• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.563-566
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• 2020

지식 그래프 기반의 질문 응답 문제는 자연어 질문에 대한 이해뿐만 아니라, 기반이 되는 지식 그래프상에서 올바른 답변을 찾기 위한 효과적인 추론 능력을 요구한다. 본 논문에서는 다중 홉 추론을 요구하는 복잡한 자연어 질문에 대해 연관 지식 그래프 위에서 답변 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 지식 그래프상의 추론 과정에서 추른 경로를 명확히 하기 위한 노드의 양방향 특정 전파와 이웃 노드들 간의 맥락 정보까지 각 노드의 특정값에 반영할 수 있는, 표현력이 풍부한 쌍 선형 그래프 신경망 (BGNN)을 이용한다. 본 논문에서는 오픈 도메인의 지식 베이스 Freebase와 자연어 질문 응답 데이터 집합 WebQuestionsSP를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 우수성을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• 제28권1_2호
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• pp.103-109
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• 2001

이 논문에서는 중첩된 조건부 분기를 가진 데이터-흐름 그래프에 대한 효과적인 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 이러한 그래프의 스케쥴링은 조건부 자원 공유 문제를 추가적으로 고려해야 하기 때문에 상당히 복잡하게 된다. 이 논문은 이를 적절히 해결하기 위한 방법을 제시하고 있는데 그 핵심은 조건부 분기가 있는 데이터-흐름 그래프를 조건부 분기가 없는 동일한 기능의 그래프로 변형시키는데 있다. 이렇게 함으로서, 변형된 그래프에 설계자의 관심에 맞는 기존의 스케쥴링 알고리즘을 선택 적용하여 스케쥴을 얻을 수 있고, 이것에서부터 원래 그래프의 스케쥴을 생성 할 수 있다. 실험 결과로부터 우리는 이러한 접근 방식이 매우 효과적임을 입증한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• 제26권2호
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• pp.321-333
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• 1999

본 논문은 퍼지 하이퍼그래프(fuzzy hypergraph)를 확장하여 타입-2 퍼지 하이퍼그래프를 정의하고, 이렇게 정의된 그래프의 듀얼( dual)을 소개한다. 그리고 하이퍼그래프의 시스템 분석력을 증대시키기 위하여 원소와 에지(edge)의 인접한 정도를 나타내는 인접도(adjavent level)를 확장하여 퍼지 인접도를 정의한다. 이와 같이 정의된 인접도를 새로이 정의된 타입-2 퍼지 하이퍼그래프에 적용하여 하이퍼그래프의 시스템 분석능력을 증대시킴을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.670-673
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• 2022

설명가능한 인공지능은 딥러닝과 같은 복잡한 모델에서 어떠한 원리로 해당 결과를 도출해냈는지에 대한 설명을 함으로써 구축된 모델을 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 최근 여러 분야에서 그래프 형태의 데이터들이 생성되고 있으며, 이들에 대한 분류를 위해 다양한 그래프 신경망들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 그래프 신경망인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 대한 설명 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 그래프의 각 노드를 GCN을 사용하여 분류했을 때, 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 가장 큰 영향을 미쳤는지를 수치로 알려준다. 제안 기법은 최종 분류 결과에 영향을 미친 요소들을 gradient를 통해 단계적으로 추적함으로써 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 중요한 역할을 했는지 파악한다. 가상 데이터를 통한 실험을 통해 제안 방법은 분류에 가장 큰 영향을 주는 노드들의 특징들을 실제로 정확히 찾아냄을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.524-526
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• 2024

