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병렬처리를 통한 정규혼합분포의 추정
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  • 병렬처리를 통한 정규혼합분포의 추정
저자명
이철희,안성만,Lee. Chul-Hee,Ahn. Sung-Mahn
간행물명
한국통계학회 논문집
권/호정보
2012년|19권 3호|pp.459-469 (11 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 연구에서는 자기조직화 신경망이 필요한 노드만을 가지고 최적화하여 정규혼합분포를 추정하는 모형(Ahn과 Kim, 2011)을 Java언어에서 제공하는 스레드(thread)를 기반으로, 멀티코어 컴퓨팅환경에서 병렬처리방식으로 구현하여 순차처리방식에 비해 짧은 연산시간으로 정규혼합모형의 추정이 가능함을 보이려고 한다. 이를 위하여 Ahn과 Kim이 제안한 모형을 바탕으로 두 가지의 병렬처리 방법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 병렬처리 방법은 Java의 멀티스레드를 이용하여 구현되었으며, 모의실험을 통하여 제안한 모형이 순차처리방식과 비교하여 수렴속도가 빠름을 확인하였다.

기타언어초록

This article proposes a couple of parallel implementations of the self-organizing network for normal mixtures. In principle, self-organizing networks should be able to be implemented in a parallel computing environment without issue. However, the network for normal mixtures has inherent problem in being operated parallel in pure sense due to estimating conditional expectations of the mixing proportion in each iteration. This article shows the result of the parallel implementations of the network using Java. According to the results, both of the implementations achieved a faster execution without any performance degradation.