모양 데이타는 이미지가 나타내는 의미를 가장 잘 반영하는 데이타로서 이미지 검색에 중요한 정보로 사용된다 특히 구조적으로 표현된 모양 특징은 모양이 갖는 기초적 특성과 그들간의 관계 정보를 잘 나타내므로 폭넓게 연구되고 있다. 그러나 대개의 구조적 모양 특징들은 그래프나 트리와 같은 구조로 표현되므로 모양 데이타 검색에서 효율적인 검색 시간을 보장할 수 없는 문제를 지니고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 모양의 윤곽선 정보를 기반으로한 굴곡 기반 형태 그래프를 생성하고 이를 일반화한 구조로부터 모양을 클러스터링할 수 있는 키를 설계한다. 제안한 굴곡 기반 형태 그래프는 모양이 가지고 있는 윤곽선 특성과 영역의 형태적 특성을 모두 가지고 있다. 모양 검색은 단계적으로 이루어진다. 클러스터링을 통해 검색 공간을 축소하고 외부 굴곡 특징을 이용한 굴곡의 패턴 매칭을 통해 종합적인 유사도가 결정된다. 다양한 실험을 통해 굴곡 기반 형태 그래프와 클러스터링을 통해 검색 공간과 비용이 줄어드는 것을 보여준다.
낮은 계수 표현(Low-Rank Representation, LRR) 기반 방법은 얼굴 클러스터링, 객체 검출 등의 여러 실제 응용에 널리 사용되고 있다. 이 방법은 그래프 기반 준지도 학습에서 그래프 구축에 사용할 경우 높은 예측 정확도를 확보할 수 있어 많이 사용된다. 그러나 LRR 문제를 해결하기 위해서는 알고리즘의 매 반복마다 데이터 수 크기의 정방행렬에 대해 특이값 분해를 수행하여야 하므로 계산 비효율적이다. 이를 해결하기 위해 속도를 향상시킨 발전된 LRR 방법을 제안한다. 이는 최근 발표된 Fast LRR(FaLRR)을 기반으로 하며, FaLRR이 속도는 빠르지만 실제로 분류 문제에서 성능이 낮은 것을 해결하기 위해 기반 최적화 목표에 추가 제약 조건을 도입하고 이를 최적화하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 방법은 LRR보다 더 좋은 해를 빠르게 찾아냄을 확인할 수 있다. 또한, 동일한 해를 도출하는 방법을 찾아내기는 어렵지만 최소화하는 목표가 추가될 경우 더 좋은 결과를 나타내는 Fast MLRR(FaMLRR)을 제안한다.
Koji를 배양한 seed mash, 유산균, 효모 등으로 발효하여 제조한 발효액종을 밀가루에 첨가하여 파리노그래프, 익스텐소그래프, 아밀로그래프, 대용량 배합기로 반죽의 물리적 특성 등을 분석하였다. 파리노그래프에서 발효액종의 종류에 관계없이 흡수율은 동일하였으나 발효액종 첨가로 반죽 발전시간이 길어졌고, 안정도는 감소하였다. 익스텐소그래프에서 반죽저항성은 발효액종 첨가로 증가하였고, R/E값도 증가하여 seed mash, S. cerervisiae, L. brevis로 발효시킨 발효액종을 첨가한 반죽에서 가장 높았다. 아밀로그래프에서 호화온도와 최고점도 온도는 대조구와 시험구간에 차이가 거의 없었으나 최고점도는 발효액종 첨가 시 낮아졌다. 반죽의 물리적 특성에서 D.V.(development value)값은 대조구에 비하여 모두 낮아졌고, 반죽발전시간도 짧아졌다.
단백질-단백질 상호작용(PPI : Protein-Protein Interaction) 데이타는 생물체가 어떠한 메커니즘으로 생명을 유지하는지에 대한 정보를 담고 있다. 질병 연구나 신약 연구를 위해서 PPI 데이타를 이용한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 이러한 PPI 데이타의 크기는 Yeast-two-hybrid, Mass spectrometry과 Correlated mRNh expression과 같은 방법들로 인하여 점차 그 증가량이 커지고 있다. 따라서 단백질-단백질 상호작용 데이타의 방대한 양과 복잡한 구조로 인하여 사람이 직접 분석하는 것은 불가능하다. 다행히도 PPI 데이타는 단백질은 노드로, 상호작용은 에지로 표현함으로써 전산학의 그래프 구조로 추상화될 수 있다. 본 논문에서는 방대한 단백질-단백질 상호작용 데이타를 연구자가 다양한 방법으로 손쉽게 분석할 수 있는 워크벤치(workbench) 시스템인 Proteinca (PROTEin INteraction CAbaret)에 대하여 소개한다. Proteinca는 다앙한 데이타베이스의 PPI 데이타를 그래프이론 기반의 분석 기능들을 제공하며, 그래프로 가시화하여 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 도와준다. 또한, 중력 모델 기반의 간략화 방법을 제공하여 사용자에게 중요 단백질 중심의 가시화를 제공한다.
