단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려져 있지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 단백질 기능 예측 관련 연구로는 guilt-by-association 개념을 바탕으로 대규모의 단순 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 기능 예측 방법인 neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 예측 모델을 살펴보고 대량의 상호작용 데이터로부터 빠른 기능예측에 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단백질 상호작용 맵, 서열 유사성 및 경험적 전문가 지식을 이용하는 그래프 기반 모델이다. 제안된 알고리즘은 Yeast 단백질의 기능 예측을 수행하였으며, neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 모델의 실험 결과와 비교되었다.
The awareness of boundaries in wireless sensor networks has many benefits. The identification of boundaries is especially challenging since typical wireless sensor networks consist of low-capability nodes that are unaware of their geographic location. In this paper, we propose a simple, efficient algorithm to detect nodes that are near the boundary of the sensor field as well as near the boundaries of holes. Our algorithm relies purely on the connectivity information of the underlying communication graph and does not require any information on the location of nodes. We introduce the 2-neighbor graph concept, and then make use of it to identify nodes near boundaries. The results of our experiment show that our algorithm carries out the task of topological boundary detection correctly and efficiently.
k-인접 이웃 그래프는 모든 정점에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로서, 많은 정보검색 및 추천 시스템에서 k-인접 이웃 그래프를 활용하고 있다. 현재까지 k-인접 이웃 그래프를 생성하는 다양한 방법들이 제안되었지만, 다음의 두 조건을 동시에 만족하는 알고리즘은 제안되지 못했다: (1) 특정유사도 척도를 가정하지 않는다. (2) 정점 또는 차원의 수가 증가하더라도 정확도가 감소하지 않는다. 본 논문에서는 balanced canopy clustering을 이용하여 위 두 조건을 모두 만족하는 k-NN 그래프 생성 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 정점과 차원의 수에 상관없이 기본 알고리즘에 비해 5배 이상 빠르면서 약 92%의 정확도를 유지했다. 본 알고리즘은 새로운 유사도 척도를 사용하거나, 높은 정확도를 보장해야 할 경우 효과적으로 사용될 수 있다.
Landmark Spots in 2D gel electrophoresis are used in many methods of 2DEG spot matching. Landmark Spots are obtained manually and it is a bottle neck in the entire protein analysis process. Automated landmark spots detection is a very crucial topic in processing a massive amount of 2DGE data. In this paper, Automated landmark spot detection is proposed using point pattern matching and graph theory. Neighbor spots are defined by a graph theory to use and only a centered spot and its neighbor spots are considered for spot matching. Normalized Hausdorff distance is introduced as a criterion for measuring degree of similarity. In the conclusion, the method proposed in this paper can get about 50% of the total spot pairs and the accuracy rate is almost 100%, which the requirements of landmark spots are fully satisfied.
피라미드 그래프는 병렬처리 분야에서 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 위상으로 잘 알려져 있다. 개선된 피라미드 그래프는 이러한 피라미드 그래프보다 성능을 향상시키기 위해 메쉬를 토러스로 대체시킨 구조를 말한다. 본 논문에서는 개선된 피라미드 그래프의 각 계층을 형성하고 있는 기반 부-그래프로서의 정방형 토러스 그래프의 간선들을 두 개의 서로 다른 그룹으로 분류하는 전략을 채택한다. 토러스 그래프 내의 간선 집합은 해당 간선의 양 끝 정점들에 인접된 부모 정점들이 상위 계층에서 서로 인접하는지 아니면 공유하는 관계 인지에 따라 각각 NPC-간선과 SPC-간선이라 불리는 두 개의 서로 다른 부분집합으로 나누어 고려한다. 아울러 원래 그래프에서의 SPC-간선들을 압축된 결과 그래프에서는 압축된 슈퍼-정점 내부로 은닉시킴으로써 NPC-간선들에 대해서만 초점을 맞추도록 하기 위해 압축 그래프의 개념을 소개한다. 본 연구에서는 $2^n{\times}2^n$ 2-차원 정방형 토러스 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한 및 상한이 각각 $2^{2n-2}$와 $3{\cdot}2^{2n-2}$임을 분석한다. 이 결과를 개선된 피라미드 그래프로 확장시킴으로써 개선된 n-차원 피라미드 그래프 내에서 헤밀톤 사이클에 포함할 수 있는 NPC-간선의 최대 개수는 $4^{n-1}$-2n+1 개임을 증명한다.
