• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.736-745
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• 2003

Traditional slicing techniques make slices through dependence graphs. They also improve the accuracy of slices. However, traditional slicing techniques require many vertices and edges in order to express a data communication link because they are based on static slicing techniques. Therefore the graph becomes very complicated, and size of the slices is larger. We propose the representation of a dynamic object-oriented program dependence graph so as to process the slicing of object-oriented programs that is composed of related programs in order to process certain jobs. We also propose an efficient slicing algorithm using the relations of relative tables in order to compute dynamic slices of object-oriented programs. Consequently, the efficiency of the proposed efficient dynamic object-oriented program dependence graph technique is also compared with the dependence graph techniques discussed previously As a result, this is certifying that an efficient dynamic object-oriented program dependence graph is more efficient in comparison with the traditional object-oriented dependence graphs and dynamic object-oriented program dependence graph.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.27-40
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• 2023

많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.429-437
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• 2022

최근 사람과 기계의 소통을 위해 QA (Question Answering) 시스템에 대한 요구가 증가하였다. QA 시스템 중 공간에 관련된 질문을 처리할 수 있는 폐쇄 도메인 QA 시스템을 GeoQA라 하는데 본 연구는 GeoQA 분야에서 주로 사용되던 RDF (Resource Description Framework)기반의 데이터베이스가 데이터 입출력 및 변형에 한계를 보인다는 점을 극복하기 위해 최근 주목받고 있는 새로운 형태의 그래프 데이터베이스인 LPG (Labeled Property Graph)를 사용하였다. 또한, LPG 쿼리(query)언어가 표준화되지 않아 GeoQA 시스템이 특정 제품에 의존할 수 있다는 점 때문에 API 형태의 쿼리 언어인 GraphQL (Graph Query Language)을 도입하여 다양한 LPG를 사용할 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 공간 관련 질문이 입력되었을 때 답변을 검색할 수 있도록 대한민국 중심의 별도 데이터베이스를 구축하였는데 각 데이터는 국가공간정보포털 및 지방행정 인허가데이터개방 서비스에서 취득하였으며 각 공간 객체 간 공간적 관계는 미리 계산되어 그래프의 엣지(edge) 형태로 입력되었다. 사용자의 질문은 먼저 FOL (First Order Logic)형태를 거쳐 최종적으로 GraphQL로 변환되며 GraphQL 서버를 통해 데이터베이스에 전달되었다. 실험에 사용한 LPG로는 현재 가장 높은 점유율을 보이는 그래프 데이터베이스인 Neo4j를 선택하였고 내장 함수와 QGIS 일부가 공간 연산에 사용되었다. 시스템 구축 결과 사용자의 질문을 변환, Apollo GraphQL 서버를 통해 처리하고 데이터베이스로부터 적합한 답변을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1-10
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• 2017

오픈 데이터는 전세계적으로 많은 관심을 받고 있다. 우리나라 정부는 데이터 개방에 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나, 공공 데이터의 양적 증가에도 불구하고 데이터에 대한 부족함이 여전히 지적되고 있다. 본 논문은 공공 데이터를 의미적으로 연결해 데이터 공유 및 활용을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 첫째, 대한민국 행정구역의 정의와 행정구역 사이의 관계를 의미적으로 표현하기 위한 지식 모델을 제안한다. 행정구역은 국가의 영역을 국가 행정상의 목적에 따라 구분한 단위이다. 행정구역 지식모델은 지방자치법을 기준으로 행정구역체계의 구조, 행정단위별 관계를 정의한다. 둘째, 대한민국 행정구역 데이터에 대한 지식그래프를 소개한다. 공공 데이터를 의미적 수준에서 연결시키는 기준정보로써 행정구역 지식그래프의 특징과 이기종 공공데이터 연계 및 데이터 품질 개선을 위한 방법을 소개한다. 마지막으로 행정기관 데이터의 연계 결과를 통해 행정구역 지식그래프의 응용 방법을 살펴본다. 행정기관 명칭은 기관별로 상이하게 활용하고 있기 때문에 행정구역 그래프를 통한 데이터 식별 및 정제와 더불어 데이터 품질 개선에 효과적인 접근 방안으로 고려할 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.61-69
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• 2003

선로그래프[6]는 철도 네트워크의 선로배정 문제를 표현하는 자료구조로써 내부선분과 외부선분의 개념을 갖는 연결그래프 구조이다. 선로그래프는 일반 그래프로는 나타낼 수 없는 철도 네트워크의 선로 연결방향을 표현할 수 있지만 여전히 직교 교차선로를 일관되게 표현하지는 못한다. 이 논문에서는 가상선분 개념을 도입해서 선로그래프를 확장함으로써 직교 교차선로를 포함하는 철도 네트워크의 모든 선로연결 구조를 일관되게 표현할 수 있는 방법을 설명하고, 확장된 선로그래프인 ERG(Extended Railway Graph)의 자료구조 표현방법과 경로배정 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1251-1260
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• 2021

