• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.572-587
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• 2008

SOFM(Self-organizing Feature Map)은 고차원의 데이타를 군집화(clustering)하거나 시각화(visualization)하기 위해 많이 사용되고 있는 비교사 학습 신경망(unsupervised neural network)의 한 종류이며, 컴퓨터비전이나 패턴인식 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 SOFM이 실제 응용분야에 다양하게 활용되고 좋은 결과를 보이고 있지만, 학습된 SOFM의 뉴론(neuron)을 다시 군집화해야 하는 후처리가 필요하며, 대부분의 경우 수동으로 이루어지고 있다. 후처리를 자동으로 하기 위해 k-means와 같은 기존의 군집화 알고리즘을 많이 이용하지만, 이 방법은 특히 다양한 모양의 클래스를 가진 고차원의 데이타에서 만족스럽지 못한 결과를 보인다. 다양한 모양의 클래스에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 그래프 컷(graph cut)을 이용하여 학습된 SOFM을 자동으로 군집화하는 방법을 제안한다. 그래프 컷을 이용할 때 터미널(terminal)이라는 두 개의 추가적인 정점(vertex)이 필요하며, 터미널과 각 정점 사이의 가중치는 대부분 사용자에 의해 입력받은 사전정보를 기반으로 설정된다. 제안된 방법은 SOFM의 거리 매트릭스(distance matrix)를 기반으로 한 모드 탐색(mode-seeking)과 모드의 군집화를 통하여 자동으로 사전정보를 설정하며, 학습된 SOFM의 군집화를 자동으로 수행한다. 실험에서 효율성을 검증하기 위해 제안된 방법을 텍스처 분할(texture segmentation)에 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 기존의 군집화 알고리즘을 이용한 방법보다 높은 정확도를 보였으며, 이는 그래프기반의 군집화를 통해 다양한 모양의 클러스터를 처리할 수 있기 때문이다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제7권1호
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• pp.65-86
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• 2003

초등학교 수학 교과서에 나타난 통계 그래프의 지도 방법을 1차에서 7차까지 각 시기별로 ① 지도 방법 및 시기, ② 학습 세분 활동의 제시 순서와 방법, ③ 학습 소재, ④ 학습 활동 지시어의 유형 등의 네 가지 관점에서 분석하였다. 비율그래프를 제외한 나머지 통계 그래프에 관한 내용은 대체로 각 학년의 2학기에서 지도되었다. 비율그래프는 6학년 1학기에서 주로 지도 되었다. 학습활동의 세부화는 1차에서 7차까지 점차 증가하면서 4차부터 구조적이고 안정적인 형태로 정착되었다. 학습 소재는 사회적 특성에 대한 것이 가장 많이 사용되었고, 개인적 선호도에 대한 것이 점차 증가하는 추세이다. 학습 활동 지시어의 유형은 개념 이해 질문형이 많이 제시되었고, 점차 진술 및 조작형과 사고형이 증가하는 추세를 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권8호
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• pp.998-1009
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• 2015

근래에 들어 풍부한 지식베이스를 구축하기 위한 대용량 RDFS 추론에 대한 관심이 높아지면서 기존의 단일 머신으로는 대용량 데이터의 추론 성능을 향상시키기에 한계가 있다. 그래서 분산 환경에서 의 RDFS 추론 엔진 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 분산 환경 엔진은 실시간 처리가 불가능 하며 구현이 어렵고 반복 작업에 취약하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 병렬 그래프 구조 를 사용한 인-메모리 분산 추론 엔진 구축 방법을 제안한다. 트리플 형태의 온톨로지는 기본적으로 그래프 구조를 가지고 있으므로 그래프 구조 기반의 추론 엔진을 설계하는 것이 직관적이다. 또한 그래프 구조를 활용하는 오퍼레이터를 활용하여 RDFS 추론 규칙을 구현함으로써 기존의 데이터 관점과 달리 그래프 구조의 관점에서 설계할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추론 엔진을 평가하기 위해 LUBM1000(1억 3천 3백만 트리플, 17.9GB), LUBM3000(4억 1천 3백만 트리플, 54.3GB)에 대해 추론 속도를 실험을 하였으며 실 험결과, 비-인메모리 분산 추론 엔진보다 약 10배 정도 빠른 추론 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.123-131
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• 2020

그래프 데이터베이스에서 패턴질의는 관계 데이터베이스 SQL과 비교하여 질의의 쉬운 표현, 높은 질의 처리 성능을 기대할 수 있는 장점이 있다. 그러나 그래프 데이터베이스는 관계 데이터베이스와 달리 논리적 데이터 모델을 구축하는 방법론이 정의되어 있지 않아 모델링에 따라 패턴 질의의 장점을 활용하지 못할 수 있다. 본 연구는 그래프 모델링 과정 중 나타나는 is-a 노드 모델링 방법에서 일반화 모델로 설계할 경우와 특수화 모델로 설계할 경우 그래프 패턴질의의 성능 차이가 있음을 실험하였다. 실험 결과 is-a 노드 설계를 특수화 모델로 설계할 경우 더 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또 추가로 패턴질의를 작성할 때 변수를 노드나 간선에 바인딩시키는 경우 그렇지 않는 경우보다 성능이 우수할 수 있음을 보였다. 실험 결과들은 그래프 데이터베이스에서 패턴질의에 대한 is-a 노드 모델링 방법 및 그래프 질의 작성 방법으로 제시될 수 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.3-9
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• 2021

