The ordering method is used to reduce the fill-ins in interior point methods. In ordering, the data structure plays an important role. In this paper, first, we compare the efficiency and the memory storage requirement of the quotient graph structure and the clique storage. Next, we propose a method of reducing the number of cliques and a data structure for clique storage. Finally, we apply a method of merging rows and absorbing cliques and show the experimental results.
The purpose of this paper is to develop an efficient model for the analysis of a John's Chopper Circuit. In the John's Chopper Circuit analysis, the open branches are removed from the associated graph to formulate the modified incidence matrix. An algorithm for the generation of a modified proper tree and fundamental cut set matrix from a network graph is developed, which utilizes much less computer storage space and computation time compared to the classical methods.
최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 본 논문에서는 압축률 및 압축 시간에 대해 중점적으로 연구되던 기존의 압축 기법에 그래프 마이닝을 적용하여 스트림 그래프 환경을 함께 고려한 그래프 압축 기술을 제안한다. 또한, 최신 패턴을 유지하여 실시간으로 변화하는 스트림 그래프에서 압축 효율 및 처리속도를 향상시킨다. 본 논문에서는 그래프 스트림 처리를 위한 점진적 빈발 패턴 기반 압축 기법을 제안하였다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 압축률과 처리시간을 기존기법과 비교하여 성능평가를 수행한다. 제안하는 기법은 그래프 데이터의 크기가 커질 때 중복되는 데이터가 많아져 기존 기법보다 빠른 처리속도를 보인다. 따라서, 빠른 처리가 요구되는 스트림 환경에서 제안하는 기법을 활용할 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.34-46
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2023
A growing number of large scale knowledge graphs raises several issues how knowledge graph data can be organized, discovered, and integrated efficiently. We present a novel semantic-based mashup platform for contents convergence which consists of acquisition, RDF storage, ontology learning, and mashup subsystems. This platform servers a basis for developing other more sophisticated applications required in the area of knowledge big data. Moreover, this paper proposes an entity matching method using graph convolutional network techniques as a preliminary work for automatic classification and discovery on knowledge big data. Using real DBP15K and SRPRS datasets, the performance of our method is compared with some existing entity matching methods. The experimental results show that the proposed method outperforms existing methods due to its ability to increase accuracy and reduce training time.
본 논문은 고성능 스토리지를 사용하는 환경에서 대규모 그래프를 분석을 위한 GPU 기반 그래프 분석 엔진의 I/O 최적화 전략을 제안한다. 사전 실험을 통해 최신 GPU 기반 그래프 엔진인 RealGraphGPU 가 고성능 스토리지의 대역폭을 충분히 활용하지 못하고 있음을 발견하였다. 이를 개선하기 위해 (1) User-space I/O, (2) Asynchronous I/O 두 가지 최적화 전략을 적용하였으며, 실험을 통해 두 전략이 RealGraphGPU 의 그래프 분석 성능 향상시키는 데 효과적임을 확인하였다.
In the stability and sensitivity design and diagnosis approaches, there are various methodologies available. Bond graph modeling by lumping technique is one of the universal methodologies in methodical analysis used by many researchers in all over the world. The accuracy of the method is validated in different arenas. Bond graphs are a concise, pictorial representation of the energy storage, dissipation and exchange mechanisms of interacting dynamic systems, subsystems and components. This paper proposes a bond graph modeling for distributed parameter systems using lumping techniques. Therefore, a steel frame structure was modeled to analyze employing bond graph modeling of distributed system using lumping technique. In the analytical part, the effectiveness of bond graphs to model this system is demonstrated. The dynamic responses of the system were computed and compared with those computed from the finite element analysis. The calculated maximum deflection time histories were found to be comparable. The sensitivity and the stability of the steel frame structure was also studied in different aspects. Thus, the proposed methodology, with its simplicity, can be used for stability and sensitivity analyses as alternative to finite element method for steel structures. The major value brought in the practical design is the simplicity of the proposed method for steel structures.
