현대 산업사회에서 네트워크나 시스템의 신뢰도는 전기, 전자, 통신, 화공, 핵공학 등에서 광범위하게 사용되고 있다. 통신의 경우 순간의 고장도 사회에 직접적으로 미치는 파급 효과가 크므로, 예측되는 부품의 고장 둥으로 인한 네트워크의 사용 가능 여부, 확률 등이 관심의 대상이 되고 있다. 이러한 문제들은 종종 신뢰도 공학의 고전적인 문제인 source to terminal problem으로 표현될 수 있으며, 이들의 문제해결을 위하여 그래프 이론과 domination 이론이 점점 중요한 비중을 차지하고 있다. 예를 들면 13개의 minimal path로 구성된 어떤 네트워크(그레프)를 관찰할 때, 신뢰도 계산을 위하여는 이들 13개 m-path의 모든 조합($2^{l3}$ -1=8191개)을 관찰하여야 하나, $\ulcorner$l$\lrcorner$에서 발표된 예제는 domination 이론을 기초로 한 topologic식을 사용하면 정확성의 상실없이 123개 항으로 감소시킬 수 있음을 보여주었다. A. Satyanarayana와 A. Prabhaker등은 $\ulcorner$1-19$\lrcorner$에서 그래프로 표현되는 시스템이나 네트워크들의 정확한 신뢰도 계산을 위하여 m-path를 사용한 domination 이론을 연구하고, 몇가지 알고리즘을 제시하였다. 하지만 어떤 네트워크를 관찰하 때 "왜 정상인가\ulcorner" 보다는 "왜 고장인가\ulcorner"를 관찰하여야 할 경우가 더 많으며, 이런 경우 m-path보다는 m-cutset을 사용한 신뢰도분석이 더 요구된다. $\ulcorner$20$\lrcorner$에서는 m-cutset을 근거로 한 네트워크(그래프)의 domination을 연구하였으나, $\ulcorner$1$\lrcorner$dml m-path를 기초로 한 경우처럼 간단한 topologic식이 성립 될 수 없음을 밝혔다.(중략)
기존 텍스트 감성 분석 모델에서는 일반적으로 전체 텍스트를 직접 모델링하고, 텍스트 내용 간의 계층적 관계를 덜 고려한다. 그러나 감정분석의 구현에서는 많은 텍스트가 여러 감정으로 뒤섞여 있다. 전체의 의미론적 모델링을 직접 수행하면 감성분석 모델의 판단 난도가 높아져 혼합 감정 문장의 분류에 적용하기 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 계층을 고려한 감성 분석 모델 BHGCN을 제안한다. 이 모델에서는 BERT의 각 레이어의 숨겨진 상태의 출력이 노드로 사용되며, 상위 레이어와 하위 레이어 사이에 직접 연결이 이루어져 의미 계층이 있는 그래프 네트워크를 구축한다. BHGCN 모델은 계층별 의미론에 주의를 기울일 뿐만 아니라 계층적 관계에도 주의를 기울이기 때문에 혼합 감성 분류 작업을 처리하는 데 적합하다. 본 논문에서는 비교 실험을 통해 제안하는 BHGCN 모델이 명백한 경쟁 우위를 보인다는 것을 입증하였다.
정보공유 기반의 네트워크 협업 유도탄에 대한 상대 충돌 각 유도기법을 불확실성과 외란이 존재하는 시스템에 적용했다. 협업 유도탄 시스템은 전이 축소 방향성 비순환 그래프로 표현되며, 그 구조에 따라 유도된 중앙집권형 및 분산형 유도기법을 소개했다. 또한, 소개된 유도기법을 유도탄의 통신 구조와 시스템 잡음 유무에 따라 비교하여 그 관계를 분석했다. 상대 충돌 각 제어 임무에서 분산형 정보공유 유도기법의 효과를 분석하기 위해 시스템 동역학에 잡음이 포함된 다수의 유도탄이 불확실성이 포함된 예상 요격 위치에 유도되는 상황을 가정하였다. 다양한 임무 환경에 대해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 통해 정보공유의 유무와 구조가 시스템에 미치는 영향을 분석했다.
Let D be a directed graph with p vertices and q arcs. A vertex out-magic total labeling is a bijection f from $V(D){\cup}A(D){\rightarrow}\{1,2,{\ldots},p+q\}$ with the property that for every $v{\in}V(D)$, $f(v)+\sum_{u{\in}O(v)}f((v,u))=k$, for some constant k. Such a labeling is called a V-super vertex out-magic total labeling (V-SVOMT labeling) if $f(V(D))=\{1,2,3,{\ldots},p\}$. A digraph D is called a V-super vertex out-magic total digraph (V-SVOMT digraph) if D admits a V-SVOMT labeling. In this paper, we provide a method to find the most vital nodes in a network by introducing the above labeling and we study the basic properties of such labelings for digraphs. In particular, we completely solve the problem of finding V-SVOMT labeling of generalized de Bruijn digraphs which are used in the interconnection network topologies.
