This paper proposes the simulator synthesis scheme which is based on the exploration of the total design space in attributed AND-OR graph. Attributed AND-OR graph is a systematic design space representation formalism which enables to represent all the design space by decomposition rule and specialization rule. In addition, attributes attached to the design entity provides flexible modeling. Based on this design space representation scheme, a pruning algorithm which can transform the total design space into sub-design space that satisfies the user requirements is given. We have shown the effectiveness of our framework by (ⅰ) constructing the design space of superscalar processor in attributed AND-OR graph (ⅱ) pruning it to obtain the ARM9 processor architecture. (ⅲ) modeling the components of the architecture and (ⅳ) simulating the ARM9 model.
Parametric design is an important modeling paradigm in CAD/CAM applications, enabling efficient design modifications and variations. One of the major issues in parametric design is to develop a geometric constraint solver that can handle a large set of geometric configurations efficiently and robustly. In this appear, we propose a new approach to geometric constraint solving that employs a graph-based method to solve the ruler-and-compass constructible configurations and a numerical method to solve the ruler-and-compass non-constructible configurations, in a way that combines the advantages of both methods. The geometric constraint solving process consists of two phases: 1) planning phase and 2) execution phase. In the planning phase, a sequence of construction steps is generated by clustering the constrained geometric entities and reducing the constraint graph in sequence. in the execution phase, each construction step is evaluated to determine the geometric entities, using both approaches. By combining the advantages of the graph-based constructive approach with the universality of the numerical approach, the proposed approach can maximize the efficiency, robustness, and extensibility of geometric constraint solver.
Secret sharing is that a dealer distributes a piece of information (called a share) about a secret to each participant such that authorized subsets of participants can reconstruct the secret but unauthorized subsets of participants cannot determine the secret. In this paper, an access structure can be represented by a label graph G, where a vertex denotes a participant and a complete subgraph of G corresponds to a minimal authorized subset. The vertices of G are labeled into distinct vectors uniquely determined by the maximum prohibited structure. Based on such a label graph, a verifiable secret sharing scheme realizing general access structures is proposed. A major advantage of this scheme is that it applies to any access structure, rather than only structures representable as previous graphs, i.e., the access structures of rank two. Furthermore, verifiability of the proposed scheme can resist possible internal attack performed by malicious participants, who want to obtain additional shares or provide a fake share to other participants.
Maintenance and improvement of the graph connectivity is very important for decentralized multi-agent systems. Although the CBBA (Consensus-Based Bundle Algorithm) guarantees suboptimal performance and bounded convergence time, it is only valid for connected graphs. In this study, we apply a decentralized estimation procedure that allows each agent to track the algebraic connectivity of a time-varying graph. Based on this estimation, we design a decentralized gradient controller to maintain the graph connectivity while agents are traveling to perform assigned tasks. Simulation result for fully-actuated first-order agents that move in a 2-D plane are presented.
Change of state of Channel between two wireless terminals which is caused by noise and multiple environmental conditions for happens frequently from the Wireles Network. So, When it is like that planning a wireless network protocol or performance analysis, it follows to change of state of time-varying channel and packet the analysis against a transmission efficiency is necessary. In this paper, analyzes transmission time of a packet and a packet in a time-varying and packet based Wireless Network. To reflecte the feature of the time-varying channel, we use a Signal Flow Graph model. From the model the mean of transmission time and the mean of queue length of the packet are analyzed in terms of the packet distribution function, the packet transmission service time, and the PER of the time-varying channel.
사이버 공격이 정교해지고 고도화된 APT 공격이 증가함에 따라 공격을 탐지하고 추적하기가 더 어려워졌다. 시스템 프로비넌스 그래프는 분석가들에게 공격의 기원을 밝히기 위한 기법을 제공한다. 사이버 공격에 대한 침투 기원을 밝히기 위해서 다양한 시스템 프로비넌스 그래프 기법이 연구되었다. 본 연구에서는 다양한 시스템 프로비넌스 그래프 기법을 조사하고 데이터 수집과 분석 방법에 관련해서 기술하였다. 또한 조사 결과를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시해 본다.
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.
본 연구는 BIM을 활용한 그래프 기반의 동선 표현과 분석 접근 방법 제안을 목적으로 한다. 접근 방법의 제안을 위해 건물 동선 관련 요구사항 파악과 공간 네트워크, BIM에 관한 선행연구를 분석하였다. 또한, 본 연구는 선행연구인 UCN(Universal Circulation Network)을 기반으로 연구를 진행하였으며, 본 연구를 통해 UCN에 추가적으로 고려해야 할 사항을 파악하고 이를 확장하였다. 본 연구에서는 UCN을 기반으로 두 가지 관점에서 동선의 표현과 분석 접근 방법을 제안하고자한다: 1) UCN의 그래프 기반 동선 분석의 주요 요소를 파악한다, 2) 국내 건축법 등의 요구사항을 적용하여 UCN을 재구성한다. 결과적으로, 본 연구에서는 출구에서 가장 먼 점 (MRP) 기반의 동선 표현과 가상공간에서의 동선 분석이 추가적으로 제안되었다.
낮은 계수 표현(Low-Rank Representation, LRR) 기반 방법은 얼굴 클러스터링, 객체 검출 등의 여러 실제 응용에 널리 사용되고 있다. 이 방법은 그래프 기반 준지도 학습에서 그래프 구축에 사용할 경우 높은 예측 정확도를 확보할 수 있어 많이 사용된다. 그러나 LRR 문제를 해결하기 위해서는 알고리즘의 매 반복마다 데이터 수 크기의 정방행렬에 대해 특이값 분해를 수행하여야 하므로 계산 비효율적이다. 이를 해결하기 위해 속도를 향상시킨 발전된 LRR 방법을 제안한다. 이는 최근 발표된 Fast LRR(FaLRR)을 기반으로 하며, FaLRR이 속도는 빠르지만 실제로 분류 문제에서 성능이 낮은 것을 해결하기 위해 기반 최적화 목표에 추가 제약 조건을 도입하고 이를 최적화하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 방법은 LRR보다 더 좋은 해를 빠르게 찾아냄을 확인할 수 있다. 또한, 동일한 해를 도출하는 방법을 찾아내기는 어렵지만 최소화하는 목표가 추가될 경우 더 좋은 결과를 나타내는 Fast MLRR(FaMLRR)을 제안한다.
그래프 표현 학습을 위한 노드 임베딩 기법은 그래프 마이닝에서 양질의 결과를 얻는 데 중요한 역할을 한다. 지금까지 대표적인 노드 임베딩 기법은 동종 그래프를 대상으로 연구되었기에, 간선 별로 고유한 의미를 갖는 지식 그래프를 학습하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하고자, 기존 Triple2Vec 기법은 지식 그래프의 노드 쌍과 간선을 하나의 노드로 갖는 트리플 그래프를 학습하여 임베딩 모델을 구축한다. 하지만 Triple2Vec 임베딩 모델은 트리플 노드 간 관련성을 단순한 척도로 산정하기 때문에 성능을 높이는데 한계를 가진다. 이에 본 논문은 Triple2Vec 임베딩 모델을 개선하기 위한 그래프 합성곱 신경망 기반의 특징 추출 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리플 그래프의 인접성 벡터(Neighborliness Vector)를 추출하여 트리플 그래프에 대해 노드 별로 이웃한 노드 간 관계성을 학습한다. 본 논문은 DBLP, DBpedia, IMDB 데이터셋을 활용한 카테고리 분류 실험을 통해, 제안 기법을 적용한 임베딩 모델이 기존 Triple2Vec 모델보다 우수함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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