본 논문에서는 첫째, 기존 HW/SW partitioning문제의 접근 방식 모델에서 다루지 못하였던 시간 의존적인 개발 기간, 판매 가격, 판매량, time-to-market 등의 요소들을 반영하는 multi-objective 최적화문제 형태의 새로운 "Sequential HW/SW Partitioning Optimization Framework(SPOF)"를 제시하고 둘째, 그 모델로 형식화된 NP-hard 문제를 일반적으로 해결하기위한 해법으로 SPOF의 형태에 맞게끔 변형한 chromosome과 genetic operation을 사용하는 메타휴리스틱 "Fast and Elitist Multi-objective Genetic Algorithm(NSGA-II)"을 제시한다. 실험을 통하여 NSGA-II의 최적 솔루션에의 수렴성을 보인다.
In this paper, we propose HMCNN(hybrid multiple component neural networks) that enhance performance of MCNN by adapting new pattern partitioning algorithm which can cluster many input patterns efficiently. Added neural network performs similar learning procedure that of kohonen network. But it dynamically determine it's number of output neurons using algorithms that decide self-organized number of clusters and patterns in a cluster. The proposed network can effectively be applied to problems of large data as well as huge networks size. As a sresutl, proposed pattern partitioning network can enhance performance results and solve weakness of MCNN like generalization capability. In addition, we can get more fast speed by performing parallel learning than that of other supervised learning networks.
In this paper, we present a new k-way partitioning algorithm for a graph of an electrical circuit wherein nodes and edges are regarded as cells (modules) and nets, respectively. In contrast to the previous work, our method is based upon a linearly ordered partition paradigm. We also claim that the maximum number of netcuts mostly governs the performance of k-way partitioning, thus having influence on the construction of a new cost function. In addition, our approach elaborates upon balancing the partition size. Our experiments show excellent results in comparison with previous k-way partitioning algorithms.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제15권1호
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pp.14-19
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2015
In multicellular wireless networks, intercell interference limits system performance, especially cell edge user performance. One promising approach to solve this problem is the intercell interference coordination (ICIC) scheme. In this paper, we propose a new ICIC scheme based on a resource partitioning approach to enhance cell edge user performance in a wireless multicellular system. The most important feature of the proposed scheme is that the algorithm is performed at each base station in a distributed manner and therefore minimizes the required information exchange between neighboring base stations. The proposed scheme has benefits in a practical environment where the traffic load distribution is not uniform among base stations and the backhaul capacity between the base stations is limited.
In relational databases the number of disk accesses depends on the amount of data transferred from disk to main memory for processing the transactions. N-ary vertical partitioning of the relation can often result in a decrease in the number of disk accesses, since not all attributes in a tuple are required by each transactions. In this paper, a 0-1 integer programming model for solving n-ary vertical partitioning problem minimizing the number of disk accesses is formulated and a branch-and-bound method is used to solve it. A preprocessing procedure reducing the number of variables is presented. The algorithm is illustrated with numerical examples and is shown to be computationally efficient. Numerical experiments reveal that the proposed method is more effective in reducing access costs than the existing algorithms.
본 논문에서는 광 버스트 교환망에서의 대표적인 서비스 차별화 방식인 옵셋 타임 기반 방식의 문제점을 분석하고, preemption 채널 선택 알고리즘과 채널 분할 알고리즘으로 구성된 preemption 기반 서비스 차별화 기법을 제안한다. 제안된 preemption 채널 선택 알고리즘은 채널 효율을 증가시키기 위해 preemption이 되는 버스트의 크기를 최소화하며, 제안된 채널 분할 알고리즘은 클래스간 서비스 차별화 정도를 조절할 수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과 제안된 기법은 옵셋 타임 기반 서비스 차별화 기법에서 나타날 수 있는 다중 홉 환경에서의 서비스 차별화 성능 저하를 개선하며, 제안된 채널 스케쥴링 알고리즘을 이용하여 종단간 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 임의적으로 움직이고 미리 정해진 위치가 없는 보이드들의 효율적인 무리짓기 대한 알고리즘을 제안한다. 하나의 보이드에 대하여 근사적으로 kNN을 찾고 행위특성의 값을 계산함으로써 제안하는 알고리즘은 기존의 공간 분할 알고리즘을 개선한다. 이를 위하여, 본 논문은 보이드들의 한 그룹에 대하여 평균 방향과 위치를 갖는 대표 보이드를 정의하여 사용한다. 제안하는 알고리즘은 구현되었으며 기존의 알고리즘과 실험적으로 비교되었다. 실험적 비교 결과로부터 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비하여 초당 렌더링 프레임 수 관점에서 약 $-5{\sim}130%$까지의 개선 효과가 있음을 알 수 있었다.
