최근 소셜 네트워크, 인용 네트워크 등 여러 분야에서 다양한 그래프 데이터가 활용되고 있다. 시간에 따라 그래프가 동적으로 변화함에 따라 변경 내용 추적 및 특정 시점 그래프 검색을 위해 그래프 이력 데이터를 관리하는 것이 필요하다. 대부분의 이력 데이터는 시간에 따라 부분적인 변화가 발생하기 때문에 시간 단위로 데이터를 저장할 경우 변경되지 않은 데이터가 중복 저장된다. 본 논문에서는 시간별 그래프의 중복 저장을 최소화하기 위한 그래프 이력 저장 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 그래프의 변화를 계속적으로 탐지하여 과거 그래프와 중복되는 서브 그래프를 하나의 중복 스냅샷에 저장한다. 중복 스냅샷에는 다수의 델타 스냅샷이 연결되어 각 시간에 따른 변화 데이터를 유지한다. 중복 스냅샷에 저장된 중복 데이터를 공통으로 관리하여 공간의 효율을 향상시킨다. 또한, 해당 시점의 그래프를 탐색하기 위해서 중복 스냅샷과 델타 스냅샷을 연결하였다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.
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.
VAR(벡터자기회귀)에서 모형의 식별가정에 관한 주된 비판은 변수의 나열순서에 따라 결과가 달라진다는 것이다. 본 논문은 Swanson and Granger (1997) 이후 시계열 분석에 활발히 적용되기 시작한 그래프이론이 이와 같은 임의식별 문제를 해결함으로써, 자원가격의 가격발현과정을 이해하는데 유용한 수단임을 보여준다. 모형이 이론적 방법론을 소개한 후, 미국 대두의 지역 베이시스를 이용한 실증추정 결과를 제시한다.
Based on the geometric representation an efficient al-gorithm is designed to find all articulation points of a permutation graph. The proposed algorithm takes only O(n log n) time and O(n) space where n represents the number of vertices. The proposed se-quential algorithm can easily be implemented in parallel which takes O(log n) time and O(n) processors on an EREW PRAM. These are the first known algorithms for the problem on this class of graph.
그래프에서의 배달문제는 m개의 정점으로 구성된 그래프에서 n개의 서로 다른 속도를 갖는 로봇 에이전트들을 이용하여 배달물을 그래프의 한 노드에서 다른 노드로 배달하는 최소 배달순서를 구하는 문제이다. 본 논문에서는 그래프에서의 배달문제에 대하여 최적해를 계산하는 O(㎥n)과 O(㎥)시간복잡도를 갖는 두 개의 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 그래프의 모든 쌍에 대한 최단경로를 구하는 전처리를 한 후, 최소배달시간이 작은 정점의 순으로 최단배달경로를 구하는 방법으로 개발하였다. 이 문제에서 그래프가 문제를 해결하고자 하는 지형을 반영하고 있다고 하면, 다양한 로봇 에이전트의 배치에 대하여 전처리를 1회만 실행되면 되므로 O(㎥) 알고리즘은 실제로 O(㎡n)의 시간복잡도를 갖는다고 할 수 있다.
Rahman, Ayub bin Abdul;Aziz, Normaziah Abdul;Hamzah, Syarqawi
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권1호
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pp.19-27
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2016
Technology in the animation industry has evolved significantly over the past decade. The tools to create animation are becoming more intuitive to use. Animators now spend more time on the artistic quality of their work than wasting time figuring out how to use the software that they rely on. However, one particular tool that is still unintuitive for animators is the motion graph editor. A motion graph editor is a tool to manipulate the interpolation of the movements generated by the software. Although the motion graph editor contains a lot of options to control the outcome of the animation, the emotional rhythm of the movements desired by the animator still depends on the animator's skill, which requires a very steep learning curve. More often than not, animators had to resort to trial and error methods to achieve good results. This inevitably leads to slow productivity, susceptible to mistakes, and waste of resources. This research will study the connection between the motion graph profile and the emotions they portray in movements. The findings will hopefully be able to provide animators reference materials to achieve the emotional animation they need with less effort.
두 그래프의 유사도를 측정하는 문제는 다양한 응용분야에서 그래프 문제를 해결하기 위한 기본적인 도구 중 하나이다. 대부분 그래프 알고리즘들은 정점과 간선의 개수를 기반으로 한 시간 복잡도를 가진다. 최근 GPU는 낮은 가격 대비 높은 계산 능력을 제공하기 때문에 그래프 응용에서 수행 시간을 개선하기 위해 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 GPU 환경에서 CUDA를 사용하여 그래프의 유사도를 측정하기 위한 효율적인 병렬 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 평가를 위해 CPU 기반 알고리즘과 비교하였으며 실험적 결과를 통하여 제안된 방법이 성능과 효율성에서 상당한 개선이 있음을 보인다. 또한 그래프의 크기가 클수록 제안된 알고리즘의 성능이 더 개선됨을 보인다.
Alam, Muhammad Jawaherul;Rabbi, Md. Mashfiqui;Rahman, Md. Saidur;Karim, Md. Rezaul
Journal of applied mathematics & informatics
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제28권5_6호
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pp.1347-1358
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2010
An upright drawing of a planar graph G on k layers is a planar straight-line drawing of G, where the vertices of G are placed on a set of k horizontal lines, called layers and no two adjacent vertices are placed on the same layer. There is a previously known algorithm that decides in linear time whether a planar graph admits an upright drawing on k layers for a fixed value of k. However, the constant factor in the running time of the algorithm increases exponentially with k and makes it impractical even for k = 3. In this paper, we give a linear-time algorithm to examine whether a biconnected planar graph G admits an upright drawing on three layers and to obtain such a drawing if it exists. We also give a necessary and sufficient condition for a tree to have an upright drawing on three layers. Our algorithms in both the cases are much simpler and easier to implement than the previously known algorithms.
FTA is the most commonly used method among quantitative safety assessment. In case that the observing system become larger, a lot of terms should be calculated to accomplish FTA through complicated process. Many methods have been tried to reduce time, one of tries is How to calculate the reliability using graph theory after changing W to graph. This paper suggests an algorithm that can calculate more rapidly reliability and outset of system expressed by non-linear graph as like as FTA or CCA.
그래프 데이터가 대용량화됨에 따라 데이터를 저장 및 유지하기 위한 비용이 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 대용량 그래프에서 최단경로를 탐색하는 것은 빈번한 디스크 I/O와 그래프의 높은 복잡도로 인해 매우 오랜 수행시간을 요구한다. 최근 그래프의 밀집도가 높은 부분그래프를 하나의 슈퍼노드로 표현하여 그래프 크기와 디스크 I/O를 줄이는 그래프 요약 연구가 수행되고 있다. 이와 같은 요약된 그래프에서 효율적으로 최단경로를 탐색하기 위해서는 요약그래프의 복원을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 요약그래프의 복원 성능을 분석하고, 이를 이용하여 오차를 최소화하며 빠르게 최단경로를 탐색하는 근사 기법을 제안한다. 또한 최단경로 탐색과정 중 복원이 요구되는 슈퍼노드가 포함된 경로를 사전에 색인으로 구축하여 정확한 최단경로를 효율적으로 탐색하는 기법을 제안한다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안하는 요약그래프에서의 최단거리 탐색기법이 원본 그래프를 고려한 기법들보다 최대 70%로 수행시간이 향상되었음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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