• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.111-114
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• 2010

스타 그래프, 버블정렬 그래프, 팬케익 그래프는 노드 대칭성(node symmetric), 최대 고장 허용도(maximum fault tolerance), 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 상호 연결망이다. 본 연구에서는 상호연결망으로 널리 알려진 스타 그래프와 그의 변형된 그래프들 사이의 임베딩 방법을 제안하고, 임베딩 비용을 분석한다. 임베딩 결과는 버블정렬 그래프는 스타 그래프에 연장율(dilation) 3, 스타그래프는 팬케익 그래프에 연장율 4로 각각 임베딩 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.641-643
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• 2024

실세계에서는 두개 이상의 객체들이 서로 관계를 맺고있다. 단 두 객체 간의 관계만 표현하는 그래프와는 달리 여러 객체들 간의 관계를 표현하는 하이퍼그래프는 그룹 상호작용을 잘 표현할 수 있다. 이러한 강점으로 하이퍼그래프를 활용한 응용들이 많이 제안되고 있다. 하이퍼그래프 임베딩은 하이퍼그래프의 구조를 이용하여 노드를 저차원 벡터로 표현하는 방법이다. 이렇게 표현된 벡터들은 노드 분류, 커뮤니티 탐지, 링크예측 등 광범위한 응용에 활용된다. 하지만 하이퍼그래프는 그래프보다 희소성 문제가 훨씬 더 심해 데이터 셋의 희소성이 하이퍼그래프 임베딩 방법의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 희소성에 따른 하이퍼그래프 임베딩 방법들의 성능을 분석하고자 한다. 우리는 8 개의 실세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해 데이터가 희소할수록 하이퍼그래프 임베딩 방법들의 성능이 감소하는 것을 확인하였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.13 no.5
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• pp.91-102
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• 2010

Star graph is a well-known interconnection network to further improve the network cost of Hypercube and has good properties such as node symmetry, maximal fault tolerance and strongly hierarchical property. In this study, we will suggest embedding scheme among star graph and pancake graph, bubblesort graph, which are variations of star graph. We will show that bubblesort graph can be embedded into pancake and star graph with dilation 3, expansion 1, respectively and pancake graph can be embedded into bubblesort graph with dilation cost O($n^2$). Additionally, we will show that star graph can be embedded into pancake graph with dilation 4, expansion 1. Also, with dilation cost O(n) we will prove that star graph can be embedded into bubblesort graph and pancake graph can be embedded into star graph.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.26 no.3
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• pp.67-80
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• 2021

The node embedding technique for learning graph representation plays an important role in obtaining good quality results in graph mining. Until now, representative node embedding techniques have been studied for homogeneous graphs, and thus it is difficult to learn knowledge graphs with unique meanings for each edge. To resolve this problem, the conventional Triple2Vec technique builds an embedding model by learning a triple graph having a node pair and an edge of the knowledge graph as one node. However, the Triple2 Vec embedding model has limitations in improving performance because it calculates the relationship between triple nodes as a simple measure. Therefore, this paper proposes a feature extraction technique based on a graph convolutional neural network to improve the Triple2Vec embedding model. The proposed method extracts the neighborliness vector of the triple graph and learns the relationship between neighboring nodes for each node in the triple graph. We proves that the embedding model applying the proposed method is superior to the existing Triple2Vec model through category classification experiments using DBLP, DBpedia, and IMDB datasets.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.161-164
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• 2003

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.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.3
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• pp.556-564
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• 2003

A Star and Pancake graph also have such a good property of a hypercube and have a low network cost than the hypercube. A Macro-star graph which has the star graph as a basic module has the node symmetry, the maximum fault tolerance, and the hierarchical decomposition property. And, it is an interconnection network which improves the network cost against the Star graph. In this paper, we propose a method to embed between Star graph, Pancake graph, and Macro-star graph using the edge definition of graphs. We prove that the Star graph $S_n$ can be embedded into Pancake graph $P_n$ with dilation 4, and Macro-star graph MS(2,n) can be embedded into Pancake graph $P_{2n＋1}$ with dilation 4. Also, we have a result that the embedding cost, a Pancake graph can be embedded into Star and Macro-star graph, is O(n).

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.23-26
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• 2024

본 논문에서는 그래프 구조의 데이터에서 각 노드의 신호를 예측하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 분석하고자 하는 그래프에 대해 연결 관계를 기반으로 각 노드에 비-유클리드 공간 상에서의 좌표를 부여하여 그래프의 공간적 임베딩을 얻은 뒤, 각 노드의 공간적 임베딩을 입력으로 받고 해당 노드의 신호를 예측하는 그래프 암시적 신경 표현 모델을 제안 하였다. 제안된 모델의 검증을 위해 네트워크형 데이터와 3차원 메시 데이터 두 종류의 그래프 데이터에 대하여 신호 학습, 신호 예측 및 메시 데이터의 초해상도 과정 실험들을 진행하였다. 전반적으로 기존의 그래프 암시적 신경 표현 모델과 비교하였을 때 비슷하거나 더 우수한 성능을 보였으며, 특히 네트워크형 그래프 데이터 신호 예측 실험에서 큰 성능 향상을 보였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.17 no.2
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• pp.115-124
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• 2014

Hypercube and star graph are widely known as interconnection network. The embedding of an interconnection network is a mapping of a network G into other network H. The possibility of embedding interconnection network G into H with a low cost, has an advantage of efficient algorithms usage in network H, which was developed in network G. In this paper, we provide an embedding algorithm between HCN and HON. HCN(n,n) can be embedded into HON($C_{n+1},C_{n+1}$) with dilation 3 and HON($C_d,C_d$) can be embedded into HCN(2d-1,2d-1) with dilation O(d). Also, star graph can be embedded to half pancake's value of dilation 11, expansion 1, and average dilation 8. Thus, the result means that various algorithms designed for HCN and Star graph can be efficiently executed on HON and half pancake, respectively.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1573-1576
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• 2003

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.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.3
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• pp.313-323
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• 2000

In this paper, we consider ring embedding problem on (n,k)-star graphs. We first present a new ring embedding strategy and also prove the superiority in expandability by showing its application into the fault-tolerant ring embedding problem with edge faults. This result can be applied to the multicating applications that use the underlying cycle properties on the multi-computer system.