• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권3_4호
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• pp.160-167
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• 2003

정적 shuffle-exchange 네트워크는 여러 응용 알고리듬에 적용되고 현재 많이 사용되는 다중 단계 네트워크에 비해 적은 하드웨어를 사용하는 등 많은 장점이 있으나 아직까지 어떤 병렬처리 컴퓨터에도 채택된 없었다. 그 이유 중에 하나는 결함 내성 기능이 없었기 때문이다. 본 논문에서는 다중 결함 포용 정적 shuffle-exchange network를 소개한다. 본 논문에서 제시되는 결함 포용 정적shuffle-exchange 네트워크는 k 결함을 제어하기 위해서 최소 2k의 추가 처리 요소들과 각 처리 요소들은 최대 4k의 추가 shuffle 링크를 필요로 한다. k 결함 내성을 가진 정적 shuffle-exchange 네트워크를 m개의 동일한 모듈로 분리하여 네트워크의 신뢰성을 증가시키는 것을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권9호
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• pp.293-299
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• 2018

Led Zeppelin, Steely dan, 밴드 TOTO, Spyro Gyra 등 많은 뮤지션들 사이에서 사랑받아 온 리듬인 Halftime Shuffle Groove에 대해 연구해 본다. 기본적인 Halftime Shuffle의 이해를 토대로 하여 위 뮤지션들의 연주사례들을 기반으로 각 대표 곡들을 비교 분석하여 리듬패턴간의 간결하면서도 상당히 다른 연주방법을 악보, 웨이브 음원 등을 통해 살펴본다. 결과적으로 다양한 가능성들을 살펴 볼 수 있었으며, 세계적으로 인정받은 연주자들의 리듬을 분석하고 연구하여 현대 음악에 좀 더 효율적이고 모던한 리듬패턴의 다양성을 모색해 보는 것은 대단히 중요하다 생각한다. 본 논문은 Halftime Shuffle Groove와 그 성질을 지닌 리듬들을 분석하여 기계화 된 리듬에 편협하지 않는 다양한 가능성에 대해 연구해보는 논문이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권3_4호
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• pp.130-137
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• 2003

본 논문에서는 단단계(Single-Stage) Shuffle-Exchange 네트워크의 분할성에 대하여 연구하였다. SSEN_to_PSEN 알고리즘은 단단계 Shuffle-Exchange 네트워크를 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크로 변환하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 네트워크의 크기가 N $\leq$ 8일 경우에는 추가적인 링크없이 네트워크가 분할성을 갖는 것을 보이며, 네트워크의 크기가 N $\geq$ 16일 경우에 단단계 Shuffle-Exchange 네트워크를 분할하기 위해서는 추가적인 링크가 필요하다. SSEN_to_PSEN 알고리즘의 시간 복잡도는 $\theta$(NlogN)이며, 하이퍼큐브 네트워크와 비교하여 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크는 적은 링크 수를 사용한다. 분할이 가능해짐에 따라서 대용량의 병렬컴퓨터에서 분할 가능한 Shuffle-Exchange 네트워크는 여러 사용자들을 위한 다양한 문제의 처리가 동시에 가능하기 때문에 컴퓨터의 처리 효율이 향상됨을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.217-224
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• 1986

In case of VLSI design, the shuffle-exchange graph is useful for optimal layout. HOEY and LEISERSON proposed the method of drawing a N-nodes shuffle-exchange graph on O(N2/log N) layout area by using the complex plane digram. [2] In this paper, a new algorithm for drawing the shuffle-exchange graph is proposed. This algorithm is not by using the complex plane diabram, but the table of e decimal represented nodes of shuffle-edge relations. And the structural properties for optimal layout of the graph are summarized and verified. By using this more simplified algorithm, a FORTRAN program which can be treated faster is written. Aimed near optimal shuffle-exchange graphs are printed out by giving inputs` the number of nodes.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.613-623
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• 2011

본 논문에서는 Perfect Shuffle에 의한 5치 논리 회로의 구성에 관한 한 가지 방법을 제시하였다. 먼저, Perfect Shuffle 기법과 Kronecker 곱에 의한 5치 논리함수의 입출력 상호연결에 대하여 논하였고, GF(5)의 가산회로와 승산회로를 이용하여 5치 Reed-Muller 전개식의 변환행렬과 역변환행렬을 실행하는 기본 셀을 설계하였다. 이 기본 셀들과 Perfect Shuffle과 Kronecker 곱에 의한 입출력 상호연결 방법을 이용하여 5치 Reed-Muller 전개식에 의한 5치 논리 회로를 구현하였다. 제시된 5치 Reed-Muller 전개식의 설계방법은 모듈구조를 기반으로 하여 행렬변환을 이용하므로 동일한 함수에 대하여 타 방법과 비교하여 간단하고 회로의 가산회로와 승산회로를 줄이는데 매우 효과적이다. 제안된 5치 논리회로의 설계방법은 회선경로 선택의 규칙성, 간단성, 배열의 모듈성과 병렬동작의 특징을 가진다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1689-1700
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• 1993

