피라미드 그래프는 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 토폴로지이다. 본 논문에서는 피라미드 그래프의 각 계층을 구성하고 있는 기반 그래프로서의 정방형 메쉬 그래프의 간선들을 두개의 서로 다른 그룹으로 분류하는 전략을 채택한다. 메쉬 내의 간선 집합은 해당 간선의 양 끝 정점들에 인접된 부모 정점들이 상위 계층 내에서 서로 이웃하는 관계인지 아니면 공유하는 관계인지에 따라서 각각 NPC-간선과 SPC-간선이라는 이름으로 불리는 두 개의 서로 다른 부분집합으로 나누어질 수 있다. 아울러 원래 그래프에서의 SPC-간선들을 압축된 결과 그래프에서는 압축된 슈퍼-정점 내부로 숨김으로써 NPC-간선들에만 초점을 맞출 수 있도록 하기 위해 압축 그래프의 개념을 소개한다. 본 논문에서는 $2^n\times2^n$ 2-차원 정방형 메쉬 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한 및 상한이 각각 $2^{2n-2}$와 $3*(2^{2n-2}-2^{n-1})$임을 분석한다. 이 결과를 피라미드 그래프로 확장시킴으로써 n-차원 피라미드 내에서 헤밀톤 사이클에 포함가능한 NPC-간선의 최대 개수가 $4^{n-1}-3*2^{n-1}$-2n+7 임을 증명한다.
This study presents a rule-based urban image classification method for time series analysis of changes in the vicinity of Asan-si and Cheonan-si in Chungcheongnam-do, using Landsat satellite images (1991-2006). The area has been highly developed through the relocation of industrial facilities, land development, construction of a high-speed railroad, and an extension of the subway. To determine the yearly changing pattern of the urban area, eleven classes were made depending on the trend of development. An algorithm was generalized for the rules to be applied as an unsupervised classification, without the need of training area. The analysis results show that the urban zone of the research area has increased by about 1.53 times, and each correlation graph confirmed the distribution of the Built Up Index (BUI) values for each class. To evaluate the rule-based classification, coverage and accuracy were assessed. When Optimal allowable factor=0.36, the coverage of the rule was 98.4%, and for the test using ground data from 1991 to 2006, overall accuracy was 99.49%. It was confirmed that the method suggested to determine the maximum allowable factor correlates to the accuracy test results using ground data. Among the multiple images, available data was used as best as possible and classification accuracy could be improved since optimal classification to suit objectives was possible. The rule-based urban image classification method is expected to be applied to time series image analyses such as thematic mapping for urban development, urban development, and monitoring of environmental changes.
RMR 암반분류법은 구간별 RMR값 산정시 일정 범위의 값을 채택함으로 인해 불확정성을 피할 수 없다. 이에 본 연구에서는 각 파라미터별로 연속적인 RMR 값을 평가하여 확률밀도함수그래프를 산정하고 모든 경우의 수에 대한 몬테카를로 시뮬레이션과 통계추론을 통해 RMR 산정의 불확정성을 정량적으로 평가하였다. 또한 RMR 산정의 불확정성을 실무에 적용하기 위하여 신뢰수준별 수정 RMR 암반등급 산정표를 제시하였으며, 이를 근간으로 RMR 암반분류의 표준지보패턴 및 지보재 설계 수행절차를 제안하였다.
패턴 인식의 분야에서 그래프는 복잡한 대상체의 표현 및 인식의 도구로서 많이 사용되지만, 그래프간의 유사성 비교에는 많은 시간이 소요될 뿐아니라 실제 입력되는 영상은 왜곡으로 인해 저장되어 있는 이상적인 영상과 동일함을 기대할 수 없으므로 유사한 정도를 판별하는 기준이 마련되어야만 한다. 이 논문에서는 행렬을 그래프의 표현 수단으로 사용하였다. 행렬은 표현이 간단하며, 정의되어 있는 연산을 통해 순서 배열 및 매칭 과정을 간단히 수행하루 수 있다. 이 때 그래프를 구성하는 노드(node)들을 기하학적 위치에 따라 순서 배열함으로써 그래프를 구성하는 노드들 사이의 대응 관계를 효율적으로 찾을 수 있도록 하였으며, 또한 왜곡으로 인하여 기호를 표현하는 그래프의 노드가 제대로 추출되지 못한 경우는 기호의 구조를 고려하여 보정해 줄 수 있는 분할 과정을 도입하여 해결하였다. 제안한 방법은 악보의 비음표 기호 인식을 통해 실험하였으며, 실험 결과 95% 정도의 인식률을 얻을 수 있었다.
