• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.111-114
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• 2010

스타 그래프, 버블정렬 그래프, 팬케익 그래프는 노드 대칭성(node symmetric), 최대 고장 허용도(maximum fault tolerance), 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 상호 연결망이다. 본 연구에서는 상호연결망으로 널리 알려진 스타 그래프와 그의 변형된 그래프들 사이의 임베딩 방법을 제안하고, 임베딩 비용을 분석한다. 임베딩 결과는 버블정렬 그래프는 스타 그래프에 연장율(dilation) 3, 스타그래프는 팬케익 그래프에 연장율 4로 각각 임베딩 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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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.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.91-102
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• 2010

스타 그래프는 노드 대칭성, 최대 고장 허용도, 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망 비용이 개선된 널리 알려진 상호 연결망이다. 본 연구에서는 스타 그래프와 그의 변형된 그래프들 상호 간의 임베딩 방법을 제안한다. 버블정렬 그래프가 팬케익 그래프와 스타 그래프에 각각 연장율 3, 확장율 1로 임베딩 가능함을 보이고, 팬케익 그래프가 버블정렬그래프에 임베딩 하는 연장율 비용이 O($n^2$)임을 보인다. 그리고 스타 그래프가 팬케익 그래프에 연장율 4, 확장율 1로 임베딩 가능함을 보인다. 또한 스타그래프를 버블정렬 그래프에, 팬케익 그래프를 스타 그래프에 임베딩 하는 연장율 비용이 각각 O(n)임을 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.67-80
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• 2021

그래프 표현 학습을 위한 노드 임베딩 기법은 그래프 마이닝에서 양질의 결과를 얻는 데 중요한 역할을 한다. 지금까지 대표적인 노드 임베딩 기법은 동종 그래프를 대상으로 연구되었기에, 간선 별로 고유한 의미를 갖는 지식 그래프를 학습하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하고자, 기존 Triple2Vec 기법은 지식 그래프의 노드 쌍과 간선을 하나의 노드로 갖는 트리플 그래프를 학습하여 임베딩 모델을 구축한다. 하지만 Triple2Vec 임베딩 모델은 트리플 노드 간 관련성을 단순한 척도로 산정하기 때문에 성능을 높이는데 한계를 가진다. 이에 본 논문은 Triple2Vec 임베딩 모델을 개선하기 위한 그래프 합성곱 신경망 기반의 특징 추출 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리플 그래프의 인접성 벡터(Neighborliness Vector)를 추출하여 트리플 그래프에 대해 노드 별로 이웃한 노드 간 관계성을 학습한다. 본 논문은 DBLP, DBpedia, IMDB 데이터셋을 활용한 카테고리 분류 실험을 통해, 제안 기법을 적용한 임베딩 모델이 기존 Triple2Vec 모델보다 우수함을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.161-164
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• 2003

n-차원 스타 그래프와 펜케익 그래프의 노드 개수는 n!개로서, 하이퍼큐브가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브 보다 망 비용이 적은 값을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 스타 그래프와 팬케익 그래프가 동일한 노드 개수를 가질 때, 두 그래프의 에지 정의를 이용하여 스타 그래프 $S_n$을 팬케익 그래프 $P_n$에 연장율 4, 확장율 1에 임베딩 가능함을 보이고. 펜케익을 매크로-스타에 임베딩 하는 비용이 O(n)임을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.556-564
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• 2003

스타 그래프와 팬케익 그래프는 하이퍼큐브가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브보다 망 비용이 적은 값을 갖는 상호연결망이다. 매크로-스타 그래프는 스타 그래프를 기본 모듈로 하면서 노드 대칭성, 최대고장허용도, 계층적 분할 성질을 가지면서 스타 그래프보다 망 비용이 개선된 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프의 에지 정의를 이용하여 스타 그래프, 팬케익 그래프, 매크로-스타 그래프 사이의 임베딩 방법을 제시한다. 스타 그래프 $S_n$은 팬케익 그래프 $P_n$에 연장율 4에 임베딩 가능하고, 매크로-스타 MS(2,n)은 팬케익 그래프에 연장율 4에 임베딩 가능함을 보인다. 또한, 팬케익 그래프를 스타 그래프와 매크로-스타 그래프에 임베딩하는 비용이 O(n)임을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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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.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.115-124
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• 2014

하이퍼큐브와 스타 그래프는 상호연결망으로 널리 알려져 있다. 상호연결망의 임베딩은 임의의 연결망 G를 다른 연결망 H에 사상하는 것이다. 상호연결망 G가 H에 적은 비용으로 임베딩 가능하다는 것은 연결망 G에서 개발된 알고리즘들을 연결망 H에서 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 HCN과 HON 사이의 임베딩과 스타(star)그래프와 하프팬케익그래프 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 HCN(n,n)은 HON($C_{n+1},C_{n+1}$)에 연장율 3에 임베딩 가능하고, HON($C_d,C_d$)를 HCN(2d-1,2d-1)에 임베딩 비용은 O(d)임을 보인다. 또한 스타그래프는 하프팬케익그래프에 연장율 11, 확장율 1에 임베딩 가능하고, 평균 연장율은 8이다. 본 연구 결과는 HCN 연결망과 스타그래프에서 이미 개발된 여러 가지 알고리즘을 HON 연결망과 하프팬케익그래프에서 효율적으로 이용할 수 있음을 의미한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1573-1576
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• 2003

스타 그래프와 팬케익 그래프는 하이퍼큐브가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브보다 망 비용이 적은 값을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프의 에지 정의를 이용하여 스타 그래프 S/sub n/은 팬케익 그래프 P/sub n/에 연장율 4, 확장율 1에 임베딩 가능함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권3호
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• pp.313-323
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• 2000

본 논문에서는 상호연결망 그래프 중 하나인 (n,k)-스타 그래프에 대한 링 임베딩 문제를 다룬다. (n,k)-스타 그래프에 대한 링 임베딩 전략의 유연성을 개선한 새로운 임베딩 기법을 제시하고, 아울러 에지에 결함을 갖는 경우의 결함허용 링 임베딩 문제에 응용 가능함을 보여줌으로써 본 기법의 확장성에서의 우수함을 밝히고자 한다. 본 논문에서 다루고 있는 사이클 특성 관련 연구는 병렬처리 분야에서의 멀티캐스팅 등과 같이 내재된 사이클 특성을 활용하는 분야에 응용이 가능하다.