Considerable attention has been given to processing graph data in recent years. An efficient method for computing the node proximity is one of the most challenging problems for many applications such as recommendation systems and social networks. Regarding large-scale, mutable datasets and user queries, top-k query processing has gained significant interest. This paper presents a novel method to find top-k answers in a node proximity search based on the well-known measure, Personalized PageRank (PPR). First, we introduce a distribution state transition graph (DSTG) to depict iterative steps for solving the PPR equation. Second, we propose a weight distribution model of a DSTG to capture the states of intermediate PPR scores and their distribution. Using a DSTG, we can selectively follow and compare multiple random paths with different lengths to find the most promising nodes. Moreover, we prove that the results of our method are equivalent to the PPR results. Comparative performance studies using two real datasets clearly show that our method is practical and accurate.
본 논문에서는 불완전명세(incompletely-specified)를 가진 상태전이그래프(state transition graph: STG)상에서 리던던트 고장(redundant faults)수를 줄여 테스트를 용이하게 하기 위한 새로운 동기 순차회로의 합성방법을 제안한다. 이 STG 합성법에는 1) 구별전이(distinguishable transition)을 이용하여 무정의상태(undefined states)와 불완전명세된 입력전이를 추가하고, 2) 가능한 한 강연결(strongly-connected)이 되도록 하는 방법을 사용한다. 제안된 방법을 이용하여 MCNC 벤치마크 회로에 대해 실험한 결과, 대부분의 회로에 대해 무해 고장의 수가 현격히 줄어들어 높은 고장검출을 얻었다.
The ability to understand given environments and plan a sequence of actions leading to goal state is crucial for personal service robots. With recent advancements in deep learning, numerous studies have proposed methods for state representation in planning. However, previous works lack explicit information about relationships between objects when the state observation is converted to a single visual embedding containing all state information. In this paper, we introduce graph-based state representation that incorporates both object and relationship features. To leverage these advantages in addressing the task planning problem, we propose a Graph Neural Network (GNN)-based subgoal prediction model. This model can extract rich information about object and their interconnected relationships from given state graph. Moreover, a search-based algorithm is integrated with pre-trained subgoal prediction model and state transition module to explore diverse states and find proper sequence of subgoals. The proposed method is trained with synthetic task dataset collected in simulation environment, demonstrating a higher success rate with fewer additional searches compared to baseline methods.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권6호
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pp.43-47
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1997
A procedure presented in this paper generates test sequences to check the conformity of an implementation with a protocol specification, which is modeled as a deterministic finite state machine (FSM). Given a FSM, a common procedure of test sequence generation, first, constructs a directed graph which edges include the state check after each transition, and produces a symmetric graph G* from and, finally, finds a Euler tour of G*. We propose a technique to determine a minimum-cost tour of the transition graph of the FSM. The proposed technique using Multiple Unique State Signature (MUSS) solves an open issue that one MUIO sequence assignment may lead to two more edges of unit cost being replicated to from G* while an optimal assignment may lead to the replication of a single edge of high cost. In this paper, randomly generated FSMs have been studied as test cases. The result shows that the proposed technique saves the cost 4∼28% and 2∼21% over the previous approach using MUIO and MUSP, respectively.
이해하기 쉽고, 병렬 동작을 표현할 수 있으며, 이식성이 좋은 시각 병렬 프로그래밍 환경인 ESTGVP가 설계, 구현된다. 이를 위해, 기존의 상태 전이 그래프를 동기식 혹은 비동기식 병렬 동작을 포함할 수 있도록 확장시킨 확장 상태 전이 그래프(ESTG)가 제안된다. ESTGVP는, 확장 상태 전이 그래프와 텍스트를 병용하고 있으며, 순차 및 병렬 프로그래밍 작업을 이해할 수 있다. Tcl로 설계 구현되어 있으므로, 다양한 운영체제 환경에서 실행할 수 있어 높은 이식성을 가지고 있다. ESTGVP에 있어서, 주 기능은 편집, 변환, 실행으로 구성되어지며, 필요시 C언어와 Tcl 언어로 변환될 수 있으며, 실행은 Tcl을 기반으로 이루어진다.
