Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제1권1호
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pp.35-53
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1997
This paper analyzes the time complexity of Genetic Algorithm based Task Scheduling (GATS) which is designed for the scheduling of parallel programs with diverse embedded parallelism types in a heterogeneous network systems. The analysis of time complexity is performed based on two representation methods (REIA, REIS) which are proposed in this paper to encode the scheduling information. And the heterogeneous network systems consist of a set of loosely coupled parallel and vector machines connected via a high-speed network. The objective of heterogeneous network computing is to solve computationally intensive problems that have several types of parallelism, on a suite of high performance and parallel machines in a manner that best utilizes the capabilities of each machine. Therefore, when scheduling in heterogeneous network systems, the matching of the parallelism characteristics between tasks and parallel machines should be carefully handled in order to obtain more speedup. This paper shows how the parallelism type matching affects the time complexity of GATS.
Object detection technology is one of the main research topics in the field of computer vision and has established itself as an essential base technology for implementing various vision systems. Recent DNN (Deep Neural Networks)-based algorithms achieve much higher recognition accuracy than traditional algorithms. However, it is well-known that the DNN model inference operation requires a relatively high computational power. In this paper, we analyze the inference time complexity of the state-of-the-art object detection architecture Yolov7 in various environments. Specifically, we compare and analyze the time complexity of four types of the Yolov7 model, YOLOv7-tiny, YOLOv7, YOLOv7-X, and YOLOv7-E6 when performing inference operations using CPU and GPU. Furthermore, we analyze the time complexity variation when inferring the same models using the Pytorch framework and the Onnxruntime engine.
The degree of dispersion of a random variable can be described by the variance, which reflects the distance of the random variable from its mean. However, the time complexity of the traditional variance calculation algorithm is O(n), which results from full calculation of all samples. When the number of samples increases or on the occasion of high speed signal processing, algorithms with O(n) time complexity will cost huge amount of time and that may results in performance degradation of the whole system. A novel multi-step recursive algorithm for variance calculation of the time-varying data series with O(1) time complexity (constant time) is proposed in this paper. Numerical simulation and experiments of the algorithm is presented and the results demonstrate that the proposed multi-step recursive algorithm can effectively decrease computing time and hence significantly improve the variance calculation efficiency for time-varying data, which demonstrates the potential value for time-consumption data analysis or high speed signal processing.
최근 세계적으로 에너지 부족 문제를 해결하기 위해 에너지저장시스템에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 에너지저장시스템은 에너지 네트워크상의 모든 에너지 인프라에 대한 모니터링 및 제어를 통해 ESS(Energy Storage System) 에너지 사용을 극대화할 수 있다. 하지만 에너지저장시스템의 주요 부품이나 장치들 간의 호환 문제는 ESS 제품 개발에 걸림돌로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 ESS 부품 및 장치들의 특성을 확장 할 수 있는 프로파일과 이를 검증할 수 있는 소프트웨어 기술이 요구되어지고 있다. 본 논문에서는 에너지저장장치용 확장성 프로파일 검증 소프트웨어의 구조에 따른 복잡도 분석에 관한 연구를 수행한다. 프로파일 검증 소프트웨어 분석을 위해 기존의 XML(eXtensible Markup Language) 기반의 프로파일과 C언어 구조체 기반의 프로파일을 사용한다. XML 기반의 프로파일을 여러번 파싱하는 복잡한 검증 구조와 파싱 절차를 감소하고 단순 반복을 이용한 C언어 구조체 기반의 검증 소프트웨어의 복잡도를 분석하고 비교한다. 시간 복잡도, 공간 복잡도 및 순환 복잡도 알고리즘을 이용하여 XML 기반의 프로파일과 C언어 구조체 기반의 프로파일 검증 소프트웨어의 복잡도를 비교 및 분석하여 연구 결과를 제시한다.
This paper analyze the characteristics of three multipliers in finite fields GF(2m) from the point of view of processing time and area complexity. First, we analyze structure of three multipliers; 1) LSB-first systolic array, 2) LFSR structure, and 3) CA structure. To make performance analysis, each multiplier was modeled in VHDL and was synthesized for FPGA implementation. The simulation results show that LFSR structure is best from the point of view of area complexity, and LSB systolic array is best from the point of view of processing time per clock.
The necessity of the filter coefficients compensation for the LTJ adaptive filter was explained generally and easily by analyzing it with respect to the time-varying transform domain adaptive filter. And also the reduction method of computational complexity for filter coefficients compensation was proposed and its effectiveness was verified through experiments using artificial and real speech signals. The proposed adaptive filter reduces the computational complexity for filter coefficients compensation by 95%, and when the filter is applied to the acoustic echo canceller with 1000 taps, the total complexity is reduced by 82%
본 논문에서는 격자 트랜스버설 결합 (LTJ) 적응필터를 시변 변환영역 적응필터 관점에서 해석함으로써 필터계수보상의 필요성을 보다 쉽고 일반적으로 해석하였다. 또한, 음성 신호가 단구간에서 정적이라는 특성을 이용하여 필터계수 보상을 위한 계산량을 감소시킬 수 있는 방법을 제안하였으며, 모의 음성신호와 실제 음성신호를 사용한 실험을 통하여 효용성을 입증하였다. 제안된 적응필터는 필터계수 보상을 위한 계산량이 95% 감소되었으며, 1000탭을 사용하는 음향반향제거기의 경우 전체 시스템의 계산량을 82% 감소시킬 수 있다.
구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들을 클래스의 상속성, 다형성, 메시지 전달 그리고 캡슐화와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한 기존의 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로서 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 RUP(Rational Unified Process)의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대해서 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력 복잡도CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였으며, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 적용하여 복잡도를 측정하였다. 제안된 CC와 IC의 값과 Chidamber와 Kemerer가 제안된 CBO와 WMC의 값을 비교해 본 결과, 제안된 복잡도 척도의 계산결과 값이 큰 클래스의 경우에는 설계 이후 단계에서도 역시 복잡도가 커지게 되는 것을 알 수 있었다. 이로써 소프트웨어개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아질 것으로 기대된다.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제2권2호
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pp.64-66
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2015
Purpose : In this paper we proposed cascade feature filter and projection method for rapid human face recognition for the large-scale high-dimensional face database. Materials and Methods : The relevant features are selected from the large feature set using Fast Correlation-Based Filter method. After feature selection, project them into discriminant using Principal Component Analysis or Linear Discriminant Analysis. Their cascade method reduces the time-complexity without significant degradation of the performance. Results : In our experiments, the ORL database and the extended Yale face database b were used for evaluation. On the ORL database, the processing time was approximately 30-times faster than typical approach with recognition rate 94.22% and on the extended Yale face database b, the processing time was approximately 300-times faster than typical approach with recognition rate 98.74 %. Conclusion : The recognition rate and time-complexity of the proposed method is suitable for real-time face recognition system on the large-scale high-dimensional face database.
This paper propose a method that GOP structure based on the picture complexity change realtime adaptive without pre-analysis or time delay. Proposed algorithm calculates the complexity of pictures at first, and the ratio of the complexity( X$\sub$p/ /X$\sub$i/) between P picture and I picture is calculated. The suitable M value for the three picture select by comparing with predetermined threshold. Used bit and vbv_delay the value of GOP is calculated according to selected M. Experimental results show that the prediction error is reduce than the fixed GOP structure. Since the complexity distribution of the sequence is different, applied limits of threshold value is changed, also.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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