• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.195-197
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• 2013

본 논문에서는 이항트리에서의 선형적 에지번호매김방법과 변형된 에지번호매김방법을 제안한다. 이러한 연구결과는 최대 연결도를 갖는 신뢰성이 높은 상호연결망의 일종인 원형군 그래프(circulant graph)의 점프열(jump sequence)로 에지번호들을 사용하면 이항트리를 스패닝 트리로 갖고 최적방송이 가능한 위상설계를 할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.117-125
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• 2005

지배자 트리란 유향그래프에서 지배관계를 트리로 표현한 것이다. 임의의 유향그래프로부터 지배자 트리를 구성하기 위한 효과적인 알고리즘을 제시한다. 감축 가능한 흐름그래프는 지배자 계산을 한 후 지배자 트리로 감축된다. 감축 불가능한 흐름그래프는 정보 테이블의 연결가지 정보를 이용하여 지배자 연결그래프로 구성된다. 지배자 연결그래프에서 지배자 트리로 감축하기 위하여 효과적인 순차감축 알고리즘과 지연감축 알고리즘을 구현한다. 구현한 결과 순차감축 알고리즘 보다 지연감축 알고리즘의 실행시간이 빠르다. 따라서 흐름그래프에서 효과적인 지배자 트리로 감축된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.527-532
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• 2008

자막은 영상과 관련이 있는 정보를 포함한다. 이러한 영상의 정보를 이용하기 위해서 자막을 추출하는 연구가 진행되고 있다. 기존의 자막 추출 연구는 언어 독립적인 특징으로 자막을 이루는 획의 에지는 일정한 간격을 유지하거나 수평라인으로 존재하는 글자의 분포를 이용한 방법을 제안하였다. 이러한 방법들은 획의 간격이 일정한 자막이나 하나의 글자가 하나의 획으로 이루어진 글자에서만 정상적인 동작을 보장하였다. 본 논문에서는 한글 자막 특징을 고려한 자막 추출 방법을 제안한다. 먼저, 한글 자막의 특징인 가로 획의 다수 분포를 고려한 적응형 에지 이진화를 수행하여 에지 영상을 생성하고 에지 연결 객체를 생성한다. 그 후에 생성한 연결 객체를 특징을 추출하여 사전에 생성한 의사결정 트리로 연결 객체를 자막과 비자막 연결객체로 분류한다. 의사결정 트리를 생성하기 위해서 사용한 연결 객체는 뉴스, 다큐멘터리 프로그램에서 획득하였으며, 성능 평가를 위해서 뉴스, 다큐멘터리, 스포츠 프로그램과 같은 대중 방송에서 획득한 영상에서 자막을 추출하였다. 평가 방법은 찾아진 연결 객체 중에 자막 연결 객체의 비율과 전체 자막 중에서 찾아진 자막 연결 객체의 비율로 분석하였다. 실험 결과에서는 제안한 방법이 한글 자막의 추출에 적용 가능함을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.233-241
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• 2014

본 논문은 원 그래프를 2-간선 연결 그래프로 단순화하고, 사이클 속성을 적용하여 최소신장트리를 빠르게 얻는 알고리즘을 제안하였다. Borůvka 알고리즘은 정점 (v) 당 최소 가중치 간선 (v) 을 1개씩 선택하는 1-간선 연결 그래프에 대해 사이클 속성을 적용하여 부분신장트리를 얻는다. 추가적으로 절단속성을 적용하여 부분신장트리를 연결하는 최소 가중치 간선을 선택한다. Kruskal 알고리즘은 그래프의 모든 간선을 대상으로 오름차순으로 절단 속성을 적용한다. 역-삭제 알고리즘은 내림차순으로 사이클 속성을 적용한다. Borůvka, Kruskal과 역-삭제 알고리즘은 모든 간선들을 대상으로 하기 때문에 항상 |e| 회 수행된다. 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 정점 당 최소 가중치 간선을 2개씩 선택하는 2-간선 연결 그래프를 얻는다. 두 번째로, 2-간선 연결 그래프에 대해 사이클 속성을 적용하여 |e|=|v|-1 일 때 알고리즘을 종료시켰다. 제안된 방법들을 10개의 실제 그래프들에 적용한 결과 모두 최소신장트리를 얻는데 성공하였다. 또한, Borůvka, Kruskal과 역-삭제 알고리즘에 비해 수행 횟수를 60% 단축시켰다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권2호
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• pp.37-40
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• 2015

