이 논문은 재귀원형군 G(2^m , 2^k )를 그래프 이론적 관점에서 고찰하고 정점이 서로소인 사이클과 그래프 invariant에 관한 위상 특성을 제시한다. 재귀원형군은 1 에서 제안된 다중 컴퓨터의 연결망 구조이다. 재귀원형군 {{{{G(2^m , 2^k )가 길이 사이클을 가질 필요 충분 조건을 구하고, 이 조건하에서 G(2^m , 2^k )는 가능한 최대 개수의 정점이 서로소이고 길이가l`인 사이클을 가짐을 보인다. 그리고 정점 및 에지 채색, 최대 클릭, 독립 집합 및 정점 커버에 대한 그래프 invariant를 분석한다.Abstract In this paper, we investigate recursive circulant G(2^m , 2^k ) from the graph theory point of view and present topological properties of G(2^m , 2^k ) concerned with vertex-disjoint cycles and graph invariants. Recursive circulant is an interconnection structure for multicomputer networks proposed in 1 . A necessary and sufficient condition for recursive circulant {{{{G(2^m , 2^k ) to have a cycle of lengthl` is derived. Under the condition, we show that G(2^m , 2^k ) has the maximum possible number of vertex-disjoint cycles of length l`. We analyze graph invariants on vertex and edge coloring, maximum clique, independent set and vertex cover.
본 연구는 뉴스 정보의 효율적인 색인 작성과 검색을 위한 뉴스 코어 시소러스를 구축하고 활용 방안을 제시한다. 뉴스 코어 시소러스는 뉴스의 모든 주제를 커버할 수 있는 매크로시소러스로 구축하여, 향후 정치, 경제사회, 문화 등의 마이크로시소러스를 부분집합으로 가질 수 있도록 하였다. 뉴스 코어 시소러스는 디스크립터 2,012어, 비디스크립터 74어를 SKOS(Simple Knowledge Organization System)로 구현하였다. 일간신문이 아닌 주간이나 격주간 등의 정보량이 적고, 특수한 주제를 다루는 신문은 특수 주제영역만 상세히 다루고, 대형의 뉴스 아카이브나 포털 사이트에서는 각각의 마이크로시소러스를 병합 또는 통합하여 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
질의응답(Question Answering) 시스템은 질의에서 요구하는 정답 유형(Answer type) 및 질의에 사용된 용어를 적용하여 보다 정확한 답을 추출하고자 한다. 그러나 질의에 사용된 용어들이 문서에 그대로 사용되지 않고 같은 의미의 다른 어휘로 출현하기도 하며, 흑은 다른 문법적 정보를 가진 카테고리에 등장하여 정답 추출에 어려움이 따른다. 만약, 질의에서 요구하는 정보유형을 보다 깊게 세분화하고, 세분화된 질의 유형과 개념적으로 유사한 문장을 대상으로 정답 추출을 수행할 수 있다면 보다 정확한 정답을 추출할 수 있을 것이다. 따라서, 본 논문은 심층 질의 카테고리의 개념 커버리지에 기반한 효과적인 의미적 질의 확장 방법론을 제안한다. 질의에서 요구하는 정보 유형을 보다 세분화된 심충 질의 카테고리로 나누고, 이러한 심층 질의 카테고리를 표현하기 위해 동원되는 어휘 집합에 질의 확장을 적용함으로써 정답 추출의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위하여, TREC 문서 중 1991년도 WSJ(Wall Street Journal) 42,654건과 TREC-9의 질의를 대상으로 실험한 결과 질의 확장을 수행하지 않는 시스템의 경우 MRR(Mean reciprocal ratio) 측정에서 0.223의 결과를 보인 반면 제안된 시스템의 경우 0.50의 향상된 결과를 보였다.