Kim, Dong-Hyun;Im, Hyeon-Su;Hyeon, Jong-Heon;Jwa, Jeong-Woo
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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pp.179-186
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2021
We have been developed the smart tourism app and the Instagram and YouTube contents to provide personalized tourism information and travel product information to individual tourists. In this paper, we develop a rule-based smart tourism chatbot with the khaiii (Kakao Hangul Analyzer III) morphological analyzer and Neo4J graph database. In the proposed chatbot system, we use a morpheme analyzer, a proper noun dictionary including tourist destination names, and a general noun dictionary including containing frequently used words in tourist information search to understand the intention of the user's question. The tourism knowledge base built using the Neo4J graph database provides adequate answers to tourists' questions. In this paper, the nodes of Neo4J are Area based on tourist destination address, Contents with property of tourist information, and Service including service attribute data frequently used for search. A Neo4J query is created based on the result of analyzing the intention of a tourist's question with the property of nodes and relationships in Neo4J database. An answer to the question is made by searching in the tourism knowledge base. In this paper, we create the tourism knowledge base using more than 1300 Jeju tourism information used in the smart tourism app. We plan to develop a multilingual smart tour chatbot using the named entity recognition (NER), intention classification using conditional random field(CRF), and transfer learning using the pretrained language models.
온라인 소셜 네트워크가 현대인의 정보 공유 및 교류의 핵심적인 매체로 사용됨에 따라, 그 이용자는 매해 급격하게 증가하고 있다. 이는 단순히 사용량 증가뿐만 아니라 정보의 신뢰성에서도 기존 언론 매체를 능가하기도 하는데, 최근 등장하는 마케팅 전략들은 이 점을 노리고 교묘하게 소셜 네트워크를 공격하고 있다. 그에 따라 자연스럽게 형성되어야 할 여론이 온라인 공격으로 인해 인위적으로 구성되기도 하고, 이를 신뢰하는 사람들도 많아지게 되었다. 따라서 온라인 소셜 네트워크를 공격하는 주체들을 탐지하고자 하는 연구들이 최근 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 온라인 소셜 네트워크 공격자들을 탐지하고자 하는 연구들의 동향을 분석하는데, 그 중 소셜 네트워크 그래프 특성을 이용한 연구들에 집중하고 있다. 기존의 contents-based 기법이 사생활 침해 및 공격 전략 변화에 따른 분류 오류를 나타낼 수 있음에 반해, 그래프 기반 방법은 공격자 패턴을 이용하여 보다 강건한 탐지 방법을 제안하고 있다.
전 세계적으로 한류 콘텐츠가 유행하며 국내뿐만 아니라 해외에서도 국내 저작물의 저작권 침해 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대응하기 위한 국내 불법 저작물 유통 사이트를 탐지하는 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 최근 연구는 국내 불법 저작물 유통 사이트들이 광고 배너를 상당수 포함하고 있는 특징을 활용한 연구가 존재한다. 그러나 해외 불법 저작물 유통 사이트의 경우 광고 배너를 포함하지 않거나 국내 사이트에 비해 적은 양의 광고를 포함하고 있어 국내와 같은 탐지 기술의 적용이 제한적이다. 본 연구에서는 저작물 불법 공유 사이트가 게시물과 저작물의 이미지를 유사한 계층 구조로 포함하는 특징을 이용하여 링크 트리 및 텍스트 유사도 비교 기반의 탐지 기술을 제안한다. 대량의 링크로 작성된 대규모 트리의 정확한 유사도 비교를 위해 GNN(Graph Neural Network)를 활용한다. 본 연구의 실험에서 일반 사이트와 저작물 불법 유통 사이트를 분류에 95% 이상의 높은 정확도를 보였고 해당 알고리즘을 적용하여 불법 유통 사이트의 자동화된 탐지를 통해 신속한 저작권 침해 대응이 가능할 것으로 기대된다.
It is known that each eigenvalue of a real symmetric, irreducible, tridiagonal matrix has multiplicity 1. The graph of such a matrix is a path. In this paper, we extend the result by classifying those trees for which each of the associated acyclic matrices has distinct eigenvalues whenever the diagonal entries are distinct.
반려동물을 효과적으로 보살필 수 있는 IoT(Internet of Things) 기반의 펫 웨어러블 디바이스가 연구 및 개발되고 있다. 본 논문에서는 펫 웨어러블 디바이스로부터 수집되는 데이터로부터 하루의 활동량을 파악하고자 데이터의 특징을 추출하고 GAT(Graph Attention Network)를 활용한 반려동물 행동 분류 기법을 제안한다. 이를 통하여 반려동물의 무기력증 등을 보호자에게 더욱 빠르게 알릴 수 있을 것으로 기대한다.
The fundamental quandle is a powerful invariant of knots, links and spatial graphs, but it is often difficult to determine whether two quandles are isomorphic. One approach is to look at quotients of the quandle, such as the n-quandle defined by Joyce [8]; in particular, Hoste and Shanahan [5] classified the knots and links with finite n-quandles. Mellor and Smith [12] introduced the N-quandle of a link as a generalization of Joyce's n-quandle, and proposed a classification of the links with finite N-quandles. We generalize the N-quandle to spatial graphs, and investigate which spatial graphs have finite N-quandles. We prove basic results about N-quandles for spatial graphs, and conjecture a classification of spatial graphs with finite N-quandles, extending the conjecture for links in [12]. We verify the conjecture in several cases, and also present a possible counterexample.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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