• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.109-111
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• 2011

대부분의 빈발 부분그래프를 이용한 그래프 분류 알고리즘들은 빈발 부분그래프를 마이닝하여 개별적인 빈발 부분그래프의 포함 여부를 특징 벡터로 구성하는 단계와 기계학습 알고리즘들을 훈련시켜 분류 모델을 수립하는 단계로 구성된다. 이와 같은 그래프 분류 알고리즘들은 부분그래프의 개별적인 존재 여부만을 이용하여 특징을 구성하기 때문에 변별력이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빈발 부분그래프들이 동시 발생하는 특징 벡터의 변별력을 반영할 수 있는 특징선택 기법을 적용한 모델 기반 탐색트리 기법을 제안한다. 동시 발생 부분그래프를 특징으로 사용하여 변별력을 향상시킬 수 있으며, 모델기반 탐색 트리를 사용하여 제안하는 기법이 기존의 방법보다 더 높은 그래프 분류 성능을 보이는 것을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.97-100
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• 2006

RDF 는 트리플의 집합으로서 그래프 데이터 모델로 표현되며, 사용자는 RDF 그래프 모델로부터 정보를 검색하기 위해 시멘틱 질의 언어를 사용한다. 그러나 이러한 접근 방식은 최악의 경우 전체 그래프 데이터 모델을 검색해야 되는 문제점이 발생한다. 이에 따라 최근의 연구에서는 시멘틱 질의를 효율적으로 처리하기 위해서 인덱스를 사용한다. 시멘틱 질의 언어(RDQL, SPARQL)의 핵심은 RDF 트리플에 대한 패턴을 기술함으로써 원하는 트리플 정보를 검색할 수 있게 하는 것이다. 따라서, 기존의 인덱스는 단일 트리플을 효율적으로 검색하는 데 초점을 둔다. 거라나 트리플 패턴의 집합으로 질의가 표현될 경우에는 트리플 패턴 사이의 상관관계 때문에 조인비용이 많이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 조인 비용이 발생되는 문제점을 해결하기 위한 인덱싱 기법을 제안한다. RDF 그래프 모델에서 유지해야 할 정보를 줄이기 위해서 RDF 그래프 모델에 존재하는 유사한 서브 그래프를 하나의 서브 그래프로 병합한다. 병합절차를 마친 여러 서브 그래프에 존재하는 모든 경로를 인덱스에 유지 함으로써 조인 비용을 제거한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.35 no.8
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• pp.726-734
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• 2007

구조물에 손상이 발생하면 구조물의 강성변화로 구조물의 고유진동수에 변화가 발생하게 된다. 실험을 통해 얻을 수 있는 손상 전 구조물의 고유진동수와 해석적 방법을 사용하여 구하는 고유진동수가 같다고 가정하고 해석적인 방법으로 손상전후 고유진동수비를 구하여 3차원 그래프로 표시하였다. 손상이 한 부위에 존재할 경우 진동실험으로 구한 고유진동수비를 고유진동수비 그래프와 비교하여 손상의 위치, 크기 및 방향을 알 수 있었으나 여러 지점에 손상이 발생할 경우에는 손상을 파악하기 위해 고유진동수비 그래프 외에 주파수 응답함수를 병행하여 사용하였다.

• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.183-185
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• 2012

행위 DB로부터 행위패턴 분석 및 마이닝을 위해서는 정교한 행위패턴 모델링 기술이 수반되어야 한다. 기존의 그래프기반 행위 패턴 모델링 방법은 하루 행위 시퀀스들의 동일한 행위 시퀀스 세그먼트를 찾아 하나의 행위 시퀀스로 결합시켜 행위 그래프를 생성하였다. 이 방법은 서로 다른 시간에 발생한 행위 시퀀스 세그먼트들이 하나의 행위 시퀀스로 결합되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 하루의 행위 시퀀스를 시간 세그먼트 단위로 분할하고, 각 시간 세그먼트별로 행위 그래프를 생성하여 정교한 행위 그래프 모델을 수립하는 방법을 제안한다. 그래프 마이닝 기법들을 활용한 실험을 통하여 제안하는 행위패턴 모델링 기법이 기존의 행위 그래프 모델 기법보다 더 유용함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.16-18
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• 2023

