• Title/Summary/Keyword: 연결된 그래프

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Matrix-Star Graphs : A New Interconnection Network Based on Matrix Operation (행렬-스타그래프 : 행렬연산에 기반한 새로운 상호 연결망)

  • Lee, Hyeong-Ok;Im, Hyeong-Seok
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.26 no.4
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    • pp.389-405
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    • 1999
  • 본 논문에서는 상호 연결망의 노드를 행렬로 표현하고 행렬연산을 이용하여 에지를 정의한 새로운 상호 연결망으로 행렬-스타 그래프를 제안한다. 행렬-스타 그래프는 널리 알려진 스타 그래프를 일반화한 그래프이다. 먼저, 행렬-스타 그래프의 노드를 2 $\times$ n 행렬로 표현한 행렬-스타 그래프 MS2,n 에 대하여 주요 망 척도인 분지수, 연결도, 확장성, 대칭성, 리우팅 ,지름 방송등을 분석한다. 다음으로, 행렬-스타 그래프 MS2,n의 노드를 2차원과 3차원으로 일반화한 행렬-스타 그래크 MSk,n과 MS k,n,p를 정의하고 행렬-스타그래프 MSk,n,p 의 라우팅 알고리즘과 지름을 분석한다. 상호연결망의 중요 망 척도중 하나는 망 비용이고 상호연결망의 망 비용은 그 연결망의 분지수와 지름의 곱으로 정의된다. star 그래프는 다른 상호 연결망보다 작은 망 비용을 갖는다. 최근에 제안된 Macro-Star 그래픈 star 그래프에 비해 상대적으로 망 비용이 작은 값을 갖는 연결망이다. (n2)!개의 노드를 갖는 행렬-스타 그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}} )와 ((n-1)2 + 1)!개의 노드를 갖는 Macro-Star 그래프 MS(n-1, n-1)의 망 비용은 행렬-스타그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}})는 O(n2,7)이고, Macro-Star 그래프 MS(n-1 , n-1)은 O(n3) 이다. 이는 행렬-스타 그래프가 스타 그래프와 Macro-Star 그래프보다 망비용이 우수함을 의미한다.

Hamiltonian Connectedness of Grid Graph wish Two Wraparound Edges (두개의 랩어라운드 에지를 갖는 그리드 그래프의 해밀톤 연결성)

  • 이지연;박경욱;임형석
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.670-672
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    • 2002
  • 본 논문에서는 2개의 랩어라운드 에지를 갖는 m$\times$n(m 2, n$\geq$3, n 흘수) 그리드 그래프에서의 해밀톤 성질을 고려한다. 먼저 그리드 그래프가 해밀톤 연결된(hamiltonian-connected)그래프가 되기 위해 추가로 필요한 에지의 수가 2개 이상임을 보인다. 그리고 m$\times$n 그리드 그래프의 첫 행에 랩어라운드 에지를 추가한 그래프의 해밀톤 성질을 보인 후, m$\times$n 그리드 그래프의 첫 행과 마지막 행에 램어라운드 에지를 추가한 그래프가 해밀톤 연결된 그래프임을 보인다.

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Subquadratic Time Algorithm to Find the Connected Components of Circle Graphs (원 그래프의 연결 요소들을 찾는 제곱미만 시간 알고리즘)

  • Kim, Jae-hoon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.22 no.11
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    • pp.1538-1543
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    • 2018
  • For n pairs of points (a,b) on a circle, the line segment to connect two points is called a chord. These chords define a new graph G. Each chord corresponds to a vertex of G, and if two chords intersect, the two vertices corresponding to them are connected by an edge. This makes a graph, called by a circle graph. In this paper, we deal with the problem to find the connected components of a circle graph. The connected component of a graph G is a maximal subgraph H such that any two vertices in H can be connected by a path. When the adjacent matrix of G is given, the problem to find them can be solved by either the depth-first search or the breadth-first search. But when only the information for the chords is given as an input, it takes ${\Omega}(n^2)$ time to obtain the adjacent matrix. In this paper, we do not make the adjacent matrix and develop an $O(n{\log}^2n)$ algorithm for the problem.

