KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.1817-1839
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2024
To solve the problem of insufficient recognition of key nodes in the existing software defect detection process, this paper proposes a key node recognition algorithm based on node expansion degree and improved K-shell position, shortened as SDD_KNR. Firstly, the calculation formula of node expansion degree is designed to improve the degree that can measure the local defect propagation capability of nodes in the software network. Secondly, the concept of improved K-shell position of node is proposed to obtain the improved K-shell position of each node. Finally, the measurement of node defect propagation capability is defined, and the key node recognition algorithm is designed to identify the key function nodes with large defect impact range in the process of software defect detection. Using real software systems such as Nano, Cflow and Tar to design three sets of experiments. The corresponding directed weighted software function invoke networks are built to simulate intentional attack and defect source infection. The proposed SDD_KNR algorithm is compared with the BC algorithm, K-shell algorithm, KNMWSG algorithm and NMNC algorithm. The changing trend of network efficiency and the strength of node propagation force are analyzed to verify the effectiveness of the proposed SDD_KNR algorithm.
무선 홈 네트워크 환경에서 넓은 확장성과 저전력이 통신이 기능한 Zigbee는 홈 네트워크에서 가장 이상적인 통신기술이다. 하지만 Zigbee는 숨겨진 단말 문제와 전송 지연 문제를 항상 가지고 있어 무선 홈 네트워크에서 많이 사용되고 있지 못하고 있다. 이런 Zigbee가 가지고 있는 두 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 프레임을 제안한다. 제안하는 프레임은 슈퍼프레임 구간을 줄여서 생기는 공간에 제어 프레임 구간을 추가하는 구조를 이루어져 있다. 새롭게 구성된 제어프레임 구간에서는 제어프레임을 이용하여 단말의 상태 정보를 교환하여 숨겨진 단말 문제를 해결할 것으로 예상한다. 또한 제어 프레임 구간과 슈퍼 프레임 구간사이에 동기화에 사용되는 비콘을 넣어 하위 계층에서 발생하는 전송 지연 문제를 해결할 수 있다고 예상한다. 제안하는 프레임이 숨겨진 단말 문제와 전송 지연 문제를 해결하였는지 확인하기 위해 OPNET을 통해 Zigbee Qos Parameter 환경에서 시뮬레이션을 하였다. 전송 지연 문제를 해결여부를 확인하기 위해 전송지연시간을 측정하였으며, 숨겨진 단말 문제를 해결여부를 확인하기 위해 전송률과 처리율을 측정하였다.
본 논문에서, 정이진트리와 노드수가 증가함에 따라 분지수가 증가하는 하이퍼큐브, 하이퍼피터슨 연결망을 분지수가 고정된 피터슨-토러스(PT) 연결망에 일대일 임베딩 하였다. 일대일 임베딩은 일대다 임베딩이나 다대일 임베딩과 비교하여 프로세서의 낭비나 프로세서의 과부하의 위험이 적다. 하이퍼큐브나 하이퍼 피터슨에서 개발된 알고리즘들이 피터슨-토러스에서 사용될 때 유휴 프로세세가 많지 않도록 확장율 ${\doteqdot}1$, 연장율 1.5n+2 그리고 밀집율 O(n)에 일대일 임베딩 하였고, 메시지 전송길이에 영향을 받지 않는 웜홀 라우팅 방식의 시스템에서 메시지의 병목현상을 피할 수 있도록 정이진트리를 PT 네트워크에 밀집율 1, 확장율 ${\doteqdot}5$ 그리고 연장율 O(n)에 일대일 임베딩 하였다.
The Pancake graph is node symmetric and useful interconnection network in the field of data sorting algorithm. The Half Pancake graph is a new interconnection network that reduces the degree of the Pancake graph by approximately half and improves the network cost of the Pancake graph. In this paper, we analyze topological properties of the Half Pancake graph $HP_n$. Fist, we prove that $HP_n$ has maximally fault tolerance and recursive scalability. In addition, we show that in $HP_n$, there are isomorphic graphs of low-dimensional $HP_n$. Also, we propose that the Bubblesort $B_n$ can be embedded into Half Pancake $HP_n$ with dilation 5, expansion 1. These results mean that various algorithms designed for the Pancake graph and the Bubble sort graph can be executed on $HP_n$ efficiently.
The purpose of this study is to investigate the characteristics of members and communities that have significant influence in the online fashion community through their word-of-mouth activities. In order to identify the influence and the diffusion of word-of-mouth in fashion community, the study selected one online fashion community. Then, the study sorted the online posts and comments made on fashion information and put them into the matrix form to perform social network analysis. The result of the analysis is as follows: First, the fashion community network used in the study has many active members that relay information very quickly. Average time for information diffusion is very short, taking only one or two days in most cases. Second, the influence of word-of-mouth is led by key information produced from only a few members. The number of influential members account for less than 20% of the total number of community members, which indicate high level of degree centrality. The diffusion of word-of-mouth is led by even fewer members, which represent high level of betweenness centrality, compared to the case of degree centrality. Third, component characteristic shares similar information with about 70% of all members being linked to maximize information influence and diffusion. Fourth, a node with high degree centrality and betweenness centrality shares similar interests, presenting strain effect to particular information. Specially, members with high betweenness centrality show similar interests with members of high degree centrality. The members with high betweenness centrality also help expansion of related information by actively commenting on posts. The result of this research emphasizes the necessity of creation and management of network to efficiently convey fashion information by identifying key members with high level of information influence and diffusion to enhance the outcome of online word-of-mouth.
