본 논문에서는 방향성 그래프에 기초하여 절점들 간의 입출력 관계가 트리의 특성을 갖는 연관관계를 분할연산기법과 수학적 해석을 통하여 함수로 변환하고 이를 회로 설계하는 방법에 대하여 논의하였다. 기존에 제안된 알고리즘이 임의의 절점수를 갖는 방향성 그래프에 대하여 같은 수의 잉여절점수를 삽입함으로써 생성되는 매개변수들이 양의 정수로 표현되지 못하여 회로의 설계가 불가능하게 되는 문제점이 있었다. 이를 개선하기 위해서 본 논문에서는 트리의 성질을 수학적으로 해석하여 주어진 임의의 절점수를 가지는 방향성 그래프에 대하여 절점들의 관계를 규명해주는 매개변수들과 논리레벨 P의 승수로 표현되어 항상 양의 정수 값을 갖도록 레벨 간에 각기 다른 잉여절점을 삽입하여 효율적인 회로설계를 하였다.
최근 지식 그래프를 확장하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 지식 그래프를 확장하기 위해서는 relation을 기준으로 entity의 방향성을 고려하는 것이 매우 중요하다. 지식 그래프를 확장하기 위한 대표적인 연구인 관계 추출은 문장과 2개의 entity가 주어졌을 때 relation을 예측한다. 최근 사전학습 언어모델을 적용하여 관계 추출에서 높은 성능을 보이고 있지만, entity에 대한 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 알 수 없다. 본 논문에서는 관계 추출에서 entity의 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 실험하기 위해 문장 수준의 Adversarial Attack과 단어 수준의 Sequence Labeling을 적용하였다. 또한 관계 추출에서 문장에 대한 이해를 높이기 위해 BERT모델을 적용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 관계 추출에서 entity에 대한 방향성을 고려하지 않음을 확인하였다.
최단 경로란 유향(有向) 또는 무향(無向) 그래프에서 어떤 두 점 사이를 맺는 유향 또는 무향 경로 중 가장 짧은 것, 즉 가지의 길이 합을 최소로 하는 것을 구하는 문제. 그래프가 평면 접속인 경우에는 쌍대(雙對) 그래프의 최대 흐름을 구하는 문제와 등가이다. 본 논문에서는 최단 경로 문제를 풀기 위하여 Dijkstra의 장점은 살리고 단점을 보완하는 방향성을 가지는 Dijkstra 알고리즘을 제안하였다. 사례연구를 통하여 제안한 알고리즘은 출발점에서 도착점까지 최단 경로를 빠른 시간에 찾아가는 것을 보였다.
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 논문에서는 확률적 방향성 그래프에서 시점(source node)과 종점(terminal node) 간의 통신할 수 있는 확률인 단점간 신뢰도를 계정하는 알고리즘을 제시하였다. Satyanarayana의 factoring $theorem^{(7)}$을 이용하여 확률적 방향성 그래프에서 시점에 연결되어 있는 에지(edge)를 개방(open)과 단락(short)상태로 감축하여 원래의 그래프를 2개의 감축된 그래프로 분리한 후, 본 논문이 제시한 에지제거법과 일반적인 직, 병렬 감축법을 분리된 그래프에 적용한다. 이 에지 감축(edge reduction)을 source node와 terminal node가 단일 에지로 연결될때까지 반복한다. 또한 복잡하고 규모가 큰 망에 대한 단점간 신뢰도를 계정하기 위해서 전산기 프로그램을 제시하였다.
인공생명기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 개체 생성을 위하여 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다. 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 꽃을 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 생성하고, 이를 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 자연스러운 꽃을 자동으로 생성하게 하였다. 실험결과 감성적인 평가로 자연스러운 모양의 꽃이 생성됨을 알 수 있었다.
그래프를 사용하는 데이터 표현법은 직$\cdot$간접적으로 실세계를 표현하는 다양한 데이터 모델 중에서 가장 일반화된 방법으로 알려져 있다. 기본적으로 그래프는 정점과 간선으로 구성되며, 정점과 간선은 그 중요도나 운영 목적에 따라 다양한 가중치가 부여될 수 있다. 특히, 이러한 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 중요한 순회패턴을 탐사하는 것은 흥미로운 일이다. 본 논문에서는, 정점과 간선에 가중치가 있고 방향성을 가진 기반 그래프가 주어졌을 때, 그 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 가중치를 고려하여 빈발 순회패턴을 탐사하는 방법을 제안한다. 또한, 이렇게 탐사한 결과에 가중치를 고려한 중요도를 평가하여 빈발 순회패턴들 간의 우선순위를 결정할 수 있도록 한다. 이 과정에서 발생할 수 있는 트랜잭션 노이즈는 기반 그래프의 간선 가중치의 평균과 표준편차를 이용하여 제거함으로써 보다 신뢰성 있는 빈발 순회패턴을 탐사할 수 있다. 제안한 논문은 웹 로그 마이닝 등 그래프를 이용하는 다양한 응용 분야에 적용할 수 있을 것이다.
인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.
본 연구의 목적은 선택적 시각이라는 이론을 바탕으로 시네마그래프(Cinemagraph) 광고 사례를 통하여 멀티미디어 정량분석, 스토리 정성분석 등의 시네마그래프 분석 모델을 제시하고자 한다. 분석대상은 2016년 대중적인 인지도가 높은 광고모델이 출연한 G마켓의 시네마그래프 시리즈 영상 광고이고, 연구방법은 문헌연구, 국내외 인터넷 매체 분석, 사례연구 등이다. 분석결과 시네마그래프 동선의 비중은 10% 내외가 가장 효과적인 무빙의 형태로 나타났다. 동영상의 전체적인 움직임 보다 시네마그래프의 부분적인 동적인 음직임이 더 큰 시각적 몰입효과를 주고 있었다. 무빙의 방향성은 모델이 제품을 사용하는 동선과 대략적으로 일치하였다. 주제부와 주변부는 한가지 포인트 또는 두가지 포인트 내에서 활용되고 있었다. 스토리의 개연성은 짧은 순간에 모델과 제품의 단순 동작을 표현하고 있다. 멀티미디어의 정량적 분석을 위하여 공간의 비중, 동작의 방향성을 스토리의 정성적 분석을 위하여 주제부와 주변부, 스토리의 개연성 등의 네가지 측면을 고려대상으로 하였다.
본 논문에서는 방향성 그래프인 Rotator 그래프와 Faber-Moore 그래프를 병합한 새로운 상호 연결망으로 RFM그래프를 제안하고, RFM그래프에 대하여 고장 허용도, 라우팅 알고리즘, 노드 중복 없는 싸이클, 방송 알고리즘을 분석한다. 또한 2차원 토러스, Strar 그래프, Bubblesort 그래프를 RFM 그래프에 연장비율(dilation) 2와 확장비율(expansion)1에 임베딩하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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