• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.2
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• pp.217-227
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• 2022

Quantile regression is widely used in many fields based on the advantage of providing an efficient tool for examining complex information latent in variables. However, modern large-scale and high-dimensional data makes it very difficult to estimate the quantile regression model due to limitations in terms of computation time and storage space. Divide-and-conquer is a technique that divide the entire data into several sub-datasets that are easy to calculate and then reconstruct the estimates of the entire data using only the summary statistics in each sub-datasets. In this paper, we studied on a variable selection method using Bayes information criteria by applying the divide-and-conquer technique to the penalized quantile regression. When the number of sub-datasets is properly selected, the proposed method is efficient in terms of computational speed, providing consistent results in terms of variable selection as long as classical quantile regression estimates calculated with the entire data. The advantages of the proposed method were confirmed through simulation data and real data analysis.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.427-431
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• 2010

Multidimensional scaling (MDS) is a widely used method for dimensionality reduction, of which purpose is to represent high-dimensional data in a low-dimensional space while preserving distances among objects as much as possible. MDS has mainly been applied to data visualization and feature selection. Among various MDS methods, the classical MDS is not readily applicable to data which has large numbers of objects, on normal desktop computers due to its computational complexity. More precisely, it needs to solve eigenpair problems on dissimilarity matrices based on Euclidean distance. Thus, running time and required memory of the classical MDS highly increase as n (the number of objects) grows up, restricting its use in large-scale domains. In this paper, we propose an efficient approximation algorithm for the classical MDS based on divide-and-conquer and CUDA. Through a set of experiments, we show that our approach is highly efficient and effective for analysis and visualization of data consisting of several thousands of objects.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.1
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• pp.117-124
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• 1999

트리는 계층적인 구조를 표현하는 데 편리한 자료 구조로서 그 응용 분야가 정렬, 탐색, 컴파일러, 계층적 데이터베이스 모델, 조직 차트 등 매우 광범위하다. 트리를 시각적으로 도시하는 것은 단순히 노드를 나열하는 것보다 구조적 관계를 표현하는데 효과적이다. 트리를 크기가 제한된 하면세 도시할 경우에는 시각적 측면을 고려하여 가능한 한 최소의 면적에 도시하는 것이 필요하다. Tilford가 제안한 트리 도시 알고리즘은 왼쪽 알고리즘은 왼쪽부터 최소 간격을 유지하면서 노드의 위치를 결정하는 알고리즘의 특성 때문에 두 개의 높이가 큰 서브 트리가 양쪽으로 있을 때, 두 서브 트리 사이의 작은 서브트리들이 오른쪽에 공간이 있음에도 불구하고 왼쪽으로 치우치게 위치되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 노드들의 균형을 고려하여 배치하는 분할-정복 알고리즘을 개발하였고 알고리즘의 정확성을 증명하였다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.9
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• pp.377-384
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• 2017

The performance improvement of a single core processor has reached its limit since the circuit density cannot be increased any longer due to overheating. Therefore, the multicore and manycore architectures have emerged as viable approaches and parallel programming becomes more important. Haskell, a purely functional language, is getting popular in this situation since it naturally supports parallel programming owing to its beneficial features including the implicit parallelism in evaluating expressions and the monadic tools supporting parallel constructs. However, the performance of Haskell parallel programs is strongly influenced by the performance of the run-time system including the garbage collector. Though a memory profiling tool namely GC-tune has been suggested, we need a more systematic way to use this tool. Since GC-tune finds the optimal memory size by executing the target program with all the different possible GC options, the GC-tuning time takes too long. This paper suggests a basic divide-and-conquer method to reduce the number of GC-tune executions by reducing the search area by one-quarter for every searching step. Applying this method to two parallel programs, a maximally independent set and a K-means programs, the memory tuning time is reduced by 7.78 times with accuracy 98% on average.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.583-585
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• 2001

하이퍼큐브의 정규적이며 계층적인 구조적 특성은 효율적인 진단 알고리즘 개발에 유리하게 적용될 수 있다. Feng et al.의 HADA/IHADA와 Choi와 Rhee의 적응적 큐브 분할 방법은 하이퍼큐브의 전체 노드를 하나의 링으로 임베딩하여 링의 진단 특성을 이용하기 위하여 분할 및 정복 방법을 이용하였다. 또한 Kranakis와 Pelc는 결함을 모두 포함하는 최소의 서브링을 하나의 노드로 하는 하이퍼큐브의 형태로 분할하는 HYP-DIAG 알고리즘을 제안하였다. 또한 최악의 경우에, 테스트 수만을 고려하여 2$^n$+3n/2의 테스트 수를 갖는 FAST-HYP-DIAG 알고리즘과 병렬 시간만을 고려하여 많아야 11테스트 라운드 이내에 진단을 수행하는 EXPRESS-HYF-DIAG 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 HYP-DIAG의 첫 번째 단계에서 얻어진 서브링들의 신드롬을 분석하여 테스트의 수와 테스트 라운드를 모두 고려하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.548-551
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• 2016