A Framework Based on A Semantic Graph for Visualization of Influence On A Social Network (시멘틱 그래프 기반의 사회연결망 영향력 시각화를 위한 연구)

  • Jang, Seok-Hyun;Lee, Kyung-Won;Jang, Sun-Hee
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02b
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    • pp.432-438
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    • 2007
  • 이 연구는 정보 간의 관계에서 도출되는 특징을 적합하게 보여줄 수 있는 시각화를 위한 선행연구이다. 정보의 관계에 주목하는 이유는 관계 구조를 통해 정보의 성격과 특징을 파악할 수 있기 때문이다. 정보의 관계는 사회연결망 분석을 통해서 파악할 수 있다. 정보를 구성하는 개체와 개체 사이의 관계는 다양한 요소를 지니고 있으며, 연결망의 관계 분석 지표를 통해 관계의 성격과 특징을 도출해 낼 수 있다. 이 연구에서는 사회연결망에서 관계의 성격을 도출하는데 중요한 지표로 다뤄지는 영향력을 연구범위로 설정하고, 연결망 내의 관계의 요인과 영향력의 지표를 분류하고 연결한다. 이를 통해 사회연결망에서 영향력을 나타내는 관계의 요소를 중심으로 관계의 시각화 과정에 있어 적합한 시각화 프로세스를 온톨로지 개념을 사용하는 시멘틱 그래프에 적용해 보았다. 영향력의 각 관계 요소는 공통적인 개념과 성격, 측정 요소를 통하여 노드와 링크의 네트워크 형태의 그래프로 형성되었다. 영향력 시멘틱 그래프는 사회연결망의 영향력 요소를 이해하고, 분석하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인할 수 있다. 또한 시멘틱 그래프의 적용 범위를 연결망 시각화 전반을 확장하여, 합리적이고 효율적인 시각화 프로세스의 설정이 가능함을 알 수 있다.

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Analysis of Bubblesort graph's connectivity which has a conditions for limitations (제약 조건을 갖는 버블정렬 그래프의 연결도 분석)

  • Seo, Joungh-hung;Lee, Hyeong-ok
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.321-324
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    • 2017
  • Bubblesort graph is mathematically modeled with bubbling methods, which can arrange data. Bubblesort graph Bn's degree is n, it's routing path length ${\frac{n(n-1)}{2}}$, and its network cost is $O(n^3)$. In this paper we suggest the number of Bubblesort graph's degree reduced to half as a solution to improve the network cost of Bubblesort graph. The Bubblesort graph which has the following restriction is a connected graph randomly from node U to node V for routing.

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Embedding algorithms among hypercube and star graph variants (하이퍼큐브와 스타 그래프 종류 사이의 임베딩 알고리즘)

  • Kim, Jongseok;Lee, Hyeongok
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.17 no.2
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    • pp.115-124
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    • 2014
  • Hypercube and star graph are widely known as interconnection network. The embedding of an interconnection network is a mapping of a network G into other network H. The possibility of embedding interconnection network G into H with a low cost, has an advantage of efficient algorithms usage in network H, which was developed in network G. In this paper, we provide an embedding algorithm between HCN and HON. HCN(n,n) can be embedded into HON($C_{n+1},C_{n+1}$) with dilation 3 and HON($C_d,C_d$) can be embedded into HCN(2d-1,2d-1) with dilation O(d). Also, star graph can be embedded to half pancake's value of dilation 11, expansion 1, and average dilation 8. Thus, the result means that various algorithms designed for HCN and Star graph can be efficiently executed on HON and half pancake, respectively.

