• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.205-212
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• 2019

장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권7호
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• pp.448-453
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• 2006

본 논문은 평면 그래프를 위한 병렬 depth-first search (DFS) 알고리즘 [SIAM J. Comput., 19 (1990) 678-704]을 비 평면일 (non-planar) 수 있는 grid 그래프의 한 종류인 solid grid 그래프에 대해서도 수행 가능하도록 확장된 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 Priority PRAM 모델에서 $O(n/sqrt{log\;n})$개의 프로세서로 수행했을 때 O(log n)의 병렬 시간이 소요된다. 우리의 지식으로, 이는 비 평면 그래프를 위한 첫 번째 결정적 NC (deterministic NC) 알고리즘이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.349-350
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• 2018

최근 빅데이터를 비롯한 각종 실험 장비의 발전에 따라 첨단 분야에서의 과학데이터가 급격히 증가하고 있는 가운데, 그래프 매칭은 컴퓨터 네트워크 모니터링, 소셜 네트워크의 진화 분석, 생물학 네트워크에서 모티프(motif) 탐지 등 네트워크 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 널리 활용되고 있다. 이와 같이, 폭발적으로 증가하는 데이터에 대한 네트워크 모델링 및 유사 그래프 매칭 분석을 수행하기 위한 연구 및 기반 기술 개발은 필수적인 실정이다. 본 논문에서는 이미 확보된 대용량 그래프에서 유사한 형태의 서브 그래프를 매칭할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)기반의 생성 도구를 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권8호
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• pp.593-602
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• 2001

G-Machine은 주어진 표현식을 그래프 축약을 통해석 계산한다. 이러한 축약 과정은 표현식을 그래프로 표현하기 위해 많은 그래프 공간을 필요로 한다. 본 논문에서는 그래프 공간을 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우회 노드 장소에 자료를 중복 사용하는 방법을 제안하여 G-Machine에서 필요로 하는 그래프 공간을 절약하며, 이를 위한 새로운 추상기계인 poGM(Pointer Overlapped GM)을 제안한다. poGM에서는 필요한 곳에만 상대 주소를 사용하여, 그래프 내부 노드와 단말 노드 모두에서 그래프 공간을 절약할 수 있다. 기억 장소 재활용 체계를 포함하는 시뮬레이션의 결과벤치마크 프로그램에서 GM보다 총합 사용량은 평균32%, 최소합은 평균 47.6% 적게 사용하였으며, 수행 시간은 평균 30% 빠르게 수행되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.16-18
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• 2023

본 연구는 궤적 데이터(trajectory data)를 대상으로 증강 그래프 기반의 그래프 뉴럴 네트워크를 활용하여 다음에 방문한 장소를 추천하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 궤적 데이터를 그래프로 표현하여 추출한 글로벌 궤적 플로우의 특성을 다음 방문할 POI 추천에 활용한다. 이때, POI 추천시 자주 발생하는 두 가지 문제를 추가로 해결함으로써 POI 추천의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 첫 번째 문제는 추천 대상 궤적 데이터의 길이가 짧은 경우에 성능 저하가 발생한다는 것이다. 두 번째 문제는 콜드-스타트 문제이다. 기존 POI 추천 모델은 매우 적은 방문 기록만 가지는 사용자 또는 POI에 대해서는 매우 낮은 예측 성능을 보인다. 본 연구에서는 궤적 그래프에서 일부 엣지를 삭제하여 생성한 증강 그래프 기반의 궤적 플로우 특징 기반 모델을 제안함으로써 짧은 길이의 궤적 데이터 및 콜드-스타트 사용자/POI에 대한 추천 성능을 높인다.

• 정보보호학회지
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• 제33권3호
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• pp.59-71
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• 2023

현재 국내에서는 양자내성암호 자체 기술 확보를 위해 양자내성암호 공모전인 KpqC 공모전이 진행되고 있다. KpqC 공모전을 통해 제안된 암호 알고리즘은 총 16종으로 격자 기반-8종, 코드 기반-4종, 그래프 기반-1종, 다변수기반-1종, 아이소제니 기반-1종, 영지식 기반-1종과 같이 구성되어 있으며, 1라운드를 통해 안전성 및 효율성에 대한 평가가 수행되고 있다. 본 논문에서는 KpqC 공모전 1라운드 암호 중 그래프, 다변수, 영지식, 아이소제니 기반 암호 알고리즘를 소개하고 설계원리, 동작과정과 안전성 및 효율성에 대하여 살펴보고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.380-388
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• 2016