Using Fuji apple fruits cultivated in Kyungpook prefecture, the calibration model for firmness evaluation of fruits by near infrared(NIR) reflectance spectroscopy was developed, and the various influence factors such as instrument variety, measuring method, sample group, apple peel and selection of firmness point were investigated. Spectra of sample were recorded in wavelength range of 1100∼2500nm using NIR spectrometer (InfraAlyzer 500), and data were analyzed by stepwise multiple linear regression of IDAS program. The accuracy of calibration model was the highest when using sample group with wide range, and the firmness mean values obtained in graph by texture analyser(TA) were used as standard data. Chemometrics models were developed using a calibration set of 324 samples and an independent validation set of 216 samples to evaluate the predictive ability of the models. The correlation coefficients and standard error of prediction were 0.84 and 0.094kg, respectively. Using developed calibration model, it was possible to monitor the firmness change of fruits during storage frequently. Time, which was reached to firmness high value in graph by TA, is possible to use as new parameter for freshness of fruit surface during storage.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3203-3215
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2015
Due to the high growth of SNS population, service scalability is one of the critical issues to be addressed. The cloud environment provides the flexible computing and storage resources for services deployment, which fits the characteristics of scalable SNS deployment. However, if the SNS related information is not properly placed, it will cause unbalance load and heavy transmission cost on the storage virtual machine (VM) and cloud data center (CDC) network. In this paper, we characterize the SNS into a graph model based on the users' associations and interest correlations. The node weight represents the degree of associations, which can be indexed by the number of friends or data sources, and the link weight denotes the correlation between users/data sources. Then, based on the SNS graph, the two-step algorithm is proposed in this paper to determine the placement of SNS related data among VMs. Two k-means based clustering schemes are proposed to allocate social data in proper VM and physical servers for pre-configured VM and dynamic VM environment, respectively. The experimental example was conducted and to illustrate and compare the performance of the proposed schemes.
XML을 기반으로 지리 정보의 저장 및 전송을 위한 인코딩 표준으로 제안된 GML은 점차 그 활용도가 증가하고 있다. 이에 웹 환경에서 지리 정보의 상호 운용성을 제공하기 위해 다양한 모델링, 저장 및 질의에 관한 연구가 수행되어 왔으며, 특히 구조적인 특성을 갖는 GML 문서를 효율적으로 저장하는 연구는 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 GML 스키마를 기반으로 작성된 GML 문서를 공간 데이터베이스로 저장하기 위한 GML 문서 변환 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 GML 스키마를 방향성을 갖는 그래프 구조로 변환하고 이를 기반으로 공간 스키마로의 매핑에 대해 기술한다. 그리고 GML 문서를 공간 데이터베이스로 변환할 때 발생하는 의미적 손실을 보상하기 위해 GML 스키마에 존재하는 제약 조건을 변환된 공간 스키마에서 유지하기 위한 규칙을 제안한다. 또한 제안 기법은 공간 데이터베이스를 GML 문서의 저장소로 활용할 수 있도록 함으로써 이질적인 지리 정보의 상호 운용성 제공뿐 아니라 대량의 GML 문서에 대해 효과적인 저장과 관리가 가능하게 한다.
본 실험은 기존의 저장방법보다 손쉽고, 경제적인 포도의 예냉처리를 통해 포도의 저장기간 증대 및 상품성에 미치는 영향을 조사하였다. 포도의 저장성에 있어서 중요한 척도로 이용될 수 있는 중량 감모율을 조사한 결과, 예냉처리구는 비예냉처리구에 비해서 중량감모율 7%에 도달하는 기간이 5일에서 10일까지 연장되어 예냉처리가 포도의 저장성을 향상시킴을 확인하였다. 또한 비정상과율도 저장 31일 경과 후 예냉처리구가 비예냉처리구에 비해 1/4 이하 수준으로 나타났으며, 총균수 및 경도의 측정에서도 예냉처리구가 비예냉처리구에 비해 좋은 결과를 가져와 상품성의 현저한 향상을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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