본 논문에서는 이항트리의 2-에지번호매김에서 선형적 에지번호매김 방법, 변형된 에지번호매김 방법 그리고 혼합형 에지번호매김 방법들을 제안한다. 이러한 연구결과는 최대 연결도를 갖는 신뢰성이 높은 상호연결망의 일종인 원형군 그래프(circulant graph)의 점프열(jump sequence)로 에지번호들을 사용하면 이항트리를 스패닝 트리로 갖고 최적방송이 가능한 다양한 위상들을 설계할 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.359-368
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2000년도 춘계학술대회
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• pp.115-121
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• 2000

본 연구는 인공신경망 모형에서 최적 입력 변수를 선정하기 위하여 새로운 선처리 기법인 약체연결뉴런 제거법을 제안하고 그 예측력의 우월성을 순수 인공신경망과 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델과 각각 비교했으며, 그 결과를 보면 본 연구에서 제안하고 있는 약체연결뉴런 제거법에 의해 입력변수 선정과정을 거친 모델의 성과가 순수 인공신경망이나 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델에 비해 예측적중율이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.143-144
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• 2018

Edge Computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 트리구조는 데이터 구조의 하나로, 데이터 항목의 한 묶음인 세그먼트를 나뭇가지처럼 연결한 것을 의미하여 분산된 데이터를 군집할 수 있다. 본 논문에서는 Edge Computing 환경에서 트리 구조를 이용하여 인덱스를 관리하는 모델을 알아보기 위해 이진 탐색 트리 중 AVL tree와 Paged Binary tree에 대해 서술하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.577-581
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• 2000

폭우선생성트리 등의 문제를 해결하는데 필요한 정보가 네트워크상의 프로세서에 분산되어 있는 상황에서, 그들 정보를 교환하면서 그 문제를 해결하는 알고리즘을 분산알고리즘(Distributed Algorithm)이라고 한다. 폭우선생성트리가 이미 구성되어 있는 비동기식 네트워크상에서 네트워크 형상이 변할 경우, 이로인해 구성되어 있던 폭우선생성트리를 갱신해야 하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 경우 폭우선생성트리를 효율적으로 갱신하는 메시지 복잡도와 이상시간복잡도 모두 O($p{\surd}q$ + q + a + n')인 분산알고리즘을 제안한다. 여기서, a는 추가 링크의 수, n'는 네트워크의 토폴로지가 변한후의 네트워크상에 존재하는 노드수를 각각 나타낸다. 그리고, p는 삭제 또는 추가 링크를 가진 이중연결성분에 속하는 전체 노드 수를 나타내며, q는 삭제 또는 추가 링크를 가진 이중연결성분에 속하는 전체 링크수를 나타낸다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.23-26
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• 2019

사물인터넷(IoT)은 지금의 우리가 살고 일하는 모든 방식을 변화시키고 있다. IoT를 통해 데이터를 생성하고 저장하고 연결된 장치와 상호작용하여 비즈니스는 물론 우리의 일상 생활을 개선하고 있는 것이다. 무수히 많은 센서들이 연결된 세상은 센서들에 의해 그 어느 때보다 거대한 양의 데이터들을 생산하고 있다. JSON, XML 같은 트리 구조의 데이터 타입은 대량 데이터 저장 전송 교환 등에 주요하게 사용되는데 이는 트리 구조가 이형 데이터 간의 유연한 정보 전송과 교환을 가능하게 하기 때문이다. 반면에, 효용성 높은 정보나 감추어져 있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 추출하는 것은 일반 데이터 구조에 비해 훨씬 어려우며 더 난해한 문제들을 발생시킨다. 본 논문에서는 트리 구조의 대량 스트리밍 데이터로부터 가중치가 부여된 주요한 부정 패턴들을 추출하기 위한 방법을 공식화한다.