SPIHT(set partitioning in hierarchical tree)는 제로트리 알고리즘 중 효율적이며 잘 알려져 있다. 그러나 높은 메모리 요구로 인해 하드웨어 구현에 큰 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 저 메모리 사용과 빠른 제로트리 부호화 알고리즘을 제안한다. 메모리를 줄이고 빠른 코딩을 위한 방법으로 다음 3가지를 제안한다. 첫 번째, 리프팅(lifting)을 이용한 웨이블릿(wavelet) 변환은 기존의 필터뱅크 방식의 변환보다 저 메모리와 계산량의 감소를 가진다. 두 번째 방법은 웨이블릿 계수들을 블록으로 나누어 각각 부호화 한다. 여기서 블록은 제로트리 구조가 유지되는 STB(spatial tree-based block)이다. 마지막으로 Wheeler와 Pearlmandl 제안한 NLS(no list SPIHT)를 이용한 부호화이다. NLS의 효율성은 SPIHT와 거의 같으며 작고 고정된 메모리와 빠른 부호화 속도를 보여준다.
K-평균 군집화(K-means clustering)는 고객 세분화(customer segmentation) 등 데이터 마이닝에서 중요한 한 몫을 하는 비지도 학습방법 (unsupervised learning method)이다. K-평균 군집화가 재현성(reproducibility)이 있는가를 보기 위하여, 다수의 기존 연구에서는 관측 자료를 2개 셋으로 나눈 자료 분할(data partitioning) 방법이 활용되고 있다. 본 교신에서 우리는 이보다 개념적으로 명확한 새로운 자료 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 관측 자료를 3개 셋으로 나누어 그 중 2개 자료 셋을 독립적인 군집화 규칙을 생성하는 데 사용하고 나머지 1개의 자료 셋을 규칙간 일치성을 테스트하는데 사용한다. 또한 2개의 군집화 규칙간 일치성 평가를 위한 지표로서 엔트로피 기준의 환용 방법을 제시한다.
대기 중 PAHs의 가스/입자 분배반응이 평형상태일 때 가스/입자분배계수($logK_p$)와 각 화합물의 증기압($logP_L^O$)과 선형식의 기울기가 -1이라는 것이 지금까지 알려진 사실이었다. 기러나 실제 대기에서 일어나는 가스/입자 분배와 차이를 보이는 현상에 대한 연구가 진행되면서 대기 입자의 불균일성 및 입자특성의 차이로 평형상태일 때 가스/입자 분배계수와 증기압과 기울기가 -1이 되지 않을 수도 있다는 주장이 제기되었다. 따라서 본 연구에서 이러한 가설을 토대로 대기 입자의 입경 크기에 따라 시료를 채취하여 평형상태일 때 입경의 크기에 따른 가스/입자 분배를 연구하였다. 대기 중 PAHs의 분배평형상태를 추정하기 위해 High-volume air sampler에서 채취된 입자와 가스를 이용하여 분배계수와 증기압을 구하고 이때 기울기가 -1에 가까운 시료를 평형상태에 있는 시료로 간주하였다. 그러나 평형상태에 해당하는 시료 중 같은 날 동시에 채취한 입경별 입자를 이용하여 각 입경 크기에 따라 분배계수와 증기압의 기울기를 계산한 결과에서는 평형상태일지라도 입경크기에 따라 동일한 기울기를 갖지 않고 입자가 커질수록 기울기가 완만해지는 현상을 나타내었다. 이러한 현상을 규명하기 위해 가스/입자 분배 반응의 두 가지 기작에 대하여 평형상태일 때 기울기가 -1이라는 결과를 도출하기 위해 가정했던 조건에 대하여 검토하였다. 그 결과 가스/입자 분배가 흡착이 주 반응이라 가정했을 때 입자의 크기에 따라 탈착엔탈피 변화량에 차이가 있었으며, 흡수인 경우에는 입자간의 활성계수의 차이를 간접적으로 확인할 수 있었다. 이는 평형상태일 경우에도 입자의 크기에 따라 가스/입자 분배평형에 이르는 정도가 다른 것으로 판단된다. 또한 가스/입자 분배반응 현상을 규명하기 위해서는 입자의 크기를 고려함으로써 그 현상을 좀 더 명확히 밝힐 수 있을 것으로 판단된다.
This paper presents a new circuit panitioning algorithm using wire redundancy removal. This algorithm consist of the two steps. In the first step. We propose a new IIP(Iterative Improvement Partitioning) technique that selects the method to choice cells according to improvement status using two kinds of bucket structures, the one kept by total gain, and the other by updated gain. In the second step, we select the target wire in the cut-set. We add a alternative wire in the circuit to remove the target wire. For this we use wire redundancy removal and addition method The experimental results on MCNC benchmark circuits show improvement up to $41-50\%$ in cut-size over previous algorithms
The effectiveness of buffer cache replacement algorithms is critical to the performance of I/O systems. In this paper, we propose the degree of inter-reference gap (DIG) based block replacement scheme that retains merits of the least recently used (LRU) such as simple implementation and good cache hit ratio (CHR) for general patterns of references, and improves CHR further. In the proposed scheme, cache blocks with low DIGs are distinguished from blocks with high DIGs and the replacement block is selected among high DIGs blocks as done in the low inter-reference recency set (LIRS) scheme. Thus, by having the effect of the partitioning the cache memory dynamically based on DIGs, CHR is improved. Trace-driven simulation is employed to verified the superiority of the DIG based scheme and shows that the performance improves up to about 175% compared to the LRU scheme and 3% compared to the LIRS scheme for the same traces.
