• Title/Summary/Keyword: 그래프 알고리즘

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Visible Web-Based Graph Algorithm Learning System (시각적 웹 기반 그래프 알고리즘 학습 시스템)

  • Yoon, Sun-young;Han, Hyun-Goo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10a
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    • pp.97-102
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    • 2006
  • 정보 통신의 발달과 인터넷 기술의 발달로 그래픽 등의 매체를 통하여 시간과 장소에 구애받지 않는 학습자 수준에서 적절한 교육을 받을 수 있는 쌍방향 멀티미디어 환경의 원격 웹 기반교육(Web Based Instruction, WBI)이 등장하게 되었다. 인터넷을 활용한 교육을 함으로써 개별화된 교육을 할 수 있고, 학습자들이 인터넷을 통해 함께 탐구하고 대화하며 결론에 도달하는 협력 학습의 장을 제공할 수 있게 되었다. 그래프 알고리즘은 자료구조의 한 분야로 종류도 다양하고 개념도 복잡하여 학습자들이 쉽게 이해하지 못하는 부분이 많았다. 본 논문에서는 그래프 알고리즘을 하이퍼텍스트를 통한 단순한 자료의 제시에 그치지 않고 웹의 장점을 살려 플래시를 통해 각 그래프 알고리즘의 수행단계를 시각적으로 보임으로써 그래프 개념을 쉽게 이해하고 여러 종류의 그래프 알고리즘을 효율적으로 반복 학습할 수 있도록 하였다. 또한 C로 구현된 각 알고리즘의 소스를 볼 수 있게 하고 그 결과도 보여줌으로 그래프 알고리즘을 정확히 이해하도록 하였다. 학습 후 평가 문제를 통해 학습자의 이해도를 평가하고 평가 결과를 막대그래프 차트로 보임으로써 비교 평가가 쉽게 구현하였다.

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An Algorithm for Detecting Gemetric Symmetry in a Plannar Graph (평면 그래프의 기하학적 대칭성 탐지 알고리즘)

  • Hong, Seok-Hui;Lee, Sang-Ho
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.26 no.1
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    • pp.107-116
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    • 1999
  • 대칭성(symmetry)은 그래프의 구조와 특성을 시각적으로 표현할 때 중요한 미적 기준 중의 하나이다. 또한 대칭성을 보여주는 드로잉은 전체 그래프가 크기가 작은 부그래트들로부터 반복적으로 구성됨을 보여줌으로써 전체 그래프에 대한 이해를 쉽게 푸는 해주는 장점이 있다. 하지만 일반적인 그래프에서 기하하적 대칭성(geometric symmetry)을 탐지하는 문제는 이미 NP-complete 임이 증명되었으므로 이에 대한 연구는 평면 그래프(planar graph)의 극히 제한적인 부분집합인 트리, 외부 평면 그래프, 임베딩된 (embedded) 평면 그래프 등에 초점이 맞추어져 왔다. 본 논문에서는 평면 그래프에서의 기하학적 대칭성 문제를 연구하였다. 평면 그래프를 이중 연결 성분들로 분할한 다음 이를 각각 다시 삼중 연결 성분들로 분할하여 트리를 구성하고 축소(reduction)개념을 도입함으로써 기하학적 대칭성을 탐지하는 O(n2)시간 알고리즘을 제시하였다. 여기서 n은 그래프의 정점의 개수이다. 이 알고리즘은 평면 그래프를 최대한 대칭적으로 드로잉하는 알고리즘 개발에 이용될 수 있다.

(An O(log n) Parallel-Time Depth-First Search Algorithm for Solid Grid Graphs (O(log n)의 병렬 시간이 소요되는 Solid Grid 그래프를 위한 Depth-First Search 알고리즘)

  • Her Jun-Ho;Ramakrishna R.S.
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.33 no.7
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    • pp.448-453
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    • 2006
  • We extend a parallel depth-first search (DFS) algorithm for planar graphs to deal with (non-planar) solid grid graphs, a subclass of non-planar grid graphs. The proposed algorithm takes time O(log n) with $O(n/sqrt{log\;n})$ processors in Priority PRAM model. In our knowledge, this is the first deterministic NC algorithm for a non-planar graph class.

