Kim, Tae-Seok;Yang, Jin-Hyeok;Lee, Ji-Hong;Son, Jong-Su;Jeong, In-Jeong
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.273-279
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2005
월드와이드웹 (WWW) 기반의 전자상거래는 주로 데이터베이스를 기반으로 서비스를 제공하고 있다. 그러나 월드와이드웹 기반의 전자상거래는 단순 키워드 검색에만 의존하고 있다. 이러한 검색은 데이터베이스 자체로는 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 1999년 말에 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기 할 수 있는 시맨틱 웹 이 제안되었다. 시맨틱 웹은 의미적인 정보를 담고 있는 지식베이스(Knowledge Bases)인 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온툴로지의 생성은 많은 부분을 휴리스틱에 의존하고 있기 때문에 많은 시간과 비용이 소비된다. 따라서 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 데이터베이스에서 온톨로지를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않아 시간과 비용의 소비를 줄 일 수 있는 장점이 있다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프$^{1}$ 를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성하는 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘을 통하여 온톨로지를 생성을 함으로서 제안된 생성 방법을 검증한다. 제안한 방법으로 생성된 온톨로지는 단순 키워드 검색에서 의미적인 검색을 할 수 있는 시맨틱 웹 서비스의 기반이 되므로 의미적 검색이 가능한 전자상거래 서비스를 구축하는데 시간과 비용의 소비를 줄임으로 차세대 전자상거래의 초석이 된다.
The dominator tree presents the dominance frontier from directed graph to the tree. we present the effective algorithm for constructing the dominator tree from arbitrary directed graph. The reducible flow graph was reduced to dominator tree after dominator calculation. And the irreducible flow graph was constructed to dominator-join graph using join-edge information of information table. For reducing the dominator tree from dominator-join graph, we implement the effective sequency reducible algorithm and delay reducible algorithm. As a result of implementation, we can see that the delay reducible algorithm takes less execution time than the sequency reducible algorithm. Therefore, we can reduce the flow graph to dominator tree effectively.
최근 10 여년 동안 교육 현장의 각 부분에 여러 가지 종류의 테크놀로지가 도입되면서, 교육의 내용과 방법에 있어서 점진적인 변화가 나타나고 있다. 예를들어, 수학 과목에 있어서는 그래픽 계산기, 도형 및 기하 학습 프로그램, 스프레드 시트, 함수 그래픽 프로그램 등의 도입으로 교과 과정 전반에 걸친 변화가 일고 있는데, 처음에는 이들 테크놀로지가 단순히 기존의 수업에서 수많은 반복을 요하거나, 지필식 방식으로는 정확하게 나타내기 어려운 도형이나 그래프를 빠르고 정확하게 그려내주는 보조수단으로 사용되었지만, 시간이 지나면서 이들 테크놀로지에 대한 활용도가 높아지게 되고, 이들 테크놀로지에 대한 교사들의 활용능력이 증대됨에 다라서, 이러한 테크놀로지가 단순한 보조수단에 머무르지 않고 주지에 기술이나 개념을 설명하는 방법 자체를 변화시키고 있다. 예를들어, 함수 교육에 있어서 그래픽 프로그램이 사용될 때에도, 초기 단계에서는 이들 함수의 개념을 설명할 때에는 거의 집합론이나 대수학적인 방법을 이용하였고, 최종 단계로 이들 함수를 좌표계 위에 표현하기 위한 보조수단으로 잠깐씩 사용되는 경우가 대부분이었으나, 최근들어서는 함수 학습의 초기과정부터 곧바로 이들 그래프 프로그램을 적극적으로 도입하여 학습자로 하여금 다양한 그래프 조작을 하게 함으로써, 어려운 집합론이나 대수학적인 개념을 도입하지 않고서도 함수에 대한 개념을 시각적으로 직관적으로 파악하도록 하는 학습 방안들이 제시되고 있는 것이다. 본 고에서는 현행 중고등학교 함수 교육 과정에서 그래프에 대한 다양한 조작 기능을 제공함으로써 학습자로 하여금, 제시되는 함수에 대한 시각적이고 직관적인 이미지를 가질 수 있도록 하기 위해서 개발된 ‘그래프 마법사’라는 프로그램을 소개하고자 한다.
