할 수 있는 새로운 병렬 알고리듬을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.956-962
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• 2020

최근 임베디드 시스템에서 사용되는 데이터의 크기가 증가함에 따라, 대용량의 데이터를 안전하게 수신하기 위한 ECC (Error Correction Code) 복호화 연산의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 GPU가 내장된 임베디드 시스템에서 해밍 코드를 사용하여 ECC 복호화를 할 때, 신드롬 벡터를 계산하는 연산의 수행을 가속할 방법을 제안한다. 제안하는 가속화 방법은, 복호화 연산의 행렬-벡터 곱셈이 희소 행렬을 나타내는 자료 구조 중 하나인 CSR (Compressed Sparse Row) 형식을 사용하고, GPU의 CUDA 커널에서 병렬적으로 수행되도록 한다. 본 논문에서는 GPU가 내장된 실제 임베디드 보드를 사용하여 제안하는 방법을 검증하였고, 결과는 GPU 기반으로 가속된 ECC 복호화 연산이 CPU만을 사용한 경우에 비하여 수행 시간이 감소하는 것을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.394-400
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• 2017

본 논문은 기존의 시간영역에서 다루던 공분산 행렬 fitting 기반 도래각 추정 알고리즘인 SpSF(Sparse Spectrum Fitting)를 주파수 영역으로 확장함으로써 기존의 시간영역의 SpSF 알고리즘이 주파수 영역에서도 구현 가능함을 보인다. 기존의 주파수 영역에서 구현되는 도래각 추정 알고리즘과의 성능 분석 및 비교를 통해 압축센싱 기반 공분산 fitting 알고리즘인 SpSF의 우수함을 보여준다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.111-116
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• 2014

본 연구는 무선통신에서 선형 배열 안테나를 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정 한다. 도래방향 추정은 수신기 배열 안테나에 입사하는 신호들 중에서 원하는 신호를 추정하는 것이다. 본 연구에서는 도래방향 추정을 위한 최적 가중치와 고 분해능 적응 빔 형성 알고리즘과 회소행렬을 사용하여 목표물에 대한 도래방향을 추정 정확도를 향상 시켰다. 모의실험을 통하여 목표물 도래 방향 추정에서 기존의 적응 빔 형성 알고리즘과 제안 알고리즘의 성능을 비교 분석 하였다. 목표물 도래 방향 추정에서 제안한 알고리즘이 기존의 빔형성 알고리즘보다 도래 방향추정 능력이 향상되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권9호
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• pp.2134-2153
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• 2013

A network-coding-based scheme is proposed to improve the energy efficiency of distributed storage systems in WSNs (Wireless Sensor Networks). We mainly focus on two problems: firstly, consideration is given to effective distributed storage technology; secondly, we address how to effectively repair the data in failed storage nodes. For the first problem, we propose a method to obtain a sparse generator matrix to construct network codes, and this sparse generator matrix is proven to be the sparsest. Benefiting from this matrix, the energy consumption required to implement distributed storage is reduced. For the second problem, we designed a network-coding-based iterative repair method, which adequately utilizes the idea of re-encoding at intermediate nodes from network coding theory. Benefiting from the re-encoding, the energy consumption required by data repair is significantly reduced. Moreover, we provide an explicit lower bound of field size required by this scheme, which implies that it can work over a small field and the required computation overhead is very low. The simulation result verifies that the proposed scheme not only reduces the total energy consumption required to implement distributed storage system in WSNs, but also balances energy consumption of the networks.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제43권1호
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• pp.1-13
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• 2012

A fast precise integration method (FPIM) is proposed for solving structural dynamics problems. It is based on the original precise integration method (PIM) that utilizes the sparse nature of the system matrices and especially the physical features found in structural dynamics problems. A physical interpretation of the matrix exponential is given, which leads to an efficient algorithm for both its evaluation and subsequently the solution of large-scale structural dynamics problems. The proposed algorithm is accurate, efficient and requires less computer storage than previous techniques.

