메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동희 (인하대학교) 심정섭 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 제40권 제6호
발행연도
2013.12
수록면
290 - 295 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

오류제보하기
근사패턴매칭은 패턴매칭을 불일치를 허용하도록 확장한 문제이며 데이터압축, 컴퓨터보안, 생물정보학 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 해밍거리는 길이가 n인 두 문자열 사이의 불일치 정도를 나타내기 위한 잘 알려진 거리함수로서 O(n) 시간에 계산할 수 있다. 본 논문에서 다룰 (해밍거리 기반) 근사패턴매칭은 길이 m 인 패턴 P와 길이 n 인 텍스트 T가 주어졌을 때 길이 m 인 T의 모든 부분문자열과 P사이의 해밍거리를 구하는 문제이다. 이 문제는 단순비교 기반의 알고리즘으로 O (mn) 시간에 간단히 해결할 수 있다. 알파벳의 크기를 │∑│라 할 때, Amir 등은 패턴매칭 문제를 다항식 곱셈 문제로 변환하여 O(│∑│nlogm) 시간에 근사패턴매칭 문제를 해결하는 알고리즘(이하 PM 알고리즘)을 제시하였다. 본 논문에서는 PM 알고리즘을 CUDA를 이용하여 병렬 구현한 O(│∑│logm) 시간 알고리즘(이하 PPM 알고리즘)을 제시한다. 수행시간을 측정한 결과, PPM 알고리즘은 PM 알고리즘에 비해 약 40~2,000 배 빨랐으며, 단순비교 기반 알고리즘에 비해서는 최대 7,000배 정도 빠른 성능을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. PPM 알고리즘 및 CUDA 구현
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-560-001062708