This paper discusses missing data processing using simple moving average (SMA) and kalman filter. Also SMA and kalman predictive value are made a comparative study. Time series analysis is a generally method to deals with time series data in photovoltaic field. Photovoltaic system records data irregularly whenever the power value changes. Irregularly recorded data must be transferred into a consistent format to get accurate results. Missing data results from the process having same intervals. For the reason, it was imputed using SMA and kalman filter. The kalman filter has better performance to observed data than SMA. SMA graph is stepped line graph and kalman filter graph is a smoothing line graph. MAPE of SMA prediction is 0.00737%, MAPE of kalman prediction is 0.00078%. But time complexity of SMA is O(N) and time complexity of kalman filter is O(D²) about D-dimensional object. Accordingly we suggest that you pick the best way considering computational power.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.85-93
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• 2011

본 논문에서는 서울 목동에 운영 중인 PLC기반 통합원격검침시스템의 기능 요소별 역할을 분석하고 취약한 부분에 대해서는 개선 항목을 제시하였으며 수집된 에너지 사용량인 검침 데이터를 분석하여 사용자의 비정상적인 생활을 추정할 수 있는 방법을 연구하였다. 검침 데이터의 고주파 성분을 제거한 후 원본 그래프와 비교하여 변환 전의 데이터 그래프특성을 보유하고 있는지 확인하였다. 시험 결과 전체 주파수 대역이 포함된 원본 데이터 그래프에 비해서 저주파 대역만 선택하여 역변환 처리과정을 거친 그래프가 원본 데이터의 그래프 특성을 유지하면서 단순하고 매끄러운 곡선 형태를 가지고 있었다. 이 특성을 다르게 해석하면 변환 전 검침 데이터 특성 그래프는 시간영역의 순시유틸리티 사용량의 평균치 데이터로 비정상적인 소비상태를 결정하기에 부적합한 형태였지만, 주파수처리를 거친 신호는 유틸리티의 소비상태를 단순하면서 직관적인 판단이 가능한 형태를 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.4008-4023
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• 2022

Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.

• 한국기록관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.159-178
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• 2023

디지털 아카이브는 지속적으로 보존할 가치가 있는 디지털 기록을 보존하고 활용하기 위한 온라인 플랫폼이다. 그러나 국내에서 운영되고 있는 디지털 아카이브는 기능 메타데이터, 데이터의 기술원칙과 관련된 공통 원칙이 존재하지 않는다. 이는 분산적으로 존재하는 디지털 기록을 연계하기 힘들게 만드는 요인이 된다. 본 연구는 디지털 기록의 상호운용을 개선하기 위한 방안으로 디지털 아카이브를 위한 공통 어휘를 제안하고, 공통 어휘로 구축된 디지털 아카이브의 상호운용성을 평가한다. 1997 외환위기 아카이브의 데이터를 수집·분석하여 지식그래프를 구축하고, RiC-O로 구축된 지식그래프와 상호운용성을 비교한다, FAIR 데이터 원칙의 평가 프레임워크는 1997 외환위기 아카이브와 지식그래프를 평가하는 데 활용된다. 구축된 지식그래프는 기록의 다양한 개체가 서로 연계되고, 기록의 이해에 도움이 되는 맥락 정보를 제공한다. 검증 결과는 공통 어휘로 구축된 지식그래프가 기존 아카이브에 비해 디지털 기록의 연계와 검색, 상호운용 관점에서 향상된 결과를 보인다.

• 경영정보학연구
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• 제6권2호
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• pp.65-77
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• 2004

비즈니스 인텔리전스를 위한 통합 정보시스템의 운영을 위하여서는 무엇보다도 기업 내부와 외부에서 발생한 자료들을 상호 연계하여 통합 관리하여야 한다. 데이터의 통합관리를 위하여서는 기존의 데이터와 데이터들 사이의 일대일 매핑이 아니라 데이터의 생성부터 통합 저장까지의 변환 과정을 총괄적으로 표현하고 관리하여야 한다. 본 연구는 정보구조그래프를 확장함으로써 데이터의 변환구조들 뿐만이 아니라 세부 처리 단계들까지 통합 관리할 수 있는 방안을 제시하며, 이를 이용하여 비즈니스 인텔리전스와 같은 통합환경에서 데이터베이스의 품질 향상을 위한 활용방안을 제시한다.