k-인접 이웃 그래프는 모든 정점에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로서, 많은 정보검색 및 추천 시스템에서 k-인접 이웃 그래프를 활용하고 있다. 현재까지 k-인접 이웃 그래프를 생성하는 다양한 방법들이 제안되었지만, 다음의 두 조건을 동시에 만족하는 알고리즘은 제안되지 못했다: (1) 특정유사도 척도를 가정하지 않는다. (2) 정점 또는 차원의 수가 증가하더라도 정확도가 감소하지 않는다. 본 논문에서는 balanced canopy clustering을 이용하여 위 두 조건을 모두 만족하는 k-NN 그래프 생성 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 정점과 차원의 수에 상관없이 기본 알고리즘에 비해 5배 이상 빠르면서 약 92%의 정확도를 유지했다. 본 알고리즘은 새로운 유사도 척도를 사용하거나, 높은 정확도를 보장해야 할 경우 효과적으로 사용될 수 있다.
사이클 검출 문제에 대해, 단일 출발(SS)을 갖는 단일 연결 리스트(SLL)에 한해 O(n) 복잡도의 거북이와 토끼 경주법(HTA)이 제안되었으며, 다중 출발지-다중 종착지, 다중 분기(MSMDMB)를 갖는 일반 그래프에 대해서는 빠른 방법이 알려져 있지 않고 있다. 본 논문에서는 MSMDMB를 갖는 주어진 무 방향과 방향 그래프의 최대 사이클을 선형시간 복잡도로 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 주어진 원 그래프 G에는 사이클 형성 조건을 충족시키지 못하는 다수의 정점(또는 노드)가 존재한다는 사실에 기반하여 이들 정점(또는 노드)들을 제거한 축소된 그래프 G'를 얻었다. 이 축소된 그래프에 대해 선형시간 복잡도인 선형탐색으로 사이클 집합 C와 사이클 길이 λ를 찾았다. 제안된 알고리즘을 실험 데이터에 적용한 결과 모든 데이터들에 대해 최대 사이클을 찾을 수 있음을 보였다.
인공생명기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 개체 생성을 위하여 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다. 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 꽃을 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 생성하고, 이를 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 자연스러운 꽃을 자동으로 생성하게 하였다. 실험결과 감성적인 평가로 자연스러운 모양의 꽃이 생성됨을 알 수 있었다.
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.
이 논문은 재귀원형군 G(2^m , 2^k )를 그래프 이론적 관점에서 고찰하고 정점이 서로소인 사이클과 그래프 invariant에 관한 위상 특성을 제시한다. 재귀원형군은 1 에서 제안된 다중 컴퓨터의 연결망 구조이다. 재귀원형군 {{{{G(2^m , 2^k )가 길이 사이클을 가질 필요 충분 조건을 구하고, 이 조건하에서 G(2^m , 2^k )는 가능한 최대 개수의 정점이 서로소이고 길이가l`인 사이클을 가짐을 보인다. 그리고 정점 및 에지 채색, 최대 클릭, 독립 집합 및 정점 커버에 대한 그래프 invariant를 분석한다.Abstract In this paper, we investigate recursive circulant G(2^m , 2^k ) from the graph theory point of view and present topological properties of G(2^m , 2^k ) concerned with vertex-disjoint cycles and graph invariants. Recursive circulant is an interconnection structure for multicomputer networks proposed in 1 . A necessary and sufficient condition for recursive circulant {{{{G(2^m , 2^k ) to have a cycle of lengthl` is derived. Under the condition, we show that G(2^m , 2^k ) has the maximum possible number of vertex-disjoint cycles of length l`. We analyze graph invariants on vertex and edge coloring, maximum clique, independent set and vertex cover.
그래프 G의 비쌍형 다대다 k-서로소인 경로 커버(k-DPC)는 k개의 서로 다른 소스 정점과 싱크 정점을 연결하며 그래프에 있는 모든 정점을 지나는 k개의 서로소인 경로 집합을 말한다 여기서 한 소스는 임의의 한 싱크와 짝지어질 수 있다. 이 논문에서는 하이퍼큐브형 상호연결망의 한 부류인 제한된 HL-그래프에서 비쌍형 다대다 DPC를 고려하여, 고장인 요소(정점이나 에지)의 수가 f 이하인 모든 m차원 제한된 HL-그래프$(m{\geq}3)$는 $f+k{\leq}m-2$을 만족하는 임의의 $f{\geq}0,\;k{\geq}1$에 대하여 비쌍형 다대다 k-DPC를 가짐을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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