센서 네트워크에서는 베이스 노드와 다수의 센서 노드들간의 데이타 중심 (Data-centric) 기반의 통신 모델을 사용한다는 특징을 활용하여, 오버헤드를 최소화 하면서 최저 전력 라우팅 경로를 찾고, 또한 전체 네트워크의 수명을 최대화 시킬 수 있는 PAD (Power Aware Data-centric routing protocol)를 제안한다. PAD는 최저전력 라우팅 경로와는 상관없는 통신 링크를 제거한 최저전력특징그래프(Minimum Energy Property Graph)를 찾은 후, 오버혜드를 최소화 하고 slow convergence와 라우팅 경로의 루프 문제를 해결한 Distributed Data-centric Bellman-Ford Algorithm을 사용하여 라우팅 경로를 결정한다. 특히 PAD가 제안한 최저전력특징그래프를 찾는 알고리듬은 기존의 방식에 비해서 훨씬 빠르며, 간단하여 구현이 용이하면서도 가장 적은 수의 에지를 가지는 그래프를 구한다. 이는 기존의 방식이 사용하던 path-loss 모델만을 이용한 기하학적 계산과 복잡한 알고리듬을 path-loss 모델로부터 독립시켜 전력소모를 예측할 수 있는 어떠한 방법이든지 사용 가능하게 하고 또한 최단거리 알고리듬을 사용한 결과이다. PAD는 모든 과정을 분산된 방식으로 수행하며, 또한 최소의 오버헤드만을 가지므로, 다양한 센서 네트워크 응용에서 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 전국 각 지역 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 원격검침 시스템의 보급사업이 활성화되고 있으며, 전력수요 관리를 위한 양방향 통신 및 보안 요금제 기능 등 다양한 계량 기능을 제공하고 있다. 현재 AMI 시스템은 새로운 내부 IoT 장비 및 네트워크 규모의 증가로 인해 기존 RDB(Relational Database) 기반 장애 분석이 어렵다. 본 연구는 기존 RDB 데이터를 활용하는 새로운 GDB(Graph Database)기반 장애 분석 방법을 제안한다. 내부 임계치와 상태 값 등 누적된 데이터를 통해 새로운 장애 패턴의 상관관계를 분석한다. GDB 기반 시뮬레이션 결과 RDB에서 분석이 어려웠던 새로운 장애 패턴을 예측할 수 있음을 확인하였다.
This paper is a study on context-sensitive spelling error correction and uses the Korean WordNet (KorLex)[1] that defines the relationship between words as a graph to improve the performance of the correction[2] based on the vector information of the word embedded in the correction technique. The Korean WordNet replaced WordNet[3] developed at Princeton University in the United States and was additionally constructed for Korean. In order to learn a semantic network in graph form or to use it for learned vector information, it is necessary to transform it into a vector form by embedding learning. For transformation, we list the nodes (limited number) in a line format like a sentence in a graph in the form of a network before the training input. One of the learning techniques that use this strategy is Deepwalk[4]. DeepWalk is used to learn graphs between words in the Korean WordNet. The graph embedding information is used in concatenation with the word vector information of the learned language model for correction, and the final correction word is determined by the cosine distance value between the vectors. In this paper, In order to test whether the information of graph embedding affects the improvement of the performance of context- sensitive spelling error correction, a confused word pair was constructed and tested from the perspective of Word Sense Disambiguation(WSD). In the experimental results, the average correction performance of all confused word pairs was improved by 2.24% compared to the baseline correction performance.
