• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.59-65
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• 2016

최근 세계적으로 에너지 부족 문제를 해결하기 위해 에너지저장시스템에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 에너지저장시스템은 에너지 네트워크상의 모든 에너지 인프라에 대한 모니터링 및 제어를 통해 ESS(Energy Storage System) 에너지 사용을 극대화할 수 있다. 하지만 에너지저장시스템의 주요 부품이나 장치들 간의 호환 문제는 ESS 제품 개발에 걸림돌로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 ESS 부품 및 장치들의 특성을 확장 할 수 있는 프로파일과 이를 검증할 수 있는 소프트웨어 기술이 요구되어지고 있다. 본 논문에서는 에너지저장장치용 확장성 프로파일 검증 소프트웨어의 구조에 따른 복잡도 분석에 관한 연구를 수행한다. 프로파일 검증 소프트웨어 분석을 위해 기존의 XML(eXtensible Markup Language) 기반의 프로파일과 C언어 구조체 기반의 프로파일을 사용한다. XML 기반의 프로파일을 여러번 파싱하는 복잡한 검증 구조와 파싱 절차를 감소하고 단순 반복을 이용한 C언어 구조체 기반의 검증 소프트웨어의 복잡도를 분석하고 비교한다. 시간 복잡도, 공간 복잡도 및 순환 복잡도 알고리즘을 이용하여 XML 기반의 프로파일과 C언어 구조체 기반의 프로파일 검증 소프트웨어의 복잡도를 비교 및 분석하여 연구 결과를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.675-677
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• 2024

그래프 학습 기술은 실세계의 네트워크를 그래프로 모델링하여 분석함으로써, 네트워크에 내재된 유용한 정보를 도출하는 핵심적인 역할을 한다. 그러나 기존의 그래프 학습 기술에는 두 가지 한계점이 존재한다: (1) 그룹 정보 표현의 한계 및 (2) 동적 관계 학습의 한계. 각 한계를 극복하기 위해 하이퍼그래프 학습 기술과 동적 그래프 학습 기술이 활발하게 연구되었지만, 두 가지 한계를 동시에 극복하기 위한 연구들은 아직까지 충분히 수행되지 못했다. 이러한 동기로부터, 본 논문은 실세계 네트워크를 동적인 하이퍼그래프로 모델링하여, 동적 그래프 학습 기술, 정적 하이퍼그래프 학습 기술, 그리고 동적 하이퍼그래프 학습 기술들의 성능에 대해 비교 분석하고자 한다. 실험 결과, 시간에 따라 변화하는 실세계의 복잡한 관계를 정확하게 포착하는 데는 동적 하이퍼그래프 학습 기술이 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.427-439
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• 2013

복잡계 과학의 발달에 따라 많은 사회 네트워크들이 분석되고 있다. 사회 네트워크는 현재 인문, 경제, 웹 사이언스 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 최근, 소설의 등장인물을 이용한 네트워크와 실제 사회 네트워크의 특성을 비교하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 등장인물 네트워크는 대부분 미리 정리된 인명사전을 이용하므로 주요한 몇몇 인물들 사이의 연관성은 밝힐 수 있으나, 한번 이상 등장한 모든 인물의 전체적인 사회적 구조는 설명하지 못하고 있다. 본 연구에서는 소설로부터 등장인물을 직접 추출하고, 등장인물 사이의 거리를 사용하여 상관관계를 설정하여 네트워크를 구축한다. 제안방법은 소설 텍스트로부터 등장인물의 출현빈도와 등장인물들 사이의 연관성의 발생 빈도를 이용하여 연관성 가중치를 구할 수 있으며, 이 연관성 가중치를 사용하여 노드의 수를 조절하여 K-critical 네트워크를 구성한다. 제시한 K-critical 네트워크는 분석대상 소설에 등장하는 인물들끼리 얼마나 긴밀하게 연관되어 있는지를 정량적으로 파악하는 매우 중요한 정보를 줄 수 있음을 실험을 통하여 제시할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1126-1129
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• 2014

