순수 함수언어는 참조적 투명성을 가지고 있으므로 모든 객체에 대한 직접적 인 갱신이 불가능하다. 배열과 같은 집단자료구조가 갱신되면, 참조적 투명성을 유지하기 위하여 원래의 배열과 갱신된 배열이 모두 유지되어야 한다. 따라서 모든 자료에 대한 참조적 투명성을 유지하면서 자료의 유지 비용을 줄일 수 있는 효과적 인 방법의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 함수형 배열을 제시하고, 검증하고자 하였다. 이와 같은 검증을 위해서, 제안된 방법을 컴비네이터 그래프 감축기 상에서 구현하였다. 제안된 방법에서 배열 연산에 대한 탐색시간을 줄 일 수 있었으며, 갱신 비용과 최근 버전에 대한 접근은 갱신된 자료를 실행시간에 재 구성하는 과정 없이 상수시간에 가능하였다.
그래프를 사용하는 데이터 표현법은 직$\cdot$간접적으로 실세계를 표현하는 다양한 데이터 모델 중에서 가장 일반화된 방법으로 알려져 있다. 기본적으로 그래프는 정점과 간선으로 구성되며, 정점과 간선은 그 중요도나 운영 목적에 따라 다양한 가중치가 부여될 수 있다. 특히, 이러한 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 중요한 순회패턴을 탐사하는 것은 흥미로운 일이다. 본 논문에서는, 정점과 간선에 가중치가 있고 방향성을 가진 기반 그래프가 주어졌을 때, 그 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 가중치를 고려하여 빈발 순회패턴을 탐사하는 방법을 제안한다. 또한, 이렇게 탐사한 결과에 가중치를 고려한 중요도를 평가하여 빈발 순회패턴들 간의 우선순위를 결정할 수 있도록 한다. 이 과정에서 발생할 수 있는 트랜잭션 노이즈는 기반 그래프의 간선 가중치의 평균과 표준편차를 이용하여 제거함으로써 보다 신뢰성 있는 빈발 순회패턴을 탐사할 수 있다. 제안한 논문은 웹 로그 마이닝 등 그래프를 이용하는 다양한 응용 분야에 적용할 수 있을 것이다.
In this paper, a new contour coding algorithm is investigated for use in region based image coding. Generally the contour data may be encoded by its chain codes or chain difference codes. But the data compression efficiency is low because of heavy burden for initial absolute coordinates of each chain. To alleviate this problem, the depth first search in graph traversal algorithm, is applied to the chain difference coding method. The proposed coding scheme is shown to be very efficient for contour images obtained by split-merge segmentation. Finally, we can reuce data about 60% in comparison with modified chain difference coding.
Emergency operation plans are indispensable elements for effective process safety management especially when unanticipated events occur under extreme situations. In the paper, a synthesis framework is proposed for the integration success path planning and performance analysis. Within the synthesis framework, success path planning is implemented through flow-directed signal tracing, renaming and reconstruction from a complete collection of Minimal Path Sets (MPSs) that are obtained using graph traversal search on GO-FLOW model diagram. The performance of success paths is then evaluated and prioritized according to the task complexity and probability calculation of MPSs for optimum action plans identification. Finally, an Auxiliary Feed Water System of Pressurized Water Reactor (PWR-AFWS) is taken as an example system to demonstrate the flow-directed MPSs search method for success path planning and performance analysis. It is concluded that the synthesis framework is capable of providing procedural guidance for emergency response and safety management with optimal success path planning under extreme situations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2277-2298
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2019
Adaptive learning in e-learning has garnered researchers' interest. In it, learning resources could be recommended automatically to achieve a personalized learning experience. There are various ways to realize it. One of the realistic ways is adaptive learning path recommendation, in which learning resources are provided according to learners' requirements. This paper summarizes existing works and proposes an innovative approach. Firstly, a learner-centred concept map is created using graph theory based on the features of the learners and concepts. Then, the approach generates a linear concept sequence from the concept map using the proposed traversal algorithm. Finally, Learning Objects (LOs), which are the smallest concrete units that make up a learning path, are organized based on the concept sequences. In order to realize this step, we model it as a multi-objective combinatorial optimization problem, and an improved immune algorithm (IIA) is proposed to solve it. In the experimental stage, a series of simulated experiments are conducted on nine datasets with different levels of complexity. The results show that the proposed algorithm increases the computational efficiency and effectiveness. Moreover, an empirical study is carried out to validate the proposed approach from a pedagogical view. Compared with a self-selection based approach and the other evolutionary algorithm based approaches, the proposed approach produces better outcomes in terms of learners' homework, final exam grades and satisfaction.
트리의 최소단말경로분할이란 트리를 에지가 서로 소인 단말 노드 간 경로들로 분할하되, 가장 긴 경로의 길이를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 트리의 최소단말경로분할을 $O({\mid}V{\mid}^2$시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 주어진 최적화 문제를 이에 대응하는 결정 문제, 즉 최소단말경로 분할의 비용이 l 이하인지를 결정하는 문제를 이용한 이진 탐색으로 환원한다. 결정 문제는 트리를 한 차례 순회하는 동안 동적 계획법에 의해 해결된다
이 논문은 RFID 데이터 스트림의 변화 특성을 고려하면서 단일 패스로 이동궤적 패턴을 실시간 추출하는 새로운 기법을 제안한다. RFID, 센서와 무선 네트워크 기술의 발달로 인해 현실 세계에서 실시간으로 데이터를 수집하고 유용한 패턴을 탐사하는 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 스트림 데이터에서 순차 패턴 또는 이동궤적 패턴을 탐사하는 기존의 연구 기법들은 반복적으로 데이터베이스 또는 트리를 탐색하는 고비용 문제점과 시간의 변화에 따르는 동적 특성을 실시간으로 패턴에 반영하지 못하는 단점이 있다. 제안하는 기법은 시간에 따라 RFID 데이터 스트림의 변화를 정확히 반영하기 위해 시간진화 그래프를 이용하여 이진 시간관계 테이블에 빈발한 2-길이 항목간 정보를 유지한다. 또한 다중 패스의 문제점을 해결하기 위해 t 시점에 이진 시간관계 테이블을 이용하여 k-길이의 후보 이동궤적 패턴을 추론하고, t+1 시점에서 후보 패턴을 검증하는 과정을 통해 k-길이 이동궤적 패턴을 단일 패스로 추출한다. 실험결과 제안하는 기법은 기존의 Apriori-계열 기법들과 비교하여 약 7% 정도 후보 패턴의 비율이 적게 생성되어 시간 및 공간 복잡도 측면에서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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