KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3041-3063
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2018
Community search aims at finding a meaningful community that contains the query node and also maximizes (minimizes) a goodness metric. This problem has recently drawn intense research interest. However, most metric-based algorithms tend to include irrelevant subgraphs in the identified community. Apart from the user-defined metric algorithm, how can we search the natural community that the query node belongs to? In this paper, we propose a novel community search algorithm based on the concept of the k-hop and local distance dynamics model, which can naturally capture a community that contains the query node. The basic idea is to envision the nodes that k-hop away from the query node as an adaptive local dynamical system, where each node only interacts with its local topological structure. Relying on a proposed local distance dynamics model, the distances among nodes change over time, where the nodes sharing the same community with the query node tend to gradually move together, while other nodes stay far away from each other. Such interplay eventually leads to a steady distribution of distances, and a meaningful community is naturally found. Extensive experiments show that our community search algorithm has good performance relative to several state-of-the-art algorithms.
인공지능(AI)의 한기법인 Space Search 기법을 이용하여 회로의 단선 결함의 유무 및 결함위치를 찾아내는 방법을 제시하였다. 보통 회로의 결함은 단선 및 단락의 구조적 결함으로 나뉘어진다. 두가지 결함 모두 회로의 기능에 중대한 이상을 초래한다. 그중 단선에 의한 회로의 결함에 대하여 다루었다. 우선 회로를 net와 net의 연결 path에 따라 tree 구조로 변환하였다. 서로 독립된 net들은 서로 다른 tree의 node를 이루며 각각의 tree는 적기적으로 연결됨이 없다. 각 tree의 최상단부의 root node에 test vector를 입력하고 최하단부의 leaf node에서 vector를 관찰하여 입력된 test vector와 비교한다. 그 비교 결과 동일 유무에 따라 결함의 유무를 판정한다. 결함이 있다고 판정된 leaf node는 depth search 방법에 의하여 root node쪽으로 test vector를 관찰하여, 전기적 신호에 의하여 회로의 서놔 단선된 위치를 찾아내도록 하는 방법을 제시하였다.
This paper relates to a node structure of a multiway search tree and a search method using the node structure and, more particularly, to a search method for accelerating its search speed by reducing the depth of each small tree in a multi-way search tree. The proposed idea can increase the number of keys capable of being recorded on a cache line by using one pointer at a node of the multi-way search tree so that the number of branches in a network address search is also increased and thus the tree depth is reduced. As a result, this idea can accelerate the search speed and the speed of the forwarding engine and accomplish a further speed-up by decreasing required memories and thus increasing a memory rate.
Since Multi-way Search Tree reduces the number of the memory access by increasing the branch factor, it is considered a method to archive the high-speed IP address lookup. Using the combination of initial 16 bit may and Multi-way Search Tree, it also reduces the search time of If address lookup. Multi-way Search Tree consists of K keys and K+1 key pointers. This paper shows how the E update of Multi-way Search Tree which consists of the one pointer within a node can be performed. Using the one pointer within a node, it increases the number of keys within a node and reduces the search time of IP lookup. We also describes IP updating methods such as modification, Insertion and Deletion of address entries. Our update scheme performs better than the method which rebuilds the entire IP routing table when IP update processes.
에드 혹 네트워크에 사용되는 라우팅 프로토콜인 AODV(Ad hoc On-demand Distance Vector)는 ERS(Expanding Ring Search) 알고리즘으로 경로설정 과정에서의 라우팅 패킷 재전송을 제어한다. 그러나 기존의 ERS는 라우팅 패킷 재전송의 기준이 되는 NTT(Node Traversal Time) 계산에 이동성이 높은 네트워크 상황을 적절하게 반영하지 못한다. 본 논문은 NTT 계산에 RREP(Route Reply) 패킷을 사용하고 출발지 노드와의 인접도에 따라 각 노드의 NTT에 가중치를 달리 적용함으로써 라우팅 패킷의 재전송률을 낮추는 방법을 제안하고 ns2를 이용하여 기존의 ERS와 성능을 비교한다.
Considerable attention has been given to processing graph data in recent years. An efficient method for computing the node proximity is one of the most challenging problems for many applications such as recommendation systems and social networks. Regarding large-scale, mutable datasets and user queries, top-k query processing has gained significant interest. This paper presents a novel method to find top-k answers in a node proximity search based on the well-known measure, Personalized PageRank (PPR). First, we introduce a distribution state transition graph (DSTG) to depict iterative steps for solving the PPR equation. Second, we propose a weight distribution model of a DSTG to capture the states of intermediate PPR scores and their distribution. Using a DSTG, we can selectively follow and compare multiple random paths with different lengths to find the most promising nodes. Moreover, we prove that the results of our method are equivalent to the PPR results. Comparative performance studies using two real datasets clearly show that our method is practical and accurate.
