• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.608-616
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• 2001

본 논문은 K-L 변환을 기반으로 한 Fisherface 알고리즘과 fixed graph matching (FGM) 방법을 이용하여 보다 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 동적 링크 구조 방법 중에 하나인 elastic graph matching (EGM)은 얼굴의 모양 정보뿐만 아니라, 영상 픽셀의 그레이 정보를 동시에 이용하는 하며, 클래스를 구분하는 방법인 Fisherface 알고리즘은 빛의 방향 및 얼굴 표정과 같은 영상의 변화에 대해 강인하다고 알려져 있다. 위의 두 방법으로부터 제안한 알고리즘에서는 영상 그래프의 각 노드에 대해 Fisherface방법을 적용함으로써 레이블된 그래프 벡터의 차원을 줄일 뿐만 아니라 효율적으로 클래스를 구분하기 위한 특징 벡터를 제공한다. 그럼으로써 기존의 EGM 방법에 비해 인식 속도 면에서 상당한 향상 결과를 얻을 수 있었다. 특히, Olivetti Research Laboratory (ORL) 데이터베이스와 Yale 대학 데이터베이스에 대해 실험한 결과 제안한 얼굴 인식 알고리즘은 hold-out 방법에 의한 실험 결과, 평균 90.1%로 기존의 한 방법만을 사용한 것보다 높은 인식률을 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.12-36
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• 2023

그래프 데이터베이스는 다양한 유형의 데이터와 그 관계를 그래프로 모델링하여 적재하기 때문에 복잡한 관계로 연결될 수 있는 부동산 데이터를 관리하고 분석하는데 효과적일 수 있으나, 현재 제공되는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능으로 인해 활발히 활용되지 못하고 있다. 이러한 배경에서, 본 연구에서는 다양한 부동산 공간 관련 질문들에 대응할 수 있도록 그래프 데이터베이스를 활용한 Uniform Grid 기반 부동산 공간 데이터 관리 방안을 제안한다. 핵심 데이터를 선정하기 위하여 부동산 커뮤니티의 관련 질의를 분석하였으며, 국가지점번호를 단위 Grid로 설정하고 다양한 부동산 관련 데이터들을 연결한 그래프 스키마를 구성하여 테스트 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 검증을 위해, Jackpine 벤치마크를 활용하여 기본 위상관계 및 공간함수를 테스트하였고, 나아가 다양한 시나리오 기반 질의 테스트를 수행함으로써 제안한 방법의 적절성을 검증하고자 하였다. 그 결과, 제안한 방법은 총 29개의 공간 위상관계와 공간함수 중 25개의 기능을 성공적으로 수행하였고, 25개의 기능과 15개의 시나리오에 대해 약 97%의 정확도를 달성하였다. 본 연구는 그래프 데이터베이스의 제한적인 공간 기능을 고려하여, 부동산 관련 공간 질문에 대응할 수 있는 효율적인 데이터 통합방안을 제안하였다는 점에서 의의를 가진다. 그러나 그리드 기반 인덱스 사용으로 인한 잘못된 공간 위상관계 생성 문제 및 리스트 비교에 따른 질의의 비효율성에 대한 한계점이 존재하며, 이는 후속 연구에서 개선할 필요가 있다.

• ETRI Journal
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• 제44권5호
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• pp.780-793
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• 2022

Large-scale ontology management is one of the main issues when using ontology data practically. Although many approaches have been proposed in relational database management systems (RDBMSs) or object-oriented DBMSs (OODBMSs) to develop large-scale ontology management systems, they have several limitations because ontology data structures are intrinsically different from traditional data structures in RDBMSs or OODBMSs. In addition, users have difficulty using ontology data because many terminologies (ontology nodes) in large-scale ontology data match with a given string keyword. Therefore, in this study, we propose a (graph database-based ontology management system (GOMS) to efficiently manage large-scale ontology data. GOMS uses a graph DBMS and provides new query templates to help users find key concepts or instances. Furthermore, to run queries with multiple joins and path conditions efficiently, we propose GOMS encoding as a filtering tool and develop hash-based join processing algorithms in the graph DBMS. Finally, we experimentally show that GOMS can process various types of queries efficiently.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.993-1001
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• 2003

본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스로 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장되는 XML 인스턴스들은 Edge-Labeled Graph에 기반 한 Data Graph로 표현하고 이를 이용하여 데이터 경로, 엘리먼트, 속성, 테이블 인덱스 테이블에 정의한 값들을 추출한 후 Mapper를 이용하여 데이터베이스 스키마를 정의하고 추출된 값들을 저장한다. 그리고, 저장 모델은 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어로 사용되는 XQL을 SQL로 변환하는 변환기 및 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 처리기를 갖도록 한다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 제안된 모델 구조간의 저장 관계가 그래프 기반의 경로를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 엘리먼트 또는 속성들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.125-132
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• 2014

