In this paper we consider strongly polynomial variations of the auction algorithm for the single origin/all destinations shortest path problem. These variations are based on the idea of graph reduction, that is, deleting unnecessary arcs of the graph by using certain bounds naturally obtained in the course of the algorithm. We study the structure of the reduced graph and we exploit this structure to obtain algorithm with O(n min{m, nlogn}) and O(n$^{2}$) running time.
Based on the geometric representation an efficient al-gorithm is designed to find all articulation points of a permutation graph. The proposed algorithm takes only O(n log n) time and O(n) space where n represents the number of vertices. The proposed se-quential algorithm can easily be implemented in parallel which takes O(log n) time and O(n) processors on an EREW PRAM. These are the first known algorithms for the problem on this class of graph.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.9
no.2
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pp.9-16
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2004
Recently, lattice conditional independence models(LCIMs) have been introduced for the analysis of non-monotone missing data patterns and of non-nested dependent regression models. This approach has been successfully applied to solve various problems in data pattern analysis, however, it suffers from computational burden to search LCIMs. In order to cope with this drawback, we propose a new scheme for finding LCIMs based on the essential graph. Also, we show that the class of LCIMs coincides with the class of all transitive acyclic directed graph(TADG) models which are Markov equivalent to a specific acyclic directed graph(ADG) models.
Moon, Joo Yeon;Kim, Taekyu;Kim, Insung;Kim, Huy Kang
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.2
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pp.485-500
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2018
As the size of the system and network environment grows and the network structure and the system configuration change frequently, network administrators have difficulty managing the status manually and identifying real-time changes. In this paper, we suggest a system that scans dynamic network information in real time, scores vulnerability of network devices, generates all potential attack paths, and visualizes them using attack graph. We implemented the proposed algorithm based attack graph; and we demonstrated that it can be applicable in MTD concept based defense system by simulating on dynamic virtual network environment with SDN.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.9
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pp.1965-1970
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2011
This paper proposes the method of switching function implementation using switching function extraction based on graph over finite fields. After we deduce the matrix equation from path number of directional graph, we propose the switching function circuit algorithm, also we propose the code assignment algorithm for nodes which is satisfied the directional graph characteristics with designed circuits. We can implement more optimal switching function compare with former algorithm, also we can design the switching function circuit which have any natural number path through the proposed switching function circuit implementation algorithms. Also the proposed switching function implementation using graph theory over finite fields have decrement number of input-output, circuit construction simplification, increment arithmetic speed and decrement cost etc.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.298-301
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2012
This paper presents a graph-based method of detecting and tracking moving objects in H.264/SVC bitstreams for video surveillance applications that makes use the information from spatial base and enhancement layers of the bitstreams. In the base layer, segmentation of real moving objects are first performed using a spatio-temporal graph by removing false detected objects via graph pruning and graph projection, followed by graph matching to precisely identify the real moving objects over time even under occlusion. For the accurate detection and reliable tracking of moving objects in the enhancement layer, as well as saving computational complexity, the identified block groups of the real moving objects in the base layer are then mapped to the enhancement layer to provide accurate and efficient object detection and tracking in the bitstreams of higher resolution. Experimental results show the proposed method can produce reliable results with low computational complexity in both spatial layers of H.264/SVC test bitstreams.
While an ideal author graph should have its nodes to represent authors, automatically-generated author graphs mostly use author names as their nodes due to the difficulty of resolving author names into individuals. However, employing author names as nodes of author graphs merges namesakes, otherwise separate nodes in the author graph, into the same node, which may distort the characteristics of the author graph. This study proposes an algorithm which resolves author ambiguities based on co-authorship and then yields an author graph consisting of not author name nodes but author nodes. Scientific collaboration relationship this algorithm depends on tends to produce the clustering results which minimize the over-clustering error at the expense of the under-clustering error. In experiments, the algorithm is applied to the real citation records where Korean namesakes occur, and the results are discussed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.9
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pp.2091-2096
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2013
This paper present a method of efficiency circuit design based on directed graph which was represented by tree structure relationship between input and output of nodes. In this paper, we introduce the concept of mathematical analysis based on tree structure which was designed by optimal localized computable circuit. Using the proposed circuit design algorithms in this paper, it is possible to design circuit which directed tree graph have any node number. The proposed method is more effective, regularity and extensibility than former method.
Abstract Semi-supervised learning is an area in machine learning that employs both labeled and unlabeled data in order to train a model and has the potential to improve prediction performance compared to supervised learning. Graph-based semi-supervised learning has recently come into focus with two phases: graph construction, which converts the input data into a graph, and label inference, which predicts the appropriate labels for unlabeled data using the constructed graph. The inference is based on the smoothness assumption feature of semi-supervised learning. In this study, we propose an enhanced label inference algorithm by incorporating the importance of each vertex. In addition, we prove the convergence of the suggested algorithm and verify its excellence.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.12
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pp.1021-1026
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2016
The graph-based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) approach has been gaining much attention in SLAM research recently thanks to its ability to provide better maps and full trajectory estimations when compared to the filtering-based SLAM approach. Even though graph-based SLAM requires batch processing causing it to be computationally heavy, recent advancements in optimization and computing power enable it to run fast enough to be used in real-time. However, data association problems still require large amount of computation when building a pose graph. For example, to find loop closures it is necessary to consider the whole history of the robot trajectory and sensor data within the confident range. As a pose graph grows, the number of candidates to be searched also grows. It makes searching the loop closures a bottleneck when solving the SLAM problem. Our approach to alleviate this bottleneck is to sample a limited number of pose nodes in which loop closures are searched. We propose a heuristic for sampling pose nodes that are most advantageous to closing loops by providing a way of ranking pose nodes in order of usefulness for closing loops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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