사회관계망 분석에 있어서 매개중심도는 네트워크를 구성하는 노드들의 상대적인 중요도를 파악하기 위한 척도로서 오랫동안 사용되어 왔다. 그러나 이러한 매개중심도를 계산하기 위한 계산 복잡도가 높기 때문에 대규모 사회관계망에서는 매개중심도를 계산하기란 쉽지 않은 문제이다. 본 논문에서는 네트워크를 구성하는 각각의 노드들마다 자신의 지역정보를 활용하여 구성한 네트워크에서 매개중심도를 산출함으로써 시간복잡도를 줄이는 한편 지역정보 기반의 네트워크의 특징을 분석함으로써 매개중심도를 더 빠르게 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 그리고 실제 소셜 네트워크에서의 실험을 통하여 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 매개중심도를 더 빠르게 산출함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.27-29
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• 2008

시스템 분석에 주로 사용하는 자료 중에는 비선형 자료와 시계열 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 분석하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 현실 세계에서 다양하게 나타나는 복잡성을 다루기 위하여 하이브리드 진화 신경망 모델링 접근 방법으로 자료를 모형화 하고 이를 통한 학습의 적합도를 살펴본다. 비선형 자료 등을 모형화하기 위한 학습은 역전파 신경망 기법을 이용한다. 학습의 효율을 높이기 의해서 격자감소 학습 알고리즘과 함께 이용하는 유전자 알고리즘은 네트워크 구조를 최적화 시킬 수 있는 초기가중값을 이용한 전역 최소값을 찾는데 이용한다. 학습 결과를 통해 제안된 하이브리드형 접근방법의 학습이 보다 효율적임을 살펴보기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 신경망 학습 알고리즘을 비선형 모의자료의 학습에 적용하여 보았다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권6호
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• pp.607-614
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• 2014

세계적으로 해양산업은 크루즈산업에 많은 관심과 연구가 대폭적으로 이루어지고 있고 우리나라도 미래의 잠재력 있는 국가동력산업의 하나로 인식하고는 있으나 크루즈산업의 연구동향 분석 연구는 국내외에 활발히 이루어지고 있지 않다. 따라서 우선 세계 크루즈산업을 연구하고 이해하기 위해서는 최근에 다양한 산업에 대한 연구동향을 분석한 방법을 활용하여 크루즈산업에도 적용할 필요가 있다. 본 논문의 목적은 외국 유명저널에 발표된 크루즈산업과 관련된 학술논문에서 제시하고 있는 키워드와 논문을 매개로 한 키워드 네트워크를 구축하여 복잡계의 네트워크 분석에서 사용하는 연결 중심성과 매개 중심성 분석방법으로 시대별로 나누어 시각화하여 살펴봄으로써 세계 크루즈산업의 연구동향을 심층적으로 관찰하여 논의하는 것이다. 본 연구에서 제시된 키워드 빈도는 Zipf의 법칙을 따르고 노드의 연결정도는 멱함수 분포를 보여주고 있어 언어네트워크에서 분석하는 키워드 네트워크와 동일함을 관찰한다. 연구방법론으로는 키워드 네트워크 분석을 위하여 사회연결망 프로그램인 넷마이너 4.0을 사용하여 여러 가지 중심성 측정방법 중 키워드 상위 20개의 빈도순위를 비교하여 빈도순위와 가장 가까운 중심성 측정방법을 선택하여 크루즈산업의 연구동향을 분석한다. 특히 크루즈산업의 연구동향이 연도 기간별로 어떠한 변화를 가져왔는지를 살펴보기 위해 2000년 이전과 2000년 이후로 크게 대별하여 나누고 2000년 이후에는 5년 주기로 각 기간별 공통적으로 나타나는 연결 중심성이 높은 최상위의 키워드인 cruise와 tourism 노드를 중심으로 매개 중심성이 높은 것들의 키워드 네트워크를 시각화하여 논의한다. 연구결과에서 흥미롭게도 2010-2014의 기간에 새로운 노드로 China가 등장하여 최상위의 키워드들을 연결하고 있는 것은 최근 급성장하고 있는 중국의 크루즈산업의 발전 양상을 보여준다. 그러므로 본 연구에서 사용하는 키워드 네트워크 분석은 각 연도 기간별 네트워크의 다른 종류의 숫자와 크고 작은 중심축 군집 네트워크의 숫자의 증감뿐 아니라 중심축 군집 네트워크의 중심에 있는 키워드 간의 연결 분석을 용이하게 해주어 기간별 연구동향을 파악하는데 유용한 방법임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.61-63
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• 2006

