다양한 스마트 기기 및 컴퓨팅 디바이스의 보급에 따라 빅데이터 생성이 광범위하게 일어나고 있다. 기계학습은 데이터의 패턴을 학습하여 추론을 수행하는 알고리즘이다. 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 주목을 받는 알고리즘은 신경망 기반의 딥러닝 학습이다. 딥러닝은 다양한 응용이 발표되면서 빠른 성능 향상을 달성하고 있다. 최근 딥러닝 알고리즘 중에서 그래프 구조를 활용하여 데이터를 분석하려는 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 딥러닝 네트워크에 전달하기 위한 그래프 생성 방법을 제시한다. 본 논문은 그래프 생성 과정에서 노드의 속성과 간선의 가중치를 일반화하고 행렬화 과정을 제시하여 딥러닝 입력에 필요한 구조로 전환하는 방법을 제시한다. 그래프 생성 과정에서 속성과 가중치 정보를 보전할 수 있는 선형변환 매트릭스 적용 방법을 제시한다. 마지막으로 일반 그래프의 딥러닝 입력 구조를 제시하고 성능 분석을 위한 접근법을 제시한다.
컴뮤트 타임 임베딩을 구현하려면 그래프 라플라시안 행렬의 고유값과 고유벡터를 구하여야 하는데, $o(n^3)$의 계산량이 요구되어 대용량 데이터에는 적용하기 어려운 문제가 있다. 이를 줄이기 위하여 표본화 과정을 통하여 크기가 줄어든 그래프 라플라시안 행렬에서 구한 다음, 원래의 고유값과 고유벡터를 근사화시키는 Nystr${\ddot{o}}$m 기법을 주로 채택한다. 이 과정에서 많은 오차가 발생하는데, 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 그래프 라플라시안 대신에 가중치 행렬을 표본화하고 이로부터 구한 고유값과 고유벡터를 그래프 라플라시안의 고유값과 고유벡터로 변환하는 기법을 이용하여 대용량 데이터로 구성된 스펙트럴 그래프를 근사적으로 컴뮤트 타임 임베딩하는 기법을 제안한다. 하지만, 이 방식도 스펙트럼 분해를 계산하여야 하므로 데이터의 크기가 증가하면 적용하기 어려운 문제가 발생한다. 이의 대안으로, 스펙트럼 분해를 계산하지 않고도 데이터 집합의 크기에 영향을 받지 않으면서 컴뮤트 타임을 근사적으로 계산하는 방식을 구현하고 이들의 특성을 실험적으로 분석한다.
본 논문에서는 그래프에 기초하여 유한체상의 스위칭함수를 도출하는 알고리즘과 이를 바탕으로 스위칭함수를 회로로 구현하는 방법을 제안하였다. 방향성그래프의 경로 수로부터 행렬방정식을 유도한 후에 이에 따른 스위칭 함수회로설계 알고리즘을 제안하였으며, 설계된 회로와 함께 방향성 그래프의 특성을 만족할 수 있게 노드들에 대한 코드를 할당하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 통해 설계한 스위칭함수회로는 기존의 방법에 비해 좀 더 최적화된 스위칭함수회로를 구현할 수 있었으며, 제안한 스위칭함수회로설계 알고리즘을 통해 임의의 자연수의 경로 수를 갖는 방향성 그래프에 대한 설계가 가능하였다. 또한, 입출력단자 수의 감소, 회로구성의 간략화, 연산속도의 향상과 비용감소 등의 이점이 있었다.
본 연구에서는 유전자 검사자료에서 각 유전자좌내 및 유전자좌간의 대립형질들간의 관계를 파악하기 위한 탐색적 방법을 고려하였다. 이를 위해 유전자데이터를 재배열한 후 대응분석 및 다중대응분석의 알고리즘을 적용하여 이를 수량화, 그래프화하는 방법 및 대응행렬도를 적용한 방법을 제안하였다 이러 한 수량화 및 그래프 결과가 하디-와인버그 평형검정 및 연관균형검정 결과와 어떤 관계가 있는지 알아보고 실제 한국인 집단에 대한 STR 유전자좌 자료를 이용하여 결과를 비교하였다.
군생태학에서 종, 장소 그리고 환경변수의 관계를 시각적으로 보기 위해 대응분석, 정준대응분석 등 다양한 서열화방법들을 사용한다. Ter Braak (1986), Jackson 등 (1991), Parmer (1993) 등은 고유값 및 거리그래프를 이용하여 서열화방법들을 비교하고 있는데, 이 방법들은 조사된 데이터에 근거하고 있기 때문에, 모집단과 행렬도의 관계를 보여주지는 못한다. 따라서, 본 논문에서는 행렬도에 모집단 정보의 표현정도를 측정하는 방법을 소개하고, 이를 활용하여 서열화방법들을 객관적으로 비교하였다. 비교결과, 정준대응분석은 대응분석과 유사한 정분류율을 유지하면서도 환경정보를 이차원 공간에 표현할 수 있는 장점을 지닌 분석임을 확인하였다.
