스타 그래프와 팬케익 그래프는 하이퍼큐브가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브보다 망 비용이 적은 값을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프의 에지 정의를 이용하여 스타 그래프 S/sub n/은 팬케익 그래프 P/sub n/에 연장율 4, 확장율 1에 임베딩 가능함을 보인다.
그래프 G의 비쌍형 다대다 k-서로소인 경로 커버(k-DPC)는 k개의 서로 다른 소스 정점과 싱크 정점을 연결하며 그래프에 있는 모든 정점을 지나는 k개의 서로소인 경로 집합을 말한다 여기서 한 소스는 임의의 한 싱크와 짝지어질 수 있다. 이 논문에서는 하이퍼큐브형 상호연결망의 한 부류인 제한된 HL-그래프에서 비쌍형 다대다 DPC를 고려하여, 고장인 요소(정점이나 에지)의 수가 f 이하인 모든 m차원 제한된 HL-그래프$(m{\geq}3)$는 $f+k{\leq}m-2$을 만족하는 임의의 $f{\geq}0,\;k{\geq}1$에 대하여 비쌍형 다대다 k-DPC를 가짐을 보인다.
행렬-스타 그래프와 전위 그래프는 스타 그래프 부류로 그래프 이론 관점에서 노드 대칭성, 고장 허용도, 재귀적 확장성 등 스타그래프의 장점을 가지고 있는 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프 이론의 인접 성질을 이용하여 행렬-스타 그래프와 전위 그래프 사이의 일-대-일 사상 알고리즘을 제안한다. 행렬-스타 그래프가 전위 그래프에 연장율 n 이하에 사상할 수 있음을 보이며, 평균 연장율이 2 이하임을 보인다.
최근 그래프데이터베이스가 널리 사용되기 시작했다. 그래프데이터베이스는 그래프구조를 활용하는 데이터베이스이다. 관계형 데이터베이스의 테이블 대신, 그래프데이터베이스는 정점과 간선 형태로 정보를 저장한다. 데이터 저장구조의 사전 정의 없이 데이터를 저장할 수 있으며 사람이 생각하는 방식과 유사하게 데이터를 저장하고 조회할 수 있다. 그래프 데이터베이스를 활용하면 복잡한 연결구조를 가진 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 통신망은 다양한 형태의 통신설비가 복잡하게 상호연결된 그래프구조로 볼 수 있다. 기존의 통신망 관리 시스템(Network Operation Support System)은 통신설비와 설비간 연결관계를 관계형데이터베이스로 관리하고 있어 서비스 종단 간 연결관계를 조회하거나, 고장원인 지점을 추적 ·조회하는등 그래프 탐색쿼리를 수행함에 있어서 어려움이 있었다. 본 연구에서는 통신망 구성 정보를 그래프데이터베이스를 이용해 구축하는 방안에 대해 고찰하고자 한다. 그래프데이터베이스의 도입으로 그래프탐색이 필요한 조회인 경우 효율적인 질의처리가 가능할 것으로 기대한다.
n-차원 스타 그래프와 펜케익 그래프의 노드 개수는 n!개로서, 하이퍼큐브가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브 보다 망 비용이 적은 값을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 스타 그래프와 팬케익 그래프가 동일한 노드 개수를 가질 때, 두 그래프의 에지 정의를 이용하여 스타 그래프 $S_n$을 팬케익 그래프 $P_n$에 연장율 4, 확장율 1에 임베딩 가능함을 보이고. 펜케익을 매크로-스타에 임베딩 하는 비용이 O(n)임을 보인다.
스타(star) 네트워크는 노드 대칭성, 최대 고장 허용도, 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망 비용이 개선 된 상호 연결망이다. 본 연구에서는 상호연결망으로 널리 알려진 스타네트워크와 RFM, 버블정렬네트워크 사이의 임베딩 방법을 제안하고, 임베딩의 연장율 비용을 분석한다. 연구 결과로 버블정렬(Bubblesort) 그래프 $B_N$을 RFM 그래프 $R_N$에 연장비율 2, 버블정렬(Bubblesort) 그래프 $B_N$을 스타그래프 $S_N$에 연장율 3에 임베딩 할 수 있다.
대규모 병렬 컴퓨터에서 메시지를 가진 한 노드에서 다른 모든 노드들로 그 메시지를 전달하는 방송은 데이터의 복제, 신호 처리와 같은 다양한 응용프로그램에서 이용되는 중요한 통신 패턴이다. 매크로-스타 그래프는 스타 그래프를 기본 모듈로 가지면서 스타 그래프가 갖는 노드 대칭성, 최대 고장 허용도, 계층적 분할 성질을 갖고, 스타 그래프보다 망 비용이 개선된 상호 연결망으로 최근에 제안되었다. 본 논문에서는 매크로-스타 그래프의 계층적 분할 성질과 기본 모듈을 이용한 매크로-스타 그래프에서의 일-대-다 방송알고리즘을 제안한다.
그래프 G의 다대다 k-서로소인 경로 커버(k-DPC)는 k개의 서로 다른 소스 정점과 싱크 정점 쌍을 연결하며 그래프에 있는 모든 정점을 지나는 k개의 서로소인 경로 집합을 말한다. 이 논문에서는 이중 루프 네트워크 G(mn;1,m)에서 다대다 2-DPC를 고찰하여, 이분 그래프가 아닌 모든 G(mn;l,m), $m{\geq}3$은 임의의 두 소스-싱크 쌍을 연결하는 다대다 2-DPC가 존재하고 이분 그래프인 G(mn;1,m)은 두 흰색-검정 소스-싱크 쌍이거나 혹은 검정-검정, 흰색-흰색 쌍을 연결하는 2-DPC가 존재함을 보인다. G(mn;1,m)은 m이 홀수이고 n이 짝수일 경우에만 이분 그래프이다.
버블정렬 그래프는 노드 대칭이며 데이터 정렬 알고리즘에 활용 할 수 있다. 본 연구에서는 버블정렬 그래프의 망 비용을 개선한 하프 버블정렬 그래프를 제안하고 분석한다. 하프 버블정렬 그래프 $HB_n$의 노드수는 n!이고 분지수는 ${\lfloor}n/2{\rfloor}+1$이다. 하프 버블정렬 그래프의 분지수는 버블정렬 그래프의 분지수의 $${\sim_=}0.5$$배 이고, 지름은 $${\sim_=}0.9$$배 이다. 버블정렬 그래프의 망 비용은 $${\sim_=}0.5n^3$$이고, 하프 버블정렬 그래프의 망 비용은 $${\sim_=}0.2n^3$$이다. 하프 버블정렬 그래프는 버블정렬 그래프의 서브 그래프임을 증명하였다. 추가로 라우팅 알고리즘을 제안하였고 지름을 분석하였다. 마지막으로 버블정렬 그래프와 망 비용을 비교 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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