시간-공간적 의존성을 모두 고려하는 방법으로 그래프 신경망과 순환 신경망을 함께 사용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 그래프 신경망은 새롭게 활발히 연구되고 있는 분야이다. 서울시 자전거 대여 서비스(일명 따릉이)는 서울시 곳곳에 대여소를 갖추고 있으며 각 대여소에서 대여 정보가 충실하게 기록되어 있는 시계열 자료이다. 각 대여소의 대여 정보는 시간에 따른 주기성을 보이는 시간적인 특성을 갖추고 있으며, 지역적인 특성도 대여 현황에 큰 영향을 미치리라고 생각된다. 지역적 상관관계는 그래프 신경망을 이용하여 잘 이해할 수 있다. 이 연구에서는 서울시 자전거 대여 서비스의 시계열 데이터를 그래프로 재구성하고 그래프 신경망과 순차 신경망을 결합한 대여 예측 모델을 개발하였다. 시간에 따른 주기성과 같은 시간 특성과 지역적인 특성 및 각 대여소의 중요도 정도를 고려하였다. 대여소의 중요도 정도는 대여량 예측에 중요한 인자로 사용됨을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.470-474
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2008
A well-designed computer network technology produces benefits on several fields within the organization, between the organizations(suborganizations) or among different organizations(suborganizations). Network technology streamlines business processes, decision process. Graphs are useful data structures capable of efficiently representing a variety of networks in the various fields. Metagraph is a like graph theoretic construct introduced recently by Basu and Blanning in which there is set to set mapping in place of node to node as in a conventional graph structure. Metagraph is thus a new type of data structure occupying its popularity among the computer scientists very fast. Every graph is special case of Metagraph. In this paper the authors introduce the notion of Meta-Networking as a new network technological representation, which is having all the capabilities of crisp network as well as few additional capabilities. It is expected that the notion of meta-networking will have huge applications in due course. This paper will play the role of introducing this new concept to the network technologists and scientists.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권2호
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pp.141-149
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2011
We consider the problem of assigning tasks to homogeneous nodes in the distributed system, so as to minimize the amount of communication, while balancing the processors' loads. This issue can be posed as the graph partitioning problem. Given an undirected graph G=(nodes, edges), where nodes represent task modules and edges represent communication, the goal is to divide n, the number of processors, as to balance the processors' loads, while minimizing the capacity of edges cut. Since these two optimization criteria conflict each other, one has to make a compromise between them according to the given task type. We propose a new cost function to evaluate static task assignments and a heuristic algorithm to solve the transformed problem, explicitly describing the tradeoff between the two goals. Simulation results show that our approach outperforms an existing representative approach for a variety of task and processing systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5401-5421
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2016
Both low-density parity-check (LDPC) codes and the multiple access technique of spatially coupling data transmission (SCDT) can be expressed in bipartite graphs. To improve the performance of iterative demodulation and decoding for SCDT, a novel joint sparse graph (JSG) with SCDT and LDPC codes is constructed. Based on the JSG, an approach for iterative joint demodulation and decoding by belief propagation (BP) is presented as an exploration of the flooding schedule, and based on BP, density evolution equations are derived to analyze the performance of the iterative receiver. To accelerate the convergence speed and reduce the complexity of joint demodulation and decoding, a novel serial schedule is proposed. Numerical results show that the joint demodulation and decoding for SCDT based on JSG can significantly improve the system's performance, while roughly half of the iterations can be saved by using the proposed serial schedule.
The goal of this study is to instigate various new and novel optimum proximity point theorems using the notion of implicit relation type ℶ-proximal contraction for non-self mappings. An illustrated example is used to demonstrate the validity of the obtained results. Furthermore, some uniqueness results for proximal contractions are also furnished with partial order and graph. Various well-known discoveries in the present state-of-the-art are enhanced, extended, unified, and generalized by our findings. As an application, we generate some fixed point results fulfilling a modified contraction and a graph contraction, using the profundity of the established results.
Gharebaghi, Saeed Asil;Kaveh, Ali;Ardalan Asl, Mohammad
Smart Structures and Systems
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제20권1호
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pp.99-114
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2017
In cognitive science, it is illustrated how the collective opinions of a group of individuals answers to questions involving quantity estimation. One example of this approach is introduced in this article as Star Graph (SG) algorithm. This graph describes the details of communication among individuals to share their information and make a new decision. A new labyrinthine network of neighbors is defined in the decision-making process of the algorithm. In order to prevent getting trapped in local optima, the neighboring networks are regenerated in each iteration of the algorithm. In this algorithm, the normal distribution is utilized for a group of agents with the best results (guidance group) to replace the existing infeasible solutions. Here, some new functions are introduced to provide a high convergence for the method. These functions not only increase the local and global search capabilities but also require less computational effort. Various benchmark functions and engineering problems are examined and the results are compared with those of some other algorithms to show the capability and performance of the presented method.
관계형 데이터베이스가 많은 기업에서 널리 사용되고 있지만, 개체간의 관계를 효과적이고 효율적으로 관리하지는 못하고 있다. 빅데이터를 분석하기 위해서는 다양한 개체간의 관계를 그래프로 표현할 필요가 절실하다. 본 논문에서는 그래프 데이터베이스와 그의 구조를 정의하고, 트랜잭션, 일관성, 가용성, 검색 기능 및 확장 등의 그 특성에 대해 살펴본다. 또한, 그래프 데이터베이스를 적용해야할 분야와 적용하지 말아야 할 분야에 대해 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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