그래프 클러스터링은 서로 유사한 특성을 갖는 정점들을 동일한 클러스터로 묶는 기법으로 그래프 데이터를 분석하고 그 특성을 파악하는데 폭넓게 사용된다. 최근 소셜 네트워크 서비스와 월드 와이드 웹, 텔레폰 네트워크 등의 다양한 응용분야에서 크기가 큰 대용량 그래프 데이터가 생성되고 있다. 이에 따라서 대용량 그래프 데이터를 효율적으로 처리하는 클러스터링 기법의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 대용량 그래프 데이터의 클러스터들을 효율적으로 생성하는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 우리의 제안 기법은 그래프 내의 클러스터들 간의 유사도를 Min-Hash를 이용하여 효과적으로 추정하고 계산된 유사도에 따라서 클러스터들을 생성한다. 실세계 데이터를 이용한 실험에서 우리는 본 논문에서 제안하는 기법과 기존 그래프 클러스터링 기법들과 비교하여 제안기법의 효율성을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.597-600
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• 2008

스타(star) 네트워크는 노드 대칭성, 최대 고장 허용도, 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망 비용이 개선 된 상호 연결망이다. 본 연구에서는 상호연결망으로 널리 알려진 스타네트워크와 RFM, 버블정렬네트워크 사이의 임베딩 방법을 제안하고, 임베딩의 연장율 비용을 분석한다. 연구 결과로 버블정렬(Bubblesort) 그래프 $B_N$을 RFM 그래프 $R_N$에 연장비율 2, 버블정렬(Bubblesort) 그래프 $B_N$을 스타그래프 $S_N$에 연장율 3에 임베딩 할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.710-718
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• 2017

그래프 데이터가 대용량화됨에 따라 데이터를 저장 및 유지하기 위한 비용이 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 대용량 그래프에서 최단경로를 탐색하는 것은 빈번한 디스크 I/O와 그래프의 높은 복잡도로 인해 매우 오랜 수행시간을 요구한다. 최근 그래프의 밀집도가 높은 부분그래프를 하나의 슈퍼노드로 표현하여 그래프 크기와 디스크 I/O를 줄이는 그래프 요약 연구가 수행되고 있다. 이와 같은 요약된 그래프에서 효율적으로 최단경로를 탐색하기 위해서는 요약그래프의 복원을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 요약그래프의 복원 성능을 분석하고, 이를 이용하여 오차를 최소화하며 빠르게 최단경로를 탐색하는 근사 기법을 제안한다. 또한 최단경로 탐색과정 중 복원이 요구되는 슈퍼노드가 포함된 경로를 사전에 색인으로 구축하여 정확한 최단경로를 효율적으로 탐색하는 기법을 제안한다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안하는 요약그래프에서의 최단거리 탐색기법이 원본 그래프를 고려한 기법들보다 최대 70%로 수행시간이 향상되었음을 보인다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권8호
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• pp.978-989
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• 2009

이 연구에서는 학생들이 실험 결과를 그래프로 작성하고 해석하는 과정에서 범한 오류들을 과학 학업성취 수준에 따라 조사했다. 고등학교 2학년 140명을 대상으로 '기체의 압력과 부피의 관계'에 대한 그래프 작성 검사 및 해석 검사를 실시했다. 연구 결과, 대부분의 학생들이 그래프 작성 및 해석 과정에서 많은 오류를 보였다. 그래프 작성 과정에서는 '변수의 잘못된 해석', '그래프 기본 요소의 잘못된 표기', '자료의 잘못된 사용' 범주에서 총 16가지 오류 유형이 나타났다. '변수 적지 않음', '추세선을 꺾은선으로 표현', '자료 추가', '자료 삭제' 오류 유형은 과학 학업 성취 수준이 높은 학생들보다 낮은 학생들이 많이 범하였으나, '원점 표기하지 않음' 오류 유형은 반대로 나타났다. 그래프 해석 과정에서는 '자료의 잘못된 독해', '잘못된 내삽 외삽', '관계 잘못 설정' 범주에서 총9가지 오류 유형이 나타났다. '외삽 못함', '변수 사이의 관계 잘못 기술' 오류 유형은 과학 학업 성취 수준이 높은 학생들보다 낮은 학생들이 많이 범하였다. 그리고 이에 대한 교육적 함의를 논의하였다.