OSS(Open-Source Software)의 사용 증가와 함께 라이선스 위반, 취약한 소스코드 재사용 등에 의한 분쟁 및 피해가 빈번해지고 있다. 이에, 실행파일(바이너리) 수준에서 프로그램에 OSS 모듈이 포함되었는지 여부를 확인하는 기술이 필요해졌다. 본 논문에서는 바이너리에서 함수 수준의 특징정보를 사용하여 OSS 모듈을 탐지하는 기법을 제안한다. 기존 소프트웨어 특징정보(버스마크) 기반 도용 탐지 기법들은 프로그램 전체 간 유사성을 비교하기 때문에 프로그램의 일부로 포함된 OSS 모듈들을 탐지하는데 부적합하다. 본 논문에서는, 함수 수준의 실행명령어, 제어 흐름 그래프(Control Flow Graph)와 개선된 함수 수준 구조적 특징정보를 추출하고 유사성을 비교하여 OSS 모듈의 임의 사용 여부를 탐지한다. 제안기법의 효율성과 각 특징정보들의 OSS 탐지 성능을 평가하기 위해, 특징정보량, OSS 모듈 탐지 시간 및 정확도, 컴파일러 최적화에 대한 강인성을 실험하였다.
We study a singular function which we call a generalized cylinder convex(concave) function induced from different generalized dyadic expansion systems on the unit interval. We show that the generalized cylinder convex(concave)function is a singular function and the length of its graph is 2. Using a local dimension set in the unit interval, we give some characterization of the distribution set using its derivative, which leads to that this singular function is nowhere differentiable in the sense of topological magnitude.
본 논문에서는 비동기 논리 회로 합성을 위해서 신호천이 그래프 상에서 직접 펑션 해저드를 제거하고 신호선의 추가에 따른 면적의 오버헤드를 최소화하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 기존의 펑션 해저드 제거방법은 신호선 사이의 전이 관계를 나타내는 신호천이 그래프로부터 상태를 할당하여 얻어지는 상태 그래프를 이용하였다. 이 방법은 해저드의 제거를 위해 동기 시스템에서 사용하는 방법을 그대로 적용할 수 있으나, 상태 그래프의 구성과 조작에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 이에 따라 신호천이 그래프를 직접 이용하는 방법이 제시되었으나 해저드의 제거에 따른 면적의 오버헤드는 고려되지 않았다. 본 논문에서는 신호천이 그래프로부터 직접 해저드를 제거함으로써 기존의 상태 그래프를 이용하는 방법에 비해 계산량을 줄이고, 추가되는 신호를 구현하기 위한 논리회로의 크기는 최소항과 적항의 개수를 조절하여 최소화하였다. 제안하는 알고리듬을 벤치마크 데이터로 실험한 결과 면적의 오버헤드가 평균 15%이상 감소함을 확인하였다.
최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A{\ast}$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 다음과 같은 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 생성 방법이 다른 추상 그래프의 성능을 평가 하였다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱의 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색 성능 측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.
Dongdong Jia;Meili Zhou;Wei WEI;Dong Wang;Zongwen Bai
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권12호
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pp.3383-3397
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2023
Scene graphs serve as semantic abstractions of images and play a crucial role in enhancing visual comprehension and reasoning. However, the performance of Scene Graph Generation is often compromised when working with biased data in real-world situations. While many existing systems focus on a single stage of learning for both feature extraction and classification, some employ Class-Balancing strategies, such as Re-weighting, Data Resampling, and Transfer Learning from head to tail. In this paper, we propose a novel approach that decouples the feature extraction and classification phases of the scene graph generation process. For feature extraction, we leverage a transformer-based architecture and design an adaptive calibration function specifically for predicate classification. This function enables us to dynamically adjust the classification scores for each predicate category. Additionally, we introduce a Distribution Alignment technique that effectively balances the class distribution after the feature extraction phase reaches a stable state, thereby facilitating the retraining of the classification head. Importantly, our Distribution Alignment strategy is model-independent and does not require additional supervision, making it applicable to a wide range of SGG models. Using the scene graph diagnostic toolkit on Visual Genome and several popular models, we achieved significant improvements over the previous state-of-the-art methods with our model. Compared to the TDE model, our model improved mR@100 by 70.5% for PredCls, by 84.0% for SGCls, and by 97.6% for SGDet tasks.