Clustering in data mining is a discovery process that groups a set of data such that the intracluster similarity is maximized and intercluster similarity is minimized. The discovered clusters from clustering process are used to explain the characteristics of the data distribution. In this paper we propose a new methodology for clustering related transactions with categorical attributes. Our approach starts with transforming general relational databases into a transactional databases. We make use of inter-dimensional association rules for composing hypergraph edges, and a hypergraph partitioning algorithm for clustering the values of attributes. The clusters of the values of attributes are used to find the clusters of transactions. The suggested procedure can enhance the interpretation of resulting clusters with allocated attribute values.
비평가인자 함수 언어는 비평가인자 어의로 인하여 기존의 von Neumann 형 병렬기에서 효율적인 수행을 어렵게 하는 미세수준의 동적 스케줄링 단위로 병합하는 과정이 중요하다. 이러한 과정을 스레드 분할이라 한다. 본 논문에서는 비평가인자 함수 프로그램을 스레드로 분할하는 자료형 분리집합 분할이라는 스레드 분할 알고리즘을 제안한다. 자료형 분리 집합 분할 알고리즘은 자료형을 비교할 수 없는 입력명과 출력명 사이에는 잠재 종속이 존재할 수 없다는 사실을 이용하여 스레드 분할을 수행한다. 이 방법을 사용하면 기존의 스레드 분할 방법에서 실패하는 스레드의 병합이 가능하며, 기존의 분할 알고리즘보다 더 큰 스레드를 생성할 수 있다.
Many literatures, so far, have concentrated on approaches employing dependent coordinates set resulting in computational burden of constraint forces, which is needless in many cases. Some researchers developed methods to remove or calculate it efficiently. But systematic generation of the motion equation using independent coordinates set by Kane's equation is possible for any closed loop system. Independent velocity transformation method builds the smallest size of motion equation, but needs practically more complicated code implementation. In this study, dependent velocity matrix is systematically transformed into independent one using dependent-independent transformation matrix of each body group, and then motion equation free of constraint force is constructed. This method is compared with the other approach by counting the number of multiplications for car model with 15 d.o.f..
네트워크 대역폭 증가에 따라 다양한 서비스의 등장과 함께 네트워크 위협이 꾸준히 증가하고 있다. 고성능 네트워크 보안의 실현을 위해, TCAM 등의 하드웨어를 통한 고속 네트워크에서의 빠른 패킷 분류 방법이 일반적으로 사용된다. 이러한 디바이스는 상대적으로 가격이 비싸고 용량이 충분치 않기 때문에 효율적으로 사용하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 침입탐지시스템인 Snort의 규칙집합을 이용하여 고속의 패킷 분류에 적합한 디바이스인 TCAM을 통한 효율적인 패킷 분류방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 값비싼 TCAM의 효율적인 사용을 위하여, TCAM을 분할함으로써 규칙상의 IP 주소와 포트의 중복 필드를 없애고 부정(negation), 범위(range) 규칙을 최소의 엔트리로 표현하도록 한다. 또한 포트번호 조합으로 TCAM 분할을 줄여 용량상의 이점은 유지하고, TCAM 검색횟수를 줄인다. 시뮬레이션을 통해 TCAM용량을 최대 98$\%$까지 줄이면서 대용량의 규칙을 사용하는 고속 패킷 분류에도 성능저하를 줄일 수 있음을 보인다.
블록체인의 확장성 문제를 해결하기 위한 이더리움 샤드 시스템은 부하 균형 문제가 존재하며 이는 그래프 분할 문제로 모델링된다. 본 논문에서는 게임 이론의 협상 해법을 사용하여 이더리움 샤드 시스템의 상반된 효용에 대한 협상이 가능한 적응적 온라인 가중그래프 분할 알고리즘을 제안한다. 게임 이론의 협상 해법은 상반된 효용의 협상점을 공정하게 결정할 수 있는 공리적 해법이다. 제안 알고리즘은 기존 온라인 그래프 분할 알고리즘을 가중그래프에 적용할 수 있도록 개선하였으며 대표적인 교섭 해법인 내쉬 협상 해법을 확장한 확장 내쉬 협상 해법을 사용하여 이더리움 시스템 상황을 고려한 설계를 통해 효과적으로 부하 균형을 수행하였다. 실험 결과, 대표적인 온라인, 오프라인 그래프 분할 알고리즘에 비해 최대 37% 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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