컴퓨터 과학(CS) 분야는 다른 학문 분야에 비해 연구 동향이 빠르게 변하는 특성을 가지고 있다. 그래프 마이닝에서 활발히 사용되는 CS 분야 논문 데이터셋를(e.g., Cora, Citeseer, DBLP)은 오래된 논문을 중심으로 구성되어 있어 이러한 특성을 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본논문에서는 CS 분야의 최신 트렌드를 반영하는 논문 데이터셋을 제안한다. 이를 위해, 우리는 CS 분야 논문을 활발히 공개하는 플랫폼인 arXiv 에서 2007 년부터 2023 년까지 해당 플랫폼에서 공개된 논문들을 수집하고, 이를 기반으로 공저자 그래프 및 인용 그래프로 구축한다. 해당 데이터셋을 대상으로 폭넓은 분석을 통해, 우리가 구축한 데이터셋이 실세계 그래프 네트워크 특성을 잘 반영하고 있음을 보인다. 또한, 향휴에 해당 데이터셋을 사용하려는 연구자들을 위해, 해당 데이터셋에서의 기존 그래프 기반 응용들의 노드 분류 성능을 제시한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• 제26권1호
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• pp.107-116
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• 1999

대칭성(symmetry)은 그래프의 구조와 특성을 시각적으로 표현할 때 중요한 미적 기준 중의 하나이다. 또한 대칭성을 보여주는 드로잉은 전체 그래프가 크기가 작은 부그래트들로부터 반복적으로 구성됨을 보여줌으로써 전체 그래프에 대한 이해를 쉽게 푸는 해주는 장점이 있다. 하지만 일반적인 그래프에서 기하하적 대칭성(geometric symmetry)을 탐지하는 문제는 이미 NP-complete 임이 증명되었으므로 이에 대한 연구는 평면 그래프(planar graph)의 극히 제한적인 부분집합인 트리, 외부 평면 그래프, 임베딩된 (embedded) 평면 그래프 등에 초점이 맞추어져 왔다. 본 논문에서는 평면 그래프에서의 기하학적 대칭성 문제를 연구하였다. 평면 그래프를 이중 연결 성분들로 분할한 다음 이를 각각 다시 삼중 연결 성분들로 분할하여 트리를 구성하고 축소(reduction)개념을 도입함으로써 기하학적 대칭성을 탐지하는 O(n2)시간 알고리즘을 제시하였다. 여기서 n은 그래프의 정점의 개수이다. 이 알고리즘은 평면 그래프를 최대한 대칭적으로 드로잉하는 알고리즘 개발에 이용될 수 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• 제26권4호
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• pp.389-405
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• 1999

본 논문에서는 상호 연결망의 노드를 행렬로 표현하고 행렬연산을 이용하여 에지를 정의한 새로운 상호 연결망으로 행렬-스타 그래프를 제안한다. 행렬-스타 그래프는 널리 알려진 스타 그래프를 일반화한 그래프이다. 먼저, 행렬-스타 그래프의 노드를 2 $\times$ n 행렬로 표현한 행렬-스타 그래프 MS2,n 에 대하여 주요 망 척도인 분지수, 연결도, 확장성, 대칭성, 리우팅 ,지름 방송등을 분석한다. 다음으로, 행렬-스타 그래프 MS2,n의 노드를 2차원과 3차원으로 일반화한 행렬-스타 그래크 MSk,n과 MS k,n,p를 정의하고 행렬-스타그래프 MSk,n,p 의 라우팅 알고리즘과 지름을 분석한다. 상호연결망의 중요 망 척도중 하나는 망 비용이고 상호연결망의 망 비용은 그 연결망의 분지수와 지름의 곱으로 정의된다. star 그래프는 다른 상호 연결망보다 작은 망 비용을 갖는다. 최근에 제안된 Macro-Star 그래픈 star 그래프에 비해 상대적으로 망 비용이 작은 값을 갖는 연결망이다. (n2)!개의 노드를 갖는 행렬-스타 그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}} )와 ((n-1)2 + 1)!개의 노드를 갖는 Macro-Star 그래프 MS(n-1, n-1)의 망 비용은 행렬-스타그래프 MSk,k,k(k={{{{ `^{ 3} SQRT { n$^2$} }}}})는 O(n2,7)이고, Macro-Star 그래프 MS(n-1 , n-1)은 O(n3) 이다. 이는 행렬-스타 그래프가 스타 그래프와 Macro-Star 그래프보다 망비용이 우수함을 의미한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• 제26권5호
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• pp.702-712
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• 1999

