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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박성인 (숭실대학교) 황규백 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제36권 제1호(C)
발행연도
2009.6
수록면
407 - 411 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2010

CUDA 및 분할-정복 기반의 효율적인 다차원 척도법
박성인 ,  황규백 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2010.04 학술저널

2009

대규모 데이터를 위한 CUDA 및 분할-정복 접근법 기반의 효율적인 다차원 척도법
박성인 ,  황규백 한국정보과학회 학술발표논문집 2009.11 학술대회자료
CUDA 기반의 효율적인 전통 다차원 척도법 구현
박성인 ,  황규백 한국정보과학회 학술발표논문집 2009.06 학술대회자료

초록· 키워드

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고차원의 데이터를 낮은 차원의 공간에 매핑(mapping)하여 데이터간의 유사성을 표현하는 다차원 척도법을 대규모 데이터에 대해 적용할 경우, 결과 값이 도출되기까지의 수행 시간이 늘어나는 단점이 있다. 한편, GPGPU 기술은 대량의 프로세서들을 가지고 있는 그래픽 카드를 사용하여 한번에 많은 양의 계산을 수행하고 수행시간을 단축시키는 병렬 프로그래밍 기술이다. 본 논문에서는 GPGPU 기술 중의 하나인 CUDA를 이용하여 대규모 데이터에 적용할 수 있는 전통 다차원 척도법(classical multidimensional scaling)을 구현하였다. 실제 대규모 데이터에 대해 CUDA로 구현한 방법과 일반적인 프로그래밍으로 구현된 방법을 비교하였을 때 오류를 포함하는 결과를 보여주었지만, 수행시간을 대폭 단축시킬 수 있었다. 본 논문에서는 CUDA를 이용한 전통 다차원 척도법이 대규모 데이터에 대하여 매우 효과적일 수 있음을 검증한다.

목차

요약
1. 서론
2. 전통 다차원 척도법 (Classical Multidimensional Scaling)
3. CUDA(Compute Unified Device Architecture)
4. 실험
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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