클라우드 환경은 분산컴퓨팅 분야의 한가지로서, 물리 노드와 가상 노드로 구성이 되어 있다. 분산화 된 클라우드 환경에서의 최적 경로 탐색은 각 노드들이 최적 경로 탐색을 수행하는 것이다. 실시간으로 급변하는 탐색 환경은 빠른 데이터 전송을 통한 각 노드들의 동기화를 요구한다. 따라서 QoS의 보장과 최적 경로 탐색을 위해서 양자화 기법이 필요하다. 양자화 기법을 통해 중앙 서버는 각 노드로 실시간 탐색 환경 데이터를 빠르게 전송가능하며 각 노드들은 원활하게 최적 경로 탐색을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 중앙 서버에서 각 노드들의 최적 경로 탐색 문제를 해결하기 위해 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 양자화를 적용한다. 최적 경로 생성 시스템에 양자화 데이터 전송을 적용하는 실험을 하기 위해 클라우드 환경의 시뮬레이션을 구성하였다. 양자화 기법의 적용을 통해 클라우드 환경에서 전송 되는 총 데이터를 줄이면서 성능을 높일 수 있으며, 최적 경로 탐색을 위한 어플리케이션의 QoS를 보장할 수 있다.
Ad Hoc 네트워크에서는 노드들의 라우팅기능을 이용하여 목적지 노드까지 패킷을 전송한다. 노드이용 등으로 다음 홉 노드에 대한 링크를 손실하면 계속적인 패킷 전송을 위해서 새경로 탐색이 요구된다. 요구 기반 라우팅 프로토콜 AODV는 노드 이동으로 인한 경로 손실시에 다음 홉 노드의 링크 손실을 이식한 노드가 경로 유지를 위해 지역 탐색을 수행하거나 발신지 노드가 새경로 탐색을 수행하여 경로를 유지한다. 이 경우 새경로 탐색이나 지역 경로 탐색은 패킷의 지연을 가져오고, QoS에 나쁜 영향을 미친다. 본 연구에서는 다음 홉 노드에 대한 링크손실을 예측한 노드가 자신의 이웃 노드 중 적절한 다른 노드를 다음 홉 노드로 선택하여 경로 손실을 예방하고 QoS를 높이는 RPAODV 기법을 제안한다.
무선 통신 기술의 발달과 컴퓨터의 소형화에 힘입어 사용자의 위치에 따라 맞춤형 서비스를 제공하기 위하여 다양한 위치 기반 서비스 응용들이 개발되고 있다. 그리고 대용량의 차량 위치 데이터를 효과적으로 처리하기 위하여 차량 위치 감지 및 전송, 데이터의 삽입 및 검색과 사용자 질의 처리 기술이 요구된다. 이 논문에서는 대용량의 과거 차량 위치 정보를 빠르게 입력, 검색하는 과거 위치 색인을 설계하고 상황에 따라 입력과 검색 비용을 조절할 수 있는 가변 버퍼 노드인 기법을 제안한다. 설계된 색인은 GIP+와 같이 효과적인 입력을 위해 버퍼 노드를 사용하고 빠른 검색을 위해 프로젝션 스토리지를 사용한다. 그리고 사용자가 지정한 시간 간격에 따라 버퍼 노드에 저장되는 데이터의 개수를 조절하여 입력과 검색 비용을 조절할 수 있다. 실험에서는 버퍼 노드 크기에 따라 비단말 노드 수가 달라지며, 이로 인해 입력과 검색 성능이 달라짐을 확인할 수 있다. 제안된 가변 버퍼 노드 방식은 위치 기반 서비스 응용에 따라 과거 위치 색인의 성능을 조절하는데 효과적으로 사용 가능하다.
본 논문에서는 검색 위주의 공간 데이터베이스 시스템을 위한 R-tree 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다. 기존의 제안된 기법들은 검색연산이 갱신연산과 동시에 수행되는 것을 막기 위해 노드에 공유 락이나 래치를 획득함으로써 갱신연산으로 인한 검색연산의 블록킹을 막을 수 없다는 문제를 가지고 있으며, 또한 R-tree같은 다차원 색인의 경우 갱신연산의 락 획득은 여러 노드에 걸쳐 일어날 수 있으며, 노드 분할과 같은 경우 오랜 시간동안 락을 획득하고 있을 수도 있기 때문에 검색연산은 장시간 블록킹이 되어야 하는 문제를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 노드의 엔트리들을 링크드 리스트로 연결하는 방법을 사용하여 노드에 엔트리를 삽입하고 있는 중에도 락이나 래치를 획득하지 않고 검색연산을 할 수 있는 링크드 리스트 기반의 동시성 제어 기법과, 노드 분할이 진행 중에 있는 노드에도 검색연산이 락이나 래치를 획득하지 않고 노드를 탐색할 수 있는 버전 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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