지연 함수형 언어를 효율적으로 구현하기 위한 한 방법으로 G-machine이 제안되었다. G-machine은 그래프 축약을 빠르게 수행하지만, 축약 과정의 그래프를 저장하기 위해 많은 기억장소를 필요로 한다. 이는 그래프 축약 방법자체의 문제점으로 생각된다. 이 논문에서는 그래프 노드의 태그를 옮김으로써 기억장소의 그래프 구조를 압축할수 있는 방법을 제안한다. 노드의 태그는 그 노드를 가리키는 포인터 자리로 옮겨지는데, 포인터 정보의 유지하기 위해 상대주소와 합쳐져 함께 옮겨진다. 태그 옮기기는 그래프 구성 노드를 힙에 동시에 할당할수 있을 때 가능하다. 그러나, 일반적으로 그래프의 일부가 전체 그래프가 생성되기 이전에 생성될 수 있으므로, 이러한 태그 옮기기가 항상 가능한 것은 아니다. 그렇지만, 태그 옮기기에 의해서 어느 정도의 힙 사용량을 줄일 수있다. 태그 옮기기에 의해 그래프를 압축했을 때 압축된 그래프를 해석하기위한 수행시간의 부담이 생기게 되는데, 이 부담정도를 알아보기 위해 몇몇 작은 프로그램에 대해서 실험결과를 보였다. 실험결과에 따르면, 태그 옮기기를 수행한 결과, 총 힙 사용량은 평균 약 305 감소하였고, 이로 인한 수행시간은 원래의 G-machine과 비슷한 수준인 것으로 나타났다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• 제29권2호
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• pp.168-178
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• 2009

In this study, we investigated the errors that students committed in the processes of constructing graphs on experimental results by the students' science achievement level. A test of constructing a graph about 'the relationship between the pressure and volume of a gas' was administered to 7th graders (N=145). Results revealed that most students committed errors in the processes of constructing the graph, showing 12 error types in the categories of 'Misinterpreting the variables', 'Mismarking the graphical elements', and 'Misusing the data'. The students in the lower achievement level had more errors than those in the higher achievement level in the two error types, that is 'representing the bar graph' and 'marking the scale in the presented data order', but the results were reversed in the three error types, that is 'marking the independent variable and dependent variable reversely', 'adding the data', and 'neglecting the data'. In the other error types, there were little differences in the frequencies of the errors by students' science achievement level.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.319-321
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• 2019

본 논문에서는 수학교육용 소프트웨어에서 확률적 현상을 경험한 이후 과학 그래프 해석에 있어 확률론적 관점을 도입하여 해석하는 학습자의 관점의 변화를 제시한다. 이 연구에서 11명의 고등학교 1학년 학생은 수학교육용 소프트웨어인 지오지브라(GeoGebra)를 활용하여 학습자가 평면 상에서 수직선이나 반원 위에 점을 찍는 활동을 통하여 기하학적 확률을 경험하였으며 이와 같은 경험을 토대로 물의 상평형 그래프를 해석하였다. 물의 상평형 그래프에 나타나는 얼음(고체), 물(액체), 수증기(기체)의 상태 변화에 대하여 각 상태가 나타나는 온도-압력의 영역 간의 경계에 대하여 학습자는 기하학적 확률을 적용하여 해석하려고 하였으나 경계선 위의 온도-압력의 물의 미시적 구조를 표현하는 과정에서 4명의 학생만 확률론적 관점으로 해석하고 그렇지 못한 학생들은 상태의 공존을 물질적 관점이나 과정적 관점으로 이해하였다.