• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.23-26
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• 2024

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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.2
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• pp.438-449
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• 2018

Recently, various graph data have been utilized in various fields such as social networks and citation networks. As the graph changes dynamically over time, it is necessary to manage the graph historical data for tracking changes and retrieving point-in-time graphs. Most historical data changes partially according to time, so unchanged data is stored redundantly when data is stored in units of time. In this paper, we propose a graph history storage management method to minimize the redundant storage of time graphs. The proposed method continuously detects the change of the graph and stores the overlapping subgraph in intersection snapshot. Intersection snapshots are connected by a number of delta snapshots to maintain change data over time. It improves space efficiency by collectively managing overlapping data stored in intersection snapshots. We also linked intersection snapshots and delta snapshots to retrieval the graph at that point in time. Various performance evaluations are performed to show the superiority of the proposed scheme.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.304-305
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• 2018

그래프는 실세계의 객체와 정보를 표현하는 데이터구조로서 널리 사용되고 있다. 최근 들어 그래프 데이터의 활용도가 높아지고 다루는 그래프의 크기가 조 단위 규모로 증가함에 따라, 그래프 데이터에 관한 효과적인 가시화 기술에 대한 연구의 중요성도 증가하고 있다. 본 논문에서는 향후 그래프 가시화 툴 개발에 활용할 목적으로 그래프 데이터의 가시화를 위해 사용되는 기술을 조사하고 정리하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.831-832
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• 2017

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.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.3
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• pp.380-388
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• 2016

Graph clustering is widely used to analyze a graph and identify the properties of a graph by generating clusters consisting of similar vertices. Recently, large graph data is generated in diverse applications such as Social Network Services (SNS), the World Wide Web (WWW), and telephone networks. Therefore, the importance of graph clustering algorithms that process large graph data efficiently becomes increased. In this paper, we propose an effective clustering algorithm which generates clusters for large graph data efficiently. Our proposed algorithm effectively estimates similarities between clusters in graph data using Min-Hash and constructs clusters according to the computed similarities. In our experiment with real-world data sets, we demonstrate the efficiency of our proposed algorithm by comparing with existing algorithms.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.1_2
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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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.19-20
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• 2017

최근 소셜 미디어와 센서 장비의 기술의 발달로 그래프 데이터의 양이 급격히 증가 하였다. 그래프 데이터의 처리 과정에서 I/O 비용이 발생하여 데이터가 많아지면 병목현상으로 인해 데이터의 처리와 관리에 있어 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터를 메모리에서 관리하는 캐시 기법에 대한 연구가 이루어 졌다. 본 논문에서는 서브그래프 데이터의 접근 패턴을 고려한 캐싱 기법을 제안한다. 그래프 환경에서 그래프 질의 이력을 통해 패턴을 찾고 질의 관리 테이블과 FP(frequent pattern)-Tree 통해 선별된 데이터를 메모리에 적재시킨다. 또한, 캐시 실패(cache miss)가 발생 하였을 때, 주변의 이웃 정점을 같이 메모리에 적재시킨다. 메모리가 가득 찰 경우 캐시 된 데이터를 퇴출시키는 교체 전략을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.641-643
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• 2024

실세계에서는 두개 이상의 객체들이 서로 관계를 맺고있다. 단 두 객체 간의 관계만 표현하는 그래프와는 달리 여러 객체들 간의 관계를 표현하는 하이퍼그래프는 그룹 상호작용을 잘 표현할 수 있다. 이러한 강점으로 하이퍼그래프를 활용한 응용들이 많이 제안되고 있다. 하이퍼그래프 임베딩은 하이퍼그래프의 구조를 이용하여 노드를 저차원 벡터로 표현하는 방법이다. 이렇게 표현된 벡터들은 노드 분류, 커뮤니티 탐지, 링크예측 등 광범위한 응용에 활용된다. 하지만 하이퍼그래프는 그래프보다 희소성 문제가 훨씬 더 심해 데이터 셋의 희소성이 하이퍼그래프 임베딩 방법의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 희소성에 따른 하이퍼그래프 임베딩 방법들의 성능을 분석하고자 한다. 우리는 8 개의 실세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해 데이터가 희소할수록 하이퍼그래프 임베딩 방법들의 성능이 감소하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.730-733
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• 2015

대용량의 인터넷 뉴스 데이터로부터 유용한 정보를 찾기 위해 연관 키워드, 핫 키워드 분석과 같은 다양한 분석 기술들이 연구되고 있다. 기존의 토픽 모델 기반의 기법은 키워드들간의 연관성을 제대로 표현하지 못하여 마이닝한 연관 키워드와 핫 키워드의 정확도가 낮은 문제점이 있다. 최근, 뉴스 데이터를 뉴스 내의 단어를 버텍스로, 같은 문장내의 단어들을 에지로 연결하는 그래프 기반의 모델링기법이 연구되었다. 이러한 뉴스 그래프 DB에서 그래프 마이닝 기술을 적용하면 연관 키워드, 핫 키워드를 마이닝 할 수 있다. 본 논문은 그래프 마이닝 기술 기반의 효과적인 뉴스 데이터 분석 기술을 제안한다. 실제 뉴스 데이터를 통해 마이닝한 유용한 뉴스 그래프 패턴들을 보이고 뉴스 데이터 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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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.