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.
페타 바이트 이상의 규모의 빅 데이터 분석은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 최근 소셜 네트워크, XML 등과 같은 구조적인 정보를 갖는 대용량의 그래프들을 분석하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 이러한 대용량의 그래프를 분석하기 위한 연산중의 하나로 순환 그래프가 사용되고 있다. 대용량의 그래프 환경에서 순환을 검출하는 연산은 단일 컴퓨팅 시스템에서 처리가 불가능하거나 많은 시간 비용이 발생하여 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 그래프 처리에 효율적인 프리겔 프레임워크를 이용하여 효율적으로 순환을 검출하고, 중복 순환을 제거하기 위해 정규 순환 코드를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 대용량 그래프에서 효율적으로 순환을 찾을 수 있음을 보인다.
그래프 마이닝에서 복잡한 그래프 구조로 인해, 중복된 확장 연산이 수행되며 이로인해 낮은 효율성을 가지게 된다. 본 논문에서는 순환그래프에서 중복된 그래프 패턴으로의 확장을 최소화하기위해 중복 판단을 효율적으로 하는 그래프 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 순환간선의 우선순위를 고려하여 우선순위가 낮은 간선을 먼저 확장하게 함으로써 중복확장을 줄이도록 하였다. 이 기법의 성능을 평가하기 위해, 알고리즘을 구현하고 그래프 마이닝의 대표 알고리즘인 가스톤 알고리즘과 성능 평가를 하였으며, 제안하는 알고리즘이 복잡한 그래프 구조에서 반복되어 발생하는 연산중 하나인 순환 그래프에서 패턴 확장 시에 필요한 연산을 효율적으로 줄이도록하여 전체 마이닝의 성능이 향상됨을 보인다.
거대한 웹 컨텐츠 안에는 수많은 링크들로 인한 순환들이 존재하게 된다. 그 순환들은 강하게 뭉쳐있는 실타래 처럼, 강하게 결합한 순환들의 덩어리 형태로 존재하게 된다. 웹 컨텐츠는 흔히 방향그래프로 표현되는데, 즉 웹 컨텐츠에서 나타나는 수많은 링크둘을 방향그래프에서 강결합요소를 이용하면 모든 순환을 효율적으로 발견할 수 있다. 본 논문에서는 강결합요소를 이용하여 거대한 그래프에서 보다 효율적으로 모든 순환을 찾아낼 수 있는 방법을 제시하였다.
결측치가 존재하는 비 단조형 데이터에 대한 패턴 분석과 비 내포형 종속 회귀 모형 분석에 격자 조건부 독립 모델이 최근 도입되고 있다. 이러한 접근 방법은 데이터 패턴 분석에 성공적으로 적용되고 있지만 격자 조건부 독립 모델을 찾는 계산적 부담이 따른다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 에센셜 그래프를 바탕으로 격자 조건부 독립 모델(LCIM)을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, LCIM 클래스가 특정한 비 순환 방향 그래프 모델과 마르코프 동등한 모든 추이적 비 순환 방향 그래프의 모델 클래스와 일치함을 밝혔다.
군환의 특별한 부분환으로 정의된 수어환(Schur ring)은 치환군의 구조 연구를 위해 1933년 I.Schur에 의해 소개되었다. 그 후 30여 년 동안 군론과 표현론에서 응용되던 수어환은 1970년대에 이르러 획기적인 분기점을 맞이하게 된다. 조합론, 특별히 대수적 그래프에 관한 많은 연구 속에서, 그래프를 분류하기위해 수어환을 이용하려는 새로운 시도가 Klin과 Poschel에 의해 제안되었다. 이것은 당시 대수학에서 이룩해낸 유한단순군의 분류에 큰 도움을 받은 것이다. 이 논문에서는 수어환의 발생에 대한 역사적 배경과, 수어환이 군이론에서 어떻게 이용되었는지를 살펴보고, 또한 그래프이론에서의 역할을 조사한다.
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.
본 연구는 좌측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(left mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with left hippocampal sclerosis) 환자군과 우측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(right mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with right hippocampal sclerosis) 환자군 그리고 건강한 대조군(healthy controls; HC)으로부터 측정한 뇌자도(magnetoencephalography; MEG) 데이터로 각 그룹을 분류하는 다중 분류 작업에 다양한 인공신경망을 적용하고 그 결과를 비교해 보고자 하였다. 합성곱 신경망, 순환 신경망 그리고 그래프 신경망으로 모델링한 결과, k-fold 정확도 평균은 합성곱 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 순환 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 또한, 수행 시간은 순환 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 합성곱 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 정확도 성능과 시간 면에서 모두 좋은 수치를 보이며, 네트워크 데이터의 확장성이 뛰어난 그래프 신경망이 앞으로 뇌 연구에 활용되기 적합한 모델임을 강조하고자 한다.
미세입자의 플라즈마 표면 개질을 감압상태하의 순환유동층 반응기에서 수행하였다. 플라즈마에 의해 처리된 폴리스타이렌 입자는 폴리에틸렌글리콜로 표면에 그래프팅하였다. 표면 개질 전 입자와 플라즈마 처리된 입자 그리고 그래프팅된 입자의 특성은 각각 DPPH 방법, FTIR, SEM 그리고 접촉각 측정으로 분석하였다. 플라즈마 처리된 폴리스타이렌 입자의 표면에 과산화물이 잘 형성되었다. 또한, 폴리에틸렌글리콜의 그래프팅 중합에 의해 플라즈마 처리된 입자 표면에 그래프팅이 잘 분산되었다. 따라서 감압상태의 순환 유동층 반응기에서 플라즈마 처리에 의한 PEG-g-PS 입자를 성공적으로 형성할 수 있었다.
순열 방사형 그래프는 병렬 또는 분산 시스템의 상호 연결망 구조로써 n-큐브의 새로운 대안으로 제시되고 있다. 그러나 최근까지 제시된 구조(메쉬, 하이퍼큐브 등)에 대한 오류 허용 설계 모델은 많이 연구되어왔지만 순열 방사형 그래프에 적합한 오류 허용 설계 모델은 연구되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 순열 방사형 그래프에 적합한 새로운 오류 허용 설계방법을 제안하였다. 이 방법은 현재 수행중인 구성 요소 중에서 오류가 발생할 때 기존 구조를 유지하기 위해서, 예비 구성요소를 추가하여 적절히 오류 요소를 대치하는 기법이다. 먼저, 순열 방사형 그래프를 순환 그래프로 변환한 다음 순환 그래프의 준 동형 성질을 이용하였다. 또한 k개 예비프로세서를 추가하여 각 프로세서 당 최대 통신 링크를 최소화함으로써 오류 허용 설계구조의 비용을 최적화 하였다. 특히, 최대 통신 링크의 수를 최소화하는 새로운 연구 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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