• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제3권3호
• /
• pp.53-61
• /
• 2016

This research proposes the index optimization as a classification task and application of the graph based KNN. We need the index optimization as an important task for maximizing the information retrieval performance. And we try to solve the problems in encoding words into numerical vectors, such as huge dimensionality and sparse distribution, by encoding them into graphs as the alternative representations to numerical vectors. In this research, the index optimization is viewed as a classification task, the similarity measure between graphs is defined, and the KNN is modified into the graph based version based on the similarity measure, and it is applied to the index optimization task. As the benefits from this research, by modifying the KNN so, we expect the improvement of classification performance, more graphical representations of words which is inherent in graphs, the ability to trace more easily results from classifying words. In this research, we will validate empirically the proposed version in optimizing index on the two text collections: NewsPage.com and 20NewsGroups.

• 로봇학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.196-202
• /
• 2024

The ability to understand given environments and plan a sequence of actions leading to goal state is crucial for personal service robots. With recent advancements in deep learning, numerous studies have proposed methods for state representation in planning. However, previous works lack explicit information about relationships between objects when the state observation is converted to a single visual embedding containing all state information. In this paper, we introduce graph-based state representation that incorporates both object and relationship features. To leverage these advantages in addressing the task planning problem, we propose a Graph Neural Network (GNN)-based subgoal prediction model. This model can extract rich information about object and their interconnected relationships from given state graph. Moreover, a search-based algorithm is integrated with pre-trained subgoal prediction model and state transition module to explore diverse states and find proper sequence of subgoals. The proposed method is trained with synthetic task dataset collected in simulation environment, demonstrating a higher success rate with fewer additional searches compared to baseline methods.

• ETRI Journal
• /
• 제20권4호
• /
• pp.327-345
• /
• 1998

This paper deals with the problem of one-to-one mapping of 2$^n$ task modules of a parallel program to an n-dimensional hypercube multicomputer so as to minimize the total communication cost during the execution of the task. The problem of finding an optimal mapping has been proven to be NP-complete. First we show that the mapping problem in a hypercube multicomputer can be transformed into the problem of finding a set of maximum cutsets on a given task graph using a graph modification technique. Then we propose a repeated mapping scheme, using an existing graph bipartitioning algorithm, for the effective mapping of task modules onto the processors of a hypercube multicomputer. The repeated mapping scheme is shown to be highly effective on a number of test task graphs; it increasingly outperforms the greedy and recursive mapping algorithms as the number of processors increases. Our repeated mapping scheme is shown to be very effective for regular graphs, such as hypercube-isomorphic or 'almost' isomorphic graphs and meshes; it finds optimal mappings on almost all the regular task graphs considered.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제29권12호
• /
• pp.655-664
• /
• 2002

데이타 병렬 모델은 대규모 병렬성을 용이하게 얻을 수 있는 장점이 있지만, 데이타 분산으로 인한 통신 지연시간은 상당한 부담이 된다. 본 논문에서는 데이타 병렬 프로그램에 내재되어 있는 태스크 병렬성을 추출하여 이러한 통신 지연시간을 감추는데 이용할 수 있음을 보인다. 기존의 태스크 병렬성 추출은 데이타 병렬성을 고려하지 않았지만, 여기서는 데이타 병렬성을 그대로 유지하면서 태스크 병렬성을 활용하는 방법에 대해 설명한다. 데이타 병렬 루프를 포함할 수 있는 다수의 태스크 스레드들로 구성된 다중스레드 프로그램을 표현하기 위해 본 논문에서는 PCFG(Parallel Control Flow Graph)라는 표현 형태를 제안한다. PCFG는 단일 스레드인 원시 데이타 병렬 프로그램으로부터 HDG(Hierarchical Dependence Graph)를 통해 생성될 수 있으며, 또한 PCFG로부터 다중스레드 코드를 쉽게 생성할 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제9권2호
• /
• pp.141-149
• /
• 2011

We consider the problem of assigning tasks to homogeneous nodes in the distributed system, so as to minimize the amount of communication, while balancing the processors' loads. This issue can be posed as the graph partitioning problem. Given an undirected graph G=(nodes, edges), where nodes represent task modules and edges represent communication, the goal is to divide n, the number of processors, as to balance the processors' loads, while minimizing the capacity of edges cut. Since these two optimization criteria conflict each other, one has to make a compromise between them according to the given task type. We propose a new cost function to evaluate static task assignments and a heuristic algorithm to solve the transformed problem, explicitly describing the tradeoff between the two goals. Simulation results show that our approach outperforms an existing representative approach for a variety of task and processing systems.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제5권11호
• /
• pp.2823-2834
• /
• 1998

