VLSI 설계에서의 분할(partitioning)은 기능의 최적화를 위하여 설계하고자 하는 회로의 그룹화(grouping)하는 단계로서 레이아웃(layout)에서 면적과 전파지연의 최소화를 위해 함께 배치할 소자를 결정하는 문제이다. 이러한 분할 문제에서 해를 얻기 위해 사용되는 알고리즘은 Kernighan-Lin 알고리즘, Fiduccia Mattheyses heuristic, 시뮬레이티드 어닐링, 유전자 알고리즘 등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 회로 분할 문제에 대하여 유전자 알고리즘과 확률 진화 알고리즘을 결합한 어댑티드 유전자 알고리즘을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 유전자 알고리즘 및 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였고, 어댑티드 유전자 알고리즘이 시뮬레이티드 어닐링 및 유전자 알고리즘보다 더 효과적으로 최적해에 근접하는 것을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3165-3181
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2019
Spherical videos, which are also called 360-degree videos, have become increasingly popular due to the rapid development of virtual reality technology. However, the large amount of data in such videos is a huge challenge for existing transmission system. To use the existing encode framework, it should be converted into a 2D image plane by using a specific projection format, e.g. the equi-rectangular projection (ERP) format. The existing high-efficiency video coding standard (HEVC) can effectively compress video content, but its enormous computational complexity makes the time spent on compressing high-frame-rate and high-resolution 360-degree videos disproportionate to the benefits of compression. Focusing on the ERP format characteristics of 360-degree videos, this work develops a fast decision algorithm for predicting the coding unit depth interval and adaptive mode decision for intra prediction mode. The algorithm makes full use of the video characteristics of the ERP format by dealing with pole and equatorial areas separately. It sets different reference blocks and determination conditions according to the degree of stretching, which can reduce the coding time while ensuring the quality. Compared with the original reference software HM-16.16, the proposed algorithm can reduce time consumption by 39.3% in the all-intra configuration, and the BD-rate increases by only 0.84%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1238-1259
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2019
Saving energy is a big challenge for Wireless Sensor Networks (WSNs), which becomes even more critical in large-scale WSNs. Most energy waste is communication related, such as collision, overhearing and idle listening, so the schedule-based access which can avoid these wastes is preferred for WSNs. On the other hand, clustering technique is considered as the most promising solution for topology management in WSNs. Hence, providing interference-free clustering is vital for WSNs, especially for large-scale WSNs. However, schedule management in cluster-based networks is never a trivial work, since it requires inter-cluster cooperation. In this paper, we propose a clustering method, called Interference-Free Clustering Protocol (IFCP), to partition a WSN into interference-free clusters, making timeslot management much easier to achieve. Moreover, we model the clustering problem as a multi-objective optimization issue and use non-dominated sorting genetic algorithm II to solve it. Our proposal is finally compared with two adaptive clustering methods, HEED-CSMA and HEED-BMA, demonstrating that it achieves the good performance in terms of delay, packet delivery ratio, and energy consumption.
기존의 타임아웃 기반 캐시 누설 에너지 관리 기법들은 한동안 사용되지 않은 비활성화 상태의 캐시 라인의 전력 공급을 끊음으로써 누설 에너지 소모를 줄인다. 그러나, 이들 기법들은 단일 프로세서 환경에 적합하게 고안되었기 때문에, 태스크들 간의 간섭이 빈번히 발생하는 공유 2차 캐시를 사용하는 멀티프로세서 환경에서는 에너지 감소를 방해한다. 본 논문에서는 캐시 라인 비활성화 시간을 고려한 캐시 파티션 전략을 통해 캐시 간섭을 줄임으로써 멀티프로세서 환경의 공유 2차 캐시에서의 누설 에너지 감소 효과를 증가시키기 위한 기법을 제안한다. 또한, 각 태스크들의 특성을 고려하여 타임아웃을 설정하는 적응형 타임아웃 관리 기법을 통해 캐시 누설 에너지 소비를 감소시키는 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과에서 기존의 기법과 비교하여 2-way CMP에서는 평균 73%, 4-way CMP에서는 평균 56% 정도의 누설 에너지 소비가 줄어드는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다차원 데이타의 유사도 검색을 효율적으로 지원하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 공간 분할 방식으로 영역을 분할하고 실제 데이타들이 존재하는 영역에 대해 동적 비트를 할당하여 영역을 표현한다. 따라서, 분할된 영역들 사이에 겹침이 발생하지 않으며 하나의 중간 노드에 많은 영역 정보를 저장할 수 있어 트리의 깊이를 감소시킨다. 또한, 특정 영역에 군집화되어 있는 데이타에 대해서 효과적인 표현 기법을 제공하며 자식 노드의 영역 정보는 부모 노드의 영역 정보를 이용하여 상대적으로 표현함으로써 영역 표현에 대한 정확성을 보장한다. 이를 통해 검색성능 향상을 제공한다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 다차원 색인 구조와의 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다. 성능 평가 결과를 통해 제안하는 색인 구조가 기존 색인 구조보다 $40\%$정도 검색 성능이 향상됨을 증명한다.
Sun, Guolin;Adolphe, Sebakara Samuel Rene;Zhang, Hangming;Liu, Guisong;Jiang, Wei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.709-730
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2017
To address the challenge of unprecedented growth in mobile data traffic, ultra-dense network deployment is a cost efficient solution to offload the traffic over some small cells. The overlapped coverage areas of small cells create more than one candidate access points for one mobile user. Signal strength based user association in IEEE 802.11 results in a significantly unbalanced load distribution among access points. However, the effective bandwidth demand of each user actually differs vastly due to their different preferences for mobile applications. In this paper, we formulate a set of non-linear integer programming models for joint user association control and user demand guarantee problem. In this model, we are trying to maximize the system capacity and guarantee the effective bandwidth demand for each user by soft-association control with a software defined network controller. With the fact of NP-hard complexity of non-linear integer programming solver, we propose a Kernighan Lin Algorithm based graph-partitioning method for a large-scale network. Finally, we evaluated the performance of the proposed algorithm for the edge users with heterogeneous bandwidth demands and mobility scenarios. Simulation results show that the proposed adaptive soft-association control can achieve a better performance than the other two and improves the individual quality of user experience with a little price on system throughput.
이 논문은 고차원 이미지 데이타의 효율적인 색인을 위한 LCP+-file을 제시한다. 멀티미디어 데이타의 사용이 증가하면서 고차원 이미지 데이타의 색인과 검색의 지원에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근에 고차원 데이타의 색인을 위해 벡터 근사에 기반한 LPC-file (5)이 개발되었다. LPC-file은 특히, 데이터 집합이 균일하게 분포할 때는 좋은 성능을 나타내지만 클러스터(cluster)를 이를 때는 성능이 하락한다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이타 집합에 대해 LPC-file의 성능을 향상시킨 LCP+-file을 제시한다. 기본 아이디어는 고밀도 클러스터를 갖는 부분 공간을 찾기 위해 데이타 공간을 적응적으로 분할하고, 그 공간에 대해 벡터 근사의 식별 능력을 향상시키기 위해 더 많은 수의 비트를 할당한다. 그러나 분할된 공간이 비트들을 공유하기 때문에 사용되는 전체 비트 수는 오히려 줄어든다. 실험 결과에 따르면 LCP+-file은 강하게 클러스터를 이루는 이미지 데이터 집합에 대해 LPC-file의 성능을 크게 향상시킨다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터 (퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규칙수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든 면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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