이 논문에서는 차량 또는 도로 인프라 센서에 의해 검출된 도로상의 각 객체들 간의 상황인지를 효과적으로 하기 위해서 그래프 데이터 모델을 도입한다. 제안하는 방법은 도로상의 각 객체들을 그래프의 정점(Vertex)로, 객체들 간의 관계를 그래프의 간선(Edge)로 모델링하여 그래프 데이터베이스를 구축하고, 객체의 속성과 간선의 속성을 실시간으로 업데이트한다. 이때 간선으로 표현되는 객체들 간의 관계는 각 객체의 위치, 이동방향, 이동속도 등을 고려하여 객체들 간에 근접 가능성이 있을 경우 설정한다. 또한, 제안하는 그래프 모델링 방법을 통해 표현한 도로 객체 그래프 데이터베이스를 실시간으로 업데이트하기 위해 그래프 정점과 간선에 대한 공간 색인 기법을 제안한다. 제안하는 색인기법 기반의 그래프 데이터베이스 업데이트 성능을 평가하기 위해서 색인 없이 업데이트하는 방법과 비교하였으며 비교결과 제안하는 방법이 10배 더 빠르게 업데이트를 할 수 있음을 확인하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제17권1호
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• pp.65-78
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• 2015

본 연구는 그래프 해석에 대한 유사한 오류를 범하는 초등학교 5학년 수학 영재 학생 4명을 대상으로 CBR을 활용한 그래프 활동이 그래프 능력에 미치는 효과를 분석하였다. 선행연구에 기초하여 CBR을 활용한 그래프 활동 수업 설계를 하였으며 40분 동안 2차시에 걸쳐 영재 교사에 의해 수업이 진행되었다. 자료 분석을 위해 동영상 촬영, 학생과의 인터뷰 등을 수집하여 녹취록을 작성하였고, 2주 후 동일한 문항으로 사후 검사를 실시하여 연구 참여자의 그래프 해석에 대한 오류가 어떤 변화를 거치는지 비교 분석하였다. 본 연구 결과에 따르면 학생들은 그래프의 변화를 이해하고, 변인 간의 관계를 진술하며, 종속 변수 간 관련짓기를 할 수 있었다.

• 대한수학회보
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• 제58권1호
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• pp.31-46
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• 2021

Let a and b be positive integers, and let V (G), ��(G), and ��2(G) be the vertex set of a graph G, the minimum degree of G, and the minimum degree sum of two non-adjacent vertices in V (G), respectively. An even [a, b]-factor of a graph G is a spanning subgraph H such that for every vertex v ∈ V (G), dH(v) is even and a ≤ dH(v) ≤ b, where dH(v) is the degree of v in H. Matsuda conjectured that if G is an n-vertex 2-edge-connected graph such that $n{\geq}2a+b+{\frac{a^2-3a}{b}}-2$, ��(G) ≥ a, and ${\sigma}_2(G){\geq}{\frac{2an}{a+b}}$, then G has an even [a, b]-factor. In this paper, we provide counterexamples, which are highly connected. Furthermore, we give sharp sufficient conditions for a graph to have an even [a, b]-factor. For even an, we conjecture a lower bound for the largest eigenvalue in an n-vertex graph to have an [a, b]-factor.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.234-242
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• 2024

본 논문에서는 그래프 신경망을 이용한 수동소나 신호 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 스펙트로그램을 영상 패치로 분할하고, 인접 거리의 영상 패치 간 연결을 통해 그래프를 표현한다. 이후, 표현된 그래프를 이용하여 그래프 합성곱 신경망을 학습하고 신호를 분류한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 알고리즘은 스펙트로그램의 선 주파수 특징을 그래프 형태로 표현하며, 92.50 %의 우수한 분류 정확도를 갖는다. 이러한 결과는 기존의 합성곱 신경망과 비교하여 8.15 %의 높은 분류 정확도를 갖는다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.25-34
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• 2007

데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권5호
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• pp.232-242
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• 2005

이 논문에서는 빠른 하드웨어/소프트웨어 통합합성을 위해 데이타플로우 그래프(DFG: Dataflow Graph)로부터 하드웨어를 자동으로 합성하는 내용을 다룬다. 이 데이타플로우 그래프에서 로드는 FIR(Finite Impulse Response) 필터나 DCT(Discrete Cosine Transform) 블록과 같이 크기가 어느 정도 되는 하드웨어 블록을 나타내며, 이 노드의 포트는 한번 수행할 때마다 하나 이상의 데이타 샘플을 주고 받을 수 있다. 즉, 멀티레이트 데이타 샘플(multi-rate data sample)을 교환한다. 이러한 특성들은 기존의 Behavioral Synthesis와 구별되는 점이며, 따라서 Behavioral Synthesis보다 어려운 문제가 된다. 본 논문에서 제안하는 설계 방법을 사용하면 알고리즘을 명세하는 데이타플로우 그래프는 하드웨어 리소스의 할당과 스케줄 정보에 따라 다양한 하드웨어 구조로 매핑될 수 있다. 따라서 하드웨어 설계시에 면적/성능 트레이드오프 관계를 손쉽게 관리할 수 있으며, 하드웨어를 자동으로 합성하는 기존의 방식보다구현 가능한 하드웨어 설계 공간을 더욱 넓혀주는 효과를 거둘 수 있다.