A Parallel Algorithm for Measuring Graph Similarity Using CUDA on GPU (GPU에서 CUDA를 이용한 그래프 유사도 측정을 위한 병렬 알고리즘)

  • Son, Min-Young;Kim, Young-Hak;Choi, Sung-Ja
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.23 no.3
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    • pp.156-164
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    • 2017
  • Measuring the similarity of two graphs is a basic tool to solve graph problems in various applications. Most graph algorithms have a high time complexity according to the number of vertices and edges. Because Graphics Processing Units (GPUs) have a high computational power and can be obtained at a low cost, these have been widely used in graph applications to improve execution time. This paper proposes an efficient parallel algorithm to measure graph similarity using the CUDA on a GPU environment. The experimental results show that the proposed approach brings a considerable improvement in performance and efficiency when compared to CPU-based results. Our results also show that the performance is improved significantly as the size of the graph increases.

A Scheduling Algorithm for Dataflow Graphs with Conditional Branches (조건부 분기를 가진 데이터-흐름 그래프 스케쥴링 알고리즘)

  • Kim, Tae-Hwan
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.28 no.1_2
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    • pp.103-109
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    • 2001
  • 이 논문에서는 중첩된 조건부 분기를 가진 데이터-흐름 그래프에 대한 효과적인 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 이러한 그래프의 스케쥴링은 조건부 자원 공유 문제를 추가적으로 고려해야 하기 때문에 상당히 복잡하게 된다. 이 논문은 이를 적절히 해결하기 위한 방법을 제시하고 있는데 그 핵심은 조건부 분기가 있는 데이터-흐름 그래프를 조건부 분기가 없는 동일한 기능의 그래프로 변형시키는데 있다. 이렇게 함으로서, 변형된 그래프에 설계자의 관심에 맞는 기존의 스케쥴링 알고리즘을 선택 적용하여 스케쥴을 얻을 수 있고, 이것에서부터 원래 그래프의 스케쥴을 생성 할 수 있다. 실험 결과로부터 우리는 이러한 접근 방식이 매우 효과적임을 입증한다.

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A Cycle Detection Algorithm in Directed Graphs (유방향그래프에서의 순환 검출 알고리즘)

  • Lee, U-Gi;Lee, Jeong-Hun;Park, Sang-Eon;Kim, Neung-Hoe
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.172-178
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    • 2005
  • 순환탐색 알고리즘 및 스택기반 알고리즘 등은 유방향그래프에서 순환과 순환경로를 발견하는 특정 정점으로부터 출발하여 연결된 그래프에서 순환을 탐색하는 것이다. 기존 연구의 단점은 모든 순환을 다 찾아내지지 못하는 경우라든지, 동일한 순환을 중복해서 찾아내는 문제가 있었다. 본 연구에서 제시하는 정점제거 순환탐색 알고리즘은 특정 정점의 순환을 발견한 뒤 그 정점을 삭제하므로 중복된 순환을 발견하지 않고 모든 순환을 찾을 수 있다. 또한 순환을 발견했을 때, 순환경로를 출력하는데 있어서 스택의 인덱스를 이용해, 저장경로를 탐색하지 않고 출력하는 방법을 제안하였다. 실험에서는 임의의 정점과 간선을 생성하여 그래프로 만들고, 각 알고리즘에 따른 모든 정점을 찾을 수 있는지, 그래프 상황에 따라 어떠한 장단점이 있는지, 간선이 많아질수록 인덱스 순환탐색 알고리즘보다 탐색시간이 얼마나 차이를 보이는지를 확인하였다. 웹 구조처럼 일정한 크기의 웹페이지와 많은 수의 링크가 존재하는 그래프에서 정점제거 순환탐색 알고리즘이 순환을 찾는데 적합하다는 것을 입증했다.

