• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.25-34
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• 2007

데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.2536-2542
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• 2000

지배자 트리란 유향그래프에서 지배관계를 트리로 표현한 것이다. 임의의 유향그래프로부터 지배자 트리를 구성하기 위한 효과적인 알고리즘을 제시한다. 감축 가능한 흐름그래프는 지배자 계산을 한 후 지배자 트리로 감축된다. 감축 불가능한 흐름그래프는 정보 테이블의 연결가지 정보를 이용하여 지배자 연결그래프로 구성된다. 지배자 연결그래프에서 지배자 트리로 감축하기 위하여 효과적인 순차감축 알고리즘과 지연감축 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권2호
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• pp.256-268
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• 2000

GIS에서 사용하는 다중 공간 조인은 두 개 이상의 공간 조인이 중첩된 표현이다. 이는 공간 조인에 비해 보다 많은 수행 사간을 필요로 하는데 이를 빠르게 처리하기 위한 병렬화 알고리즘에 대한 연구가 없었다. 이 논문에서는 다중 공간 조인을 다중 공간 여과와 다중 공간 정제로 나누어서 병렬화한다. 그리고, 정제 단계에서 효율적인 정제 수행을 위해 2단계 실행 방법을 제시하는데, 첫번째가 다중 공간 여과의 결과인 후보 객체 테이블에서 발생하는 객체 및 연산의 중복을 제거하기 위한 그래프 생성이고, 두번째가 그래프의 분할에 의한 병렬 정제이다. 그래프에 의한 정제가 그렇지 않은 방법에 비해 매우 높은 성능 향상을 보였으며 병렬 정제를 위한 태스크 생성 방법은 객체를 정점으로 표현하는 그래프에서의 중복 최소화 분할방법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.117-125
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• 2005

지배자 트리란 유향그래프에서 지배관계를 트리로 표현한 것이다. 임의의 유향그래프로부터 지배자 트리를 구성하기 위한 효과적인 알고리즘을 제시한다. 감축 가능한 흐름그래프는 지배자 계산을 한 후 지배자 트리로 감축된다. 감축 불가능한 흐름그래프는 정보 테이블의 연결가지 정보를 이용하여 지배자 연결그래프로 구성된다. 지배자 연결그래프에서 지배자 트리로 감축하기 위하여 효과적인 순차감축 알고리즘과 지연감축 알고리즘을 구현한다. 구현한 결과 순차감축 알고리즘 보다 지연감축 알고리즘의 실행시간이 빠르다. 따라서 흐름그래프에서 효과적인 지배자 트리로 감축된다.

• 호남수학학술지
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• 제41권1호
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• pp.67-87
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• 2019

The main aim of this study is to characterize new classes of multicone graphs which are determined by their adjacency spectra, their Laplacian spectra, their complement with respect to signless Laplacian spectra and their complement with respect to their adjacency spectra. A multicone graph is defined to be the join of a clique and a regular graph. If n is a positive integer, a friendship graph $F_n$ consists of n edge-disjoint triangles that all of them meet in one vertex. It is proved that any connected graph cospectral to a multicone graph $F_n{\nabla}F_n=K_2{\nabla}nK_2{\nabla}nK_2$ is determined by its adjacency spectra as well as its Laplacian spectra. In addition, we show that if $n{\neq}2$, the complement of these graphs are determined by their adjacency spectra. At the end of the paper, it is proved that multicone graphs $F_n{\nabla}F_n=K_2{\nabla}nK_2{\nabla}nK_2$ are determined by their signless Laplacian spectra and also we prove that any graph cospectral to one of multicone graphs $F_n{\nabla}F_n$ is perfect.

• 대한수학회보
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• 제58권1호
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• pp.171-181
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• 2021

The fixing number of a graph G is the smallest order of a subset S of its vertex set V (G) such that the stabilizer of S in G, ��S(G) is trivial. Let G1 and G2 be the disjoint copies of a graph G, and let g : V (G1) → V (G2) be a function. A functigraph FG consists of the vertex set V (G1) ∪ V (G2) and the edge set E(G1) ∪ E(G2) ∪ {uv : v = g(u)}. In this paper, we study the behavior of fixing number in passing from G to FG and find its sharp lower and upper bounds. We also study the fixing number of functigraphs of some well known families of graphs like complete graphs, trees and join graphs.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제33권1_2호
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• pp.89-100
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• 2015

In this paper, we present exact formulae for the multiplicatively weighted Harary indices of join, tensor product and strong product of graphs in terms of other graph invariants including the Harary index, Zagreb indices and Zagreb coindices. Finally, We apply our result to compute the multiplicatively weighted Harary indices of fan graph, wheel graph and closed fence graph.

• Genomics & Informatics
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• 제15권1호
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• pp.19-27
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• 2017

Understanding complex relationships among heterogeneous biological data is one of the fundamental goals in biology. In most cases, diverse biological data are stored in relational databases, such as MySQL and Oracle, which store data in multiple tables and then infer relationships by multiple-join statements. Recently, a new type of database, called the graph-based database, was developed to natively represent various kinds of complex relationships, and it is widely used among computer science communities and IT industries. Here, we demonstrate the feasibility of using a graph-based database for complex biological relationships by comparing the performance between MySQL and Neo4j, one of the most widely used graph databases. We collected various biological data (protein-protein interaction, drug-target, gene-disease, etc.) from several existing sources, removed duplicate and redundant data, and finally constructed a graph database containing 114,550 nodes and 82,674,321 relationships. When we tested the query execution performance of MySQL versus Neo4j, we found that Neo4j outperformed MySQL in all cases. While Neo4j exhibited a very fast response for various queries, MySQL exhibited latent or unfinished responses for complex queries with multiple-join statements. These results show that using graph-based databases, such as Neo4j, is an efficient way to store complex biological relationships. Moreover, querying a graph database in diverse ways has the potential to reveal novel relationships among heterogeneous biological data.

• 대한수학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.359-370
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• 2020

A graph G is called a well covered graph if every maximal independent set in G is maximum, and co-well covered graph if its complement is a well covered graph. We study some properties of a co-well covered graph and we characterize when the join, the corona product, and cartesian product are co-well covered graphs. Also we characterize when powers of trees and cycles are co-well covered graphs. The line graph of a graph which is co-well covered is also studied.

• ETRI Journal
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• 제44권5호
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• pp.780-793
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• 2022

Large-scale ontology management is one of the main issues when using ontology data practically. Although many approaches have been proposed in relational database management systems (RDBMSs) or object-oriented DBMSs (OODBMSs) to develop large-scale ontology management systems, they have several limitations because ontology data structures are intrinsically different from traditional data structures in RDBMSs or OODBMSs. In addition, users have difficulty using ontology data because many terminologies (ontology nodes) in large-scale ontology data match with a given string keyword. Therefore, in this study, we propose a (graph database-based ontology management system (GOMS) to efficiently manage large-scale ontology data. GOMS uses a graph DBMS and provides new query templates to help users find key concepts or instances. Furthermore, to run queries with multiple joins and path conditions efficiently, we propose GOMS encoding as a filtering tool and develop hash-based join processing algorithms in the graph DBMS. Finally, we experimentally show that GOMS can process various types of queries efficiently.