The surface reconstruction problem from a set of wire-frame contours is very important in diverse fields such as medical imaging or computer animation. In this paper, surface triangulation method is proposed for solving the problem. Generally, many optimal triangulation techniques suffer from the large computation time but heuristic approaches may produce very unnatural surface when contours are widely different in shape. To compensate the disadvantages of these approaches, we propose a new heuristic triangulation method which iteratively decomposes the surface generation problem from a band (a pair of vertices chain) into tow subproblems from two sub-bands. Generally, conventional greedy heuristic contour triangulation algorithm, suffer from the drastic error propagation during surface modeling when the adjacent contours are different in shape. Our divide-and-conquer algorithm, called band partitioning algorithm, processes eccentric parts of the contours first with more global information. Consequently, the resulting facet model becomes more stable and natural even though the shapes are widely different. An interesting property of our method is hat it supports multi-resolution capability in surface modeling time. According to experiments, it is proved to be very robust and efficient in many applications.
본 논문에서는 일반적인 네트워크에서 적응력 있는(adaptive) 분산형 시스템 레벨 결함 진단을 위한 분할 기법을 제안한다. 적응력 있는 분산형 시스템 레벨 결함 진단 기법에서는 시스템의 형상이 변경될 때마다 시험 할당 알고리즘이 수행되므로 적응력 없는 결함 진단 기법에 비하여 결함 감지를 위한 시험의 갯수를 줄일 수 있다. 기존의 시험 할당 알고리즘들은 전체 시스템을 대상으로 하는 비분할(non-partitioning) 방식을 이용하였는데, 이 기법은 불필요한 과다한 메시지를 생성한다. 본 논문에서는 전체 시스템을 이중 연결 요소(biconnected component) 단위로 분할한 후, 시험 할당은 각 이중 연결 요소 내에서 수행한다. 이중 연결 요소의 관절점(articulation point)의 특성을 이용하여 각 시험 할당에 필요한 노드의 수를 줄임으로서, 비분할 기법들에 비해 초기 시험 할당에 필요한 메시지의 수를 감소시켰다. 또한 결함이 발생한 경우나 복구가 완료된 경우의 시험 재 할당은 직접 영향을 받는 이중 연결 요소내로 국지화(localize) 시켰다. 본 논문의 시스템 레벨 결함 진단 기법의 정확성을 증명하였으며, 기존 비분할 방식의 시스템 레벨 결함 진단 기법과의 성능 분석을 수행하였다.Abstract We propose an adaptive distributed system-level diagnosis using partitioning method in arbitrary network topologies. In an adaptive distributed system-level diagnosis, testing assignment algorithm is performed whenever the system configuration is changed to reduce the number of tests in the system. Existing testing assignment algorithms adopt a non-partitioning approach covering the whole system, so they incur unnecessary extra message traffic and time. In our method, the whole system is partitioned into biconnected components, and testing assignment is performed within each biconnected component. By exploiting the property of an articulation point of a biconnected component, initial testing assignment of our method performs better than non-partitioning approach by reducing the number of nodes involved in testing assignment. It also localizes the testing reassignment caused by system reconfiguration within the related biconnected components. We show that our system-level diagnosis method is correct and analyze the performance of our method compared with the previous non-partitioning ones.
다중스레드 모델은 긴 메모리 참조 지체 시간과 동기화의 문제점을 해결할 수 있다는 점에서 대규모 병렬 시스템에 매우 효과적이다. 다중스레드 병렬기계를 위하여 Non-Strict 함수 프로그램을 번역할 때 가장 중요한 것은 순차적으로 수행될 수 있는 부분을 찾아내어 스레드로 분할하는 것이다. 기존의 분할 알고리즘은 조건식의 판단식, 참실행식, 거짓실행식을 기본 블록으로 나누고 각각에 대하여 지역 분할을 적용한다. 이러한 제약은 스레드의 정의를 약간 수정하여 스레드 내에서의 분기를 허용한다면 좀더 좋은 분할을 얻을 수 있다. 스레드 내에서의 분기는 병렬성을 감소시키거나 동기화의 횟수를 증가 시키거나 또는 교착상태를 발생시키는 등 스레드 분할의 기본 원칙을 어기지 않으며 오히려 스레드 길이를 증가시키거나 동기화 횟수를 줄이는 장점을 가질 수 있다. 본 논문에서는 조건식의 세 가지 기본 블록을 하나 또는 두 개의 기본 블록으로 병합함으로서 스레드 분할을 향상시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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