본 논문은 비순환 방향 그래프(directed acyclic graph) 로 파이썬 함수들을 호출하는 방법을 다룬다. 이전에 개발하였던 함수 실행 스케줄러에서 동일 함수 별칭으로 다시 호출하면 발생하는 순환 참조 문제를 해결하기 위한 추가적인 연구 개발을 진행한다. 함수를 실행하는 순서를 사전에 파악하여 순환을 탐지하도록 파이썬 3.9 버전부터 지원하는 비순환 방향 그래프 기반 위상정렬 패키지로 각 그래프 정점에 함수를 할당하여 그래프가 하나의 시나리오로 동작할 수 있도록 한다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.9
no.2
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pp.9-16
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2004
Recently, lattice conditional independence models(LCIMs) have been introduced for the analysis of non-monotone missing data patterns and of non-nested dependent regression models. This approach has been successfully applied to solve various problems in data pattern analysis, however, it suffers from computational burden to search LCIMs. In order to cope with this drawback, we propose a new scheme for finding LCIMs based on the essential graph. Also, we show that the class of LCIMs coincides with the class of all transitive acyclic directed graph(TADG) models which are Markov equivalent to a specific acyclic directed graph(ADG) models.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.582-587
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2021
한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.
Bayesian networks, also known as directed acyclic graphs (DAG), are used in many areas of medicine, meteorology, and genetics because relationships between variables can be modeled with graphs and probabilities. In particular, Bayesian network classifiers, which are used to predict discrete data, have recently become a new method of data mining. Bayesian networks can be grouped into different models that depend on structured learning methods. In this study, Bayesian network models are learned with various properties of structure learning. The models are compared to the simplest method, the naïve Bayes model. Classification results are compared by applying learned models to various real data. This study also compares the relationships between variables in the data through graphs that appear in each model.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.4
no.4
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pp.40-46
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1999
The task scheduling has an effect on system execution time in a precedence constrained task graph onto the multiprocessor system. This problem is known to be NP-hard. many people made an effort to obtain near optimal schedule. We compared modified critical path schedule with many other methods(CP, MH, DL Swapping) For testing this subject, we created randomly a directed acyclic task graph with many root nodes and terminal nodes simulation result convinced for us that the modified critical path algorithm is superior to the other scheduling algorithm.
The performance of DHCS depends on the algorithm which schedules input DAG. However, as the task scheduling problem in DHCS is an NP-complete problem, heuristic approach has to be made. Task scheduling algorithm consists of task prioritizing phase and processor allocation phase, and most of studies are considering both phases together. In this paper, we focus on task prioritizing phase and propose a WPD algorithm which is optimized for task duplication based processor allocation method. For an evaluation of the proposed WPD algorithm, we combined WPD algorithm with processor allocation phase of HMPID, HCPFD, HCT algorithms, which are using task duplication based processor allocation method. The results show that WPD algorithm makes a better use of task duplication than conventional task prioritizing methods and provides 9.58% better performance than HCPFD algorithm, 1.31% than HCT algorithm.
Recently, there has been a lot of research on graph-type data because it can model seamless the application domains such as GIS, network, WWW, multimedia presentations etc., and domain in which the data sequence is important. In this paper, an efficient code system, called node code system, is proposed to evaluate paths of DAG in a multimedia presentation graph. The node code system assigns a unique binary string to each node of a graph. The comparison of node codes of two nodes tells the connectivity between the nodes without actual traversal of a graph. The method using the property of the node code system allows us to construct the paths between two nodes more efficiently than the method using conventional graph traversals. The algorithms to construct paths using the node code system are provided.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.684-690
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2007
We describe our method to predict the direction of conditional probabilistic dependencies between clusters of random variables. Selected variables called 'gateway variables' are used to predict the conditional probabilistic dependency relations between clusters. The direction of conditional probabilistic dependencies between clusters are predicted by finding directed acyclic graph (DAG)-shaped dependency structure between the gateway variables. We show that our method shows meaningful prediction results in determining directions of conditional probabilistic dependencies between clusters.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.571-572
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2017
The blockchain technology that implements electronic money uses decentralized computing and all transactions in a blockchain are open to everyone. This technique seems to guarantee anonymity by performing the transaction on the address instead of the user, but by using direction acyclic graph based on the transaction graph, the privacy problem is caused by tracking the addresses. In this paper, we analyze various techniques for centralized processing which makes it difficult to find the relevance on the graph in order to protect the privacy in the block chain technology. We also analyze the techniques of anonymizing in a distributed way to enhance privacy. Using the zero knowledge proof scheme guarantees full distributed anonymity but requires more computation and storage space, and various techniques to make this efficient are proposed. In this paper, we propose a privacy protection scheme of blockchain technology to integrate existing privacy protection techniques into a blockchain technology and perform it more efficiently with a centralized or decentralized technique.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1998.05a
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pp.672-677
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1998
액체금속로 순환 냉각재인 전기전도성 나트륨 유체를 전자기적으로 구동시키는 선형유도 전자펌프의 유로내 과기유체역학적(MHD) 특성 분포를 해석적으로 계산하였다. 유로 내 반지름 방향의 좌표에 따라 유속, 점성력 및 전자기 구동력 둥을 계산하여 하트만 수(H$_{a}$ )에 따른 유체 특성의 변화를 그래프로 도시하였다. 하트만 수(H$_{a}$ )가 증가할수록 도전성 나트륨 유체의 유속 분포는 점점 평탄해지고 점성력은 전자기력에 비해 무시할 정도로 작은 값을 가짐을 알 수 있었다. 따라서 적지 않은 자기장에 의해 구동되는 전자펌프에 있어서 금속 유체는 마치 일정 두께의 금속 고체로 취급될 수 있음을 예측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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