• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제17권1_2_3호
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• pp.391-399
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• 2005

In this paper we present an algorithm based on network flow techniques which provides a solution for a combinatorial problem. Then, in order to provide all the solutions of this problem, we make use of an algorithm that given the bipartite graph $G=(V_1 {\cup}{V_2},\;E,\;{\omega})$ outputs the enumeration of all bipartite matchings of given cardinality v and cost c.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권8호
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• pp.1913-1925
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• 2012

In order to efficiently utilize limited radio resources, resource allocation schemes in OFDMA-based wireless networks have gained intensive attention recently. Instead of improving the throughput performance, the utility is adopted as the metric for resource allocation, which provides reasonable methods to build up the relationship between user experience and various quality-of-service (QoS) metrics. After formulating the optimization problem by using a weighted bipartite graph, a modified bipartite matching method is proposed to find a suboptimal solution for the resource allocation problem in OFDMA-based wireless systems with feasible computational complexity. Finally, simulation results are presented to validate the effectiveness of the proposed method.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권5호
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• pp.595-601
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• 2011

A community of the social network refers to the subset of nodes linked more densely among them than to others. In this study, we propose a Monte-Carlo method for generating random social unipartite and bipartite networks with two or more communities. Proposed random networks can be used to verify the small world phenomenon of the social networks with several communities.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.149-155
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• 2018

본 논문에서는 BPM기반 인적 자원 소속성 분석을 위한 역할-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 정보제어넷 기반의 비즈니스 프로세스 모델로부터 역할-수행자 소속 관계를 추출하는 단계와 이로부터 역할-수행자 이분 행렬을 생성하는 단계로 구성된다. 결론적으로 생성된 행렬은 역할-수행자 소속성 네트워킹 지식을 발견하기 위한 데이터 구조로서 활용될 뿐 아니라 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 BPM 기반 인적 자원 소속성 분석 결과를 도출할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.103-110
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• 2014

본 연구는 국회의원 구성에 있어서 큰 변화를 갖는 17대 국회의 입법발의 결과를 토대로 국회의원 네트워크 분석을 하였다. 각 개별 국회의원들의 입법활동을 넘어서 전체 입법활동에서 국회의원간 협업관계를 파악하고자 하였다. 17대 국회에서 국회의원들이 제출한 대표발의안 총 5728건을 수집하여 국회의원간 이원모드 네트워크를 프로젝션을 통해 분석하였다. 입법발의안을 매개로 국회의원 간의 네트워크 분석을 결과, 입법과정에서 영향력이 큰 국회의원은 물론 여당과 야당의 입법발의 과정에서의 다른 정당의 국회의원들과의 협업관계의 양상이 다름을 알 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2030-2052
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• 2023

Analysis of a bipartite (two-mode) network is a significant research area to understand the formation of social communities, economic systems, drug side effect topology, etc. in complex information systems. Most of the previous works talk about a projection-based model or latent feature model, which predicts the link based on singular similarity. The projection-based models suffer from the loss of structural information in the projected network and the latent feature is hardly present. This work proposes a novel method for link prediction in the bipartite network based on an ensemble of composite similarities, overcoming the issues of model-based and latent feature models. The proposed method analyzes the structure, neighborhood nodes as well as latent attributes between the nodes to predict the link in the network. To illustrate the proposed method, experiments are performed with five real-world data sets and compared with various state-of-art link prediction methods and it is inferred that this method outperforms with ~3% to ~9% higher using area under the precision-recall curve (AUC-PR) measure. This work holds great significance in the study of biological networks, e-commerce networks, complex web-based systems, networks of drug binding, enzyme protein, and other related networks in understanding the formation of such complex networks. Further, this study helps in link prediction and its usability for different purposes ranging from building intelligent systems to providing services in big data and web-based systems.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.19-26
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• 2004

이 논문에서는 정점이나 에지 고장이 있는 이중 루프 네트워크에서 임의의 두 정점을 연결하는 고장 없는 최장 경로를 고찰하여, 고장인 요소의 수가 둘 흑은 그 이하인 경우 이분 그래프인 이중 루프 네트워크 G(mn；1, m)은 강한 해밀톤 laceable 그래프임을 보인다. G(mn；1, m)은 m이 홀수이고 n이 짝수일 경우에만 이분 그래프이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.25-34
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• 2013

본 논문에서는 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성 분석을 위한 업무-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 기반 인적 자원은 워크플로우 관리 시스템에 의해 관리되는 조직의 모든 수행자들을 말하며, 워크플로우 모델의 실행 과정에서 특정 업무 집합에 참여하게 된다. 이러한 워크플로우 모델에 정의된 수행자들과 업무들과의 소속성을 나타내는 소셜 네트워크를 업무-수행자 소속성 네트워크라 정의하였으며, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 워크플로우 모델로부터 발견된 업무-수행자 소속성 네트워크 모델(APANM)에 대한 이분 행렬을 생성하기 위한 알고리즘이다. 결론적으로, 알고리즘에 의해 생성된 업무-수행자 이분 행렬은 중심성(centrality), 밀집도(density), 상관 관계(correlation)와 같은 다양한 소셜 네트워크 관련 속성들을 분석하는데 적용될 수 있으며, 이를 통해 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성에 대한 유용한 지식을 획득할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.11-25
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• 2014

이 논문은 제 18대, 19대 국회의원들이 제출한 대표발의안을 토대로 국회내부의 국회의원, 상임위원회 간에 형성된 네트워크 분석을 통해 개별 국회의원과 정당, 상임위원회의 입법활동을 평가하는데 활용함을 목적으로 한다. 본 연구는 이원모드 네트워크 프로젝션(Bipartite Network Projection)의 방법으로 의원들이 상임위원회에 제출한 대표발의안을 토대로 어느 위원회가 중심적인 역할을 하는지와 위원회간의 관계를 파악한다. 두 번째는 같은 방법으로 국회의원들 중 대표발의안을 다양한 위원회에 제출하여 다른 의원들과의 활동 위원회의 교집합이 큰 의원을 찾을 수 있다. 제 18대, 19대 국회의원 중 여당과 제1야당을 분석대상으로 삼아 비교하였다. 본 연구를 통해 국회의원들의 발의안 제출 영역을 통한 협업 평가의 기준으로 활용이 가능함을 보인다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권1호
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• pp.53-63
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• 2022

In the paper, we propose a TSCH-based scheduling scheme for IEEE 802.15.4e, which is able to perform the scheduling of its own network by avoiding collision from interference network cluster (INC). Firstly, we model a bipartite graph structure for presenting the slot-frame (channel-slot assignment) of TSCH. Then, based on the bipartite graph edge weight, we utilize the Hungarian assignment algorithm to implement a scheduling scheme. We have employed two features (maximization and minimization) of the Hungarian-based assignment algorithm, which can perform the assignment in terms of minimizing the throughput of INC and maximizing the throughput of own network. Further, in this work, we called the scheme "dual-stage Hungarian-based assignment algorithm". Furthermore, we also propose deep learning (DL) based deep neural network (DNN)scheme, where the data were generated by the dual-stage Hungarian-based assignment algorithm. The performance of the DNN scheme is evaluated by simulations. The simulation results prove that the proposed DNN scheme providessimilar performance to the dual-stage Hungarian-based assignment algorithm while providing a low execution time.