근래에 들어 풍부한 지식베이스를 구축하기 위한 대용량 RDFS 추론에 대한 관심이 높아지면서 기존의 단일 머신으로는 대용량 데이터의 추론 성능을 향상시키기에 한계가 있다. 그래서 분산 환경에서 의 RDFS 추론 엔진 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 분산 환경 엔진은 실시간 처리가 불가능 하며 구현이 어렵고 반복 작업에 취약하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 병렬 그래프 구조 를 사용한 인-메모리 분산 추론 엔진 구축 방법을 제안한다. 트리플 형태의 온톨로지는 기본적으로 그래프 구조를 가지고 있으므로 그래프 구조 기반의 추론 엔진을 설계하는 것이 직관적이다. 또한 그래프 구조를 활용하는 오퍼레이터를 활용하여 RDFS 추론 규칙을 구현함으로써 기존의 데이터 관점과 달리 그래프 구조의 관점에서 설계할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추론 엔진을 평가하기 위해 LUBM1000(1억 3천 3백만 트리플, 17.9GB), LUBM3000(4억 1천 3백만 트리플, 54.3GB)에 대해 추론 속도를 실험을 하였으며 실 험결과, 비-인메모리 분산 추론 엔진보다 약 10배 정도 빠른 추론 성능을 보였다.
그래프는 현재 GIS, 네트워크, 인공지능 등과 같은 다양한 분야에 응용되고 있다. 우리의 일상에서도 여행등과 같은 상황에서 무의식중에 그래프의 개념을 사용하고 있다. 그래서 본 논문에서는 미로내에서 로봇이 서로다른 두 개의 정점간 최단경로를 탐색할 때, 그래프라는 개념이 어떻게 사용되는지에 대해서 알아보고자한다. 우리가 자료구조 과목에서 배웠던 내용처럼 이상적인 상황이 아니고 좀더 현실적인 상황이다. 로봇이 최단경로탐색이라는 미션을 수행하기 위해서는 미로순회, 그래프 생성, 최단경로탐색의 세 단계를 거친다. 미로순회 단계는 로봇이 직접 미로를 탐색해야하는 단계로서 가장 어려움이 많은 단계라고 볼 수 있다. 그래프 생성 단계는 로봇이 미로가 가지는 구조적인 정보를 그래프로 표현하고, 이를 2차원 배열에 저장하는 단계이다. 최단경로탐색단계는 서로 다른 두 개의 정점을 입력하여 로봇이 실제로 이동하도록 하는 단계이다. 아직 구현이 완료된 상황이 아니기 때문에 로봇의 최단경로탐색을 위한 전체 과정의 설계에 대해서만 기술하기로 한다.
그래프 드로잉이란 추상적인 그래프를 시각적으로 구성하여 2차원 평면상에 그려주는 작업으로 대칭성은 그래프 드로잉시 고려해야 하는 미적 기준들 중에서 그래프의 구조 및 특성을 표현해주는 가장 중요한 기준이다. 그러나 일반 그래프에서 대칭성을 찾아 그려 주는 문제는 NP-hard로 증명이 되어 있기 때문에 현재까지는 트리, 외부평면 그래프, 직병렬 유향 그래프나 평면 그래프 등으로 대상을 한정시켜 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨터나 컴퓨터 네트워크 구조를 가시화 시키기 위하여 많이 사용되는 그래프인 상호연결망(interconnection network)의 대칭성을 분석하고 분석된 대칭성을 최대로 보여주는 대칭 드로잉 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이를 기반으로 하여 상호연결망의 기존 드로잉 방법들과 본 논문에서 제안한 대칭 드로잉 등 다양한 드로잉을 지원하는 WWW 기반의 상호연결망 드로잉 시스템을 구현하였다.Abstract Graph drawing is constructing a visually-informative drawing of an abstract graph. Symmetry is one of the most important aesthetic criteria that clearly reveals the structures and the properties of graphs. However, the problem of finding geometric symmetry in general graphs is NP-hard. So the previous work has focused on the subclasses of general graphs such as trees, outerplanar graphs, series-parallel digraphs and planar graphs.In this paper, we analyze the geometric symmetry on the various interconnection networks which have many applications in the design of computer networks, parallel computer architectures and other fields of computer science. Based on these analysis, we develope algorithms for constructing the drawings of interconnection networks which show the maximal symmetries.We also design and implement Interconnection Network Drawing System (INDS) on WWW which supports the various drawings including the conventional drawings and our suggested symmetric drawings.
그래프는 전산학의 주요 주제 중 하나이며 World Wide Web과 Social Network의 중요성이 커지면서 더욱 주목을 받고 있다. 그래프와 관련하여 그래프 데이터베이스에 대한 질의 모델에 관한 연구도 중요하게 다투어져 왔다. 하지만 이들 연구는 패턴 매칭을 통한 질의를 주로 다루었다. 하지만 그래프 데이터를 추천이나 검색 등의 응용하기 위해서는 PageRank 등 그래프 내의 연결 구조를 양으로 분석해내는 작업이 요구된다. 또한 SimRank 및 Random Walk with Restart 등 다양한 양적 분석 측도가 제안되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Random Walk를 기반으로 하는 그래프에 대한 유연한 양적 분석을 지원하는 질의 언어를 제시한다. 또한 기존의 양적 분석 측도들이 본 질의 모델을 통하여 어떻게 표현되는지를 통하여 본 질의 모델의 유용성 및 확장성을 보인다.
