• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.423-430
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• 2021

Aiming Graph convolutional networks (GCNs) have achieved outstanding performances on skeleton-based action recognition. However, several problems remain in existing GCN-based methods, and the problem of low recognition rate caused by single input data information has not been effectively solved. In this article, we propose a Dual-stream fusion method that combines video data and skeleton data. The two networks respectively identify skeleton data and video data and fuse the probabilities of the two outputs to achieve the effect of information fusion. Experiments on two large dataset, Kinetics and NTU-RGBC+D Human Action Dataset, illustrate that our proposed method achieves state-of-the-art. Compared with the traditional method, the recognition accuracy is improved better.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권5호
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• pp.655-668
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• 2019

이 연구에서는 중학생들의 과학 그래프 구성 과정을 문제 해결의 관점에서 심층적으로 조사하였다. 중학교 3학년 학생 10명이 연구에 참여하였으며, 이들은 앙금 생성 반응을 묘사한 그림 자료를 바탕으로 과학 그래프를 구성하였다. 학생들이 그래프를 구성할 때 거치는 사고 과정을 심층적으로 조사하기 위하여 발성사고법을 활용하였고, 그래프 구성 과정에 대한 녹화 및 반구조화된 면담을 실시하였다. 연구 결과, 학생들의 과학 그래프 구성 유형은 사용한 문제 해결 전략과 활용한 표상의 수준에 따라 네 가지 유형으로 구분할 수 있었다. 구조적 전략을 사용한 학생들은 그래프의 목표 개념에 대한 명제적 지식을 바탕으로 자료를 분석하고 경향성을 파악함으로써 활용한 표상의 수준과 무관하게 과학 그래프 구성에 성공하였다. 임의 전략-고차원 표상 유형의 학생들은 다양한 표상을 활용해 자료의 특징을 체계적으로 분석하고 자신이 구성한 그래프의 의미를 과학적 맥락에서 검토하는 과정을 거치며 과학 그래프 구성에 성공할 수 있었다. 반면, 임의전략-저차원 표상 유형의 학생들은 단순히 점을 연결하는 방식으로 그래프를 구성하였고, 과학적 맥락에 대한 고려 없이 그래프 구성 과정만을 점검하는 수준에 머물며 올바른 과학 그래프 구성에 실패하였다. 연구 결과를 바탕으로 학생들의 과학 그래프 구성 능력을 효과적으로 함양하는 방안을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.816-819
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• 2017

Current graph mining algorithms suffers from performance issues when querying patterns are in increasingly massive network graphs. However, from our observation most data graphs inherently contains recurring semantic subgraphs/substructures. Most graph mining algorithms treat them as independent subgraphs and perform computations on them redundantly, which result in performance degradation when processing massive graphs. In this paper, we propose an algorithm which exploits these inherent recurring subgraphs/substructures to reduce graph sizes so that redundant computations performed by the traditional graph mining algorithms are reduced. Experimental results show that our graph compression approach achieve up to 69% reduction in graph sizes over the real datasets. Moreover, required time to construct the compressed graphs is also reasonably reduced.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
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• pp.651-655
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• 2008

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 links. Therefore the graph becomes 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. 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 dynamic object-oriented program dependence graph.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1561-1567
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• 2015

준지도 학습은 기계 학습의 한 분야로서, 레이블된 데이터와 레이블되지 않은 데이터 모두를 사용하여 모델을 학습함으로써 지도 학습에 비해 예측 정확도를 높일 수 있다. 최근 각광받고 있는 그래프 기반 준지도 학습은 입력 데이터를 그래프의 형태로 변환하는 그래프 구축 단계와 이를 사용하여 레이블되지 않은 데이터의 레이블을 예측하는 레이블 추론 단계로 나뉜다. 이 추론은 준지도 학습에서의 평활도 가정을 기본으로 한다. 본 연구에서는 추가로 각 꼭지점 중요도를 결합함으로써 개선된 레이블 추론 알고리즘을 제안한다. 이와 함께 알고리즘의 수렴성을 증명하고, 또한 실험을 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.9-16
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• 2004

결측치가 존재하는 비 단조형 데이터에 대한 패턴 분석과 비 내포형 종속 회귀 모형 분석에 격자 조건부 독립 모델이 최근 도입되고 있다. 이러한 접근 방법은 데이터 패턴 분석에 성공적으로 적용되고 있지만 격자 조건부 독립 모델을 찾는 계산적 부담이 따른다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 에센셜 그래프를 바탕으로 격자 조건부 독립 모델(LCIM)을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, LCIM 클래스가 특정한 비 순환 방향 그래프 모델과 마르코프 동등한 모든 추이적 비 순환 방향 그래프의 모델 클래스와 일치함을 밝혔다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.201-209
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• 2020

The graph data structure is popular because it can intuitively represent real-world knowledge. Graph databases have attracted attention in academia and industry because they can be used to maintain graph data and allow users to mine knowledge. Mining reachability relationships between two nodes in a graph, termed reachability query processing, is an important functionality of graph databases. Online traversals, such as the breadth-first and depth-first search, are inefficient in processing reachability queries when dealing with large-scale graphs. Labeling schemes have been proposed to overcome these disadvantages. The state-of-the-art is the 2-hop labeling scheme: each node has in and out labels containing reachable node IDs as integers. Unfortunately, existing 2-hop labeling schemes generate huge 2-hop label sizes because they only consider local features, such as degrees. In this paper, we propose a more efficient 2-hop label size reduction approach. We consider the topological sort index, which is a global feature. A linear combination is suggested for utilizing both local and global features. We conduct experiments over real-world and synthetic directed acyclic graph datasets and show that the proposed approach generates smaller labels than existing approaches.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권3호
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• pp.337-344
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• 2002

최근에 그래프 타입의 자료에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그 이유는 그래프가 지리정보시스템, 네트워크, WWW, 멀티미디어 프리젠테이션 등과 같은 영역의 문제들을 자연스럽게 표현할 수 있으며 자료 변화의 순서가 중요한 영역의 문제들도 자연스럽게 표현할 수 있기 때문이다. 이 논문에서는 방향 비순환 그래프로 표현되는 멀티미디어 프리젠테이션 그래프의 경로를 효과적으로 검색 처리하는 코드 시스템인 노드 코드 시스템을 제안한다. 노드 코스 시스템은 그래프의 각 노드마다 유일한 2진 문자열을 부여한다. 두 노드의 노드 코드를 비교하여 그래프 운행 없이 두 노드가 연결되어 있는지를 확인할 수 있다. 전통적인 그래프 운행을 이용한 방법보다 노드 코드 시스템의 이 특성을 이용하면 두 노드 사이의 경로의 건설을 효과적으로 할 수 있다. 노드 코드 시스템을 이용하여 경로를 건설할 수 있는 알고리즘을 제시한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제5권1호
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• pp.141-152
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• 1998

Based on the geometric representation an efficient al-gorithm is designed to find all articulation points of a permutation graph. The proposed algorithm takes only O(n log n) time and O(n) space where n represents the number of vertices. The proposed se-quential algorithm can easily be implemented in parallel which takes O(log n) time and O(n) processors on an EREW PRAM. These are the first known algorithms for the problem on this class of graph.

• 한국음향학회지
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• 제30권2호
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• pp.80-85
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• 2011

Speaker change detection involves the identification of time indices of an audio stream, where the identity of the speaker changes. In this paper, we propose novel measures for the speaker change detection based on a graph-partitioning criterion over the pairwise distance matrix of feature-vector stream. Experiments on both synthetic and real-world data were performed and showed that the proposed approach yield promising results compared with the conventional statistical measures.