기존 그리드 기반의 전통적인 RDBMS는 비구조적 데이터에 대한 색인이 지원되지 않았다. 이러한 제약 조건들로 인해 파일 문서 및 비 구조화된 데이터의 검색 엔진으로는 부적합하였다. 최근에 다양한 검색 오픈소스(Solr, Lucene)등으로 검색 엔진이 개발되어 활용되고 있지만, 검색한 결과와 기존 데이터의 연동이 쉽지 않고 구조 변경이 어려우며, 사용자의 다양한 요구 사항 수용이 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 빠른 검색을 위한 색인 (index) 최적화와 대용량 데이터 처리를 위한 파티션 기반 데이터의 분할 및 정복 (divide and conquer) 처리, 이중화된 검색어 색인 기능을 구현하였다. 또한 동의어 사전을 구축하여 연관 관계 분석이 가능하도록 DB를 구축하여 검색어와 동의어의 상호 관계성을 유지하였으며 오픈 소스보다 발전한 형태의 검색 엔진을 개발하는 것을 목표로 하였다. 본 연구를 위해 약 400만건 이상의 다양한 포맷 (Ms-office, Hwp, Pdf, Text)등의 파일 문서를 샘플로 실험을 진행하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.2
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• pp.215-222
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• 2002

This paper presents a reliable fully automatic labeling system which fits well with languages having well-developed syllables such as in Korean. The ASL System utilize DAC (Divide and Conquer), a control mechanism, based segmentation algorithm to use phonetic and acoustic information with greater efficiency. The segmentation algorithm is to devide speech signals into speechlets which is localized speech signal pieces and to segment each speechlet for speech boundaries. While HMM method has uniform and definite efficiencies, the suggested method gives framework to steadily develope and improve specified acoustic knowledges as a component. Without using statistical method such as HMM, this new method use only phonetic-acoustic information. Therefore, this method has high speed performance, is consistent extending the specific acoustic knowledge component, and can be applied in efficient way. we show experiment result to verify suggested method at the end.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.68-70
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• 2016

3D 프린터는 연속적인 계층에 특수한 재료를 출력시켜 3차원 물체를 만들어 내는 장치이다. 3D 프린팅을 위해서는 3D 모델을 생성한 후, 이를 3D 프린터에 출력할 수 있도록 G-code로 변환해야 한다. 본 논문에서는 이 변환 작업을 완전 분산 방식으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 하나의 메인 노드와 N개의 작업 노드로 구성한 시스템에서 2단계에 걸쳐 분할 정복(divide-and-conquer) 방식으로 변환하도록 하였다. 실제 구현한 시스템을 이용하여, 성능에 미치는 요소(모델의 크기 및 정밀도)에 따른 변환 시간의 단축 효과를 보였다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• v.2 no.2
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• pp.187-198
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• 1999

Purpose: The authors compared the results of Ender nailing for the proximal humerus fractures with those of the conservative methods radiographically. Materials and Method: Nine patients(mean age: 69 years.) received Ender nailing, and the other nine patients, conservative treatments(mean age: 73 years). All fractures were 2 part fractures. The Ender nails were inserted either through posterior elbow approach or transepicondylar approach. A simple Velpeau bandage was applied to the conservative treatment group. The average follow-up was 15 months. Results: The initial status of the anatomical reduction, i.e., the values of the medial shift, overlapping and the varus agulation, were little changed at follow-up radiographs in both the Ender nailing group and the conservative treatment group. There was no significant difference for the status of anatomical reduction between the Ender nailing group and the conservative treatment group. The stability of fixation by Ender nails, i.e., the degree of fanning out of the nails was poor in most cases. Not a few problems/complications happened in cases of Ender nailing group; back­ing out of the nail in three cases, penetration of the nails into the humeral heads in 3, fractures or cracking of the humerus around the nail insertion area in 4 and reduction loss in one. Conclusion: We could not get better results with the use of Ender nail. We use no longer Ender nails for the proximal humerus fractures. Further studies are needed for the better option for the proximal humerus fractures.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.117-120
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• 2008

본 논문은 스테레오 비디오 데이터 압축 및 복원을 위한 그리드(Grid) 기반 2D 워핑 방법을 제안한다. 스테레오 비디오에 대한 데이터 표현 방법으로 깊이지도 및 매쉬(mesh)를 이용한 방법이 주로 사용되어 왔으며 매쉬를 이용한 방법은 두 영상간의 매칭되는 노드를 이용하여 데이터 압축 효율을 높일 수 있다. 그러나, 두 영상에서 매칭되는 노드의 위치를 찾는 것은 매우 어려운 일일 뿐만 아니라 매쉬에 의해서 워핑된 영상과 목적이 되는 스테레오 영상의 좌측 또는 우측 영상간의 왜곡이 불가피하다. 따라서 이러한 왜곡을 보정하기 위하여 잔여영상(Residual image) 정보를 추가로 요구하게 된다.제안된 논문은 이러한 잔여영상 정보를 최소화 하기 위하여 반복적으로 2D워핑을 수행하며 최적화된 워핑 영상을 생성함으로써 목적영상과의 오차를 최소로 유지하여 추가정보인 잔여 영상의 데이터 용량을 최소화 한다. 전체영상에 대하여 2D워핑을 수행하며 각각의 노드를 변경하는 것은 많은 비용을 감수해야 하기 때문에 오차영역에 대하여 지역단위로 분할하고 단계적으로 최적화를 이루는 분할정복 방법을 사용하였다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 각각의 신호대 잡음비(PSNR)를 통해 제안한 방법의 품질을 평가하였을 뿐만 아니라 기존의 메쉬 기반한 방법과 깊이지도를 이용한 방법과의 데이터량을 비교하였다. 실험결과를 통하여 제안한 방법의 데이터 압축의 효율성 및 품질의 우수성을 확인하였다.