페타 바이트 이상의 규모의 빅 데이터 분석은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 최근 소셜 네트워크, XML 등과 같은 구조적인 정보를 갖는 대용량의 그래프들을 분석하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 이러한 대용량의 그래프를 분석하기 위한 연산중의 하나로 순환 그래프가 사용되고 있다. 대용량의 그래프 환경에서 순환을 검출하는 연산은 단일 컴퓨팅 시스템에서 처리가 불가능하거나 많은 시간 비용이 발생하여 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 그래프 처리에 효율적인 프리겔 프레임워크를 이용하여 효율적으로 순환을 검출하고, 중복 순환을 제거하기 위해 정규 순환 코드를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 대용량 그래프에서 효율적으로 순환을 찾을 수 있음을 보인다.
소프트웨어 공학 기법과 툴들은 제어 흐름 그래프, 프로그램 종속성 그래프, 시스템 종속성 그래프와 같은 프로그램의 그래픽한 표현에 의존한다. 본 논문은 기존의 객체지향 프로그램의 표현방법의 복잡하고 중복된 표현의 문제점을 개선하여 새로운 객체 지향 프로그램 종속성 그래프를 제안한다. 객체지향 프로그램 종속성 그래프는 클래스 종속성 그래프와 클래스 계층구조 그래프, 그리고 프로시듀어 종속성 그래프로 구성된다. 제안된 객체지향 프로그램 종속성 그래프는 기존의 방법에 비해 그 표현이 간결할 뿐만 아니라, 쉽게 확장이 가능하여 프로그램이 점진적으로 개발되는 경우에도 사용할 수 있다. 뿐만 아니라 프로그램에 대한 동적 정보를 제공할수 있도록 확장될 수 있다.
피라미드 그래프는 병렬처리 분야에서 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 위상으로 잘 알려져 있다. 개선된 피라미드 그래프는 이러한 피라미드 그래프보다 성능을 향상시키기 위해 메쉬를 토러스로 대체시킨 구조를 말한다. 본 논문에서는 개선된 피라미드 그래프의 각 계층을 형성하고 있는 기반 부-그래프로서의 정방형 토러스 그래프의 간선들을 두 개의 서로 다른 그룹으로 분류하는 전략을 채택한다. 토러스 그래프 내의 간선 집합은 해당 간선의 양 끝 정점들에 인접된 부모 정점들이 상위 계층에서 서로 인접하는지 아니면 공유하는 관계 인지에 따라 각각 NPC-간선과 SPC-간선이라 불리는 두 개의 서로 다른 부분집합으로 나누어 고려한다. 아울러 원래 그래프에서의 SPC-간선들을 압축된 결과 그래프에서는 압축된 슈퍼-정점 내부로 은닉시킴으로써 NPC-간선들에 대해서만 초점을 맞추도록 하기 위해 압축 그래프의 개념을 소개한다. 본 연구에서는 $2^n{\times}2^n$ 2-차원 정방형 토러스 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한 및 상한이 각각 $2^{2n-2}$와 $3{\cdot}2^{2n-2}$임을 분석한다. 이 결과를 개선된 피라미드 그래프로 확장시킴으로써 개선된 n-차원 피라미드 그래프 내에서 헤밀톤 사이클에 포함할 수 있는 NPC-간선의 최대 개수는 $4^{n-1}$-2n+1 개임을 증명한다.
상하위 관계 자동 추출은 분류체계를 자동 구축하는 데 있어서 핵심적인 내용이며, 이렇게 자동으로 구축된 분류 체계는 정보 추출과 같은 여러 가지 분야에 있어서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 카테고리 구조로부터 상하위 관계를 추출하는 방식에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 판별하고자 하는 카테고리 구조뿐만이 아닌, 그와 관련된 다른 카테고리 구조까지 고려하여 카테고리 이름에 나타난 토큰들간의 수식 그래프를 구축한 후, 그래프 분석 알고리즘을 통하여 각 카테고리 구조가 상하위 관계일 가능성에 대한 점수를 매긴다. 실험 결과, 본 알고리즘은 기존의 연구로 상하위 관계임을 판별할 수 없었던 일부 카테고리 구조에 대하여 성공적으로 상하위 관계인지를 판별하였다.
단백질의 3차원 공간상의 구조는 단백질 기능을 파악하는데 중요한 정보를 제공하고 있다. 단백질간 구조 비교 방법은 기능적 또는 구조적으로 연관된 단백질 분류 및 단백질 모티프(motif)를 찾는데 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 단백질 이차 구조($\alpha$-나선구조와 $\beta$-병풍구조)와 그들 사이의 관계(각도, 거리, 길이, 수소결합)를 기반으로 표현된 두 단백질 구조에서 유사한 부분 구조를 찾는 방법에 대하여 기술한다. 제안된 단백질간 구조 사이의 유사한 부분구조를 찾는 방법은 두 단백질 구조론 이차 구조와 그들 사이의 관계를 이용하여 그래프를 형성한 후, 최대 유사 서브 그래프를 찾는 방법을 이용하여 유사한 부분구조를 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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