A graph theoretical model called Roman domination in graphs originates from the historical background that any undefended place (with no legions) of the Roman Empire must be protected by a stronger neighbor place (having two legions). It is applicable to military and commercial decision-making problems. A Roman dominating function for a graph G = (V, E) is a function $f:V{\rightarrow}\{0,1,2\}$ such that every vertex v with f(v)=0 has at least a neighbor w in G for which f(w)=2. The Roman domination number of a graph is the minimum weight ${\sum}_{v{\in}V}\;f(v)$ of a Roman dominating function. In order to deal a problem of a Roman domination-type defensive strategy under multiple simultaneous attacks, ${\acute{A}}lvarez$-Ruiz et al. [1] initiated the study of a new parameter related to Roman dominating function, which is called strong Roman domination. ${\acute{A}}lvarez$-Ruiz et al. posed the following problem: Characterize the graphs G with equal strong Roman domination number and Roman domination number. In this paper, we construct a family of trees. We prove that for a tree, its strong Roman dominance number and Roman dominance number are equal if and only if the tree belongs to this family of trees.
피라미드 그래프는 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 토폴로지이다. 본 논문에서는 피라미드 그래프의 각 계층을 구성하고 있는 기반 그래프로서의 정방형 메쉬 그래프의 간선들을 두개의 서로 다른 그룹으로 분류하는 전략을 채택한다. 메쉬 내의 간선 집합은 해당 간선의 양 끝 정점들에 인접된 부모 정점들이 상위 계층 내에서 서로 이웃하는 관계인지 아니면 공유하는 관계인지에 따라서 각각 NPC-간선과 SPC-간선이라는 이름으로 불리는 두 개의 서로 다른 부분집합으로 나누어질 수 있다. 아울러 원래 그래프에서의 SPC-간선들을 압축된 결과 그래프에서는 압축된 슈퍼-정점 내부로 숨김으로써 NPC-간선들에만 초점을 맞출 수 있도록 하기 위해 압축 그래프의 개념을 소개한다. 본 논문에서는 $2^n\times2^n$ 2-차원 정방형 메쉬 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한 및 상한이 각각 $2^{2n-2}$와 $3*(2^{2n-2}-2^{n-1})$임을 분석한다. 이 결과를 피라미드 그래프로 확장시킴으로써 n-차원 피라미드 내에서 헤밀톤 사이클에 포함가능한 NPC-간선의 최대 개수가 $4^{n-1}-3*2^{n-1}$-2n+7 임을 증명한다.
This paper proposes a graph-theatrical approach to optimize spatial reuse by adopting a technique that quantizes the channel information into single bit sub-messages. First, we introduce an interference graph to model the network topology. Based on the interference graph, the computational requirements of the algorithm that computes the optimal spatial reuse factor of each user are reduced to quasilinear time complexity, ideal for practical implementation. We perform a resource allocation procedure that can maximize the efficiency of spatial reuse. The proposed spatial reuse scheme provides advantages in beamforming systems, where in the interference with neighbor nodes can be mitigated by using directional beams. Based on results of system level measurements performed to illustrate the physical interference from practical millimeter wave wireless links, we conclude that the potential of the proposed algorithm is both feasible and promising.
k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 응집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG (Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP (Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성을 정의하는 분광 공간(spectral space)내의 다중 창을 사용하였고 RNV (Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘에 대한 평가 실험을 수행 하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 또한 한반도에서 관측된 방대한 크기의 QuickBird 영상의 적용 결과는 제안된 알고리즘이 무감독 영상 분류를 위한 강력한 수단임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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