• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권8호
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• pp.492-497
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• 2017

하이퍼그래프는 노드와 여러 노드를 연결할 수 있는 하이퍼에지로 구성된다. 하이퍼그래프 분석을 위해 그래프 기본 연산 중 그래프 탐색을 사용할 수 있다. 일반 그래프에 사용되는 DFS, BFS 탐색방법을 하이퍼그래프에 그대로 적용하였을 시 여러 노드를 연결하는 하이퍼에지의 특성을 고려하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 하이퍼그래프를 위한 DBMS인 hypergraphDB에 저장 된 그래프 탐색 시 에지 단위로 탐색 여부를 판단하는 방법을 제안하고, 제안 탐색 방법을 응용한 하이퍼그래프 분석 실험을 수행하였다. 실험을 통해 일반 그래프의 탐색 기법을 적용한 경우 보다 빠른 속도와 보다 적은 DB 접근 횟수로 그래프 분석 작업을 수행함을 보인다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1193-1195
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• 2013

최근 정보 기술의 발달로 XML, 화학 복합물, 소셜 네트워크 등과 같은 구조적 정보를 갖는 빅 데이터들이 대량으로 축적되고 있다. 이러한 구조적 정보를 갖는 그래프 데이터에서 메디안을 찾기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존에는 그래프 메디안을 효율적으로 계산하기 위해 하한값을 이용한 그래프 메디안 탐색 기법이 제안되었다. 그러나 탐색을 시작하는 버텍스를 선정하는 데에 따라 가지치기 효과가 다르게 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 버텍스의 그래프 구조 정보를 이용한 효율적인 메디안 탐색 기법을 제안한다. 제안하는 탐색 기법은 버텍스의 차수와 에지 가중치를 이용하여 그래프 메디안 예측 값을 정의하고, 그래프 메디안과 유사한 버텍스들부터 우선적으로 탐색한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 방법보다 최대 10%까지 수행시간을 단축함을 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.172-178
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• 2005

순환탐색 알고리즘 및 스택기반 알고리즘 등은 유방향그래프에서 순환과 순환경로를 발견하는 특정 정점으로부터 출발하여 연결된 그래프에서 순환을 탐색하는 것이다. 기존 연구의 단점은 모든 순환을 다 찾아내지지 못하는 경우라든지, 동일한 순환을 중복해서 찾아내는 문제가 있었다. 본 연구에서 제시하는 정점제거 순환탐색 알고리즘은 특정 정점의 순환을 발견한 뒤 그 정점을 삭제하므로 중복된 순환을 발견하지 않고 모든 순환을 찾을 수 있다. 또한 순환을 발견했을 때, 순환경로를 출력하는데 있어서 스택의 인덱스를 이용해, 저장경로를 탐색하지 않고 출력하는 방법을 제안하였다. 실험에서는 임의의 정점과 간선을 생성하여 그래프로 만들고, 각 알고리즘에 따른 모든 정점을 찾을 수 있는지, 그래프 상황에 따라 어떠한 장단점이 있는지, 간선이 많아질수록 인덱스 순환탐색 알고리즘보다 탐색시간이 얼마나 차이를 보이는지를 확인하였다. 웹 구조처럼 일정한 크기의 웹페이지와 많은 수의 링크가 존재하는 그래프에서 정점제거 순환탐색 알고리즘이 순환을 찾는데 적합하다는 것을 입증했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.147-150
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• 2008

실제 전체 도로망을 하나의 그리드로 간주하며, 그리드는 여러 개의 고정된 셀로 나누어진다. 경로 탐색 기법은 2단계 탐색으로 나누어진다. 1차 탐색은 실제 도로 네트워크와 고정 셀로부터 생성된 가상 정점과 가상 간선으로 이루어진 추상 그래프에서 우선 탐색한다 추상 그래프에서 탐색된 가상 경로를 포함하고 있는 영역을 유효 셀이라 하며, 2차 탐색은 추상 그래프에서 제공하는 유효 셀 내에서 $A^*$ 알고리즘 탐색을 한다. 즉, 유효 셀을 제외한 무효 셀을 제거함으로서 탐색 비용을 줄일 가능성이 있다. 이 논문에서는 추상 그래프 생성 방법과 탐색 영역 추출을 위한 추상 그래프 경로탐색 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.227-233
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• 2010

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.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.153-167
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• 2005

본 논문에서는 이동 로봇이나 자율 캐릭터 에이전트로 미지의 환경을 탐사하는 문제를 다룬다 전통적으로 공간탐사 문제를 해결하기 위한 연구노력들은 주로 그래프기반의 공간 표현법들과 그래프 탐색법들에 초점을 맞추어 왔다. 최근 들어, 공간탐사를 위한 가장 효율적인 그래프 탐색법들 중 최대 $min(mn, d^2+m)$에지들만을 탐색하는 EXPLORE알고리즘이 발견되었다. 이때 d는 그래프의 부족도(deficiency)를 나타내고, m은 그래프 에지들의 수를, n은 그래프 노드들의 수를 나타낸다. 본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안한다. 두 알고리즘들은 모두 EXPLORE 알고리즘과 같이 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.245-248
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• 2009

최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A{\ast}$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 다음과 같은 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 생성 방법이 다른 추상 그래프의 성능을 평가 하였다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱의 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색 성능 측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.39-46
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• 2009

일반적으로 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2 가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 탐색 비용 증가 문제점을 해결하기 위해 추상 그래프를 제안한다. 추상 그래프는 실제 도로를 단순화한 그래프로서, 전체 지도를 고정된 크기의 그리드 셀로 나누고, 셀과 도로 정보를 기반으로 생성된다. 경로 탐색은 추상 그래프 탐색, 실제 도로 네트워크 탐색 순으로 2단계로 수행된다. 106,254개의 간선으로 이루어진 실제 도로 네트워크 데이터에 대해서 성능 평가 실험을 수행한 결과와 탐색 비용 측면에서 그리드 셀 크기에 따라 그리드 기반 A* 알고리즘에 비해 최소 3%에서 최대 35% 좋은 성능을 보였다. 반면에 유효 셀을 제외한 영역에 대한 탐색이 이루어지지 않기 때문에, 생성된 경로의 이동 비용은 1.5~6.6% 증가하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.649-654
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• 2023

본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.