본 연구는 초등학교 6학년 학생들의 그래프 이해 능력을 알아보기 위해, 자료 읽기, 자료 사이의 관계 찾기, 자료 해석하기, 상황 이해하기의 4가지 과제 유형을 설정하고 초등학교에서 학습하는 6가지의 그래프를 대상으로 검사 문항을 구성하였다. 이를 이용하여 서울 시내 초등학교 6학년 학생 187명을 대상으로 검사를 실시한 후, 과제유형별 반응과 그래프 종류별 반응을 분석하였다. 분석 결과 그래프를 보고 자료 읽기와 자료 사이의 관계 찾기 과제에서는 높은 이해도를 보였으나 자료 해석하기와 상황 이해하기에서는 상대적으로 낮은 이해도를 나타냈다. 또한 같은 수준의 과제 내에서도 그래프의 종류에 따라 상당히 다른 이해도를 보였다. 이를 통해 그래프 교수 학습 방향에 대한 시사점을 도출하였다.
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.
악성코드 분석을 위한 기술 중 하나로 실행 프로그램의 함수 호출 관계를 시퀀스 또는 그래프 작성한 후, 그 결과를 분석하는 기술이 제안되었다. 이러한 기술들은 일반적으로 실행 프로그램 파일의 정적 분석을 통해 함수 호출 코드를 분석하고, 함수 호출 관계를 시퀀스 또는 그래프로 정리한다. 그러나 난독화 된 실행 프로그램의 경우, 실행 프로그램 파일의 구성이 표준구성과 다르기 때문에 정적분석 만으로는 함수 호출관계를 명확히 분석하기 어렵다. 본 논문에서는 난독화 된 실행 프로그램의 함수 호출관계를 분석하기 위한 동적 분석 방법을 제안하고, 제안된 기술을 이용하여 함수 호출관계를 그래프로 구성하는 방법을 제안한다.
지금까지의 수정영향 분석에 대한 연구는 주로 원시코드 기반으로 진행되어 왔다. 그러나 원시코드를 기반으로 한 소프트웨어의 수정영향 분석은 세부적이고 복잡하여, 소프트웨어의 수정영향 범위를 효과적으로 분석하고 클래스간의 제어의존성을 파악하기에 부적합하다. 따라서, 본 논문에서는 UML의 설계단계 산출물인 순차도(sequence diagram)를 기반으로 하여, 클래스간의 수정영향범위 분석을 위한 제어의존성 관계그래프와 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 제어의존성 관계그래프와 알고리즘은, 소프트웨어에 수정이 일어났을 경우에 수정의 영향범위를 결정하고 제어구조에 따라서 테스트의 순서를 명확히 정의함으로 유지보수 단계에서 시스템을 효율적으로 관리하고 유지하는데 드는 비용과 노력을 절약한다.
지금까지의 수정영향 분석에 대한 연구는 주로 원시코드 기반으로 진행되어 왔다. 그러나 원시코드를 기반으로 한 소프트웨어의 수정영향 분석은 세부적이고 복잡하여, 소프트웨어의 수정영향 범위를 효과적으로 분석하고 클래스간의 제어의존성을 파악하기에 부적합하다. 따라서, 본 논문에서는 UML의 설계단계 산출물인 순차도(sequence diagram)를 기반으로 하여, 클래스간의 수정영향범위 분석을 위한 제어의존성 관계그래프와 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 제어의존성 관계그래프와 알고리즘은, 소프트웨어에 수정이 일어났을 경우에 수정의 영향범위를 결정하고 제어구조에 따라서 테스트의 순서를 명확히 정의함으로 유지보수 단계에서 시스템을 효율적으로 관리하고 유지하는데 드는 비용과 노력을 절약한다.
본 논문에서는 한 번의 데이터베이스 스캔으로 빈발항목집합들을 생성할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 빈발 항목과 그 빈발항목을 포함하고 있는 트랜잭션과의 관계를 나타내는 이분할 그래프(bipartite graph)를 생성한다. 그리고 생성된 이분할 그래프를 이용하여 후보 항목집합들을 생성하지 않고 빈발 항목집합들을 추출할 수 있다. 이분할 그래프는 빈발항목들을 추출하기위해 대용량의 트랜잭션 데이터베이스를 스캔할 때 생성된다. 이분할 그래프는 빈발항목들과 그들이 속한 트랜잭션들 간의 관계를 엣지(edge)로 연결한 그래프이다. 즉, 본 논문에서의 이분할 그래프는 대용량의 데이터베이스에서 쉽게 발견할 수 없는 빈발항목과 트랜잭션의 관계를 검색하기 쉽게 색인(index)화한 그래프이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 한 번의 데이터베이스 스캔만을 수행하고 후보 항목집합들을 생성하지 않기 때문에 기존의 방법들보다 빠른 시간에 빈발 항목집합들을 찾을 수 있다.
