Abstract:
본 발명은 자동화된 클러스터링 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 Average-Linkage 알고리즘 및 KPowerMeans 알고리즘을 이용한 자동화된 클러스터링 방법과, 이동통신 환경에서의 공간 채널 특성 분석(Spatial Channel Modeling, SCM)에 반드시 필요한 다중 경로의 클러스터링을 자동화하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명은 계층적 클러스터링 알고리즘에 의하여 클러스터 초기 중심 구하는 제 1 단계; 상기 클러스터의 초기 중심을 평면적 클러스터링 알고리즘에 의하여 재설정하는 제 2 단계; 상기 재설정된 클러스터의 중심에 따라서 데이터집합을 클러스터링 하는 제 3 단계; 및 상기 클러스터링된 데이터집합에 대한 검증 지표를 계산하여 최적의 클러스터 수를 결정하는 제 4 단계를 포함하는 자동화된 클러스터링 방법을 개시한다. 클러스터링 알고리즘, 다중 경로, MIMO,
Abstract:
본 발명은 프로세서에서 소스 코드를 입력받아 목적 코드를 생성하는 방법에 관한 것으로서, 특히 이종 레지스터 아키텍처를 갖는 프로세서에서 목적 코드를 생성함에 있어서, 상기 아키텍처의 특성을 고려하여 명령어의 오퍼랜드가 저장될 위치를 명령어의 용도에 따라 분류되는 레지스터 클래스로 지정함으로써 불필요하게 생성되는 메모리 스필을 방지할 수 있는 코드 생성 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 코드 생성 방법은, [n,∞] 모델 형태의 이종 레지스터 아키텍처를 갖는 프로세서에서 소스 코드를 입력받아 목적 코드를 생성하는 방법에 있어서, 추상적 구조 트리에서 노드의 계산 결과를 명령어의 용도에 따라 논리적으로 분류되는 레지스터 클래스에 저장하기 위해 필요한 비용을 나타내는 복수 개의 필드들을 포함하는 비용 리스트를 노드 전체에 대해 산출하는 단계, 및 상기 산출된 비용 리스트에 나타난 필드 비용을 바탕으로 상기 추상적 구조 트리를 구성하는 각각의 노드에 대응하는 명령어의 오퍼랜드가 저장될 레지스터 클래스를 상기 노드 전체에 대해 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이종 레지스터 아키텍처, 추상적 구조 트리, 레지스터 클래스
Abstract:
A code generation method for heterogeneous register architectures is provided to configure a register allocated to operand of each instruction by a register class classified according to a purpose of an instruction, thereby removing memory spill. A cost list including fields indicating necessary cost is produced about the whole node so that a calculation result of a node is stored in a register class logically classified according to a purpose of an instruction in an abstract structure tree. Operand of an instruction corresponding to each node configuring the abstract structure tree to be stored in a register class is determined about all the nodes based on field cost shown in the calculated cost list.
Abstract:
An automatic clustering method, a multipath clustering method using the same and an apparatus thereof in a mobile communication environment are provided to set an initial cluster center value by using hierarchical clustering algorithm, thereby preventing performance from being lowered except the initial cluster center value. An initial cluster center is obtained through hierarchical clustering algorithm(S310). The initial cluster center is reset by a planar clustering algorithm. Clustering of data groups is performed according to the reset cluster center. An optimum cluster number is determined by calculating verification indexes about the clustered data groups. The hierarchical clustering algorithm defines a distance between clusters by an average distance between samples.