• 제목/요약/키워드: 최대 공통 클러스터

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사용자 독립적 특징 추출을 위한 연구 (A Study on Subject Independent Feature Extraction)

  • Bang, Won-Chul;Han, Jeong-Su;Z. Zenn Bien
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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    • pp.123-125
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    • 2002
  • 여러 사람에게서 생체신호를 측정하여 특징을 추출하는 경우 피실험자마다 다른 신체적 또는 생리학적 특징에 의해 같은 클래스로 분류하고 싶어도 다른 클래스로 잘못 분류되는 경우가 발생한다. 이와 같이 N 명의 사람에게서 얻은 생체신호로 M 개의 클래스를 분류하도록 훈련하여 새로운 사람의 생체신호를 M 개의 클래스로 분류하고자 할 때 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법으로 피실험자 독립적인 클러스터링 방법을 제안하고자 한다. 이를 위한 수학적 기반으로 동치관계들의 교집합과 합집합에 근거한 새로운 연산자를 정의하고 이를 이용하여 최대 공통 클러스터(Largest Common Cluster, LCC)라는 새로운 개념을 정의한다 이는 여러 사람에게서 얻은 정보에서 최대한 공통의 성질을 갖는 것들을 찾아내는 수학적이고 체계적인 방법이라 할 수 있다. 따라서 일단 LCC를 찾아내면 이를 특징(feature)으로 삼아 패턴분류기를 설계하면 여러 사람에게 적용가능한 생체신호 인식기를 설계할 수 있게 된다.

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제품군의 재사용 가능한 클론 코드의 메소드 경로 통일을 위한 코드 클러스터링 방법 (A Code Clustering Technique for Unifying Method Full Path of Reusable Cloned Code Sets of a Product Family)

  • 김태영;이지현;김은미
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권1호
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    • pp.1-18
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    • 2023
  • 유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.

고성능 차량용 SoC 설계 합성 시스템 (A SoC Design Synthesis System for High Performance Vehicles)

  • 장정욱;인치호
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.181-187
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    • 2020
  • 본 논문에서는 고성능 차량용 SoC 설계자동화를 위한 상위수준 합성과정에서의 레지스터 할당 알고리즘과 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 상위수준 합성에서 가장 중요한 연산자의 특성과 데이터패스의 구조를 분석하고, 멀티사이클 연산의 스케줄링 시 가상연산자 개념을 도입함으로써, 멀티사이클 연산을 구현하는 연산자의 유형에 관계없이 공통으로 적용시킬 수 있는 자원할당 알고리즘을 이용하여 증명하였다. 연산자 간을 연결하는 신호선이 반복적으로 이용되어 연결 신호선수가 최소가 될 수 있도록 기능연산자를 할당하고, 레지스터 할당 시 연결구조에 따라 가중치를 갖는 구간 그래프를 구성한다. 최소의 클러스터 분할 알고리즘을 이용하여 생성된 최대 크기의 클러스터들에 연결구조가 고려된 레지스터를 할당한다. 연결구조에 대한 멀티플렉서의 중복 입력을 제거하고 연산자에 연결된 멀티플렉서 간의 입력을 교환하는 입력 정렬 과정으로 연결구조를 최소화한다. 기술된 알고리즘의 스케줄링 성능을 평가하기 위하여, 표준벤치마크 모델인 5차 디지털 웨이브필터에 대한 스케줄링을 실행하여 제안한 알고리즘의 효용성을 입증한다.