본 논문에서는 De Bruijn그래프에 기초한 다중처리기 구성 방법에 대해 논의하였다. 유한체 상의 수학적 성질과 그래프의 성질을 사용하여 변환연산자에 대해 논의하였으며, 이들 변환연산자를 이용하여 De Buijn그래프의 변환표를 도출하였다. 그리고, 이 변환표로부터 유한체 상의 De Bruijn 그래프를 도출하였다. 제안한 다중처리기는 유한체 상에서의 임의 소수와 양의 정수에 대해 구성할 수 있으며 고장허용컴퓨팅 시스템, 파이프라인 시스템, 병렬처리 네트워크, 스위칭 함수와 이의 회로, 차세대 디지털논리 시스템 및 컴퓨터 구조 등에 적 용할 수 있다.
The graph data structure is popular because it can intuitively represent real-world knowledge. Graph databases have attracted attention in academia and industry because they can be used to maintain graph data and allow users to mine knowledge. Mining reachability relationships between two nodes in a graph, termed reachability query processing, is an important functionality of graph databases. Online traversals, such as the breadth-first and depth-first search, are inefficient in processing reachability queries when dealing with large-scale graphs. Labeling schemes have been proposed to overcome these disadvantages. The state-of-the-art is the 2-hop labeling scheme: each node has in and out labels containing reachable node IDs as integers. Unfortunately, existing 2-hop labeling schemes generate huge 2-hop label sizes because they only consider local features, such as degrees. In this paper, we propose a more efficient 2-hop label size reduction approach. We consider the topological sort index, which is a global feature. A linear combination is suggested for utilizing both local and global features. We conduct experiments over real-world and synthetic directed acyclic graph datasets and show that the proposed approach generates smaller labels than existing approaches.
This study proposes a novel deep neural network model that can accurately detect objects and their relationships in an image and represent them as a scene graph. The proposed model utilizes several multimodal features, including linguistic features and visual context features, to accurately detect objects and relationships. In addition, in the proposed model, context features are embedded using graph neural networks to depict the dependencies between two related objects in the context feature vector. This study demonstrates the effectiveness of the proposed model through comparative experiments using the Visual Genome benchmark dataset.
본 논문은 통신 오버헤드의 정확한 특성을 사용하여 병렬처리를 위한 사상 기법을 표현했다. 목적 함수의 집합은 시스템 그래프에 문제 그래프를 사상하는 것의 최적화 를 평가하기 위해서 정형화했다. 이것 중에 하나는 병렬처리의 실시간 응용에 특히 적절하다. 목적함수는 문제 그래프에서 연결선이 가중치를 갖고 있고, 시스템 그래프 에서 연결선을 위해 명목거리보다 실제거리를 고용했다는 점에서 기존의 것과 차이가 있다. 이것은 통신오버헤드를 더 정확하게 측량할 수 있다. 효율적인 사상 기법이 목적함수를 위해서 개발되었고, 초기할당과 쌍교환의 두 단계에서 최적화 과정이 이루 어진다. 이 사상 기법은 시스템 그래프로서 하이퍼큐브를 사용하여 테스트했다.
Extracting informative representation of molecules using graph neural networks(GNNs) is crucial in AI-driven drug discovery. Recently, the graph research community has been trying to replicate the success of self supervised in natural language processing, with several successes claimed. However, we find the benefit brought by self-supervised learning on applying varitional auto-encoders can be potentially effective on molecular data.