본 논문은 온톨로지를 이용하여 단백질 상호작용 네트워크를 개념적으로 분류하여 레이아웃하는 방법을 제안한다. 상호작용 네트워크를 이루는 단백질은 온톨로지의 표준 통제 용어에 대한 주석 정보를 가지고 있으므로 동일 분류에 해당하는 통제 용어를 가지고 있는 단백질들은 근접한 곳에 위치하도록 레이아웃한다. 이는 기존 물리적 레이아웃에 기능별 그룹화를 해줌으로써 복잡한 네트워크를 개념적으로 분석할 수 있도록 한다. 또한, 동일 분류에 속하는 단백질들을 한 노드로 대응하여 레이아웃 알고리즘을 수행함으로써 기존의 그래프표현 알고리즘 보다 빠르게 시각화할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.316-321
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• 2010

웹 2.0의 기술이 보급됨에 따라 소셜 네트워크 서비스에 대한 관심이 증가하였다. 국내에서는 싸이월드, 미투데이 등과 같은 서비스가 널리 사용되고 있으며 최근 급부상한 트위터는 여러 분야에서 관심을 받고 있다. 트위터는 팔로워나 트윗 등 활동 정도에 따라 랭킹 서비스가 제공되고 있지만 랭킹은 그들 사이의 관계를 세부적으로 나타내지 못한다. 본 논문에서는 트위터의 사용자들 사이에 존재하는 관계를 시각적으로 나타내는 도구에 대해 개발한다. 국내 사용자 중 팔로워의 랭킹에 따른 사용자를 이용하고, 시각화를 위해 생물학적 데이터를 네트워크로 나타내는 Cytocape 플랫폼을 사용한다. 사용자 간의 관계를 나타내는 네트워크를 통하여 온라인상에서 영향력 있는 사용자들의 관계를 나타내고 그들의 관계를 수치로 분석한다. 또한 복잡한 네트워크로부터 선택된 노드와 관련된 연결만을 추출하는 기능을 제공하여 온라인상의 관계를 상세하게 나타낸다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.373-374
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• 2013

MicroRNA(miRNA)는 단일가닥 RNA 분자로서 유전자 발현을 제어하는 조절인자이다. miRNA에 의해 조절되는 대부분 유전자는 다수의 miRNA에 의하여 조절되어질 수 있기 때문에 최적 miRNA의 선별은 매우 중요하다. 본 연구에서는 먼저 면역 및 발생관련 유전자 상호작용 네트워크를 구축하였다. 이 네트워크에 miRNA 정보를 추가함으로써 유전자간의 상호작용 뿐만아니라 유전자와 miRNA의 상호작용을 분석할 수 있는 기반을 조성하였다. 복잡한 네트워크를 단순화시켜 기능 모듈과 구조 모듈을 도출하고 이로부터 핵심 유전자를 조절하는 최적 miRNA를 예측하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2009년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.7-9
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• 2009

보행자 내비게이션은 이동특성에 기인하여 차량용 내비게이션에서 제공하는 정보보다 정교하고 복잡한 네트워크 정보가 요구된다. 이에 보행자 요구를 정의하고, 국가에서 기 구축한 공간정보를 분석하여 보행자 네트워크 생성에 필요한 레이어를 명확히 하였다.