대규모의 데이터베이스로부터 숨겨진 유용한 패턴 정보를 찾기 위해 빈발 패턴 마이닝이 제안된 이래로, 다양한 종류의 접근 방법들과 어플리케이션들이 연구되어 왔다. 특히, 빈발 그래프 패턴 마이닝은 계속해서 복잡해져 가는 최근의 데이터들을 효과적으로 다루기 위해 제안되었고, 이와 관련한 다양한 효율적인 알고리즘들이 연구되어 왔다. 그래프 데이터베이스로부터 얻을 수 있는 그래프 패턴들은 이를 구성하는 요소들에 따라 다른 중요도를 가지며 길이에 따라 다른 특성을 갖는다. 하지만, 전통적인 빈발 그래프 패턴 마이닝 접근 방법들은 이러한 문제들을 고려할 수 없다는 한계점을 지닌다. 즉, 기존의 방법들은 마이닝 과정에서 추출되는 그래프 패턴들의 길이에 상관없이 오직 하나의 최소 지지도 임계값만을 고려하고 이들의 가중치 요소들을 사용하지 않기 때문에, 실제적으로 쓸모없는 그래프 패턴들이 상당량 생성될 수 있다. 작은 수의 정점과 간선을 갖는 작은 그래프 패턴들은 이들에 대한 가중화 지지도 값이 상대적으로 높을 때 흥미로운 특성을 갖는 경향이 있는 반면, 많은 정점과 간선을 갖는 큰 그래프 패턴들은 비록 가중화 지지도 값이 상대적으로 낮을지라도 흥미로운 특성을 가질 수 있다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 길이에 따라 감소하는 지지도 제한조건을 고려한 가중치 기반의 빈발 그래프 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제공되는 총체적인 실험 결과들은 제안되는 방법이 기존의 최신 그래프 마이닝 알고리즘과 비교하여 패턴 생성, 수행시간, 그리고 메모리 사용량 측면에서 더욱 뛰어난 성능을 보장함을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.231-234
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• 2001

This paper proposes a face recognition technique that effectively combines elastic graph matching (EGM) and Fisherface algorithm. EGM as one of dynamic lint architecture uses not only face-shape but also the gray information of image, and Fisherface algorithm as a class specific method is robust about variations such as lighting direction and facial expression. In the proposed face recognition adopting the above two methods, the linear projection per node of an image graph reduces dimensionality of labeled graph vector and provides a feature space to be used effectively for the classification. In comparison with a conventional method, the proposed approach could obtain satisfactory results in the perspectives of recognition rates and speeds. Especially, we could get maximum recognition rate of 99.3% by leaving-one-out method for the experiments with the Yale Face Databases.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권5호
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• pp.569-578
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• 2020

Various graph clustering methods have been introduced to identify communities in social or biological networks. This paper studies the entropy-based and the Markov chain-based methods in clustering the undirected graph. We examine the performance of two clustering methods with conventional methods based on quality measures of clustering. For the real applications, we collect the mathematical subject classification (MSC) codes of research papers from published mathematical databases and construct the weighted code-to-document matrix for applying graph clustering methods. We pursue to group MSC codes into the same cluster if the corresponding MSC codes appear in many papers simultaneously. We compare the MSC clustering results based on the several assessment measures and conclude that the Markov chain-based method is suitable for clustering the MSC codes.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.33-42
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• 2003

본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스내에 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장 모델은 저장되는 XMI 인스턴스들을 Edge-Labeled Graph에 기반하여 데이터 그래프로 표현하며, 표현한 데이터 그래프상의 정보를 저장하기 위해 데이터베이스 스키마로 제시된 데이터 경로, 요소, 속성, 테이블 인덱스 테이블의 구조에 따라 정의된 값들을 추출하고 Mapper 모듈을 이용하여 저장하며 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어인 XQL을 SQL로 변환하는 모듈, 또한 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 모듈을 갖도록 하였다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 제안한 저장 모델 구조로의 저장 관계가 그래프 기반의 경로를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 요소 또는 속성들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.251-258
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• 2009

그래프마이닝에서 그래프패턴의 동형판단문제는 지수함수적 계산시간을 요구하기 때문에 그래프마이닝의 전체수행시간에서 동형판단 연산이 차지하는 비율이 매우 높다. 그러므로 그래프마이닝 알고리즘은 그래프동형판단을 최대한 효율적으로 할 필요가 있다. 본 논문은 그래프마이닝에서 빠른 수행시간을 보이는 gaston 알고리즘의 동형판단효율성을 증가시켜 수행시간을 평가해 보았으며, 제시한 방법으로 인해 더욱 향상된 성능을 보인다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제10권1호
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• pp.257-278
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• 2001

An IR(information retrieval) index for dynamic document databases where insertion, deletion, and update of documents happen frequently should be frequently updated. As the conventional structure of IR index is, however, focused on the information retrieval purpose, its structure is inefficient to handle dynamic update of it. In this paper, we propose a new structure for IR Index, we call it Index Graph, which is organized by connecting multiple indexes into a graph structure. By analysis and experiment, we prove the Index Graph is superior to the conventional structure of IR index in the performance of insertion, deletion, and update of documents as well as the performance of information retrieval.