그래프에서 최단경로를 찾는 문제는 그래프 이론분야에서 고전적인 문제이다. 전통적인 최단경로 문제에서 간선의 가중치값을 정확히 결정하는것이 어려운 경우에는 퍼지 가중치를 이용하여 문제를 해결할수 있다. 그리고 이러한 퍼지 가중치값을 결정하는데 있어 또 다른 불확실성이 존재하는 경우에는, 타입 2-퍼지 가중치를 이용하여 간선이 가중치를 표현할수 있다. 본 논문에서는 타입-1 퍼지 가중치 그래프에서의 최단경로문제를 타입 2 퍼지 가중치 그래프의 경우로 확장하고, 확장된 그래프에서 최단경로를 찾기 위한 모델을 제시하였다.
그래프를 사용하는 데이터 표현법은 직$\cdot$간접적으로 실세계를 표현하는 다양한 데이터 모델 중에서 가장 일반화된 방법으로 알려져 있다. 기본적으로 그래프는 정점과 간선으로 구성되며, 정점과 간선은 그 중요도나 운영 목적에 따라 다양한 가중치가 부여될 수 있다. 특히, 이러한 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 중요한 순회패턴을 탐사하는 것은 흥미로운 일이다. 본 논문에서는, 정점과 간선에 가중치가 있고 방향성을 가진 기반 그래프가 주어졌을 때, 그 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 가중치를 고려하여 빈발 순회패턴을 탐사하는 방법을 제안한다. 또한, 이렇게 탐사한 결과에 가중치를 고려한 중요도를 평가하여 빈발 순회패턴들 간의 우선순위를 결정할 수 있도록 한다. 이 과정에서 발생할 수 있는 트랜잭션 노이즈는 기반 그래프의 간선 가중치의 평균과 표준편차를 이용하여 제거함으로써 보다 신뢰성 있는 빈발 순회패턴을 탐사할 수 있다. 제안한 논문은 웹 로그 마이닝 등 그래프를 이용하는 다양한 응용 분야에 적용할 수 있을 것이다.
그래프가 주어져 있고 각 노드에 가중치가 주어져 있다고 가정하자. 두 노드가 에지로 연결되어 있는 경우에 두 노드는 인접한다고 정의한다. 주어진 그래프의 부분그래프 중에서 k개의 노드로 이루어지고 부분그래프의 각 노드별로 하나 이상의 인접하는 노드가 부분그래프에 존재하면 이러한 부분그래프를 고립된 노드가 없는 k-노드 부분그래프라고 부른다. 본 논문에서는 고립된 노드가 없는 k-노드 부분그래프 중에서 부분그래프에 포함된 노드들의 가중치의 합이 최대가 되는 부분그래프를 선택하는 문제를 다룬다. 이 문제는 CDMA를 기반으로 하는 멀티캐스트 네트워크 설계에 응용 예를 갖고 있다. 본 논문에서는 대상문제의 복잡성을 규명하고, 상한과 하한을 구하는 해법을 개발한다.
본 논문에서는 최근 급속히 증가하여 사회적 이슈가 되고 있는 SMS 스팸 필터링을 위한 듀얼 SMS 스팸필터링 기법을 제안한다. 지속적으로 증가하고 새롭게 변형되는 SMS 문자 필터링을 위해서는 패턴 및 스팸 단어 사전을 통한 필터링은 많은 수작업을 요구하여 부적합하다. 그리하여 기계 학습을 이용한 자동화 시스템 구축이 요구되고 있으며, 효과적인 기계 학습을 위해서는 자질 선택과 자질의 가중치 책정 방법이 중요하다. 하지만 SMS 문자 특성상 문장들이 짧기 때문에 출현하는 자질의 수가 적어 분류의 어려움을 겪게 된다. 이 같은 문제를 개선하기 위하여 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반 N-gram 확장을 통해 자질을 확장하고, 확장된 자질로 그래프를 구축하여 얕은 구조적 특징을 표현한다. 학습 데이터에 출현한 N-gram 자질을 정점(Vertex)으로, 자질의 출현 빈도를 그래프의 간선(Edge)의 가중치로 설정하여 햄(HAM)과 스팸(SPAM) 그래프를 각각 구성한다. 이렇게 구성된 그래프를 바탕으로 노드의 중요도와 간선의 가중치를 활용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정한다. 입력 문자가 도착하면 스팸과 햄의 그래프를 각각 이용하여 입력 문자의 2개의 자질 벡터(Vector)를 생성한다. 생성된 자질 벡터를 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 각 SVM 확률 값(Probability Score)을 얻어 스팸 여부를 결정한다. 3가지의 실험환경에서 바이그램 자질과 이진 가중치를 사용한 기본 시스템보다 F1-Score의 약 최대 2.7%, 최소 0.5%까지 향상되었으며, 결과적으로 평균 약 1.35%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
그래프신호가 각각의 가중치를 갖고 발생하는 경우 그래프상의 최적의 샘플링 노드집합을 선택하는 탐욕알고리즘에 대해 연구한다. 이를 위해 가중치를 반영한 복원오차를 비용함수로 사용하고 여기에 QR 분해를 적용하여 단순한 형태로 전개한다. 이렇게 도출된 가중치 복원오차를 최소화하기 위해 다양한 수학적 증명을 통해 반복적으로 노드를 선택할 수 있는 수학적 결과식을 유도한다. 이러한 결과식에 기반하여, 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택알고리즘을 제안한다. 성능평가를 위해 다양한 그래프에서 발생하는 가중치를 갖는 그래프신호에 적용하여 기존 샘플링 선택 기술대비, 복잡도를 유지하면서 가중치 신호의 복원성능이 우수함을 보인다.