• 한국통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.553-564
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• 1990

선계2계 편미분 방정식의 일반식에 대한 계수 메트릭스를 (n-1)x(n-1) submatrices로 나누어서 block tridiagonal system으로 변환한 후 cyclic odd-even reduction 기법을 응용하여 large-grain data granularity로서 미지벡타를 구하는 block cyclic reduction 알고리즘을 작성했다. 그런데 이 block cyclic reduction 기법은 매 연산의 단계마다 병렬성이 변하여 병렬처리형 컴퓨터에는 적합하지 못하므로 이 기법을 변형해서 병렬성이 일정하며 실행시간이 보다 단축되는 block cyclic reduction 기법을 제안하고 이 기법에 의한 선형2계 편미분 방정식의 일반식의 解를 구하는 알고리즘을 작성하여 기존의 기법과 비교 고찰했다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.109-114
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• 2018

협업 필터링은 사회적 추천 방식으로서 뛰어난 성능을 제공하는 대표적인 추천 시스템 알고리즘으로 폭넓게 사용되어 오고 있다. 협업 필터링은 구조적으로 아이템 평가 데이터에 의존하고 있기 때문에 평가 행렬의 희박도는 추천 성능에 직접적으로 영향을 미친다. 평가 행렬의 희박성 문제 개선을 위해 협업 필터링과 내용 기반 방법을 결합하는 복합형 추천 방법에 대한 연구는 꾸준하게 이루어져 왔으며, 본 연구에서는 협업 필터링의 희소 평가 행렬(sparse rating matrix) 문제 개선 방안의 하나로 공통 평가 아이템이 누락되어 유사도 측정이 불가능한 상황에 대처하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여 사용자간 이행적 관계 그래프에 기반하는 유사도 평가 모델을 설계하고 오픈 데이터셋인 Movielens에 적용하여 추천 정확도를 측정 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.329-345
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• 2021

추천 시스템은 고객의 데이터를 이용하여 개인 맞춤화된 상품을 추천한다. 추천 시스템은 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 그리고 이 두 가지를 합친 하이브리드 방법의 세 가지로 크게 나누어진다. 이 연구에서는 딥러닝 방법론에 기초한 오토인코더를 이용한 추천 시스템에 대한 소개와 그 모형들의 비교 연구를 진행한다. 오토인코더는 데이터 행렬에 0이 많은 경우의 문제를 효과적으로 다룰 수 있는 딥러닝 기반의 비지도학습 모형이다. 이 연구에서는 세 개의 실제 데이터를 이용하여 다섯 가지 종류의 오토인코더 기반 모형들을 비교한다. 처음의 세 개 모형은 협업 필터링에 속한 모형이고 나머지 두 개의 모형은 하이브리드 모형이다. 실제 데이터는 고객의 평점 데이터이고, 대부분의 평점이 없어서 희박성 비율이 높다는 특징이 있다.

• 한국음향학회지
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• 제29권2호
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• pp.102-110
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• 2010

악보 전사란, 오디오 파일로부터 음고 (음표의 높낮이)와 리듬 (음표의 길이) 정보를 추출하여 악보를 만드는 것이다. 본 논문에서는 음원 분리 및 데이터 분류에 자주 사용되는 Non-Negative Matrix Factorization (NMF)와 Non-Negative Sparse Coding (NNSC) 방식을 사용하여 오디오 파일을 주파수와 리듬 성분으로 분류하였다. 또한 배음 통합 (subharmonic summation) 방법으로 분류된 주파수들로부터 기본 진동 주파수를 계산하였고, 이로써 악보를 야루는 음표의 높낮이를 정확히 얻을 수 있었다. 제안한 방식으로 악보 전사거 성공적으로 이루어졌고, NMF 혹은 NNSC만 사용하여 악보 전사를 하였던 기존의 논문들에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.