본 연구는 궤적 데이터(trajectory data)를 대상으로 증강 그래프 기반의 그래프 뉴럴 네트워크를 활용하여 다음에 방문한 장소를 추천하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 전체 궤적 데이터를 그래프로 표현하여 추출한 글로벌 궤적 플로우의 특성을 다음 방문할 POI 추천에 활용한다. 이때, POI 추천시 자주 발생하는 두 가지 문제를 추가로 해결함으로써 POI 추천의 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 첫 번째 문제는 추천 대상 궤적 데이터의 길이가 짧은 경우에 성능 저하가 발생한다는 것이다. 두 번째 문제는 콜드-스타트 문제이다. 기존 POI 추천 모델은 매우 적은 방문 기록만 가지는 사용자 또는 POI에 대해서는 매우 낮은 예측 성능을 보인다. 본 연구에서는 궤적 그래프에서 일부 엣지를 삭제하여 생성한 증강 그래프 기반의 궤적 플로우 특징 기반 모델을 제안함으로써 짧은 길이의 궤적 데이터 및 콜드-스타트 사용자/POI에 대한 추천 성능을 높인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.314-316
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• 2023

최근 수많은 오픈소스로 공개되면서, 대부분의 소프트웨어가 오픈소스를 활용하여 구현되고 있다. 하지만, 오픈소스에 적용되어 있는 라이선스 간의 충돌 문제가 발생하면서, 라이선스 위반 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 문제를 사전에 방지하기 위해 소스코드 분석이 필수적이지만, 다양한 기능이 실행되는 소스코드 특성 상 소스코드만 봤을 경우 직관적으로 분석이 어렵다는 문제점이 있다. 최근 소스코드의 효과적인 분석을 도와주는 다양한 도구들이 개발되었고, 그 중 한 가지 방법은 소스코드를 그래프로 변환하여 시각적인 편의성을 제공하는 방법이다. 그래프로 변환된 소스코드는 해당 시점에는 분석이 가능하지만, 분석이 필요할 때마다 변환을 해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 저장하는 방법이 요구되었는데, 그래프 데이터베이스의 경우 특정 파일 형식만 지원하기 때문에 그래프 데이터 저장에 어려움이 존재한다. 본 제안방식에서는 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 그래프 데이터베이스에 효과적으로 저장하고, 분석이 요구될 때마다 데이터베이스 상에서 즉각적으로 분석이 가능한 방법을 제안한다.

• Journal for History of Mathematics
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• v.19 no.2
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• pp.125-140
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• 2006

In 1933, I. Schur introduced a Schur ring in connection with permutation group and regular subgroup. After then, it was studied mostly for purely group theoretical purposes. In 1970s, Klin and Poschel initiated its usage in the investigation of graphs, especially for Cayley and circulant graphs. Nowadays it is known that Schur ring is one of the best way to enumerate Cayley graphs. In this paper we study the origin of Schur ring back to 1933 and keep trace its evolution to graph theory and combinatorics.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.400-402
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• 1999

그래프 분할을 사용한 레지스터 할당과 Chaitin의 레지스터 할당 방법의 성능을 비교하였다. 실험 데이터로 Appel이 제시한 간섭 그래프를 사용하였고, 각 알고리즘에서 요구되는 최소 레지스터 수를 비교하였다. 그 결과 그래프 분할을 사용한 방법에서 더 적은 수의 레지스터가 요구되었다. 가용 레지스터가 제한되어 있는 경우, 레지스터 요구 수가 감소되면 삽입되는 대피 코드의 수도 감소된다. 대피 코드의 발생이 줄어들면 메모리를 참조하는 인스트럭션의 수가 감소하여 실행시간을 단축시킬 수 있다. 따라서 컴파일러의 최적화 단계에서 그래프 분할 방법을 사용한 레지스터 할당으로 성능 향상을 기대할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.219-224
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• 2022

최근 딥러닝이 상식 정보를 추론하지 못하거나, 해석 불가능하다는 한계점을 보완하기 위해 지식 그래프를 기반으로 자연어 텍스트를 생성하는 연구가 중요하게 수행되고 있다. 그러나 이를 위해서 대량의 지식 그래프와 이에 대응되는 문장쌍이 요구되는데, 이를 구축하는 데는 시간과 비용이 많이 소요되는 한계점이 존재한다. 또한 하나의 그래프에 다수의 문장을 생성할 수 있기에 구축자 별로 품질 차이가 발생하게 되고, 데이터 균등성에 문제가 발생하게 된다. 이에 본 논문은 공개된 지식 그래프인 디비피디아를 활용하여 전문가의 도움 없이 자동으로 데이터를 쉽고 빠르게 구축하는 방법론을 제안한다. 이를 기반으로 KoBART와 mBART, mT5와 같은 한국어를 포함한 대용량 언어모델을 활용하여 문장 생성 실험을 진행하였다. 실험 결과 mBART를 활용하여 미세 조정 학습을 진행한 모델이 좋은 성능을 보였고, 자연스러운 문장을 생성하는데 효과적임을 확인하였다.