IEEE 802.15.4를 기반으로 하는 Zigbee 센서 네트워크에서는 전송되는 패킷에는 2byte의 지역 주소가 존재한다. Ziebee 센서 네트워크 내에서 이 2byte의 주소를 가지고 각 센서의 주소를 식별한다. 이러한 Zigbee 센서 네트워크는 많은 센서들을 하나의 네트워크로 구성할 수 있어야 ubiquitous 시대를 뒷받침 할 수 있는 솔루션으로 자리매김할 수 있다. 그러나 Zigbee 계층 구조에서 표준에 제정되어 있는 알고리즘인 Cskip 알고리즘을 이용한 할당 방식에는 많은 수의 센서를 배치하는 것에 문제가 있다. Cskip 알고리즘을 이용하여 주소를 할당하기 위해서는 라우터나 코디네이터가 가질 수 있는 자식노드의 최대 개수, 자식노드가 라우터로 될 수 있는 최대 개수, 네트워크의 최대 깊이를 알아야 한다. 이러한 네트워크는 유연성이 없고 공간적이 측면으로 봤을 때 주소 할당에 있어서도 많은 낭비를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 주소 공간의 낭비를 최소화 할 수 있는 주소할당 알고리즘을 제안한다.
교통정보에 의한 교통량분산 효과를 실질적으로 얻기 위해서는 좌회전금지, U-turn, P-turn과 같은 교차로내 회전제약이 존재하는 일반 가로망에서 적정수의 경로를 도출하여 제공해야 한다. 이를 위하여 k-path 알고리듬이 주로 이용되고 있으나 도출된 경로들간에 중복성이 문제가 되고 있다. 본 연구는 교차로내 회전제약들을 고려하면서 교통정보제공을 위한 n개의 최단경로탐색(n-path) 알고리듬을 개발하는 데 연구의 목적이 있다 여기서 n-path 알고리듬은 기존 k-path 알고리듬과는 차이가 있는데, k-path 알고리듬은 기종점간 통행비용을 기초로 첫 번째 최단경로외 2번째 최단경로, 3번째 최단경로,....식으로 k개의 최단경로를 찾는 데 비해, n-path 알고리듬은 각 경로간 일정수준 이상의 경로중첩(path overlap)이 발생하지 않도록 하면서 n개의 경로를 탐색하는 방법이다. 이를 위하여 첫 번째 탐색된 경로를 중심으로 통행비용과 경로중복수준을 판단하여 이후 경로들을 탐색하게 된다. 또한, 본 연구에서 제시하는 n-path 알고리듬은 기존 연구와는 달리 교차로상 회전제약을 반영하기 위하여 가로망을 확장할 필요가 없다는 장점이 있다. 개발된 알고리듬을 몇 개의 예제 네트워크에 적용하여 평가하였으며 평가결과 원하는 결과를 도출하고 있음을 확인할 수 있었다.
Bellows is a familiar component in piping systems as it provides a relatively simple means of absorbing thermal expansion and providing system flexibility. In routine piping flexibility analysis by finite element methods, bellows is usually considered to be straight pipe runs modified by an appropriate flexibility factor; maximum stresses are evaluated using a corresponding stress concentration factor. The aim of this study is to develop a bellows finite element, which similarly includes more complex shell type deformation patterns. This element also does not require flexibility or stress factors, but evaluates more detailed deformation and stress patterns. The proposed bellows element is a 3-D, 2-noded line element, with three degrees of freedom per node and no bending. It is formulated by including additional 'internal' degrees of freedom to account for the deformation of the bellows corrugation; specifically a quarter toroidal section of the bellows, loaded by axial force, is considered and the shell type deformation of this is include by way of an approximating trigonometric series. The stiffness of each half bellows section may be found by minimising the potential energy of the section for a chosen deformation shape function. An experiment on the flexibility is performed to verify the reliability for bellows finite element.
최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.
본 논문에서는 정보검색 성능 향상을 위해 잠정적 적합 문서 및 부적합 문서와 어휘 그래프를 이용한 질의 확장 방법을 제안한다. 언어모델에 의한 초기 검색 결과 상위 문서들은 질의 어휘 조합과 근접도를 기반으로 핵심 질의를 포함하는 문서들로 구성된 핵심 질의 클러스터와 핵심 질의를 포함하지 않는 문서들로 구성된 비핵심 질의 클러스터로 분류된다. 이때, 핵심 질의 클러스터는 잠정적 적합 문서 집합으로, 비핵심 질의 클러스터는 잠정적 부적합 문서 집합으로 본다. 각 클러스터는 어휘들과 질의 어휘와의 가까운 정도에 따라 어휘 그래프로 표현된다. 각 어휘에 대한 중요도는 핵심 질의 클러스터 그래프에서의 어휘 가중치에서 비핵심 질의 클러스터 그래프에서의 어휘의 가중치를 빼서 계산한다. 이는 부적합 문서에서 높은 가중치를 갖는 어휘는 확장 질의에서 제외시키는 역할을 한다. 중요도가 높은 어휘 순으로 확장할 질의를 선택한다. 웹 문서 테스트컬렉션인 TREC WT10g에서의 실험 결과에서 제안 방법이 언어모델(LM)에 비해 평균 정확률의 평균(MAP)에서 9.4% 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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