• 제목/요약/키워드: Parallel Search

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Fixed-Complexity Sphere Encoder for Multi-User MIMO Systems

  • Mohaisen, Manar;Chang, Kyung-Hi
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제13권1호
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    • pp.63-69
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    • 2011
  • In this paper, we propose a fixed-complexity sphere encoder (FSE) for multi-user multi-input multi-output (MU-MIMO) systems. The proposed FSE accomplishes a scalable tradeoff between performance and complexity. Also, because it has a parallel tree-search structure, the proposed encoder can be easily pipelined, leading to a tremendous reduction in the precoding latency. The complexity of the proposed encoder is also analyzed, and we propose two techniques that reduce it. Simulation and analytical results demonstrate that in a $4{\times}4$ MU-MIMO system, the proposed FSE requires only 11.5% of the computational complexity needed by the conventional QR decomposition with M-algorithm encoder (QRDM-E). Also, the encoding throughput of the proposed encoder is 7.5 times that of the QRDM-E with tolerable degradation in the BER performance, while achieving the optimum diversity order.

A Simple and Fast Web Alignment Tool for Large Amount of Sequence Data

  • Lee, Yong-Seok;Oh, Jeong-Su
    • Genomics & Informatics
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    • 제6권3호
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    • pp.157-159
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    • 2008
  • Multiple sequence alignment (MSA) is the most important step for many of biological sequence analyses, homology search, and protein structural assignments. However, large amount of data make biologists difficult to perform MSA analyses and it requires much computational time to align many sequences. Here, we have developed a simple and fast web alignment tool for aligning, editing, and visualizing large amount of sequence data. We used a cluster server installed ClustalW-MPI using web services and message passing interface (MPI). It also enables users to edit multiple sequence alignments for manual editing and to download the input data and results such as alignments and phylogenetic tree.

정신분열증의 신경 해부학 (Neuroanatomy in Schizophrenia)

  • 민성길
    • 생물정신의학
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    • 제3권1호
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    • pp.3-13
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    • 1996
  • Many studies have been conducted to search for the anatomical abnormalities in the brain which ore etiologically related with schizophrenia. Generally schizophrenia in known to be related with decreased brain tissue, hypofrontality and abnormalities in the temporal lobe including the hippocamypus, the agmygdala and the entorhinal cortex. Other areas related with the disorder ore basal ganglia, thalamus, brain stem, pons and nucleus accumbens. Abnormality in brain asymmetry is one of the new areas of interest which needs further study. The results so for ore inconsistent and it is unlikely that the abnormality in one structure is the only cause of the disorder. Rather, schizophrenia develops from the impairment of the parallel processing of integrated and reciprocal information which is distributed to the multiple structures. Histopathologic studies in the postmortem brain suggest that schizophrenia is related with neurodevelopmental abnormality rather than neurodegenerative abnormality.

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밝기기반 양방향 탐색기법의 신뢰전파 스테레오 알고리즘을 이용한 물체 추출 기법 (Object Extraction technique Using Belief Propagation Stereo Algorithm of Bidirectional Search based on Brightness)

  • 최영석;최경석;강현수
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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    • pp.313-314
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    • 2007
  • In this paper, we suggest robust object extraction algorithm taking advantage of efficient Belief Propagation method. It does not get a disparity information because of uniform region and occlusion region etc. on initial depth map that use forward direction disparity information although is object area. Therefore, We run parallel backward disparity information and brightness information for certain object extraction.

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지능형 검색 지원을 위한 관계형 데이터베이스와 온톨로지 병행 모델 (Relational Database and Ontology parallel model for intelligent search support)

  • 서현석;안기홍;김수경
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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    • pp.325-328
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    • 2012
  • 본 연구는 사용자가 특정 전문지식에 대하여 검색하는데 있어 관계형 데이터베이스와 온톨로지를 결합해 보다 적합한 검색 결과를 반환하도록 하는 관계형 데이터베이스와 온톨로지 병행모델에 관한 것이다. 데이터나 정보 양의 급격한 증가는 검색 결과의 사용자 확신을 도리어 떨어트리는 big data 문제에 부딪히게 되었으며 모바일 기기의 사용 증가는 검색과 결과의 판단에 있어 인간의 관여를 줄이는 단순성을 높이는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구는 고수준의 의사결정이 요구되는 분야에 있어서의 검색 성능을 높이기 위해 관계형 데이터베이스로 구성된 데이터에 온톨로지를 결합시켜 사용자에게 적합한 데이터를 반환할 수 있는 모델에 대해 지원해보고자 한다. 본 연구의 검증을 위해 전문 지식이 요구되는 의약품 분야의 데이터베이스를 기준으로 서비스를 제공하는 사이트에서의 검색을 통해 문제점을 제시하고 연구의 필요성을 제시한다.