현재 사용되고 있는 작업방식은 로봇과 positioner의 상대적인 위치 및 자세설정에 의하여 작업효율 및 성능향상을 꾀할 수 있음에도 불구하고 비효율적인 방법으로 사용하고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법중의 하나로 로보트와 positioner시스템을 하나의 기구학적 모델로 제어하는 방법이 제시된 바 있다. 상기의 연구에서는 로보트와 positioner(이하 R-P 시스템)간의 협조 제어가 여유자유도제어 방법을 이용하여 가능한 것임을 보였다. 그러나 용접작업과 같은 positioner 위에서의 연속경로 작업에 있어서는 작업공간과 특이성(singularity) 등에 관련된 여러 가지 문제점을 안고 있다. 특이성은 외부의 물리적인 제약이나 로보트의 기하학적 구조의 문제로 발생될 수도 있는데 이때 자유도의 손실을 유발하므로 임의의 원하는 방향으로 움직일 수 없게 된다. 이러한 면에서 R-P 시스템의 조작 성능 평가가 중요한 의미를 갖는다. 본 연구에서는 실제 산업현장에서 이용되고 있는 5 자유도를 갖는 수직 다관절형 로보트와 positioner에 대하여 협조 제어 방법을 검토한다. 그리고 작업공간 내의 조작성능평가를 위하여 Jacobian 행렬을 이용한 조작성지수를 위하여 Jacobian 행렬을 이용한 조작성지수를 도입하고 주어진 작업단면에 대한 이들의 분포를 등고선 그래프로 시각화 한다. 또한 조작성지수를 최대화 하는 알고리즘을 R-P 시스템에 적용하고 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 검토한다
이 논문은 행과 열이 작은 정사각형으로 이루어진 직사각형 틀 구조물의 견고성에 대하여 다룬다. 수학화(mathematising)의 관점에서 각의 변화를 이용하여 구조물의 견고성 여부를 결정하는 새로운 증명법을 제시하고 이를 활용하여 구조물의 견고성을 판단하는 한 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 소셜 네트워크상의 내부관계와 외부관계를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 본논문의 시각화방법은 상관관계 행렬을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하여 소셜 네트워크상 사용자 중심의 관계 계층을 잘 나타내며, 소셜 네트워크의 외부 관계를 이용하여 사용자의 계층 관계에 접근 노드의 중요도를 반영한다. 제안방법의 사용자들은 소셜 네트워크상의 사용자 노드 관계가 계층적으로 시각화되기 때문에 사용자 관계를 잘 이해할 수 있다. 이외에 제안된 방법은 하둡(hadoop)과 하이프(hive)를 이용하여 분산저장 및 병렬로 계산하며, 계산 결과는 D3를 이용하여 계층적 그래프로 시각화한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권2호
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pp.381-394
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2016
그래피컬 모형은 변수들 사이의 조건부 종속성을 노드와 연결선을 통하여 그래프로 나타낸다. 변수들 사이의 복잡한 연관성을 표현하기 위하여 그래피컬 모형은 물리학, 경제학, 생물학을 포함하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 조건부 종속성은 공분산 행렬의 역행렬의 비대각 성분이 0인 것과 대응하는 두 변수의 조건부 독립이 동치임에 기반하여 공분산 행렬의 역행렬로부터 추정될 수 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 역행렬을 희박하게 추정하는 유사가능도 기반의 CONCORD (convex correlation selection method) 방법에 대하여 기존의 BCD (block coordinate descent) 알고리즘을 랜덤 치환을 활용한 갱신 규칙과 그래픽 처리 장치 (graphics processing unit)의 병렬 연산을 활용하여 고차원 자료에 대하여 보다 효율적인 BCDR (block coordinate descent with random permutation) 알고리즘을 제안하였다. 두 종류의 네트워크 구조를 고려한 모의실험에서 제안하는 알고리즘의 효율성을 수렴까지의 계산 시간을 비교하여 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 전자기장의 병렬 해석 기법을 제안하였다. 시간 조화 벡터 파동 방정식 및 유한요소 기법에 기반한 전자기장 산란 해석이 수행되었으며, 모서리 기반 요소 및 2차 흡수 경계 조건이 도입되었다. 개발한 알고리즘은 유한요소망을 분할한 뒤 각 프로세서에 할당함으로써 요소별 수치적분 및 행렬 조립 과정의 병렬화를 달성하였다. 이때 부영역 생성을 위해 그래프 분할 라이브러리인 METIS가 도입되었다. 대형 희박행렬 방정식의 계산은 다중 프론탈 기법 기반 병렬 연산 라이브러리인 MUMPS를 통해 수행되었다. 개발된 프로그램의 정확도는 Mie 이론해 및 ANSYS HFSS 결과와의 비교를 통해 검증되었다. 또한 사용된 프로세서 수에 따른 가속 지표를 측정하여 확장성을 확인하였다. 완전 전기 도체 구, 등·이방성 유전체 구 및 유도탄 예제 형상에 대한 전자기장 산란 해석이 수행되었다. 개발된 프로그램의 알고리즘은 추후 유한요소 분할 및 합성법에 활용될 예정이며, 더욱 확장된 병렬 연산 성능을 목표하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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