Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.683-686
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2002
본 논문은 시간 제약 조건하에서 수행 시간을 개선한 CPLD 기술 매핑 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기술 매핑 알고리즘은 주어진 시간 제약 조건을 고려하여 가장 빠른 시간에 기술 매핑을 수행 할 수 있도록 속도의 개선에 중점을 두었다. 입력된 회로를 DAG로 표현한 후 입력부터 출력의 방향으로 노드들을 검색하여 매핑 가능 클러스터를 생성한다. 생성된 매핑 가능 클러스터들 중에서 시간 제약 조건에 적합한 매핑 가능 클러스터를 선택하여 기술 매핑을 수행함으로서 전체 수행 시간이 다른 알고리즘에 비해 빠르게 수행된는 결과를 나타내었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.62-65
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2014
근사문자열매칭 알고리즘은 검색엔진, 컴퓨터보안, 생물정보학 등 많은 분야에서 연구되고 있다. 근사문자열매칭에서는 거리함수를 이용하여 오차를 측정한다. 거리함수로는 해밍거리, 편집거리, 확장편집거리 등이 있다. 이때 확장편집거리는 mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 최근 m개의 쓰레드를 이용하여 O(m+n) 시간과 O(mn) 공간을 이용한 병렬알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 확장편집거리를 계산하는 병렬알고리즘을 개선한 효율적인 병렬알고리즘을 제시한다. 기존의 병렬알고리즘을 최적화하고, 기존의 병렬알고리즘, 전역메모리만 사용한 최적화된 병렬알고리즘, 공유메모리를 활용한 최적화된 병렬알고리즘의 수행시간을 비교한다. 실험 결과, 개선된 병렬알고리즘이 기존의 병렬알고리즘보다 전처리단계에서 16 ~ 63배 이상, 모든 단계에 대해 19 ~ 24배 이상 빠른 수행시간을 보였다.
The classical approaches for computing Live Variable Analysis(LVA) use iterative algorithms across the entire programs based on the Data Flow Analysis framework. In case of Zephyr compiler, average execution time of LVA takes $7\%$ of the compilation time for the benchmark programs. The classical LVA algorithm has many aspects for improvement. The iterative algorithm for LVA scans useless basic blocks and calculates large sets of variables repeatedly. We propose the improvement of Iterative algorithm for LVA based on used variables' upward movement. Our algorithm produces the same result as the previous iterative algorithm. It is based on use-def chain. Reordering of applying the flow equation in DFA reduces the number of visiting basic blocks and redundant flow equation executions, which improves overall processing time. Experimental results say that our algorithm ran reduce $36.4\%\;of\;LVA\;execution\;time\;and\;2.6\%$ of overall computation time in Zephyr compiler with benchmark programs.
Joye et al. introduced a new prime generation algorithm (JPV algorithm hereafter), by removing the trial division from the previous combined prime generation algorithm (combined algorithm hereafter) and claimed that JPV algorithm is $30{\sim}40%$ faster than the combined algorithm. However, they only compared the number of Fermat-test calls, instead of comparing the total running times of two algorithms. The reason why the total running times could not be compared is that there was no probabilistic analysis on the running time of the JPV algorithm even though there was a probabilistic analysis for the combined algorithm. In this paper, we present a probabilistic analysis on the running time of the JPV algorithm. With this analytic model, we compare the running times of the JPV algorithm and the combined algorithm. Our model predicts that JPV algorithm is slower than the combined algorithm when a 512-bit prime is generated on a Pentium 4 system. Although our prediction is contrary to the previous prediction from comparing Fermat-test calls, our prediction corresponds to the experimental results more exactly. In addition, we propose a method to improve the JPV algorithm. With this method, the JPV algorithm can be comparable to the combined algorithm with the same space requirement.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.70-72
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2004