The k nearest neighbor (k-NN) graph construction is an important operation with many web-related applications, including collaborative filtering, similarity search, and many others in data mining and machine learning. Despite its many elegant properties, the brute force k-NN graph construction method has a computational complexity of $O(n^2)$, which is prohibitive for large scale data sets. Thus, (Key, Value)-based distributed framework, MapReduce, is gaining increasingly widespread use in Locality Sensitive Hashing which is efficient for high-dimension and sparse data. Based on the two-stage strategy, we engage the locality sensitive hashing technique to divide users into small subsets, and then calculate similarity between pairs in the small subsets using a brute force method on MapReduce. Specifically, generating a candidate group stage is important since brute-force calculation is performed in the following step. However, existing methods do not prevent large candidate groups. In this paper, we proposed an efficient algorithm for approximate k-NN graph construction by regrouping candidate groups. Experimental results show that our approach is more effective than existing methods in terms of graph accuracy and scan rate.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.125-127
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2012
현재 이종 그래프에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 추천 및 검색 분야에서 이종 그래프를 활용하여 성능을 높이는 성과가 두드러진다. 이종 그래프는 다양한 정보를 갖고 있으며, 특히 2단계 랜덤 워크 확률은 여러 유용한 정보를 가지고 있다. "어떤 사용자가 많이 본 영화를 많이 본 사용자", "어떤 사용자의 이웃이 많이 구입한 상품" 등이 그예이다. 하지만 이러한 정보를 실시간에 계산하기는 어려우며, 미리 계산해두는 것도 시간이 많이 든다. 이에 따라, 본 연구에서는 모든 출발 노드-도착 노드 쌍에 대한 2단계 랜덤 워크를 빠르게 미리 계산하는 알고리듬을 제시한다. 동일한 이웃 노드를 다수 가진 두 노드에서 출발하는 랜덤 워크 확률 값은 서로 비슷하다는 사실을 이용하여, 이전 계산 결과를 활용하여 근접 노드 목록에 대한 임의 접근 횟수를 줄인다. 더불어 본 알고리듬과 관련된 현안을 몇 가지 소개한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1528-1531
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2013
본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 bilateral filter를 이용한 그래프 컷 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 변위도에서 물체의 경계를 명확히 구분하기 위해 bilateral filter를 이용하여 그래프의 각 노드들을 연결하는 경로의 가중치를 결정하고 정합 비용을 통합한다. 정합 과정에서 계산복잡도를 줄이기 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만들고, 정합의 정확성을 향상시키기 위해 정합 영역에 변위 평활성과 같은 제약 조건을 적용하여 변위를 전파하는 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 기존의 그래프 컷의 단점을 보완할 수 있음을 확인하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.383-385
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2023
Single-machine-based 그래프 엔진의 state-of-the-art 모델인 RealGraph 는 쓰레드를 이용한 병렬화로 성능을 향상하였으나 쓰레드 내부에서의 병렬성은 고려되지 않았다. 본 논문은 SIMD 명령어를 이용해 RealGraph 의 병렬성을 향상시켰다. 쓰레드 내부의 효율성을 높이기 위해 RealGraph 의 구조와 그래프 알고리즘의 분석을 통한 SIMD 명령어의 적용 가능한 영역을 탐색하였다. 실험으로 SIMD 명령어의 적용을 통해 쓰레드 내부에서 벡터 연산을 수행하여 평균 7.6%, 11.7%, 9.2%의 수행 시간 단축을 이끌어냈으며 SIMD 명령어의 적용이 그래프 엔진의 분석 성능에 얼마나 도움이 될 수 있는지 확인하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.5
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pp.177-188
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2018
The scale of graph data has been increased rapidly because of the growth of mobile Internet applications and the proliferation of social network services. This brings upon the imminent necessity of efficient distributed and parallel graph processing approach since the size of these large-scale graphs are easily over a capacity of a single machine. Currently, there are two popular parallel graph processing approaches, vertex-centric graph processing and block centric processing. While a vertex-centric graph processing approach can easily be applied to the parallel processing system, a block-centric graph processing approach is proposed to compensate the drawbacks of the vertex-centric approach. In these systems, the initial quality of graph partition affects to the overall performance significantly. However, it is a very difficult problem to divide the graph into optimal states at the initial phase. Thus, several dynamic load balancing techniques have been studied that suggest the progressive partitioning during the graph processing time. In this paper, we present a load balancing algorithms for the block-centric graph processing approach where most of dynamic load balancing techniques are focused on vertex-centric systems. Our proposed algorithm focus on an improvement of the graph partition quality by dynamically reassigning blocks in runtime, and suggests block split strategy for escaping local optimum solution.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.4
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pp.171-176
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2020
This paper proposes polynomial-time algorithm for maximum weighted independent set(MWIS) problem that is well known as NP-hard. The known algorithms for MWIS problem are polynomial-time to specialized in particular graph type, distributed, or clustering method. But there is no unified algorithm is suitable to all kinds of graph types. Therefore, this paper suggests unique polynomial-time algorithm that is suitable to all kinds of graph types. The proposed algorithm merges the maximum weighted vertex vi and maximum weighted vertex vj that is not adjacent to vi. As a result of apply to undirected graphs and trees, this algorithm can be get the optimal solution. This algorithm improves previously known solution to new optimal solution.
Ramen flour formulation was optimized by applying a mixture experimental design. In the optimization, the overall palatability (OP) of cooked ramen and the rheological properties of selected dough were maximized or minimized. Blended ratios of the ingredients such as Dark Northern Spring (DNS), Hard Red Winter (HRW), and Soft White (SW) were designed on a simplex-lattice. Dough rheological properties were measured by Rapid Visco Analyser (RVA), Farinograph, and Extensograph, and the overall palatability by sensory evaluation. Several principal dough rheological properties such as RVA peak viscosity (PV), Farinograph development time (DT), and Extensograph resistance/extensibility after 45 min (R/E 45 min) were selected to influence the overall palatability by canonical correlation analysis (CCA). Goals of the optimization were given as OP maximized, PV maximized, DT minimized, and R/E at 45 min maximized. The optimization results were found to be DNS 33.3%, HRW 33.3%, and SW 33.3% with OP, 5.825; PV, 587.9 cP; DT, 3.1 min; R/E at 45 min, 2.339 BU/mm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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