• 제목/요약/키워드: label graph

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A Label Graph Based Verifiable Secret Sharing Scheme for General Access Structures

  • Hsu, Ching-Fang;Zeng, Bing;Cheng, Qi
    • Journal of Communications and Networks
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    • 제15권4호
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    • pp.407-410
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    • 2013
  • Secret sharing is that a dealer distributes a piece of information (called a share) about a secret to each participant such that authorized subsets of participants can reconstruct the secret but unauthorized subsets of participants cannot determine the secret. In this paper, an access structure can be represented by a label graph G, where a vertex denotes a participant and a complete subgraph of G corresponds to a minimal authorized subset. The vertices of G are labeled into distinct vectors uniquely determined by the maximum prohibited structure. Based on such a label graph, a verifiable secret sharing scheme realizing general access structures is proposed. A major advantage of this scheme is that it applies to any access structure, rather than only structures representable as previous graphs, i.e., the access structures of rank two. Furthermore, verifiability of the proposed scheme can resist possible internal attack performed by malicious participants, who want to obtain additional shares or provide a fake share to other participants.

Combining Local and Global Features to Reduce 2-Hop Label Size of Directed Acyclic Graphs

  • Ahn, Jinhyun;Im, Dong-Hyuk
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제16권1호
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    • pp.201-209
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    • 2020
  • 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.

One-to-One 최단경로 알고리즘의 성능 평가 (Performance Evaluation for One-to-One Shortest Path Algorithms)

  • 심충섭;김진석
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제29권11호
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    • pp.634-639
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    • 2002
  • 최단 경로 탐색 알고리즘 (Shortest Path Algorithm)은 출발지에서 목적지에 이르는 여러 경로 중에서 가장 경제적이고 효율적인 경로를 찾는 알고리즘으로 레이블링 기법에 기초하고 있다. 레이블링 기법에는 레이블 고정(Label-Setting) 기법과 레이블 수정 (Label-Correcting) 기법이 있다. One-to-One 최단 경로 탐색 알고리즘에서 레이블 고정 기법이 빠르다고 알려져 왔으나 최근 연구에서 대용량 도로 데이터에 대한 실험을 통해 레이블 수정이 레이블 고정보다 탐색 씨간이 빠름을 보였다[1,2]. 레이블 수정 기법 중에서 가장 속도가 빠른 것은 그래프 성장 (Graph Growth) 알고리즘인데, 이 알고리즘은 One-to-All 방식을 사용하고 있으므로 One-to-One 최단 경로 탐색에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 One-to-One 방식을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안하였고, 실험결과 그래프 성장 알고리즘의 성능에 비해 새로 제안된 알고리즘의 성능이 30~40 향상되었음을 알 수 있었다.

준지도 학습에서 꼭지점 중요도를 고려한 레이블 추론 (A Label Inference Algorithm Considering Vertex Importance in Semi-Supervised Learning)

  • 오병화;양지훈;이현진
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권12호
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    • pp.1561-1567
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    • 2015
  • 준지도 학습은 기계 학습의 한 분야로서, 레이블된 데이터와 레이블되지 않은 데이터 모두를 사용하여 모델을 학습함으로써 지도 학습에 비해 예측 정확도를 높일 수 있다. 최근 각광받고 있는 그래프 기반 준지도 학습은 입력 데이터를 그래프의 형태로 변환하는 그래프 구축 단계와 이를 사용하여 레이블되지 않은 데이터의 레이블을 예측하는 레이블 추론 단계로 나뉜다. 이 추론은 준지도 학습에서의 평활도 가정을 기본으로 한다. 본 연구에서는 추가로 각 꼭지점 중요도를 결합함으로써 개선된 레이블 추론 알고리즘을 제안한다. 이와 함께 알고리즘의 수렴성을 증명하고, 또한 실험을 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.

SOME NEW RESULTS ON POWER CORDIAL LABELING

  • C.M. BARASARA;Y.B. THAKKAR
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제41권3호
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    • pp.615-631
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    • 2023
  • A power cordial labeling of a graph G = (V (G), E(G)) is a bijection f : V (G) → {1, 2, ..., |V (G)|} such that an edge e = uv is assigned the label 1 if f(u) = (f(v))n or f(v) = (f(u))n, For some n ∈ ℕ ∪ {0} and the label 0 otherwise, then the number of edges labeled with 0 and the number of edges labeled with 1 differ by at most 1. In this paper, we investigate power cordial labeling for helm graph, flower graph, gear graph, fan graph and jewel graph as well as larger graphs obtained from star and bistar using graph operations.

