This paper investigated the teaching and teaming of contents-related graphing in Korean secondary textbooks and suggested the improved methods of graph instruction through this analysis. reification-the case of function, In Harel, G., Dubinsky(Eds.), The Concept of Function : Aspects of Epistemology and Pedagogy Textbooks are analyzed from the viewpoint of the proportion of graphing contents, their sequencing, the proportion of each domain in graphing activities (interpretation vs. construction, quantitative vs. qualitative aspect, local vs. global aspect) and tasks (prediction, translation, scaling), and the difference in the graphing contents between the sixth and the seventh curriculum. This analysis demonstrates that graphing contents are increasing in textbooks, therefore the high school textbooks appear in almost every content area. The graphing activities concentrate on the construction, the quantitative aspects, and the local aspects, and are gradually focusing on the interpretation and global aspects of high school textbooks. Furthermore, most of graphing tasks favor translation. In contrast, the current seventh curriculum includes a balance of interpretation and construction activities and has more global aspects than the sixth curriculum based textbooks; however, the qualitative approach still rarely appears. For the graphing tasks, translation is still prevalent, but the importances of prediction tasks based on graph have increased in comparison with the sixth curriculum textbooks. Further, the seventh curriculum based textbooks are designed to stimulate more dynamic graphing instruction by introducing new tools such as graphing calculators and computer software. We suggest that the qualitative and global aspects should be emphasized in early graph instruction, a variety of graph activities in realistic contexts should be performed, and educational technology such as graphing calculator and computer can be efficient to implement these ideas.
This study proposes RAG (Region Adjancency Graph)-based image segmentation for large imagery in remote sensing. The proposed algorithm uses CN-chain linking for computational efficiency and multi-window operation of sliding structure for memory efficiency. Region-merging due to RAG is a process to find an edge of the best merge and update the graph according to the merge. The CN-chain linking constructs a chain of the closest neighbors and finds the edge for merging two adjacent regions. It makes the computation time increase as much as an exact multiple in the increasement of image size. An RNV (Regional Neighbor Vector) is used to update the RAG according to the change in image configuration due to merging at each step. The analysis of large images requires an enormous amount of computational memory. The proposed sliding multi-window operation with horizontal structure considerably the memory capacity required for the analysis and then make it possible to apply the RAG-based segmentation for very large images. In this study, the proposed algorithm has been extensively evaluated using simulated images and the results have shown its potentiality for the application of remotely-sensed imagery.
In the API gateway, API composition is an essential function that can reduce the number of client calls and prevent over-fetching and under-fetching. API composition that operate with IMJ (In-Memory Join) consume a lot of resources, putting a burden on the performance of the API gateway. In this paper, to improve the problem of IMJ-style API composition, we propose SAPIC (Stream-based API Composition), which delivers the data to be composed to the client by streaming. SAPIC calls each MSA API that makes up the client response data and immediately streams the received response data to the client, reducing the resource consumption of the API gateway and providing faster response time compared to IMJ. As a result of a comparison experiment with GraphQL, a representative API combination technology, SAPIC recorded a maximum CPU occupancy rate of approximately 21 to 70 % lower, a maximum heap usage rate of approximately 16 to 74 % lower, and a throughput rate that was 1 to 2.3 times higher than GraphQL.
Journal of The Korea Institute of Healthcare Architecture
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v.21
no.3
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pp.25-35
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2015
Purpose: Signs that are installed at unnoticeable places or that disconnect before the destination can bring errors of location information delivery. Therefore, this study aims to find out the spatial relation between structure of space and signs in the perspective of visual exposure possibility, operating arrangement and assesment by applying spatial structure theory. Methods: Effectiveness of organization of guidance signs was evaluated after the four way-finding factors(Plan Configuration, Sign System, Perceptual Access, Architectural Difference) that G.D.Weisman suggested were interpreted by spatial structure theory(J-Graph analysis, Space Syntax, Visual Graph Analysis) under the premise that it is closely related to the structure of space. Results: 1) Because the south corridor that connects each department of outpatient division is located in the hierarchy center of the space, and walking density is expected to be high, guidance signs need to be organized at the place with high integration value. 2) The depth to the destination space can be estimated through J-Graph analysis. The depth means a switch of direction, and the guidance signs are needed according to the number. 3) According to visibility graph analysis, visual exposure can be different in the same hierarchy unit space according to the shape of the flat surface. Based on these data, location adjustment of signs is possible, and the improvement effect can be estimated quantitatively. Implications: Spatial structure theory can be utilized to design and evaluate sign systems, and it helps to clearly understand the improvement effect. It is desirable to specify design and estimation of sign systems in the order of J-Graph analysis${\rightarrow}$Space Syntax Theory${\rightarrow}$visibility graph analysis.
