KCI등재
제한적 탐색 범위를 갖는 저 복잡도 그래프 신호 샘플링 알고리즘 = Low-complexity Sampling of Graph Signals With Limited Search Range
저자
김윤학 (조선대학교)
발행기관
학술지명
한국정보통신학회논문지(Journal of the Korea Institute Of Information and Communication Engineering)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1172-1177(6쪽)
제공처
그래프상에서 샘플링된 신호로부터 원신호를 복원하기 위한 저 복잡도를 갖는 샘플링 기술에 대해 연구하였다. 기존의 샘플링 기술에서 사용되는 탐욕 알고리즘은 매 단계마다 비용함수 (예를들어, 복원오차)가 최소가 되는 한 개의 노드를 선택하기 위해, 현 단계에서 남아있는 모든 노드들에 대해 비용함수를 계산하게 된다. 이는 샘플링 알고리즘의 복잡도를 높이는 주요 원인이 되며, 이를 해결하기 위해 매 단계 제한적 탐색 범위내에서 최적의 노드를 찾는 저 복잡도 알고리즘을 제안하였다. 탐색 범위를 결정하기 위해 이전 단계에서 계산된 비용함수를 활용하여 다음 단계에서 선택될 가능성이 높은 노드들로 탐색 범위를 제한하고, 또한 비용함수가 계산되는 업데이트 간격을 조정하여 복원성능 저하 없이 고속 샘플링 작업을 수행하게 된다. 다양한 그래프상에서 실험을 통해 기존 샘플링 기술 대비 복원성능을 유지하면서 약 1.5배 이상 빠른 실행시간을 보임을 확인하였다.
더보기We study graph sampling methods that seek to reconstruct original graph signals from sampled signals. Greedy approach that previous methods typically adopt computes the cost function (e.g., reconstruction error) for all remaining nodes at each step to find the node that minimizes the cost function. Noting that this computation causes a huge cost, we propose a low-complexity sampling process which computes the cost function for the nodes in a limited search range which is constructed by collecting the nodes with low values of the cost function since those are likely to be selected at the next step. Further, to achieve a complexity reduction for the proposed method, the search range is updated in the fixed interval which is experimentally determined in order to maintain reconstruction performance. We investigate the performance of the proposed algorithm in comparison with the previous methods for various graphs, demonstrating about 1.5 times faster execution time without degradation of reconstruction performance.
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