The cables in a cable-stayed bridge are critical load-carrying parts. The potential damage to cables should be identified early to prevent disasters. In this study, an efficient deep learning model is proposed for the damage identification of cables using both a multi-layer perceptron (MLP) and a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), which is a robust program for modeling and analyzing bridge structures with low computational costs. The model based on the MLP and GNN can capture complex nonlinear correlations between the vibration characteristics in the input data and the cable system damage in the output data. Multiple hidden layers with an activation function are used in the MLP to expand the original input vector of the limited measurement data to obtain a complete output data vector that preserves sufficient information for constructing the graph in the GNN. Using the gated recurrent unit and set2set model, the GNN maps the formed graph feature to the output cable damage through several updating times and provides the damage results to both the classification and regression outputs. The model is fine-tuned with the original input data using Adam optimization for the final objective function. A case study of an actual cable-stayed bridge was considered to evaluate the model performance. The results demonstrate that the proposed model provides high accuracy (over 90%) in classification and satisfactory correlation coefficients (over 0.98) in regression and is a robust approach to obtain effective identification results with a limited quantity of input data.
This thesis analyzed arrangement and mixture method of function elements, which are getting more important in museum planning. It used quantitative method, Space Syntax and Visibility Graph Analysis tool to analyze five case museums. Through this analysis, advantages and disadvantages of two methods were derived and case museums' arrangement and mixture attributes were grasped. Results of the analysis were derived differently by two kinds of plan form which were room to room type and open type. Open typed museum recorded similar graphs of Integration, Visual Integration and Visual Connectivity. Since whole space structures were relatively simple and structure of exhibition halls were opened, the results of Space Syntax and Visibility Graph Analysis had similar graphs. Room to room typed museum showed differences in Integration, Visual Integration and Visual Connectivity. In the result, the most accessible space was lobby and Mediation Space became the center of visibility. Also, the exhibition hall, where the opening of room to room typed exhibition hall was penetrated visually, became a center of visibility. Lobby space, which was close to entrance, had the highest Visibility Connectivity. As Space Syntax could analyze the museum as whole space structure, Space Syntax showed strength in room to room typed museum analysis compared to open typed museum analysis which has relatively simple structure. Visibility Graph Analysis could expect the flow of exhibit distance including visibility analysis unlike the flow of exhibit distance with space arrangement. The exhibition hall, which secures the sight to penetration of an opening, couldn't be analyzed in existing Space Syntax. However, it became the biggest advantages in Visibility Graph Analysis of room to room typed museum. Visibility Graph Analysis derived detailed results in exhibit arrangement so it will be the useful method not only for architecture but also for planning of exhibit arrangement in open typed museum. Through this study, various possibilities on Quantitative Analysis Method of Museum Architecture could be verified. However, the analysis still has limitation of second dimension. Therefore, diverse and liberal following study will be expected to accomplish.
Let G(V, E) be a simple graph, and let f be an integer function on V with $1{\leq}f(v){\leq}d(v)$ to each vertex $v{\in}V$. An f-edge cover-coloring of a graph G is a coloring of edge set E such that each color appears at each vertex $v{\in}V$ at least f(v) times. The f-edge cover chromatic index of G, denoted by ${\chi}'_{fc}(G)$, is the maximum number of colors such that an f-edge cover-coloring of G exists. Any simple graph G has an f-edge cover chromatic index equal to ${\delta}_f\;or\;{\delta}_f-1,\;where\;{\delta}_f{=}^{min}_{v{\in}V}\{\lfloor\frac{d(v)}{f(v)}\rfloor\}$. Let G be a connected and not complete graph with ${\chi}'_{fc}(G)={\delta}_f-1$, if for each $u,\;v{\in}V\;and\;e=uv{\nin}E$, we have ${\chi}'_{fc}(G+e)>{\chi}'_{fc}(G)$, then G is called an f-edge covered critical graph. In this paper, some properties on f-edge covered critical graph are discussed. It is proved that if G is an f-edge covered critical graph, then for each $u,\;v{\in}V\;and\;e=uv{\nin}E$ there exists $w{\in}\{u,v\}\;with\;d(w)\leq{\delta}_f(f(w)+1)-2$ such that w is adjacent to at least $d(w)-{\delta}_f+1$ vertices which are all ${\delta}_f-vertex$ in G.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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