인공지능이 활발하게 연구되면서 이미지, 영상, 자연어 처리와 같은 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 자연어 처리 분야는 사람이 말하고 쓰는 언어들을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하기 위한 연구들이 진행되고 있고 인공지능 기술에서 매우 중요한 영역 중 하나로 여겨진다. 자연어 처리에서 컴퓨터에게 사람의 상식을 이해할 수 있도록 학습시키고 사람의 상식을 기반으로 결과를 생성하도록 하는 것은 복잡하지만 중요한 기술이다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식 그래프는 컴퓨터에게 쉽게 상식을 학습시킬 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 고안된 지식 그래프들은 특정 언어나 분야에만 집중해 구성되어 있거나 신조어 등에는 대응하지 못하는 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 데이터를 수집 및 분석하여 자동으로 확장 가능한 지식 그래프를 구축하고, 이를 기반 데이터로 활용하는 챗봇 시스템을 제안하고자 한다. 특히 자동 확장 그래프에 BERT 기반의 관계 추출 모델을 적용시켜 성능을 향상시키고자 한다. 자동 확장 지식 그래프를 이용해 상식이 학습되어 있는 챗봇을 구축하여 지식 그래프의 활용 가능성과 성능을 검증한다.
본 논문에서는 그래프 구조의 데이터에서 각 노드의 신호를 예측하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 분석하고자 하는 그래프에 대해 연결 관계를 기반으로 각 노드에 비-유클리드 공간 상에서의 좌표를 부여하여 그래프의 공간적 임베딩을 얻은 뒤, 각 노드의 공간적 임베딩을 입력으로 받고 해당 노드의 신호를 예측하는 그래프 암시적 신경 표현 모델을 제안 하였다. 제안된 모델의 검증을 위해 네트워크형 데이터와 3차원 메시 데이터 두 종류의 그래프 데이터에 대하여 신호 학습, 신호 예측 및 메시 데이터의 초해상도 과정 실험들을 진행하였다. 전반적으로 기존의 그래프 암시적 신경 표현 모델과 비교하였을 때 비슷하거나 더 우수한 성능을 보였으며, 특히 네트워크형 그래프 데이터 신호 예측 실험에서 큰 성능 향상을 보였다.
하천에서 부유사의 형태로 이송되는 점착성 유사는 입자 표면의 전자기적 점착력의 영향과 하천의 흐름 및 난류에 의하여 지속적인 응집과 파괴의 과정인 응집현상을 겪는다. 이러한 응집현상을 통해 플럭을 형성한 점착성 유사의 크기 및 밀도는 끊임없이 변화하며 침강속도 역시 변화한다. 점착성 유사의 이동을 예측하기 위해서는 유사의 부유에 직접적으로 관계하는 침강속도를 이해하는 것이 중요하며 많은 연구에서 점착성 유사의 농도와 침강속도의 관계를 그래프로 보여주고 있다. 일반적으로 그래프에서 침강속도는 처음에 농도가 증가할수록 증가하는 비례 관계를 보여주다가 농도가 어느 정도를 넘어 더 증가하게 되면 감소하여 반비례하는 모양을 그리고 있다. 또한 연구들은 농도와 침강속도 두 관계가 분명한 멱함수법칙(Power Law)을 가진다고 언급하고 있다. 그러나 이전의 연구에서는 그래프가 보여주는 두 관계의 분석이나 메커니즘에 대해 중점을 두고 논의된 바가 없다. 본 연구는 점착성 유사의 응집현상과 이동을 모의하는 1차원 연직 수치모형으로 수치 실험을 실시하고, 그 결과를 바탕으로 농도와 침강속도가 갖는 관계를 면밀히 분석한다. 플럭의 크기 및 농도는 유사의 부유를 결정하는 침강속도와 매우 밀접한 관련이 있는 특징이며 특히 플럭의 크기는 침강속도를 결정한다. 즉 플럭의 크기와 농도가 갖는 관계가 침강속도와 농도가 갖는 관계에 크게 관여할 것으로 예측된다. 앞서 언급한 연구들의 그래프에서 비례 관계를 갖는 구간은 일반적으로 수면과 가까우며 농도와 크기가 비례하는 경향을 보이며 반비례하는 구간은 농도가 크고 난류가 강한 하상부근으로 두 관계가 반비례하는 경향이 밝혀진 연구가 있다. 점착성 유사의 농도 및 플럭의 크기가 이러한 경향을 띠는 것은 하상부근에서는 난류 전단과 그에 따른 플럭의 파괴와 응집의 결과로 나타나는 응집현상과 관련이 있으며 이러한 결과들을 바탕으로 점착성 유사의 침강속도와 농도가 가지는 관계를 분석한다.
링크드오픈데이터를 통해 다양한 분야의 RDF 데이터가 공개되고 있으며 그 양이 지속적으로 증가하고 있다. RDF 데이터는 그래프 형태이기 때문에 대용량 RDF 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 그래프 데이터베이스에 대한 연구가 중요하다. 2개의 RDF 리소스가 그래프 상에서 연결됐는지 여부를 알아내는 기능은 RDF 요소간 연관관계를 식별하는 데에 관련이 있기 때문에 그래프 데이터베이스의 중요한 기능 중 하나이다. 대용량 그래프 데이터에 대한 그래프 도달가능성을 빠르게 처리하기 위해서 2-Hop 레이블링 변형들이 제안됐다. 최근에 2-Hop 레이블 크기를 줄이기 위해 2-Hop 레이블링이 진행되기 전에 노드 아이디를 부여하는 방법이 제안됐다. 하지만 그래프의 지역 정보만을 활용하기 때문에 복잡한 형태의 그래프에 대해서는 비효율적이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 그래프의 전역 정보를 반영할 수 있는 Topological Sort를 활용한 노드 아이디 부여 기법에 대한 설계를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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