동질 시스템에서 분산 프로그램을 스케줄링 할 경우 프로세서 사이의 통신 시간으로 인해 복제를 사용하는 태스크 스케줄링 알고리즘이 복제를 사용하지 않는 방법에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있다. 하지만 불필요한 복제로 인해 자원을 낭비하여 프로세서가 제한된 경우 전체 수행시간이 증가하게 된다. 그래서 본 논문에서 조인 노드를 스케줄링 할 경우 불필요한 복제가 발생되는 문제점을 해결하는 알고리즘을 제안하였다. 이러한 문제점을 해결함으로써 프로세서의 제한인 있는 경우에 기존의 복제 알고리즘에 비친 전체 수행시간이 개선되는 결과를 얻을 수 있었다
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.4
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pp.15-24
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1999
In this paper, we propose a new CPLD technology mapping algorithm improving run-time under time constraint. In our technology mapping algorithm, a given logic equation is constructed as the DAG type, then the DAG is reconstructed by replicating the node that outdegree is more than or equal to 2. As a result. it makes delay time and the number of CLBs, run-time to be minimized. Also, after the number of multi-level is defined and cost of each nodes is calculated, the graph is partitioned in order to fit to k that is the number of OR term within CLB. The partitioned nodes are merged through collapsing and bin packing is performed in order to fit to the number of OR term within CLB.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.05a
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pp.59-62
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2003
에이전트에서 수행할 수 있는 작업들에 대한 처리시간이 실제 작업 전에는 퍼지값으로만 주어지고, 실제 작업이 수행될 때야 작업 시간이 결정되는 다중 에이전트 시스템에 대해서 작업을 조정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 두 단계의 유전자 알고리즘으로 구성되는데, 상위 단계의 유전자 알고리즘에서는 작업들을 적합한 에이전트에 할당하는 역할을 하고, 하위 단계의 유전자 알고리즘은 첫 번째 유전자 알고리즘의 제시하는 작업 할당 방법에 가장 적합한 작업 스케줄을 탐색하는 역할을 한다. 이 논문에서는 제안한 유전자 알고리즘 기반 작업 조정 방법을 소개하고, 제안한 방법을 구현하여 실험한 결과를 보인다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.376-381
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1998
다른 지역에 존재하는 자원이나 데이터들을 이용가능하게 하고, 지정된 마감시간내에 결과를 제공해야 하는 시간적 특성을 가진 분산 실시간 시스템의 성능과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 장점을 가진다. 이러한 시스템에서 수행되는 타스크는 크게 주기적 타스크와 비주기적 타스크로 나누어지는데, 빠른 수행시간을 위해 대부분의 타스크들은 병렬로 처리되기 위해 여러 개의 서브 타스크들로 분할되어 실행된다. 본 연구에서는 분산 실시간 환경에서 임의의 시간에 마감시간을 가지고 도착한 주기적 타스크에 서브 타스크의 유형에 따라 서브 타스크간의 통신시간과 수행시간을 고려한 EST(Earliest Start Time)기법을 이용하여 서브 타스크들의 효율적인 마감시간 할당 알고리즘과 ITC(Inter Task Communication)시간을 개선하기 위한 처리기 중복 할당 알고리즘을 제시하고 있다. 수행된 결과는 기존의 방법과 비교하여 타스크 전체의 마감시간 위반 최소화와 처리기의 이용률 개선 및 처리기간의 통신시간과 수행 완료시간을 개선하고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.172-174
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2001
유전자알고리즘을 병렬로 처리하려는 이유는 수행시간의 향상과 최적해의 향상이다. 하지만 이에 대한 연구와 응용이 적은데 이는 연구 환경이 열악하기 때문이다. 즉, 슈퍼컴퓨터와 같은 고가의 장비가 필요하며, 그것이 보편적으로 우리 주변에 있지 않다는 것이 가장 큰 장애가 되었다. 이를 극복하기 위한 방법은 에이전트라는 소프트웨어를 이용해서 유전자 알고리즘을 병렬로 처리를 하는 것이다. 이 연구에서는 이런 방법으로 유전자 알고리즘을 병렬로 처리를 하여도 수행시간의 향상과 최적해의 향상을 보일 수 있는지를 연구한다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1999.10a
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pp.254-262
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1999
실시간 시뮬레이션에서 주어지는 다양한 종류의 불연속적인 파라미터 값을 가지는 데이터 테이블에서 실시간의 제약 하에서의 검색을 수행하기 위해서는 최적의 기법이 요구된다. 실시간의 제약 하에서 최적 기법의 기준이 되는 것은 보통의 알고리즘들과는 달리 평균 속도가 아니라 worst case에서의 속도가 된다. 검색 알고리즘 들은 iteration을 거치게 되므로 총 탐색에 걸리는 시간은 iteration의 수(logical speed)와 1 probe를 수행하는 데 걸리는 시간(실제 수행속도)의 곱으로 정의된다. 본 연구에서 총 탐색에 걸리는 시간을 이론적으로 계산한 검색 속도 기존의 수행한 수치비교시험의 결과와 대체로 일치하였고, 이분 검색법이 iteration의 수와 실제 수행시간 모두에 있어서 가장 우수하다. 한편, 검색하고자 하는 파라미터 값의 dynamics를 이용하여 주어진 데이터 테이블 내의 검색 영역을 축소시키는 dynamic-window 개념을 도입하여 검색 알고리즘의 속도를 향상시킬 수 있었다. 이 개념의 도입은 데이터 테이블의 형태에 민감한 보간 검색법(interpolation method)과 그 응용 기법들에 대해 탁월한 효과를 나타내었다. 결론적으로 일반적 데이터 테이블에 있어서는 이분 검색법이 logical speed와 실제 수행속도가 우수하고, dynamic-window 개념을 도입한 보간 검색법과 그 변형들은 logical speed가 탁월하게 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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