섬망은 의식 장애, 주의력 장애 및 언어력 장애와 같은 일시적인 인지 장애가 있는 환자, 특히 노인에서 나타나는 가장 흔한 정신 장애 중 하나이다. 섬망은 환자와 가족에게 고통을 주고, 통증과 같은 증상의 관리를 방해할 수 있으며 노인 사망률 증가와 관련이 있다. 본 논문의 목적은 장기 요양 시설에서 섬망 환자를 구별하는데 사용될 수 있는 유용한 임상적 지식을 생성하는데 있다. 이러한 목적을 위해, 러프 하한 근사 영역을 갖는 로컬 커버링 규칙 기법을 활용하여 섬망과 관련된 임상적 분류 지식을 추출하였다. 제안된 방법의 임상적 적용 가능성은 전향적 코호트 연구로부터 수집된 데이터를 활용하여 확인하였다. 연구 결과, 섬망 기간이 12일 이상 지속될 수 있는 6가지 유용한 임상적 증거를 발견하였고, 체질량 지수, 동반질환 지수, 입원경로, 영양결핍, 감염, 수면박탈, 욕창, 기저귀 사용과 같은 8가지 인자들이 섬망 결과를 구별하는 데 중요한 요인이라는 것을 확인하였다. 제안된 방법의 분류 성능은 통계적 5-겹 교차검정 방법을 사용하여 3가지 벤치마킹 모델, 즉 ANN, RBF 커널 함수를 활용한 SVM, 랜덤 포레스트와 비교하여 검증하였다. 제안된 방법은 3가지 모델 중 가장 높은 성능을 제공한 SVM 모델과 비교했을 때 정확도와 AUC 기준에서 평균 0.6%와 2.7% 개선된 성능을 보였다.
최근 소프트웨어의 취약점을 찾기 위해 퍼징과 같은 자동화된 테스팅 방법을 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 퍼징은 소프트웨어의 입력을 특정 규칙에 따라 자동으로 변형시켜 소프트웨어의 오작동 여부를 탐지하고 그 결과로부터 취약점을 발견하는 것이다. 이 때 소프트웨어에 입력되는 입력 값, 즉 테스트 케이스에 따라 취약점을 발견할 수 있는 확률이 달라지기 때문에 취약점 발견 확률을 높이기 위해서는 테스트 케이스의 집합인 테스트 슈트 축약 문제를 해결하여야 한다. 이에 본 논문에서는 파일과 같은 대용량 테스트 케이스를 대상으로 효과적으로 테스트 슈트 축약 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존 연구에서 주로 사용되었던 커버리지와 중복도 이외에 새로운 척도인 테스트 케이스의 길이를 제시하고, 본 척도에 적합한 축약 알고리즘을 설계하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존 연구의 알고리즘보다 높은 크기와 길이 축약율을 나타냄을 보임으로써 제안하는 알고리즘의 효율성을 증명할 수 있었다.
무선 메쉬 네트워크는 쉬운 설치와 향상된 커버리지로 인해 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 예를 들면 메쉬 네트워크에서 throughput을 향상시키는 라우팅 프로토콜에 관한 연구나, 메쉬 링크의 품질을 측정하는 방법 등 다양하다. 하지만 이러한 연구들 중 대부분은 메쉬 라우터의 위치가 고정되어 있다고 가정한다. 하지만 실내 메쉬 네트워크의 경우 관리자가 메쉬 네트워크를 독점적으로 관리하기 때문에 설치 시에 메쉬 라우터를 설치할 위치를 마음대로 결정할 수 있다. 따라서 처음부터 메쉬 네트워크의 성능을 고려하여 메쉬 라우터를 설치하는 것은 성능향상에 필수적이다. 이 논문에서는 유전자 기반 최적화 알고리즘을 바탕으로 메쉬 네트워크의 특성 (간섭, 패킷 전달 토폴로지 등)을 고려한 메쉬 라우터 위치선정 기법을 제시한다. 기존에 메쉬 네트워크는 아니지만 다양한 무선 내트워크에서 기지국이나 AP등을 설치하는 문제가 연구되었고, 메쉬 네트워크의 고정된 메쉬 라우터 집합에서 게이트웨이를 선택하는 문제등이 연구되었지만, 메쉬 라우터의 위치를 선택하는데 있어서, 메쉬 라우터들의 위치나 메쉬 라우터 상에서의 패킷 전송 토폴로지에 의한 간섭을 고려한 연구는 없었다. 다양한 시뮬레이션을 통해 이 논문에서 제시된 기법이 랜덤 선택 기법에 비해 30-40%의 향상을 달성하였음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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