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GPU Based Incremental Connected Component Processing in Dynamic Graphs (동적 그래프에서 GPU 기반의 점진적 연결 요소 처리)

  • Kim, Nam-Young;Choi, Do-Jin;Bok, Kyoung-Soo;Yoo, Jae-Soo
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.22 no.6
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    • pp.56-68
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    • 2022
  • Recently, as the demand for real-time processing increases, studies on a dynamic graph that changes over time has been actively done. There is a connected components processing algorithm as one of the algorithms for analyzing dynamic graphs. GPUs are suitable for large-scale graph calculations due to their high memory bandwidth and computational performance. However, when computing the connected components of a dynamic graph using the GPU, frequent data exchange occurs between the CPU and the GPU during real graph processing due to the limited memory of the GPU. The proposed scheme utilizes the Weighted-Quick-Union algorithm to process large-scale graphs on the GPU. It supports fast connected components computation by applying the size to the connected component label. It computes the connected component by determining the parts to be recalculated and minimizing the data to be transmitted to the GPU. In addition, we propose a processing structure in which the GPU and the CPU execute asynchronously to reduce the data transfer time between GPU and CPU. We show the excellence of the proposed scheme through performance evaluation using real dataset.

An Analysis on the Pedagogical Aspect of Quadratic Function Graphs Based on Linear Function Graphs (일차함수의 그래프에 기초한 이차함수의 그래프에 대한 교수학적 분석)

  • Kim, Jin-Hwan
    • School Mathematics
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    • v.10 no.1
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    • pp.43-61
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    • 2008
  • This study is based on the pedagogical aspect that both connections of mathematical concepts and a geometric approach enhance the understanding of structures in school mathematics. This study is to investigate the graphical properties of quadratic functions such as symmetry, coordinates of vertex, intercepts and congruency through the geometric properties of graphs of linear functions. From this investigation this study would give suggestions on a new pedagogical perspective about current teaching and learning methods of quadratic function graphs which is focused on routine algebraic transformation of the completing squares. In addition, this study would provide the topic of quadratic function graphs with the understanding of geometric perspective.

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스타 그래프 연결망의 성능분석

  • Kim, Myeong-Gyun;Lee, Gil-Haeng
    • ETRI Journal
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    • v.14 no.1
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    • pp.118-125
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    • 1992
  • 다중 컴퓨터 연결망의 성능은 그 위상에 따라 크게 좌우되는데 현재까지 연구된 많은 연결망중에서 특히 하이퍼큐브 연결망은 노드수에 비해 비교적 적은 차수와 지름을 갖고 symmetric 하며 순환적 구성 (recursive decomposition structure) 특성을 갖고 있어 여러가지 알고리즘의 사상이 용이하여 많이 사용되고 있다. 여기서는 $Akers^2$ 등에 의해 제안되어 스타 그래프 (star graph) 에 대해 성능분석을 하였다. 분석 척도로는 노드간 평균거리를 사용하였으며 메시지 분포는 $Reed^(1)$가 사용한 분포를 사용하였다. 분석결과 스타 그래프 연결망은 하이퍼큐브와 비슷한 성능을 보였으며 노드 수가 많아질수록 더 나은 성능을 보였다.

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Hyper-Star Graphs: A New Interconnection Network for Multicomputer (하이퍼-스타 그래프 : 다중 컴퓨터를 위한 새로운 상호 연결망)

  • Lee, Hyeong-Ok;Kim, Byeong-Cheol;Im, Hyeong-Seok
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.12
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    • pp.3099-3108
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    • 1998
  • 본 논문에서는 새로운 다중 컴퓨터의 위상으로 하이퍼-스타 그래프를 제안하고, 하이퍼-스타 그래프에 대하여 주요 망 척도인 분지수, 연결도, 확장성, 라우팅, 지름, 임베딩 등의 특징을 분석한다. 하이퍼-스타 그래프 HS(2n,n)에 에지를 한 개 추가한 folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)은 2nCn개의 노드를 갖고 널리 알려진 상호 연결망인 하이퍼큐브에 비해 상대적으로 분지수와 지름이 작은 값을 갖는 연결망이다. Folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)가 하이퍼큐브 Qn이 같은 노드 수를 가질 때 분지수$\times$지름에 대한 척도에 있어서 은 n2/2보다 작고, 하이퍼큐브 Qn와 그의 변형들보다 연결망의 망 비용에 있어서 우수함을 의미한다. 또한 하이퍼큐브 Qn과 n$\times$n 토러스를 하이퍼-스타 그래프 HS(2n,n)에 연장비율 2에 임베딩하는 방법을 보인다.

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