WDM(Wavelength Division Multiplexing) 방식은 이정 수의 파장들을 사용하여 광의 풍부란 대역폭을 이용할 수 있는 새로운 전송기법이다. 본 논문에서는 대용향 WDM 다중 홉 스위치를 위한 개선된 가상 위상인 "(a, $\beta$,${\gamma}$) ShuffleNet"을 제시하였다. 제안된 위상은 a개의 ($\beta$,${\gamma}$)ShuffleNet을 $\beta$${\gamma}$개의 "bridge 노드"를 이용하여 자체루팅에 의한 N-by-N(N=(x*$\beta$${\gamma}$*${\gamma}$) 스위칭을 수행할 수 있도록 연결한 구조이다. 제안된 구조가 갖는 위상적 병렬성으로 인해 기준의 규칙적 위상의 구조들와 달리 스위치의 용량이 증가하더라도 조으간의 diameter를 2${\gamma}$로 일정하게 유지할 수 있어 높은 이용율과 성능을 제공한다. 이러한 용양증가에 따른 scalability 특성은 growable 광대역 스위칭의 구성을 가능하게 한다. 지연 분석에서도 위상적 특징으로 인해 각각의 ($\beta$,${\gamma}$)ShuffleNet내에서의 트래픽 국부성(locality)에 의해 매우 낮은 지연시간을 갖음을 확인하였다. 낮은 지연시간을 갖음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권5호
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• pp.1-7
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• 2004

규칙적인 논리적 연결방법을 이용하면 노드에서 라우팅을 위한 프로세싱 시간이 단축되므로 고속의 네트워크에 적용이 가능하다. 규칙적인 논리적 연결방법의 하나인 셔플넷은 일반적으로 p개의 직접 연결이 다른 노드들과 이루어진다. 그러나 우리가 제안한 비대칭 이중층 셔플넷 토폴로지를 이용하면 2p개의 노드들과 직접 연결되므로 더욱 용량이 증대된 파장분할방식 링을 설계할 수 있다. 이 비대칭 이중층 셔플넷 토폴로지를 이용하여 파장분할방식 링에 파장을 할당하는 방법을 본 논문에서 연구하였다. 필요한 파장수를 최소화하는 것을 목표로 네트워크를 최적화하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권6호
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• pp.19-25
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• 2002

규칙적인 가상 연결방법을 이용하면 노드에서 라우팅을 위한 프로세싱 시간이 단축되어 고속의 네트워크에 적용이 가능하다. 규칙적인 가상 연결방법의 하나인 셔플넷은 일반적으로 p개의 연결이 다른 노드들과 이루어진다. 그러나 우리가 제안한 하나 걸른 행과 연결된 이중층 셔플넷 토폴로지를 이용하면 2p개의 노드들과 동시에 연결되므로 더욱 효과적인 광역 통신망에 적용할 수 있다. 이 하나 걸른 행과 연결된 이중층 셔플넷 토폴로지를 이용하여 물리적 토폴로지에 가상 토폴로지를 imbedding하는 방법을 본 논문에서 연구하였다. 전체 지연 시간을 최소화하는 것을 목표로 네트워크를 최적화하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제9권6호
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• pp.65-75
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• 2001

Modern vehicles require a high degree of refinement including good driveability. Vehicle driveability, which becomes a key decisive factor f3r marketability, is affected by many parameters such as engine control and the dynamic characteristics in drive lines. Therefore engine and drive train characteristics should be considered to achieve a well balanced vehicle response simultaneously. This paper describes experimental procedures which have been developed to measure engine torque and investigate shuffle characteristics. To analyze the vehicle dynamic behavior, fractional torques and inertia mass moment of engine, and drive train were measured. Shuffle characteristics during tip-in condition were investigated in an experimental vehicle at 2nd and 3rd gear stages. It was found that the shuffle characteristics were caused by sudden changes of engine torque and have a different vibration frequency with gear stage variation. Inertia mass moment of engine including flywheel rotation showed a key factor for the shuffle characteristics.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.314-322
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• 2021

Skeleton-based action recognition has attracted considerable attention in human action recognition. Recent methods for skeleton-based action recognition employ spatiotemporal graph convolutional networks (GCNs) and have remarkable performance. However, most of them have heavy computational complexity for robust action recognition. To solve this problem, we propose a shuffle graph convolutional network (SGCN) which is a lightweight graph convolutional network using pointwise group convolution rather than pointwise convolution to reduce computational cost. Our SGCN is composed of spatial and temporal GCN. The spatial shuffle GCN contains pointwise group convolution and part shuffle module which enhances local and global information between correlated joints. In addition, the temporal shuffle GCN contains depthwise convolution to maintain a large receptive field. Our model achieves comparable performance with lowest computational cost and exceeds the performance of baseline at 0.3% and 1.2% on NTU RGB+D and NTU RGB+D 120 datasets, respectively.