Kim, Gihoon;Kim, Ina;Choi, Dojin;Kim, Minsoo;Bok, Kyoungsoo;Yoo, Jaesoo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.18
no.2
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pp.438-449
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2018
Recently, various graph data have been utilized in various fields such as social networks and citation networks. As the graph changes dynamically over time, it is necessary to manage the graph historical data for tracking changes and retrieving point-in-time graphs. Most historical data changes partially according to time, so unchanged data is stored redundantly when data is stored in units of time. In this paper, we propose a graph history storage management method to minimize the redundant storage of time graphs. The proposed method continuously detects the change of the graph and stores the overlapping subgraph in intersection snapshot. Intersection snapshots are connected by a number of delta snapshots to maintain change data over time. It improves space efficiency by collectively managing overlapping data stored in intersection snapshots. We also linked intersection snapshots and delta snapshots to retrieval the graph at that point in time. Various performance evaluations are performed to show the superiority of the proposed scheme.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.5
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pp.653-660
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2002
This paper proposes a method for storing graphs and defining graph algorithms based on the well-developed relational database. In this method, graphs are represented in the form of relations. Each vertex and edge of a graph is represented as tuples of the table and saved in a database. We developed a library of graph operations for the storage and management of graphs and the development of graph applications. Furthermore, we defined graph algorithms in terms of relational algebraic operations such as projection, selection, and join. They can be implemented with the database language such as SQL. This database approach provides an efficient methodology to deal with very large-scale graphs and to support the development of graph applications.
A XML Instance repository model based on the Edge-Labeled Graph is suggested for storing the XML instance in Relational Databases, This repository model represents the XML instance as a data graph based on the Edge-Labeled Graph, extracts the defined value based on the structure of data path, element, attribute, and table index table presented as database schema, and stores these values using the Mapper module, In order to support querry, XML repository model offers the module translating XQL which is a query language under XPATH to SQL, and has DBtoXML generator module restoring the stored XML instance. As a result, it is possible to represent the storage relationship between the XML instances and the proposed repository model in terms of Graph-based Path, and it shows the possibility of easy search of specific element and attribute information.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.22-24
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2022
Recently, Graph Database (GDB) is being used in wide range of industrial fields. GDB is a database system which adopts graph structure for storing the information. GDB handles the information in the form of a graph which consists of vertices and edges. In contrast to the relational database system which requires pre-defined table schema, GDB doesn't need a pre-defined structure for storing data, allowing a very flexible way of thinking about and using the data. With GDB, we can handle a large volume of heavily interconnected data. A network service provider provides its services based on the heavily interconnected communication network facilities. In many cases, their information is hosted in relational database, where it is not easy to process a query that requires recursive graph traversal operation. In this study, we suggest a way to store an example set of interconnected network facilities in GDB, then show how to graph-query them efficiently.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.314-316
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2023
최근 수많은 오픈소스로 공개되면서, 대부분의 소프트웨어가 오픈소스를 활용하여 구현되고 있다. 하지만, 오픈소스에 적용되어 있는 라이선스 간의 충돌 문제가 발생하면서, 라이선스 위반 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 문제를 사전에 방지하기 위해 소스코드 분석이 필수적이지만, 다양한 기능이 실행되는 소스코드 특성 상 소스코드만 봤을 경우 직관적으로 분석이 어렵다는 문제점이 있다. 최근 소스코드의 효과적인 분석을 도와주는 다양한 도구들이 개발되었고, 그 중 한 가지 방법은 소스코드를 그래프로 변환하여 시각적인 편의성을 제공하는 방법이다. 그래프로 변환된 소스코드는 해당 시점에는 분석이 가능하지만, 분석이 필요할 때마다 변환을 해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 저장하는 방법이 요구되었는데, 그래프 데이터베이스의 경우 특정 파일 형식만 지원하기 때문에 그래프 데이터 저장에 어려움이 존재한다. 본 제안방식에서는 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 그래프 데이터베이스에 효과적으로 저장하고, 분석이 요구될 때마다 데이터베이스 상에서 즉각적으로 분석이 가능한 방법을 제안한다.