본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 고속 패턴 매칭 알고리듬과 그 구조를 제안한다. 제안된 알고리듬은 실시간 입력 패킷에서 특정 패턴을 검사하며 정확한 문자열, 문자열 값의 범위, 그리고 문자열 값의 조합 등을 검색한다. 본 연구에서는 입력 패킷과 패턴은 동시에 겹치는 문자열들을 검색하기 위해 상태 전이 그래프로 모델링 하였으며 상태 전이 그래프는 구현 복잡도를 줄이기 위해 입력 임플리컨트 단위로 분할하였다. 제안된 패턴 매칭구조는 상태 전이 그래프와 입력된 문자열을 입력으로 사용한다. 제안된 패턴 매칭기는 VHDL 언어로 모델링하여 구현하였으며, 성능 분석을 통하여 제안된 기법의 적절성을 검증하였다.
본 논문에서는 시간 제한 조건을 가진 신호 전이 그래프로부터 바동기 회로를 합성하는 방법을 기술한다. 이 방법에서는 기존의 방법과는 달랴 상태 그래프를 생성하지 않고 신호 전이 그래프로부터 직접 신호 전이들간의 관계를 구하여 비동기 회로를 합성한다. 본 논문의 합성 과정에서는 먼저 타이밍 분석을 통하여 임의의 두 신호 전이 사이에 시간 제한 조건 내에서 병렬 관계와 인과 관계가 있는지를 구 한다. 그 다음에는 이들 관계들로부터 우선 순위 그래프를 생성하고 이 그래프 상에서 경로들을 구함으로써 해저드가 없는 회로를 생성한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안한 합성 방법은 상태 수가 많은 회로에 대해서 현저하게 합성 시간을 단축시킬 수 있을 뿐만 아니라 기존의 합성 방법과 비교하여 거의 같은 면적의 회로를 합성한다.
일반적인 웹 환경에서도 웹 페이지에 포함되어 있는 웹뷰 콘텐츠의 갱신 상태와 재-계산 상태 또는 생성되는 과정에서의 변화는 파악하기가 어려우며, 만약 갱신이 되고 있는 도중에 읽기 작업이 수행되거나, 잘못된 갱신으로 인한 부정확한 콘텐츠의 사용으로 인한 문제가 발생하면 이에 대한 문제 해결은 매우 복잡하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 연구가 이루어져 왔으나, 대부분 단일 사용자 환경에서의 웹뷰 연구로 분산된 환경에서의 적용은 문제가 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 웹뷰 콘텐츠의 운영 상태를 확인할 수 있는 방법으로 기존의 상태 전이 그래프를 확장하고 이에 대한 알고리즘을 제시하여 분산된 환경에서의 웹뷰 콘텐츠의 갱신 및 재-계산 상태 또는 생성되는 과정에서의 상태 변화를 설명할 수 있도록 하며, 구체화 웹뷰를 이용한 실험을 통하여 구체화 웹뷰를 사용하였을 경우와 사용하지 않았을 경우 그리고 네트워크의 상태에 따른 시간 분석과 웹뷰 콘텐츠의 크기에 따른 효율성에 대한 분석을 한다.
We suggest a transform method form asynchronous finite state machines (AFSMs) into signal transition graphs (STGs) for speed-independent circuit synthesis. Existing works synthesize nodes in the state graph increases exponentially as the number of input and output signals increases. To overcome the problem of the exponential data complexity, we transform AFSMs into STGs so that the previous synthesis algorihtm form STGs can be applied.Accoridng to the experimental results, it turns out that our synthesis method produces more efficient circuit than the previous synthesis methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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