With the development of social network services, graph structures have been utilized to represent relationships among objects in various applications. Recently, a demand of subgraph matching in real-time graph streams has been increased. Therefore, an efficient approximate Top-k subgraph matching scheme for low latency in real-time graph streams is required. In this paper, we propose an approximate Top-k subgraph matching scheme considering data reuse in graph stream environments. The proposed scheme utilizes the distributed stream processing platform, called Storm to handle a large amount of stream data. We also utilize an existing data reuse scheme to decrease stream processing costs. We propose a distance based summary indexing technique to generate Top-k subgraph matching results. The proposed summary indexing technique costs very low since it only stores distances among vertices that are selected in advance. Finally, we provide k subgraph matching results to users by performing an approximate Top-k matching on the summary indexing. In order to show the superiority of the proposed scheme, we conduct various performance evaluations in diverse real world datasets.
As a large amount of graph-structured data is widely used in various applications such as social networks, semantic web, and bio-informatics, keyword-based search over graph data has been getting a lot of attention. In this paper, we propose an efficient method for keyword search over graph data to find a set of top-k answers that are relevant as well as non-redundant in structure. We define a non-redundant answer structure for a keyword query and a relevance measure for the answer. We suggest a new indexing scheme on the relevant paths between nodes and keyword terms in the graph, and also propose a query processing algorithm to find top-k non-redundant answers efficiently by exploiting the pre-calculated indexes. We present effectiveness and efficiency of the proposed approach compared to the previous method by conducting an experiment using a real dataset.
Recently, as the use of social media and IoT has increased, large graph streams has been generating and studies on real-time processing for them have been actively carrying out. In this paper we propose a incremental graph stream processing scheme that reuses previous result data when the graph changes continuously. We also propose a cost model to selectively perform incremental processing and static processing. The proposed cost model computes the predicted value of the detection cost and the processing cost of the recalculation area based on the actually processed history and performs the incremental processing when the incremental processing is more profit than the static processing. The proposed incremental processing increases the efficiency by processing only the part that changes when the graph update occurs. Also, by collecting only the previous result data of the changed part and performing the incremental processing, the disk I/O costs are reduced. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing schemes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.5
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pp.19-25
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2014
In this paper, I seek the chromatic number, the maximum number of colors necessary when adjoining vertices in the plane separated apart at the distance of 1 shall receive distinct colors. The upper limit of the chromatic number has been widely accepted as $4{\leq}{\chi}(G){\leq}7$ to which Hadwiger-Nelson proposed ${\chi}(G){\leq}7$ and Soifer ${\chi}(G){\leq}9$ I firstly propose an algorithm that obtains the minimum necessary chromatic number and show that ${\chi}(G)=3$ is attainable by determining the chromatic number for Hadwiger-Nelson's hexagonal graph. The proposed algorithm obtains a chromatic number of ${\chi}(G)=4$ assuming a Hadwiger-Nelson's hexagonal graph of 12 adjoining vertices, and again ${\chi}(G)=4$ for Soifer's square graph of 8 adjoining vertices. assert. Based on the results as such that this algorithm suggests the maximum chromatic number of a planar graph is ${\chi}(G)=4$ using simple assigned rule of polynomial time complexity to color for a vertex with minimum degree.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.21
no.6
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pp.39-47
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2018
This paper dealt with investigating the number of minimal spanning ladders originated from ladder game and their properties as well as the related computational thinking aspects. The author modified the filtering techniques to enhance Mathematica project where a new type of graph was generated based on the algorithm using a generator of firstly found minimal spanning graph by repeatedly applying independent ladder operator to a subsequence of ladder sequence. The newly produced YC graphs had recursive and hierarchical graph structures and showed the properties of edge-symmetric. As the computational complexity increased the author divided the whole search space into the each floor of the newly generated minimal spanning graphs for the (5, 10) YC graph and the higher (6, 15) YC graph. It turned out that the computational thinking capabilities such as data visualization, abstraction, and parallel computing with Mathematica contributed to enumerating the new YC graphs in order to investigate their structures and properties.
Kim, Nam-Young;Choi, Do-Jin;Bok, Kyoung-Soo;Yoo, Jae-Soo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.22
no.6
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pp.56-68
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2022
Recently, as the demand for real-time processing increases, studies on a dynamic graph that changes over time has been actively done. There is a connected components processing algorithm as one of the algorithms for analyzing dynamic graphs. GPUs are suitable for large-scale graph calculations due to their high memory bandwidth and computational performance. However, when computing the connected components of a dynamic graph using the GPU, frequent data exchange occurs between the CPU and the GPU during real graph processing due to the limited memory of the GPU. The proposed scheme utilizes the Weighted-Quick-Union algorithm to process large-scale graphs on the GPU. It supports fast connected components computation by applying the size to the connected component label. It computes the connected component by determining the parts to be recalculated and minimizing the data to be transmitted to the GPU. In addition, we propose a processing structure in which the GPU and the CPU execute asynchronously to reduce the data transfer time between GPU and CPU. We show the excellence of the proposed scheme through performance evaluation using real dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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