본 논문에서는 웹 검색엔진에서 일반적으로 사용하는 문서요약에 대한 연구로써 문서 내에 있는 문장들의 꼭짓점을 연결하는 완전그래프기법을 도입하여 요약내용을 좀 더 간결하고 함축하게 하는 통계요약기법을 제안했다. 이 요약기술을 지금까지 통계 문서요약기술에서 우수하다고 판단된 클러스터링 기법과 MMR 기법 등과 비교하였다. 특히, 요약 성능을 평가하기 위하여 인위적으로 요약된 요약문을 기준으로 한 각 요약기법들의 FScore값들과 비교하였다. 이 기술들 중에서 완전그래프기법이 약 $30\%$정도 성능향상을 보였다.
현 교육과정에서 이차함수 그래프에 관한 교수-학습은 대수적 조작에 의한 완전제곱형식으로의 변환을 강조하고 이미 선행한 일차함수의 그래프와는 무관하게 다루어지고 있다. 본 논문은 이차함수 그래프의 구조적 특성이라 할 수 있는 대칭성, 꼭지점 및 합동에 대한 기하적인 근거를 일차함수의 그래프에 기초하여 분석하고 이것의 결과를 구체적 이차함수에 대해 그 꼭지점의 좌표 및 절편을 찾는 데 적용한다. 본 연구는 이차함수 그래프의 구조적 특성을 일차함수의 그래프와 기하적으로 연결시키는 데 의의가 있으며 그 기하적인 과정은 완전제곱형식의 대수적 절차로 연결된다. 이러한 연결은 일차함수의 그래프에 대한 이해가 이차함수의 그래프에 대한 이해로 전이되어 이차함수에 대한 기하적인 이해를 넓히는 교수-학습방법이 될 수 있을 것이다.
가버 웨이브릿을 이용한 얼굴 그래프기반 안면 인식 알고리즘들은 우수한 인식 성능을 갖고 있지만 계산양이 많고 초기 그래프 위치에 따라 성능이 달라지는 등의 문제점들이 있다. 본 연구에서는 이를 개선하여 가버 피쳐기반 기하학적 가변형 얼굴 그래프 매칭방식을 이용한 완전 자동 안면 인식 알고리즘을 제안하였다. Adaboost를 이용해서 얼굴을 검출하고 얼굴 그래프의 초기 정합 위치와 크기를 결정하였다. 얼굴 그래프를 기하학적으로 가변시켜 가면서 얼굴 모델 그래프와 유사도가 가장 높은 얼굴 그래프를 고속으로 찾기 위해 매개변수들을 정의하고 최적화 알고리즘을 이용하여 최적 얼굴 그래프를 추출하였다. 제안한 알고리즘을 FERET 데이터베이스의 인식에 적용해 본 결과 96.7%의 인식률로서 기존 연구들에 비해 우수한 결과를 얻을 수 있었고 평균 0.26초의 인식 속도로서 실시간 적용이 가능함을 확인하였다.
그래프의 매칭 배제 집합은 그것을 삭제한 그래프가 완전 매칭이나 준완전 매칭을 가지지 않는 에지 집합이다. 매칭 배제수는 모든 매칭 배제 집합의 최소 크기이다. 이 논문에서는 임의의 $m{\geq}4$에 대하여 H-차원 제한된 HL-그래프와 재귀원형군 $G(2^m,4)$의 매칭 배제수는 분지수 m과 같고, 모든 최소 매칭 배제 집합은 한 정점에 인접한 에지 집합임을 보인다.
선분 그래프(interval graph) G=(V,E)는 직선 상의 선분들을 나타내는 정점 집합 V와 간선 $(i,j){\in}E$는 선분 i와 j가 교차함을 나타내는 간선들의 집합 E로 이루어진다. 본 논문에서는 그래프의 여러 특성 중에서 정점 연결성(vertex connectivity)에 주목한다. 특별히 선분들이 겹쳐지는 모습으로 선분 그래프의 정점 연결성을 나타낸다. 또한 선분 그래프에서 정점이나 간선이 추가 되거나 삭제되는 완전 동적 (fully dynamic) 환경에서 정점 연결성을 계산하는 효율적인 알고리즘을 제안할 것이다. 특별한 형태의 선분 트리(interval tree)를 사용하여 새로운 선분이 추가되거나 삭제되는 상황 하에서 정점 연결성을 계산하고 트리를 유지하는데 O(logn) 시간이 소요됨을 보일 것이다.
본 논문에서는 완전삼트리를 재귀원형군에 임베딩하는 문제를 고려한다. 재귀원형군 G(N,d)는 N개의 노드와 N보다 작은 d의 거듭제곱에 의한 점프에지를 가지는 원형군그래프이다. 임베딩 문제를 해결하고자 본 논문에서는 노드수가 3k인 삼항트리 Tk새롭게 도입한다. 먼저 N개 이하의 정점을 가지는 삼항트리가 G(N, 2)와 G(N,3)의 부그래프임을 보인다. 또한 완전 삼진트리가 삼항트리에 연장률 2, 확장률2, 밀집률 2로 임베딩됨을 보인다. 이러한 결과들을 결합하면서 N개 이하의 정점을 가지는 완전삼진 트리가 재귀원형군G(2N, 2)과 G(2N, 3)에 연장률 2, 밀집률 2로 임베딩 가능하게 한다. 임베딩 과정에서 이용된 삼항트리는 2 -포트 방송모델에서 최소방송트리임을 보이고, 이를 이용하여 재귀원형군 G(2m, 2)가 2-포트 방송모델에서 최소방송시간을 가짐을 보인다.