Graphs have provided a powerful methodology to solve a lot of real-world problems, and therefore there have been many proposals on the graph representations and algorithms. But, because most of them considered only memory-based graphs, there are still difficulties to apply them to large-scale problems. To cope with the difficulties, this paper proposes a graph representation and graph algorithms based on the well-developed relational database theory. Graphs are represented in the form of relations which can be visualized as relational tables. Each vertex and edge of a graph is represented as a tuple in the tables. Graph algorithms are also defined in terms of relational algebraic operations such as projection, selection, and join. They can be implemented with the database language such as SQL. We also developed a library of basic graph operations for the management of graphs and the development of graph applications. This database approach provides an efficient methodology to deal with very large- scale graphs, and the graph library supports the development of graph applications. Furthermore, it has many advantages such as the concurrent graph sharing among users by virtue of the capability of database.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.58-59
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2017
그래프 데이터는 객체와 객체들 간의 관계를 모델링하여 사회 관계망 서비스, 사물 인터넷 그리고 뇌 네트워크등의 데이터를 표현하며 저장한다. 빅데이터의 시대에 빅 그래프를 처리하기 위한 수요는 가파르게 증가하고 있다. 분산 그래프 처리 시스템은 매우 큰 그래프 데이터를 클러스터 내의 여러 머신의 메모리에 나누어 저장함으로써, 빅 그래프의 처리를 가능하게 하였다. 본 논문에서는 최신 분산 그래프 처리 시스템들의 특징들을 비교 연구한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.143-145
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2000
인터넷이 보편화되면서 그에 따른 정보량도 급증하고 있다. 웹문서량이 많아짐에 따라 웹문서를 구조를 이용하여 저장, 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹사이트를 사용자가 평가하기 위해 계층적인 웹문서들의 관계를 사이트맵으로 구성하며 웹문서 내의 계층구조를 추출, 저장하고 그래픽적으로 표시하였다. 이를 위해 웹문서 내의 계층구조를 위해 W3기관의 공용으로 사용되는 Tidy 라이브러리를 이용하여 URL에 대한 HTML 문서를 얻고 이를 XML로 변환하였다. 변환된 XML 결과로 이진트리를 구성하고 계층구조를 표현하였다. 웹문서들의 사이트맵은 그래프형식과 계층구조형식으로 표현했는데 그래프형식을 이용하여 사이트맵의 연결구조를 파악할 수 있게 하였으며, 계층구조를 이용하여 웹문서간의 계층구조에 따른 정보를 얻을 수 있었다. 사이트맵을 구성하기 위해 URL들의 구조를 인접리스트로 저장하였으며, 방향성 그래프형식을 이용하였다. 또한 웹문서 구조를 계층적으로 구성하기 위해 웹문서의 그래프형식에 대해 BFS(Breadth First Search)방식을 이용했다. 또한 계층적 사이트맵을 이용한 평가항목을 이용하여 증권사이트에 대해 실험하였다. 실험을 통해 본 시스템이 웹사이트 평가에 유용성함을 입증하였다.
In recent years, semiconductor-based storage devices such as flash memory (SSDs) have been developed to high performance. In addition, a trend has been observed of optimally utilizing resources such as the central processing unit (CPU) and memory of the internal controller in the storage device according to the needs of the application. This concept is called In-Storage Processing (ISP). In a storage device equipped with the ISP function, it is possible to process part of the operation executed on the host system, thus reducing the load on the host. Moreover, since the data is processed in the storage device, the data transferred to the host are reduced. In this paper, we propose a method to optimize graph query processing by utilizing these ISP functions, and show that the optimized graph processing method improves the performance of the graph 500 benchmark by up to 20%.
프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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