RDF 데이터가 급속히 증가함에 따라 RDF데이터로부터 정보를 효율적으로 추출하는 기술의 중요성도 점차 커지고 있다. RDF데이터 질의를 위해 가장 많이 사용하는 질의언어인 SPARQL은 문법이 간단하고 그래프 패턴을 손쉽게 질의로 표현할 수 있는 장점이 있다. 그러나 사용자가 적절한 SPARQL을 작성하려면 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조와 용어를 사전에 파악해야 한다. 이 연구에서는 데이터 셋으로부터 사전에 추출된 스키마정보를 이용한 그래프 질의 생성 및 처리방법을 제안한다. 제안된 방법에서 사용자는 RDF 데이터 셋에 대한 온톨로지 구조 사전파악 없이 화면상에서 동적으로 질의를 작성하여 정보를 조회할 수 있다. 사용자가 생성한 질의는 관계형데이터베이스에 저장된 트리플 데이터에 대해 그래프 탐색을 수행할 때 탐색공간 제약조건으로 활용된다. LUBM(10,0) 데이터 셋에 대하여 LUBM 질의 2, 8, 9번을 이용하여 질의 처리 성능과 완전성을 확인하였다.
In this paper, we provide results for the search number of the Cartesian product of graphs. We consider graphs on opposing ends of the spectrum: paths and cliques. Our main result determines the pathwidth of the product of cliques and provides a lower bound for the search number of the product of cliques. A consequence of this result is a bound for the search number of the product of arbitrary graphs G and H based on their respective clique numbers.
단순 무방향 그래프 G 의 L(2,1)-coloring은 d(u,v)가 두 정점 사이의 거리일 때 두 가지 조건 (1) d(x,y) = 1 라면 |f(x)-f(y)|≥ 2, (2) d(x,y) = 2 라면 |f(x)-f(y)|≥ 1 을 만족하는 함수 f : V → [0,1,…,k]를 정의하는 것이다. 임의의 L(2,1)-coloring c 에 대하여 G 의 c-span 은 λ(c)=max{|c(u)-c(v)|| u,v∈V} 이며, L(2,1)-coloring number 인 λ(G)는 모든 가능한 c 에 대하여 λ(G) = min{λ(c)} 로 정의된다. 본 논문에서는 Harary의 정리에 기반하여 지름이 2인 그래프에 대하여 여그래프에 해밀턴 경로의 존재여부를 Tabu Search를 사용해 판단하고 이를 통해 λ(G)가 n(=|V|)과 같음을 분석한다.
그래프는 현재 GIS, 네트워크, 인공지능 등과 같은 다양한 분야에 응용되고 있다. 우리의 일상에서도 여행등과 같은 상황에서 무의식중에 그래프의 개념을 사용하고 있다. 그래서 본 논문에서는 미로내에서 로봇이 서로다른 두 개의 정점간 최단경로를 탐색할 때, 그래프라는 개념이 어떻게 사용되는지에 대해서 알아보고자한다. 우리가 자료구조 과목에서 배웠던 내용처럼 이상적인 상황이 아니고 좀더 현실적인 상황이다. 로봇이 최단경로탐색이라는 미션을 수행하기 위해서는 미로순회, 그래프 생성, 최단경로탐색의 세 단계를 거친다. 미로순회 단계는 로봇이 직접 미로를 탐색해야하는 단계로서 가장 어려움이 많은 단계라고 볼 수 있다. 그래프 생성 단계는 로봇이 미로가 가지는 구조적인 정보를 그래프로 표현하고, 이를 2차원 배열에 저장하는 단계이다. 최단경로탐색단계는 서로 다른 두 개의 정점을 입력하여 로봇이 실제로 이동하도록 하는 단계이다. 아직 구현이 완료된 상황이 아니기 때문에 로봇의 최단경로탐색을 위한 전체 과정의 설계에 대해서만 기술하기로 한다.
본 논문은 평면 그래프를 위한 병렬 depth-first search (DFS) 알고리즘 [SIAM J. Comput., 19 (1990) 678-704]을 비 평면일 (non-planar) 수 있는 grid 그래프의 한 종류인 solid grid 그래프에 대해서도 수행 가능하도록 확장된 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 Priority PRAM 모델에서 $O(n/sqrt{log\;n})$개의 프로세서로 수행했을 때 O(log n)의 병렬 시간이 소요된다. 우리의 지식으로, 이는 비 평면 그래프를 위한 첫 번째 결정적 NC (deterministic NC) 알고리즘이다.
The ability to understand given environments and plan a sequence of actions leading to goal state is crucial for personal service robots. With recent advancements in deep learning, numerous studies have proposed methods for state representation in planning. However, previous works lack explicit information about relationships between objects when the state observation is converted to a single visual embedding containing all state information. In this paper, we introduce graph-based state representation that incorporates both object and relationship features. To leverage these advantages in addressing the task planning problem, we propose a Graph Neural Network (GNN)-based subgoal prediction model. This model can extract rich information about object and their interconnected relationships from given state graph. Moreover, a search-based algorithm is integrated with pre-trained subgoal prediction model and state transition module to explore diverse states and find proper sequence of subgoals. The proposed method is trained with synthetic task dataset collected in simulation environment, demonstrating a higher success rate with fewer additional searches compared to baseline methods.
최근 소셜 네트워크, 시맨틱 웹, 바이오 인포매틱스 등 여러 응용 분야에서 그래프 구조를 갖는 대용량 데이터들에 활용됨에 따라 이런 데이터들에 대한 키워드 기반 검색 방법이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 그래프 구조 데이터에 대한 키워드 질의에 대해 질의와 연관성이 높으면서 구조적인 중복성을 갖지 않는 top-k 결과 집합을 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 키워드 질의에 대한 비-중복적인 결과 트리 구조와 그것의 연관도 척도를 정의하고, 그래프 내에 포함된 유용한 경로 정보들에 대한 효과적인 인덱싱 방법을 제안한다. 그리고 기 생성된 인덱스를 활용하여 주어진 키워드 질의에 대해 비-중복적이면서 연관도가 큰 top-k 결과 집합을 생성하는 효율적인 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 제안한 방법의 효과와 성능을 기존 방법과 비교 분석한다.
In this paper, we attempt to prevent certain cases by tracing a history and making genogram about open source software and its modification using similarity of source code. There are many areas which use open source software actively and widely, and open source software contributes their development. However, there are many unconscious cases like ignoring license or intellectual properties infringe which can lead litigation. To prevent such situation, we analyze source code similarity using program dependence graph which resembles subgraph isomorphism problem, a typical NP-complete problem. To solve subgraph isomorphism problem, we utilized harmony search of metaheuristic algorithm and compared its result with a genetic algorithm. For the future works, we represent open source software as program dependence graph and analyze their similarity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2162-2176
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2018
Chemical reactions have an intricate relationship with the search for better-quality neighborhood solutions to optimization problems. A catalytic reaction for chemical reactions provides a clue and a framework to solve complicated optimization problems. The application of a catalytic reaction reveals new information hidden in the optimization problem and provides a non-intuitive perspective. This paper proposes a new simulated catalytic reaction method for search in optimization problems. In the experiments using this method, significantly improved results are obtained in almost all graphs tested by applying to a graph bisection problem, which is a representative problem of combinatorial optimization problems.
An algorithm that searches the general AND-OR graph is proposed. The convergence and the efficiency of the algorithm is examined and compared with an existing algorithm for the AND-OR graph. It is proved that the proposed algorithm is superior to the existing method both in the quality of the solution and the number of node expansions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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