In parallel processing of the Kohonen's self-organizing algorithm, the only bottleneck is to determine the "global winning cell" after finding the "local winning cell" in the processors. According to the communication topologies to determine the global winning cell, two parallel algorithms are shown in a multiprocessor computer implemented on common bus. The efficiency of the processor utilization is above 97\% when we employ 800 neurons for 2-D coordinates mapping of Kohonen's algorithm using 8 processors.
신경회로망은 음성 및 영상인식 분야에서 사람과 같은 인식 능력을 얻고자 여러 해 동안 연구해 왔으며 현재는 패턴 인식, 영상 처리, 로보트 제어 및 언어학습 등과 같은 인공 지능 및 인지 과학 분야에서 널리 사용 되고 있다. 신경회로망은 생물의 신경망을 본따 매우 많은 수의 단순한 연산소자를 서로 밀접하게 연결한 중병렬(massively parallel) 구조를 가지며 일부 회로의 고장에 민감하지 않고 적응력과 학습 능력이 있다.
신경회로망을 효과적으로 구현하려면 신경회로망과 같이 중병렬 회로가 필요하다. 그러나 이러한 회로를 만드는 데는 기술적 제약이 있다. 최근 신경회로망을 효과적으로 구현하기 위한 연구가 여러 방면으로 진행되고 있으며 그들 중 한 대안이 다중컴퓨터와 같이 병렬 구조를 가지는 컴퓨터를 이용하는 것이다.
코호넨의 자율조직 알고리즘은 패턴 인식, 음성 인식, 문장 인식, 로보트 제어 및 공정 제어 등에 널리 쓰이는 자율 학습 신경회로이다. 이 알고리즘은 비교적 계산이 간단한 구조를 가지며 최대 출력을 갖는 뉴론을 결정 할 때만 뉴론간의 상호작용을 필요로 한다. 이 상호작용은 뉴론간의 통신을 의미하며 병렬처리 관점에서 보면 프로세서 간의 통신을 의미한다. 즉, 코호넨의 알고리즘을 병렬처리 할 때 최대 출력을 갖는 뉴론을 찾는 과정에서만 프로세서간의 통신을 필요로 한다는 것이다. 이 특징은 코호넨의 알고리즘을, 쉽게 구현 할 수 있는 범용 공통버스 다중컴퓨터 시스템에서도 쉽게 병렬처리가 가능하고 또한 병렬처리 효능도 높을 것이라는 것을 암시한다. 이 점에 착안하여 본 논문에서는 코호넨의 자율조직 알고리즘을 범용 공통버스 다중컴퓨터 시스템에서 효과적으로 병렬처리 할 수 있는 알고리즘과 이 알고리즘의 성능을 가늠 할 수 있는 모델식을 제시하고 성능을 분석한다.
이를 위해 여러 개의 범용 단일 보드 컴퓨터(single board computer)를 공통버스 위에 설치하여 다중컴퓨터 시스템을 구현했으며 병렬처리 알고리즘으로는 각 프로세서에서 최대 출력을 갖는 뉴론( 국부 승자 )을 찾은 후 이들 중에서 최대 출력을 갖는 뉴론( 전체 승자 )을 결정하기 위한 프로세서 간의 정보 교환 방법에 따라 회전(rotating) 알고리즘과 보고/방송(reporting/broadcasting) 알고리즘을 고안했다. 회전-알고리즘은 모든 프로세서가 고리 모양으로 연결된 형태로 통신 하도록 하며 모든 프로세서는 각자 가지고 있는 국부 승자의 값과 위치를 다음 프로세서에 보내는 한편 앞에 있는 프로세서로 부터 받은 국부 승자의 값과 비교하여 새로운 승자를 정한다. 이와 같은 과정을 (총 프로세서 수 -1)번 반복하여 모든 프로세서가 동시에 전체 승자의 위치를 찾아 다음 학습 과정을 계속하도록 하는 방법이다. 보고/방송-알고리즘은 프로세서들 중에서 한 프로세서를 마스터(master)로 정하여 이 프로세서에 사서함을 만들고 각 프로세서는 국부 승자를 각자의 사서함에 넣는다. 마스터 프로세서는 사서함에 있는 국부 승자 중에서 전체 승자를 구하고 이 승자를 보낸 프로세서가 전체승자의 위치를 각 프로세서로 보내어 다음 학습 과정을 수행하도록 한다.
성능 분석 시험 결과 실용적이라 할 수 있는 800 개의 뉴론을 가지는 신경회로망을 8 개의 프로세서를 이용하여 병렬처리한 경우 97\% 이상의 높은 병렬처리 효능이 있었다. 뉴론의 수 및 사용된 프로세서의 수에 따른 성능 변화 동향은 제시한 모델식이 예시하는 바와 같았다. 결국 코호넨의 자율조직 알고리즘을 본 논문에서 제시한 알고리즘으로 쉽게 구성 할 수 있는 범용 공통버스 다중컴퓨터 시스템에서 병렬처리 하여 높은 병렬처리 성능을 얻었으며 코호넨 알고리즘을 응용하는 분야에 적용 해본 결과 높은 효과를 얻었다.
