• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제32권3_4호
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• pp.377-387
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• 2014

Let G be a (p, q) graph. Let f be a map from V (G) to {1, 2, ${\ldots}$, p}. For each edge uv, assign the label ${\mid}f(u)-f(\nu){\mid}$. f is called a difference cordial labeling if f is a one to one map and ${\mid}e_f(0)-e_f(1){\mid}{\leq}1$ where $e_f(1)$ and $e_f(0)$ denote the number of edges labeled with 1 and not labeled with 1 respectively. A graph with admits a difference cordial labeling is called a difference cordial graph. In this paper, we investigate the difference cordial labeling behavior of triangular snake, Quadrilateral snake, double triangular snake, double quadrilateral snake and alternate snakes.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.892-894
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• 2005

Graph partitioning provides an important tool for data clustering, but is an NP-hard combinatorial optimization problem. Spectral clustering where the clustering is performed by the eigen-decomposition of an affinity matrix [1,2]. This is a popular way of solving the graph partitioning problem. On the other hand, semidefinite relaxation, is an alternative way of relaxing combinatorial optimization. issuing to a convex optimization[4]. In this paper we present a semidefinite programming (SDP) approach to graph equi-partitioning for clustering and then we use eigen-decomposition to obtain an optimal partition set. Therefore, the method is referred to as semidefinite spectral clustering (SSC). Numerical experiments with several artificial and real data sets, demonstrate the useful behavior of our SSC. compared to existing spectral clustering methods.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.67-90
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• 2019

Accurate detection, tracking and analysis of human movement using robots and other visual surveillance systems is still a challenge. Efforts are on to make the system robust against constraints such as variation in shape, size, pose and occlusion. Traditional methods of detection used the sliding window approach which involved scanning of various sizes of windows across an image. This paper concentrates on employing a state-of-the-art, hierarchical graph based method for segmentation. It has two stages: part level segmentation for color-consistent segments and object level segmentation for category-consistent regions. The tracking phase is achieved by employing SIFT keypoint descriptor based technique in a combined matching and tracking scheme with validation phase. Localization of human region in each frame is performed by keypoints by casting votes for the center of the human detected region. As it is difficult to avoid incorrect keypoints, a consensus-based framework is used to detect voting behavior. The designed methodology is tested on the video sequences having 3 to 4 persons.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.520-537
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• 2019

This paper proposes a system that can detect the data leakage pattern using a convolutional neural network based on defining the behaviors of leaking data. In this case, the leakage detection scenario of data leakage is composed of the patterns of occurrence of security logs by administration and related patterns between the security logs that are analyzed by association relationship analysis. This proposed system then detects whether the data is leaked through the convolutional neural network using an insider malicious behavior graph. Since each graph is drawn according to the leakage detection scenario of a data leakage, the system can identify the criminal insider along with the source of malicious behavior according to the results of the convolutional neural network. The results of the performance experiment using a virtual scenario show that even if a new malicious pattern that has not been previously defined is inputted into the data leakage detection system, it is possible to determine whether the data has been leaked. In addition, as compared with other data leakage detection systems, it can be seen that the proposed system is able to detect data leakage more flexibly.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.2323-2333
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• 1998

어떤 프로그램에서 오류가 발견되었을 때 프로그래머는 어떤 시험 사례(test-case)를 통해 프로그램을 분석한다. 이처럼 현재 입력 값에 영향을 끼치는 모든 명령문들에 관련된 동적 슬라이싱(dynamic slicing)과 이를 구현하는 기술은 실제 테스팅 및 디버깅 분야에서 매우 중요하다고 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 동적 프로그램 슬라이스(dynamic program slices)를 산출하는 마킹 알고리즘을 제시하였고 이것을 프로그래밍한 뒤 예제 프로그램을 적용시켜 구현하였다. 구현 결과는 실행 이력에 대한 마킹 테이블(marking table), 동적 종속 그래프(Dynamic Dependence Graph) 그리고, 축소 동적 종속 그래프(Reduced Dynamic Dependence Graph)로 나타내었다. 그리고, 본 논문에서 제시한 효율적인 동적 슬라이스 생성을 위한 마킹 알고리즘과 동적 종속 그래프가 기존의 기법 보다 더 효율성이 높다는 것을 보였다.

• 대한수학회보
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• 제33권1호
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• pp.119-126
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• 1996

In this paper we study the asymptotic behavior of the edge independence number of a random (n,n)-tree. The tools we use include the matrix-tree theorem, the probabilistic method and Hall's theorem. We begin with some definitions. An (n,n)_tree T is a connected, acyclic, bipartite graph with n light and n dark vertices (see [Pa92]). A subset M of edges of a graph is called independent(or matching) if no two edges of M are adfacent. A subset S of vertices of a graph is called independent if no two vertices of S are adjacent. The edge independence number of a graph T is the number $\beta_1(T)$ of edges in any largest independent subset of edges of T. Let $\Gamma(n,n)$ denote the set of all (n,n)-tree with n light vertices labeled 1, $\ldots$, n and n dark vertices labeled 1, $\ldots$, n. We give $\Gamma(n,n)$ the uniform probability distribution. Our aim in this paper is to find bounds on $\beta_1$(T) for a random (n,n)-tree T is $\Gamma(n,n)$.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.37-47
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• 2013

본 연구의 목적은 소셜 게임플레이에 대한 행동패턴을 분석하여 과업의 상호의존적인 게임플레이 법칙을 발견하는 것이다. 이를 위해 게임플레이와 관련된 선행연구를 고찰하고 과업의 상호의존적인 게임플레이에 적합한 게임을 선정하였다. 본 실험은 5명이 한 팀이 되는 파티를 구성하여 게임플레이를 실시하고 동시조서를 실시하며 플레이어들의 행동과 구두보고에 대한 비디오/오디오 데이터를 수집 하였다. 데이터 분석을 위해 비디오 관찰과 구두조서를 분석하고 결합 시퀀스 모형 과제 분석법을 중심으로 객관적인 코딩스킴을 개발하고 이를 토대로 플레이어의 행동을 분석하였다. 그 결과 4가지 패턴과 4가지 변형된 패턴 총 8가지 행동패턴이 발견되었다. 본 연구를 통해 5명의 게임플레이에 대한 통합형 행동그래프를 작성하여 협업이 적절한 지점과 잦은 실수와 실패가 발생한 지점을 파악 할 수 있었다. 이러한 소셜 게임플레이 행동그래프는 게임의 레벨 디자인과 밸런스 디자인이 적절한지를 평가하는 중요한 실무 디자인 지침이 될 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.15-22
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• 2020

4차 산업 혁명과 데이터 환경의 급격한 변화는 기존 관계형 데이터베이스(RDB)는 기술적 한계를 드러내고 있다. IDC/금융/보험 등 전 분야에서 비정형 데이터에 대한 새로운 분석방안으로 그래프 데이터베이스(GDB) 기술에 관심이 높아지고 있다. 그래프 데이터베이스는 상호 연동된 데이터를 표현하고 광범위한 네트워크에서 연관 관계 분석에 효율적인 기술이다. 본 연구는 기존 RDB를 GDB 모델로 확장하고, 새로운 이상징후 탐지를 위해 기계학습 알고리즘(패턴인식, 클러스터링, 경로거리, 핵심추출)을 적용하였다. 성능분석 결과 이상 행위 성능(약 180배 이상)이 크게 향상되었고, RDB로 분석 불가능한 5단계 이후 이상징후 패턴을 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.315-316
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• 2007