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클러스터 시스템에서의 양방향 병렬 탐색의 구현 (The Implementation of Parallel Bidirectional Search on Cluster System)

  • 차광호;홍정우;곽재승;변옥환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.189-192
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    • 2002
  • 특정 문제를 위하여 병렬화 알고리즘을 적용할 경우. 기존의 순차적인 알고리즘과는 다른 방식의 문제 접근이 가능한 경우가 있다. 인공 지능 분야의 양방향 병렬 탐색을 그 예로 들 수 있으며 특정 슈퍼 컴퓨터를 대상으로 한 구현 및 성능 측정 결과가 보고 된 바 있다. 본 논문에서는 최근 병렬 시스템의 새로운 분야로 부각되고 있는 클러스터 시스템을 대상으로 양방향 병렬 탐색 알고리즘을 구현하고 테스트 하였다. 구현에 있어서는 클러스터 시스템에서 많이 이용되는 메시지 패싱 인터페이스 (MPI)를 사용하였으며 여러 가지 조건을 조합하여 테스트 함으로서, 클러스터 시스템 환경에서 양방향 병렬 탐색이 갖는 성능을 분석하였다.

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MPI 미들웨어에 기반한 병렬검색 시스템 구현 (An implementation of parallel search system based on MPI Middleware)

  • 이정훈;강미경
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.52-54
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    • 2003
  • 본 논문은 MPI 미들웨어에 기반하여 데이터베이스에 포함되어 웹에 의해 제공되는 정보들을 고속으로 검색할 수 있는 분산 병렬 검색 시스템을 구현한다. 지리적으로 산재한 막대한 양의 정보를 다루어야 히는 생물정보 분야 응용의 요구에 부합하기 위하여, LINUX를 탑재한 3 대의 PC로 구성된 클러스터를 구축하고 CGI 구동 프로그램, 마스터와 슬레이브로 구성된 MPI 프로세스를 구현하였으며 메시지 큐. MPI 프리미티브. HTTP 1.1 프로토콜에 의해 서로 통신한다. 마스터는 CGI의 요청에 따라 슬레이브에게 명령을 내려 동시에 해당 웹 페이지에 대한 검색을 수행하며 이를 통합하여 CGI에게 전달한다. 마스터는 다수의 CGI 요청들을 직렬화할 뿐 아니라 슬레이브들과의 동기화에 의해 최종적인 검색 결과를 수행한다. 본 논문에서 구현된 클러스터는 특정 어댑터의 추가 구현에 의해 새로운 데이터베이스에 대한 검색 기능을 추가할 수 있으며 동일한 운영체제와 미들웨어를 갖는 노드를 추가함으로써 협력 검색에 있어서 보다 많은 컴퓨터를 참여시킬 수 있다.

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MEMBERSHIP FUNCTION TUNING OF FUZZY NEURAL NETWORKS BY IMMUNE ALGORITHM

  • Kim, Dong-Hwa
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.261-268
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    • 2002
  • This paper represents that auto tunings of membership functions and weights in the fuzzy neural networks are effectively performed by immune algorithm. A number of hybrid methods in fuzzy-neural networks are considered in the context of tuning of learning method, a general view is provided that they are the special cases of either the membership functions or the gain modification in the neural networks by genetic algorithms. On the other hand, since the immune network system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation. Also, it can provide optimal solution. Simulation results reveal that immune algorithms are effective approaches to search for optimal or near optimal fuzzy rules and weights.

Auto-Tuning of Reference Model Based PID Controller Using Immune Algorithm

  • Kim, Dong-Hwa;Park, Jin-Ill
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.246-254
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    • 2002
  • In this paper auto-tuning scheme of PID controller based on the reference model has been studied for a Process control system by immune algorithm. Up to this time, many sophisticated tuning algorithms have been tried in order to improve the PID controller performance under such difficult conditions. Also, a number of approaches have been proposed to implement mixed control structures that combine a PID controller with fuzzy logic. However, in the actual plant, they are manually tuned through a trial and error procedure, and the derivative action is switched off. Therefore, it is difficult to tune. Since the immune system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (Parallel Distributed Processing) network to complete patterns against the environmental situation. Simulation results reveal that reference model basd tuning by immune network suggested in this paper is an effective approach to search for optimal or near optimal process control.

A Fast SIFT Implementation Based on Integer Gaussian and Reconfigurable Processor

  • Su, Le Tran;Lee, Jong Soo
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제2권3호
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    • pp.39-52
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    • 2009
  • Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is an effective algorithm in object recognition, panorama stitching, and image matching, however, due to its complexity, real time processing is difficult to achieve with software approaches. This paper proposes using a reconfigurable hardware processor with integer half kernel. The integer half kernel Gaussian reduces the Gaussian pyramid complexity in about half [] and the reconfigurable processor carries out a parallel implementation of a full search Fast SIFT algorithm. We use a low memory, fine grain single instruction stream multiple data stream (SIMD) pixel processor that is currently being developed. This implementation fully exposes the available parallelism of the SIFT algorithm process and exploits the processing and I/O capabilities of the processor which results in a system that can perform real time image and video compression. We apply this novel implementation to images and measure the effectiveness. Experimental simulation results indicate that the proposed implementation is capable of real time applications.

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