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How to Find Three Dimensional Symmetry in Series Parallel Digraphs (직병렬 유향 그래프의 삼차원 대칭성 탐지 알고리즘)

  • ;Peter Eades
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.689-691
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    • 2000
  • 대칭성(symmetry)은 그래프를 가시화하여 기하학적 표현을 구축하는 그래프 드로잉 분야에서 그래프의 구조와 특성을 명확하게 표현해주는 가장 중요한 평가 기준이다. 하지만 현재까지는 이차원 평면에서의 대칭성 문제에 대해서만 기존 연구가 이루어져왔을 뿐 해상도를 증가시키고 대칭성을 보다 풍부하게 표현할 수 있는 그래프의 삼차원 대칭 드로잉에 관한 연구는 아직 미약한 실정이다. 본 논문에서는 직병렬 유향 그래프에서의 삼차원 대칭성을 탐지하는 알고리즘을 제안하였다. 직병렬 유향 그래프는 소프트웨어 가시화난 네트워크 모델링 등에 자주 사용되는 유용한 그래프이다. 이 알고리즘은 직병렬 유향 그래프의 최대의 대칭성을 보여주는 삼차원 드로잉 알고리즘의 기반이 된다.

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대용량 그래프에서의 삼각형 검색 연구: 알고리즘과 응용

  • Park, Ha-Myeong;Gang, Yu
    • Information and Communications Magazine
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    • v.31 no.11
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    • pp.58-66
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    • 2014
  • 본 고에서는 다양한 네트워크를 표현하는 그래프에서 삼각형을 검색하는 알고리즘과 그 응용을 다룬다. 삼각형은 그래프에서 서로가 연결된 세 정점의 집합을 의미한다. 삼각형 검색 문제는 폭 넓은 응용이 가능하기 때문에 데이터 마이닝, 네트워크 분석 등 다양한 분야에서 중요하고 기본적인 문제로서 인식되어왔다. 삼각형 검색 문제의 중요성이 널리 인식되면서 여러 알고리즘이 제안 되어 왔지만, 최근의 소셜 네트워크, 웹 등의 크기가 방대해 기존의 방법은 이러한 네트워크를 분석하기가 사실상 불가능하다. 최근 맵리듀스를 활용한 분산/병렬 처리를 통해 대용량 그래프에서 삼각형을 검색하는 알고리즘들이 여럿 제안되었다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 알고리즘들을 설명하고 삼각형 검색의 응용에 대해서 소개한다.

Graph Classification using Co-occurrent Frequent Subgraphs (동시 발생 빈발 부분그래프를 이용한 그래프 분류)

  • Park, Ki-Sung;Han, Yong-Koo;Lee, Young-Koo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06c
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    • pp.109-111
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    • 2011
  • 대부분의 빈발 부분그래프를 이용한 그래프 분류 알고리즘들은 빈발 부분그래프를 마이닝하여 개별적인 빈발 부분그래프의 포함 여부를 특징 벡터로 구성하는 단계와 기계학습 알고리즘들을 훈련시켜 분류 모델을 수립하는 단계로 구성된다. 이와 같은 그래프 분류 알고리즘들은 부분그래프의 개별적인 존재 여부만을 이용하여 특징을 구성하기 때문에 변별력이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빈발 부분그래프들이 동시 발생하는 특징 벡터의 변별력을 반영할 수 있는 특징선택 기법을 적용한 모델 기반 탐색트리 기법을 제안한다. 동시 발생 부분그래프를 특징으로 사용하여 변별력을 향상시킬 수 있으며, 모델기반 탐색 트리를 사용하여 제안하는 기법이 기존의 방법보다 더 높은 그래프 분류 성능을 보이는 것을 입증하였다.

Development of Graph Library on the Relational Database (관계형 데이터베이스를 이용한 그래프 라이브러리 개발)

  • Chu, In-Kyung;Park, Hyu-Chan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.1289-1292
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    • 2000
  • 그래프는 실세계의 많은 문제를 푸는데 아주 강력한 방법을 제공한다. 이와 같은 그래프를 효율적으로 표현하기 위한 자료구조와 그래프 연산에 대한 알고리즘이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 그래프를 관계형 테이블로 표현하고, 그래프에 대한 연산과 알고리즘을 라이브러리화 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 관계형 데이터베이스를 이용하여 개발할 수 있으며, 개발된 라이브러리는 그래프로 모델링되는 실세계의 많은 문제를 푸는데 손쉽게 활용할 수 있을 것이다. 또한, 방대한 양의 그래프를 효율적으로 관리할 수 있으며 다수의 사용자가 공유할 수도 있을 것이다.

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