다중 동적구간 대기행렬을 이용한 최단경로탐색 알고리즘 (Shortest Path-Finding Algorithm using Multiple Dynamic-Range Queue(MDRQ))

  • 김태진;한민홍
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제8A권2호
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    • pp.179-188
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    • 2001
  • We analyze the property of candidate node set in the network graph, and propose an algorithm to decrease shortest path-finding computation time by using multiple dynamic-range queue(MDRQ) structure. This MDRQ structure is newly created for effective management of the candidate node set. The MDRQ algorithm is the shortest path-finding algorithm that varies range and size of queue to be used in managing candidate node set, in considering the properties that distribution of candidate node set is constant and size of candidate node set rapidly change. This algorithm belongs to label-correcting algorithm class. Nevertheless, because re-entering of candidate node can be decreased, the shortest path-finding computation time is noticeably decreased. Through the experiment, the MDRQ algorithm is same or superior to the other label-correcting algorithms in the graph which re-entering of candidate node didn’t frequently happened. Moreover the MDRQ algorithm is superior to the other label-correcting algorithms and is about 20 percent superior to the other label-setting algorithms in the graph which re-entering of candidate node frequently happened.

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전이학습과 그래프 합성곱 신경망 기반의 다중 패션 스타일 인식 (Recognition of Multi Label Fashion Styles based on Transfer Learning and Graph Convolution Network)

  • 김성훈;최예림;박종혁
    • 한국전자거래학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.29-41
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    • 2021
  • 최근 패션업계에서는 급속도로 발전하는 딥러닝 방법론을 활용하려는 시도가 늘고 있다. 이에 따라 다양한 패션 관련 문제들을 다루는 연구들이 제안되었고, 우수한 성능을 달성하였다. 하지만 패션 스타일 분류 문제의 경우, 기존 연구들은 한 옷차림이 여러 스타일을 동시에 포함할 수 있다는 패션 스타일의 특성을 반영하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 동시에 존재하는 레이블 간의 종속성을 모델링하고, 이를 반영하여 패션 스타일의 다중 분류 문제를 해결하고자 한다. 패션 스타일 사이의 종속성을 포착하고 탐색하기 위해 GCN(graph convolution network) 기반의 다중 레이블 인식 모델을 적용하였다. 또한 전이학습을 통해 모델의 학습 속도 및 성능을 향상시켰다. 제안하는 모델은 웹 크롤링을 통해 수집한 SNS 이미지 데이터를 이용하여 검증하였으며, 비교 모델 대비 우수한 성능을 기록하였다.

POWER CORDIAL GRAPHS

  • C.M. BARASARA;Y.B. THAKKAR
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제42권2호
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    • pp.445-456
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    • 2024
  • A power cordial labeling of a graph G = (V (G), E(G)) is a bijection f : V (G) → {1, 2, ..., |V (G)|} such that an edge e = uv is assigned the label 1 if f(u) = (f(v))n or f(v) = (f(u))n, for some n ∈ ℕ ∪ {0} {0} and the label 0 otherwise, then the number of edges labeled with 0 and the number of edges labeled with 1 differ by at most 1. In this paper, we study power cordial labeling and investigate power cordial labeling for some standard graph families.

Two-Queue를 이용한 One-to-One 최단경로 알고리즘 (An One-to-One Shortest Path Algorithm using Two-Queue)

  • 심충섭;김진석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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    • pp.613-615
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    • 2001
  • 최단경로 탐색에 있어서 출발지와 목적지 사이의 최단경로를 계산하는데 있어서 Label-Setting 알고리즘이 Label-Correcting 알고리즘보다 낫다고 믿어왔다. 하지만 특수한 경우에는 Label-Correcting 알고리즘이 GIS기반의 도로에서 더 좋은 결과를 보인다고 Benjamin의 논문에서 밝혔다[1]. 본 논문에서는 Label-Correcting 알고리즘인 Pallottino의 Graph Growth 알고리즘을 수정하여 One-to-One 최단경로탐색에 적합한 알고리즘을 제안한다.

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Maximum Degree Vertex Central Located Algorithm for Bandwidth Minimization Problem

  • Lee, Sang-Un
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.41-47
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    • 2015
  • The bandwidth minimization problem (BMP) has been classified as NP-complete because the polynomial time algorithm to find the optimal solution has been unknown yet. This paper suggests polynomial time heuristic algorithm is to find the solution of bandwidth minimization problem. To find the minimum bandwidth ${\phi}^*=_{min}{\phi}(G)$, ${\phi}(G)=_{max}\{{\mid}f(v_i)-f(v_j):v_i,v_j{\in}E\}$ for given graph G=(V,E), m=|V|,n=|E|, the proposed algorithm sets the maximum degree vertex $v_i$ in graph G into global central point (GCP), and labels the median value ${\lceil}m+1/2{\rceil}$ between [1,m] range. The graph G is partitioned into subgroup, the maximum degree vertex in each subgroup is set to local central point (LCP), and we adjust the label of LCP per each subgroup as possible as minimum distance from GCP. The proposed algorithm requires O(mn) time complexity for label to all of vertices. For various twelve graph, the proposed algorithm can be obtains the same result as known optimal solution. For one graph, the proposed algorithm can be improve on known solution.