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GPU를 이용한 그래프에서 링크 기반 유사도 측정 방안의 성능 평가
조용연(Yong-Yeon Jo),배덕호(Duck-Ho Bae),김상욱(Sang-Wook Kim) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2D
본 논문에서는 GPU의 구조와 특징이 링크 기반 유사도 측정 방안의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 더 나아가 GPU의 영향력을 객관적으로 측정하기 위해 각 방안들이 GPU에서 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 구현한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 각 방안들의 CPU와 GPU에서의 성능을 각각 측정하고 이를 비교·분석한다.
조용연(Yong-Yeon Jo),배덕호(Duck-Ho Bae),김상욱(Sang-Wook Kim) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.10
최근, 다양한 온라인 사회연결망들의 등장으로 인해, 이들을 분석하여 유용한 정보를 도출하고자 하는 시도들이 활발해지고 있다. 희소행렬의 곱은 사회연결망 분석의 핵심 연산으로, 본 논문에서는 GPU를 이용하여 희소행렬의 곱을 효율적으로 수행하는 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 내적을 이용하는 기존 방안과는 달리 외적을 통해 두 행렬의 곱셈을 효율적으로 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방안은 기존 방안에 비해 최대 100배의 성능 향상을 보였다. As a number of social network services appear online recently, there have been many attempts to analyze social networks for obtaining valuable information. The sparse matrices multiplication is one of the key operations for analyzing social networks. In this paper, we propose an efficient sparse matrices multiplication method on the GPU. The proposed method employs the outer product for matrices multiplication instead of the inner product. The results show that our method achieves speed up by up to 100 times compared with existing methods.
전자의무기록 데이터에서의 적대적 생성 알고리즘 기반 결측값 대치 알고리즘 성능분석
조용연 ( Yong-yeon Jo ),정민영 ( Min-yeong Jeong ),황보율 ( Yul Hwangbo ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
전자의무기록 (EMR)과 같은 의료 현장에서 수집되는 대용량의 데이터는 임상 해석적으로 잠재가치가 크고 활용도가 다양하나 결측값이 많아 희소성이 크다는 한계점이 있어 분석이 어렵다. 특히 EMR의 정보수집과정에서 발생하는 결측값은 무작위적이고 임의적이어서 분석 정확도를 낮추고 예측 모델의 성능을 저하시키는 주된 요인으로 작용하기 때문에, 결측치 대체는 필수불가결하다. 최근 통상적으로 활용되어지던 통계기반 알고리즘기반의 결측치 대체 알고리즘보다는 딥러닝 기술을 활용한 알고리즘들이 새로이 등장하고 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Network를 기반한 최신 결측값 대치 알고리즘인 Generative Adversarial Imputation Nets을 적용하여 EMR에서의 성능을 분석해보고자 하였다.
GPU를 이용한 그래프에서 링크 기반 유사도 측정 방안의 성능 평가
조용연(Yong-Yeon Jo),배덕호(Duck-Ho Bae),김상욱(Sang-Wook Kim) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.5
본 논문에서는 GPU의 구조가 링크 기반 유사도 측정 방안의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 이를 바탕으로 효율적인 링크 기반 유사도 측정을 위해 본 논문에서 사용한 전략에 대해 자세히 기술한다. 끝으로, 다양한 실험을 통해 링크 기반 유사도 측정 방안들의 CPU와 GPU에서의 성능을 각각 측정하고, 이를 평가한다. In this paper, we analyze how architecture of the GPU affect the performance of link-based similarity measures. Based on the analysis, we describe our strategies for effectively measuring link-based similarity using the GPU in detail. Finally, through extensive experiments, we measure the performance of link-based similarity measures on the CPU and the GPU respectively, and evaluate them.
FlashGraph에서 너비우선탐색 알고리즘의 성능 개선 방안
이현진 ( Hyun-jin Lee ),조용연 ( Yong-yeon Jo ),김상욱 ( Sang-wook Kim ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
SNS 사용자가 급증함에 따라 그와 관련된 데이터 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 이로 인해, 사회 연결망 데이터 분석을 위한 여러 그래프 처리 엔진들이 개발되었다. 본 논문에서는 최신 그래프 처리 엔진 중 하나인 FlashGraph의 특징을 분석하고 수행 시간을 개선하기 위해 무작위로 매겨진 입력 데이터의 노드 번호를 지역성을 고려해 너비우선탐색 순서로 바꾸어 저장하는 방법을 제안하였다. 실험결과, 수행 시간을 약 1.4배 향상시켰다.
강윤석 ( Yoonsuk Kang ),조용연 ( Yong-yeon Jo ),김상욱 ( Sang-wook Kim ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
본 논문에서는 SSD 성능에 영향을 주는 특징(또는 특징 집합)을 평가하는 방법을 제안한다. 제안하는 평가 방법은 기존 연구의 “두 응용프로그램에서 추출한 IO 트레이스들이 서로 유사한 IO 패턴을 갖을 때,동일한 SSD 에서의 수행 시간은 유사하다.”는 관찰에 기반한다. 이를 통하여 우리는 주어 진 SSD 에서 후보 특징 들을 평가하고,가장 높은 평 가를 받는 특징 집 합을 확인한다.