본 논문은 지금까지 미해결 문제로 알려진 정점 색칠 문제에 대한 Hadwiger 추측의 반증을 제시하였다. Hadwiger 추측은 "모든 $K_k$-minor free 그래프는 k-1개의 색으로 칠할 수 있다. 즉, $K_k$-마이너를 얻으면 ${\chi}(G)=k$이다." Hadwiger 추측을 적용하여 정점 색칠을 할 경우, 먼저 NP-완전 (NP-complete)인 $K_k$-마이너를 구하여 ${\chi}(G)=k$를 결정하고, 다시 NP-완전인 정점 색칠 문제를 풀어야 한다. Hadwiger 추측을 반증하기 위해 본 논문은 정점 색칠의 정확한 해를 O(V)의 선형시간으로 구하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 그래프의 최소 차수를 가진 정점을 최대독립집합 (MIS)으로 하고, MIS 정점의 인접 정점 간선을 삭제한 축소된 그래프에 대해 이 과정을 반복하면서 하나의 색을 가진 MIS를 얻는다. 다음으로 MIS 정점의 간선을 삭제한 축소된 그래프에 대해 동일한 과정을 수행하여 MIS의 개수가 정점 채색수 ${\chi}(G)=k$가 되는 해를 얻는다. 제안된 알고리즘을 적용하여 NP-완전 문제인 완전 색칠 (total coloring) 채색수 ${\chi}^{{\prime}{\prime}}(G)$의 해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 $K_4$-마이너 그래프에 적용한 결과 ${\chi}(G)=4$가 아닌 ${\chi}(G)=3$을 얻었다. 결국, Hadwiger 추측은 모든 그래프에 대해 적용되지 않음을 알 수 있다. 제안된 알고리즘은 마이너를 구하지 않으며, 주어진 그래프에 대해 직접 ${\chi}(G)=k$인 독립집합 마이너를 구하여 각 독립집합 정점들에 동일한 색을 배정하는 단순한 방법이다.
An independent set of nodes is a set of nodes no two of which are joined by an edge. An independent set is called maximal if no more nodes can be added to the set without destroying its independence. The greatest number of maximal independent set is the maximum possible number of maximal independent set of a graph. We consider the greatest number of maximal independent set in connected graphs with fixed numbers of edges and nodes. For arbitrary number of nodes with a certain class of number of edges, we present the connected graphs with the greatest number of maximal independent set. For a given class of number of edges, the structure of graphs with the greatest number of maximal independent set is that the two components are completely joined; one consists of disjoint triangles as many as possible and the other is the complete graph with remaining nodes.
본 논문에서는 DNA칩 이미지 처리시스템을 위한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. DNA칩 이미지를 분석하여 처리할 수 있는 많은 DNA칩 분석 시스템이 있다. 하지만 이전의 시스템들은 정확한 이미지 처리를 통한 올바른 유전자 발현정보를 얻기 위해서 많은 사용자의 개입이 필요한 단점이 있었다. 본 논문에서는 사용자의 개입이 없는 정확한 자동 이미지 처리를 위해서, $\varepsilon$-그래프 모델링 기법을 제시하고, MBR, Mass, Geometry 등 세가지 종류의 반점(spot) 중심을 이용한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. 제시된 이미지 처리 기술은 완전한 자동 DNA칩 분석 시스템으로, 사용자의 개입없이도 정확한 DNA칩 위치 정보를 얻을 수 있다.
MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술은 다시점 영상 부호화 시 비디오 코덱의 부담을 최소화하기 위해 각 시점 영상의 차분 정보만을 표현하는 처리 기술을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 시점 간 중복성 제거를 진행하는 과정인 프루닝(pruning) 과정에서 복잡도 절감을 위해 병렬처리에 용이하도록 구성되는 프루닝 클러스터 그래프에 대해 서술하고, 각 클러스터 그래프 별 구성 전략에 따른 성능 분석을 진행한다. 클러스터 그래프 내에서 중복성 제거를 진행하지 않고 완전한 정보를 보존하는 바탕 시점(basic view)의 개수가 적게 포함될수록 처리할 전체 픽셀 화소율(pixel rate)은 감소하지만, 복원 화질 역시 감소하며 프루닝 복잡도는 증가하는 경향을 보인다. 실험 결과를 통해 프루닝 클러스터 그래프 구성에 따른 트레이드오프를 탐색하고, 최적화된 그래프 구성 전략에 따라 몰입형 비디오의 효율적인 전송이 가능함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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