데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 큐브의 형태로 관리한다. 특히, 공간 차원과 같이 데이터 큐브의 차원에 개념 계층이 존재하는 경우 사용자는 특정 계층에 대한 집계 결과를 요구한다. 기조의 데이터 큐브의 구조들은 차원의 개념 계층을 지원하지 못하거나 지원하더라도 시간이나 공간적 비용에 대해 비효율적이다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 개념 계층을 이용하여 효율적인 계층별 영역 집계연산을 지원하는 공간 데이터 큐브를 제안한다. 이는 개념 계층을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 표현하여 구성된 여러 개의 차원들을 공간차원의 지역성을 기준으로 연결한 구조이다. 이러한 구조를 갖는 큐브를 이용하면, 데이터 검색 시 상위 계층부터 아래 방향으로 탐색하기 때문에 각 차원에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 특히, 공간 개념 계층에 대한 DAG를 이용하면, 공간적 지역성에 따른 영역 검색을 지원할 수 있다. 성능평가에서 개념 계층이 적용된 질의에 대한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법들에 비해 저장 공간 효율성 및 질의 응답 성능이 우수함을 증명한다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.233-238
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1993
In this paper, two diagnosis algorithms using the simple fuzzy, cognitive map (FCM) that is an useful qualitative model are proposed. The first basic algorithm is considered as a simple transition of Shiozaki's signed directed graph approach to FCM framework. And the second one is an extended version of the basic algorithm. In the extension, three important concepts, modified temporal associative memory (TAM) recall, temporal pattern matching algorithm and hierarchical decomposition are adopted. As the resultant diagnosis scheme takes short computation time, it can be used for on-line fault diagnosis of large scale and complex processes that conventional diagnosis methods cannot be applied. The diagnosis system can be trained by the basic algorithm and generates FCM model for every experienced process fault. In on-line application, the self-generated fault model FCM generates predicted pattern sequences, which are compared with observed pattern sequences to declare the origin of fault. In practical case, observed pattern sequences depend on transport time. So if predicted pattern sequences are different from observed ones, the time weighted FCM with transport delay can be used to generate predicted ones. The fault diagnosis procedure can be completed during the actual propagation since pattern sequences of tvo different faults do not coincide in general.
유전자 조절망은 유전자의 발현이 다른 유전자에게 영향을 주는 것을 표현하는 유전자 망이다. 오늘날 마이크로 어레이 실험으로부터 유전자의 발현량을 측정한 대용량의 데이터가 이용 가능하다. 전형적인 데이터중의 하나는 특정 유전자를 제거한 후 다른 유전자의 발현량을 측정한 steady-state data이다. 본 논문은 이런 측정 데이터를 이용하여 중복 정보를 최소화하는 유전자 조절망을 재구성하는 방법을 제시한다. 제시한 모델은 기존 연구에서는 고려되지 않았던 사이클 형태로 나타나는 자동 조절 기능을 고려하였고, 또한 유전자의 억제자 또는 촉진자 역할을 고려하였다.
본 논문에서는 유한체의 수학적 성질과 그래프이론을 바탕으로 GF(P)상의 선형디지털스위칭함수구성을 효과적으로 구성하는 한가지 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 주어진 임의의 디지털스위칭함수의 입출력 사이의 연관관계특성으로 부터 DCG를 도출한 후에 노드의 개수를 인수분해한다. 이때 행렬방정식을 해당 차수보다 낮은 기약다항식으로 인수분해하여 그 결과를 부분회로실현한 다음 선형결합함으로써 최종 선형디지털스위칭함수를 구성하였다. 그 결과 기존의 방법에 비해 선형디지털스위칭함수구성을 상당히 간단화 할 수 있었으며 회로구성은 유한체 GF(P)내에서 정의된 가산기와 계수곱셈기를 사용하여 용이하게 실현 할 수 있다.
한글 글꼴을 새롭게 만들려면 지금까지는 기본 글자인 자소를 디자인하든지 아니면 완성된 글자 전체를 디자인해야 했다. 조합형의 글자디자인의 경우, 전체 글자가 아니라 부분적인 한글 전자사전은 많은 양의 데이타를 저장할 수 있어야 하며, 빠른 검색 속도를 제공해야 한다. 기존의 트라이는 공통접두사만을 압축하기 때문에 사전의 크기가 방대하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 DAWG(Directed Acyclic Word Graph)를 이용하여 공통접미사까지 압축하였고, 검색과 기억장소의 효율을 위하여, 링크드리스트 구조의 DAWG를 유형별 배열 구조로 바꾸었다. 전국의 각 학교 이름들을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안한 DAWG를 이용한 배열 구조의 사전은 트라이와 비교하여 볼 때, 검색 연산의 성능은 동일하게 유지하면서 기억 장소의 효율과 압축율에서 효과적이었다. 또한, 트라이보다 주기억장치와 보조기억장치와의 블록 입출력횟수를 줄임으로써 전체 검색 시간을 낮출 수 있었다.소를 디자인하기 때문에 전체 글자의 모양이 좋지 않다는 단점이 있었고 완성형의 경우 완성된 글자 전체를 모두 디자인해야하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 한글 글꼴 개발의 한 방법으로 제한된 글자의 디자인에 의한 전체 글꼴 생성에 관한 한 방법을 제시한다. 이 방법은 표준으로 설정된 몇 글자를 디자인하면 그 글자를 분석하여 자소들을 위한 글꼴 화일이 만들어지고 자소 글꼴 화일로부터 다른 모든 글자를 만들어 낸다.
웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서를 자료구조화하여 보다 신뢰성 있는 패턴을 추출하고 사용자의 특성과 행동 패턴을 적용하여 개인화 하여야한다. 본 논문에서는 개인화하기 위한 전처리 과정으로서 웹 문서를 구조화 하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹 문서 태그의 하이퍼링크를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프를 만드는 것이다. 이때 웹 문서 태그 탐색 시 플래시, 스크립트 등의 찾기 힘든 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점을 보완한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가함으로써 보다 신뢰성높은 방향그래프를 만든다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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