RDF 데이터가 급속히 증가함에 따라 RDF데이터로부터 정보를 효율적으로 추출하는 기술의 중요성도 점차 커지고 있다. RDF데이터 질의를 위해 가장 많이 사용하는 질의언어인 SPARQL은 문법이 간단하고 그래프 패턴을 손쉽게 질의로 표현할 수 있는 장점이 있다. 그러나 사용자가 적절한 SPARQL을 작성하려면 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조와 용어를 사전에 파악해야 한다. 이 연구에서는 데이터 셋으로부터 사전에 추출된 스키마정보를 이용한 그래프 질의 생성 및 처리방법을 제안한다. 제안된 방법에서 사용자는 RDF 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조 사전파악 없이 화면상에서 동적으로 질의를 작성하여 정보를 조회할 수 있다. 사용자가 생성한 질의는 관계형데이터베이스에 저장된 트리플 데이터에 대해 그래프 탐색을 수행할 때 탐색공간 제약조건으로 활용된다. LUBM(10,0) 데이터 셋에 대하여 LUBM 질의 2, 8, 9번을 이용하여 질의 처리 성능과 완전성을 확인하였다.
본 논문에서는 XML 데이터와 같은 비구조적인 데이터 처리와 추론을 필요로 하는 의미 웹(semantic web) 구축에 유리한 연역 객체 지향 데이터베이스(Deductive and Object-oriented Database) 언어구현을 통해 XML 데이터 처리에 대해 알아본다. 대량 문서 관리와 데이터 교환에 가장 유용한 마크업 언어로 알려진 XML을 이용하여 XML 데이터 모델을 연역객체지향 데이터베이스 모델로 바꾸는 방법에 대해 알아본 다음 이 연역객체 지향 데이터베이스를 다시 Connection Graph로 바꾸고 Connection Graph Resolution을 이용하여 어떻게 질의에 답할 수 있는지를 기술한다. 또한 데이터베이스 내의 계층 지식을 이용하여 효율적이면서도 같은 답을 주는 질의로 바꾸는 방법을 제시하고 이 방법이 효율적이며 논리적으로 타당하다는 점을 증명한다.
본 논문에서는 방향성 그래프인 Rotator 그래프와 Faber-Moore 그래프를 병합한 새로운 상호 연결망으로 RFM그래프를 제안하고, RFM그래프에 대하여 고장 허용도, 라우팅 알고리즘, 노드 중복 없는 싸이클, 방송 알고리즘을 분석한다. 또한 2차원 토러스, Strar 그래프, Bubblesort 그래프를 RFM 그래프에 연장비율(dilation) 2와 확장비율(expansion)1에 임베딩하는 방법을 제시한다.
지배자 트리란 유향그래프에서 지배관계를 트리로 표현한 것이다. 임의의 유향그래프로부터 지배자 트리를 구성하기 위한 효과적인 알고리즘을 제시한다. 감축 가능한 흐름그래프는 지배자 계산을 한 후 지배자 트리로 감축된다. 감축 불가능한 흐름그래프는 정보 테이블의 연결가지 정보를 이용하여 지배자 연결그래프로 구성된다. 지배자 연결그래프에서 지배자 트리로 감축하기 위하여 효과적인 순차감축 알고리즘과 지연감축 알고리즘을 제안한다.
Variable Reference Graph 는 C 언어로 작성된 프로그램으로부터 상호 절차적인 자료 흐름 분석 정보를 수평적 방향 그래프(directed graph)로 자동 생성해주는 역공학(reverse engineering) 도구들 중 하나이다. 본 논문에서는 판독성 있는 구조적 정보를 제공하기위한 그래픽 표현의 전략을 바탕으로 JAVA 로 구현된 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface) 및 그래프 레이아웃 알고리즘(graph layout algorithm)을 기술한다. 이 알고리즘은 4 단계로 구성되어 있다: 정보 모형, 레벨 알고리즘, 순서 알고리즘, 위치 알고리즘. 각 단계별에서 수행되는 주요 알고리즘을 살펴 본다. 특히, 이 알고리즘들은 사이클(cycle) 및 비사이클(acyclic) 방향 그래프, 그리고 트리(tree)를 수평적 계층 구조를 생성하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 구현된 Variable Reference Graph 는 소프트웨어 재공학 도구를 개발하는 RESORT(RESearch on object-oriented SOftware Reengineering Technology) 과제에서 개발되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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