본 논문은 최소신장트리를 쉽고 빠르게 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, 그래프의 가중치 간선의 수를 축소시키는 방법으로 그래프를 단순화 시켰다. 간선 수를 축소시키는 방법으로는 그래프 정점의 결합가가 3 이상인 경우, 최대 가중치 간선을 제거하는 방법을 적용하였다. 다음으로, 그래프를 단순화 시킨 축소된 모집단 간선들을 대상으로 사이클이 발생하는 부분을 확인하여 사이클 발생 간선들 중에서 최대 가중치를 갖는 간선을 삭제하는 방법을 적용하였다. 다양한 9개 그래프에 대해 제안된 사이클 최대 가중치 간선 제거 알고리즘을 적용한 결과 그래프의 사이클 개수만큼만 수행하여 MST를 쉽게 구하는 장점을 보였다. 모집단 축소 기법을 적용한 결과, 9개 그래프의 사이클 개수를 66%로 감소시키는 결과를 얻었으며, 최소 2개에서 최대 8개의 사이클에서의 최대 가중치 간선만 삭제하면 MST를 얻는 효과를 얻었다.
이 논문에서는 호의 가중치가 음수가 될 수 있는 무향 그래프에서 마디집합들을 선택했을 때, 각 마디집합 사이에 걸쳐 있는 호의 가중치 합을 최대화하는 최대 가중치 합 그래프마디 분리 문제에 대해 연구한다. 우선$P\;{\neq}\;NP$ 라는 가정 하에서, 이 문제는 NP - hard이며 어떠한 근사 계수를 가지는 근사해법도 존재하지 않는다는 것을 밝힌다. 또한 이 문제를 정수 계획으로 풀기 위해, 그래프의 절단면을 나타내는 벡터들이 만드는 다면체의 극대면(facet)을 정의하는 부등식들을 추가 제약식으로 사용하는 branch-and-cut 알고리듬을 제시하고 구현하였다.
대학의 시간표 문제를 해결하기 위해서 시간표의 문제는 종종 그래프 착색 알고리즘으로 표현된다. 각 노드를 강좌로, 에지는 연결된 강좌간에는 동일한 시간에 서로 배정이 불가능한 조건으로 표시한다. 그러나 순수한 그래프 착색 알고리즘은 바로 대학의 시간표 문제에 적용하기 곤란하다. 그 이유는 대부분의 시간표 문제에서 강좌는 한시간 이상으로 존재하고 이들은 반드시 연속된 시간에 배정이 되어야 한다는 등의 제약 조건을 갖기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 적용된 것이 가중치 그래프 착색 알고리즘이다. 이 경우 각 노드는 강의 시간의 길이의 값을 갖게 된다. 이와 관련된 기존의 연구가 진행되었으나 탐색의 시간이 지수적으로 증가하거나 해의 질이 뛰어나지는 못하였다 라는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 새로운 가중치 그래프의 착색 방법을 제안한다.
실세계의 많은 문제는 그래프와 그 그래프를 순회하는 트랜잭션으로 모델링 될 수 있다. 예를 들면, 웹페이지의 연결구조는 그래프로 표현될 수 있고, 사용자의 웹페이지 방문경로는 그 그래프를 순회하는 트랜잭션으로 모델링 될 수 있다. 이와 같이 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 빈발 패턴과 같이 중요한 패턴을 찾아내는 것은 의미있는 일이다. 본 논문에서는, 방향 그래프와 그 그래프를 순회하는 가중치가 있는 트랜잭션들이 주어졌을 때, 빈발한 순회패턴을 탐사하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 이 알고리즘의 성능향상을 위하여 순회를 분할하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증한다.
본 논문에서는 ATM과 같은 연결 지향적 고속네트워크에서, 가중치를 가진 Flow들의 대역폭 할당과 라우팅문제에 있어 공정성과 처리량에 대하여 고려해 보았다. 가중치클 고려치 않은 Flow들에 대한 최적경로설정문제에 대하여, 기존의 QoS 서비스와 Best-Effort 서비스에서 연구된 라우팅알고리즘에서 벗어나, 본 논문은 가중치를 가진 Flow들에 대하여 Soft-QoS서비스를 지원함에 있어서 공정성과 최대 처리량을 정의하고, 또한 이를 바탕으로 가중치 최소극대 대역폭 할당과 가중치 최소극대 공정라우팅 알고리즘을 제안한다. 종단간 최적경로를 설정하는데, 최소비용으로 Bottleneck-Link를 구하고 대역폭을 할당하기 위하여 그래프 상의 노드에 두 가지 색을 사용하는 그래프문제(Graph Coloring)와 최악의 경우를 감안하면서 경로를 선택하는 최소극대화 문제(Maxmin)를 결부시켜 살펴본다. 나아가 Soft-QoS 서비스의 최대값과 최소값을 고려한 가중치를 가진 Weighted-Flow들의 대역폭 할당과 경로설정에 있어, 동적인 네트워크 환경에 보다 효율적으로 접근 가능한 근사 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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