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권6호
• /
• pp.3046-3070
• /
• 2017

Nowadays, the utilization of multiprocessor environments has been increased due to the increase in time complexity of application programs and decrease in hardware costs. In such architectures during the compilation step, each program is decomposed into the smaller and maybe dependent segments so-called tasks. Precedence constraints, required execution times of the tasks, and communication costs among them are modeled using a directed acyclic graph (DAG) named task-graph. All the tasks in the task-graph must be assigned to a predefined number of processors in such a way that the precedence constraints are preserved, and the program's completion time is minimized, and this is an NP-hard problem from the time-complexity point of view. The results obtained by different approaches are dominated by two major factors; first, which order of tasks should be selected (sequence subproblem), and second, how the selected sequence should be assigned to the processors (assigning subproblem). In this paper, a hybrid proposed approach has been presented, in which two different artificial ant colonies cooperate to solve the multiprocessor task-scheduling problem; one colony to tackle the sequence subproblem, and another to cope with assigning subproblem. The utilization of background knowledge about the problem (different priority measurements of the tasks) has made the proposed approach very robust and efficient. 125 different task-graphs with various shape parameters such as size, communication-to-computation ratio and parallelism have been utilized for a comprehensive evaluation of the proposed approach, and the results show its superiority versus the other conventional methods from the performance point of view.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권9호
• /
• pp.2235-2246
• /
• 1997

본 논문은 병렬 처리 시스템 환경에서 효율적인 태스크 스케줄링에 관한 연구로써 태스크 그래프의 재구성에 의해 전체 수행 시간을 단축시키는데 목적을 두고 있다. 태스크 스케줄링은 m개의 테스크를 n개의 프로세서에 할당하는 연구인데 이는 많은 문제점을 갖고 있다.[1, 4, 9] 일반적으로 이 문제를 해결하는 것은 NP-hard 문제로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 주어진 태스크 그래프를 재구성하여 스케줄링 하는 방법을 제시하였다. 태스크 그래프와 시스템 그래프를 이용하여 효과적으로 수행이 될 수 있는 재구성 태스크 그래프(RTG)를 만들고 이를 스케줄링 함으로써 기존의 논문에서 준 최적의 결과를 얻기 위해 태스크 스케줄링후에 재할당 및 반복 수행의 과정이 사용하였는데 이를 없애면서 빠른 시간안에 스케줄링이 이루어지도록 하였고 스케줄링의 결과 또한 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제29권8호
• /
• pp.445-455
• /
• 2002

본 논문은 공유 메모리 시스템에서 계층적 태스크 그래프(Hierarchical Task Graph, HTG)의 복합 노드 태스크들을 효율적으로 수행하기 위한 새로운 태스크 스케쥴링 기법을 소개한다. 함수 병렬성 추출을 위해 제안된 기법은 별도의 전역 스케쥴러가 필요 없이 프로세서 스스로가 스케쥴링 기능을 행하는 자동 스케쥴링이다. 제안된 스케쥴링 기법을 단일처리기 시스템을 비롯한 여러 플랫폼에 적용하기 위해 자바 스레드를 이용하여 구현하였으며, 기존의 비트 벡터 방법과 성능을 비교 분석하였다. 실험 파라메터 값을 이용한 실험 결과, 제안된 스케쥴링 기법은 수행 시간 측면에서 효율적이며 양호한 부하 균형을 유지하였다. 또한, 제안된 기법은 기존의 방법에 비해 메모리 사용량을 줄일 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권10호
• /
• pp.2659-2669
• /
• 1999

This paper a heuristic, clustering based task allocation scheme applicable to non-directed task graph on a distributed system. This scheme firstly builds a task-machine graph, and then applies a clustering process where in a pair of tasks that are connected to the highest cost edge is merged into a big one or a task is allocated to a machine. During the process, the proposed scheme figure out a machine onto which the task allocation may cause deduction of large communication overhead that has incurred between the task and tasks that are already allocated to the machine while the computation costs is slightly increased in the machine. Simulation for the various task graphs shows that the scheduling using the proposed scheme result far better than ones by using the traditional schemes. A comparison with optimal task scheduling also promises that our scheme derives optimal results more occasionally than the traditional schemes do.