• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5171-5189
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• 2016

With the popularity of cloud computing, many data owners outsource their graph data to the cloud for cost savings. The cloud server is not fully trusted and always wants to learn the owners' contents. To protect the information hiding, the graph data have to be encrypted before outsourcing to the cloud. The adjacent vertex search is a very common operation, many other operations can be built based on the adjacent vertex search. A boolean adjacent vertex search is an important basic operation, a query user can get the boolean search results. Due to the graph data being encrypted on the cloud server, a boolean adjacent vertex search is a quite difficult task. In this paper, we propose a solution to perform the boolean adjacent vertex search over encrypted graph data in cloud computing (BASG), which maintains the query tokens and search results privacy. We use the Gram-Schmidt algorithm and achieve the boolean expression search in our paper. We formally analyze the security of our scheme, and the query user can handily get the boolean search results by this scheme. The experiment results with a real graph data set demonstrate the efficiency of our scheme.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제10권1_2호
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• pp.333-351
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• 2002

This paper introduces a search method based on conceptual graph. A hyperlink information is essential to construct conceptual graph in web. The information is very useful as it provides summary and further linkage to construct conceptual graph that has been provided by human. It also has a property which shows review, relation, hierarchy, generality, and visibility. Using this property, we extracted the keywords of web documents and made up of the conceptual graph among the keywords sampled from web pages. This paper extracts the keywords of web pages using anchor text one out of hyperlink information and makes hyperlink of web pages abstract as the link relation between keywords of each web page. 1 suggest this useful search method providing querying word extension or domain knowledge by conceptual graph of keywords. Domain knowledge was conceptualized knowledged as the conceptual graph. Then it is not listing web documents which is the defect of previous search system. And it gives the index of concept associating with querying word.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권3호
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• pp.119-124
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• 2014

G = (V, E) 를 그래프라 하자. Maximum Bipartite Subgraph 문제는 주어진 그래프 G로부터 최소 개수의 간선을 제거함으로써 G 를 이분그래프로 변환시키는 문제이며 결합 최적화 문제들 중 대표적인 문제들 중의 하나로 알려 져 있다. 본 문제는 NP-complete 계열에 포함되는 문제로서 본 연구에서는 Tabu Search 및 GRASP 등을 조합한 새로운 메타휴리스틱 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권1호
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• pp.27-34
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• 2010

웹 크롤러는 웹에서 링크를 따라다니며 웹 페이지들을 자동으로 다운로드하는 프로그램으로 주로 웹 환경을 연구하거나 검색 엔진을 만들기 위해 사용된다. 기존의 연구들에서는 웹 크롤러가 인기 있는 웹 페이지들을 먼저 크롤링 할 수 있도록 몇 가지 방법들이 제안되었으나 그래프 이론 분야에서 연구되어 온 몇몇 그래프 탐색 기법들은 아직 웹 크롤링 방법으로 고려되지 않았다. 이 논문에서는 잘 알려진 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색 뿐 아니라 사전식 너비 우선 탐색, 사전식 깊이 우선 탐색 및 최대 크기 탐색을 웹 크롤링 방법으로 고려하여 이 중에서 선형적인 시간복잡도를 가지면서도 인기 있는 웹 페이지를 효율적으로 수집할 수 있는 웹 크롤링 방법을 찾는다. 특히 선형 구현이 단순하지 않은 최대 크기 탐색과 사전식 너비 우선 탐색에 대해서는 분할 정제 방법을 이용한 선형 시간 웹 크롤링 방법을 제시한다. 실험 결과는 최대 크기 탐색이 다른 그래프 탐색 방법에 비해 시간 복잡도 및 크롤링 된 페이지들의 질에 있어서 바람직한 성질을 가짐을 보여준다.

• ETRI Journal
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• 제38권4호
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• pp.714-723
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• 2016

Considerable attention has been given to processing graph data in recent years. An efficient method for computing the node proximity is one of the most challenging problems for many applications such as recommendation systems and social networks. Regarding large-scale, mutable datasets and user queries, top-k query processing has gained significant interest. This paper presents a novel method to find top-k answers in a node proximity search based on the well-known measure, Personalized PageRank (PPR). First, we introduce a distribution state transition graph (DSTG) to depict iterative steps for solving the PPR equation. Second, we propose a weight distribution model of a DSTG to capture the states of intermediate PPR scores and their distribution. Using a DSTG, we can selectively follow and compare multiple random paths with different lengths to find the most promising nodes. Moreover, we prove that the results of our method are equivalent to the PPR results. Comparative performance studies using two real datasets clearly show that our method is practical and accurate.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.649-654
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• 2023

본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.926-937
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• 1996

그래프 트래버설(traversal) 기법은 그래프의 노느들을 '방문(visiting)'하는 임의의 패턴이라고 할 수 있으며, 그래프 트래버설 방법 중 하나가 깊이 우선 탐색 기법은 유향 그래프의 강결합 요소나 일반 그래프의 이중 결합 요소를 찾는데 이용 된다. 이러한 깊이 우선 탐색 기법을 분산 네트워크 상에서 구현하기 위한 분산 프로토콜은 통신망의 위상 변화가 없는 고정위상 문제와 시간의 지남에 따라 위상의 변화가 있는 동적 위상 문제로 나누어 볼 수 있다. 본 논문에서는 먼저 고정 위상에 서의 개선된 분산 깊이 우선 탐색 프로토콜을 설계하고 다음으로 이 프로토콜을 동적 위상에 적용하여 링크/노드의 고장/복구에 대처할 수 있는 레질리언트 프로토콜을 설계하였다. 또한, 이들 프로토콜의 메시지와 시간 복잡도를 각각 분석하고,

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.114-119
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• 2002

철도선로망 제어시스템에서 신속한 철도선로의 배정은 실시간 선로배정의 중요한 요소인데, 이 문제의 해결을 위해서는 먼저 철도 선로망의 위상을 정확하게 표현해야 한다. 그래프는 망 구조를 표현하는데 적절한 자료구조이지만 철도 선로망을 표현하는 데에는 부적절하다. 이 논문에서는 철도 선로망의 위상구조를 정확하게 표현할 수 있는 새로운 자료구조인 선로그래프(railway graph) 개념을 정의한다. 그리고 정의된 선로그래프에서의 경로탐색 알고리즘과 선로그래프를 이용한 하향식 철도 선로망 모델링 방법을 설명한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.18-30
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• 2020

최근 소셜 네트워크, 시맨틱 웹 등 여러 분야에서 그래프 구조 데이터가 널리 사용됨에 따라 대량의 그래프 데이터에 대한 효과적이고 효율적인 검색 방법의 필요성이 커지고 있다. 기존 키워드 기반 검색 방법들은 대부분 주어진 질의에 대한 연관도만을 고려하여 결과를 구한다. 그러나 이런 방법은 질의 연관도는 높지만 콘텐트 노드들을 공유하는 유사한 결과들이 함께 선택될 가능성이 높다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 키워드 질의에 대한 답 트리에 포함된 콘텐트 노드들의 유사성을 제어하여 콘텐트 노드가 다양한 답 트리들을 구하는 top-k 검색 방법을 제안한다. 다양한 답 트리 집합의 기준을 정의하고, 다양한 top-k 결과 집합을 구하기 위한 두 가지 방법으로 점진적 나열 알고리즘과 A^⁎ 탐색 기법을 이용한 휴리스틱 탐색 알고리즘을 설계한다. 또 휴리스틱 탐색의 성능을 높이기 위한 개선 방법을 제시한다. 실 데이터를 이용한 성능 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 탐색 방법이 질의 연관성뿐만 아니라 콘텐트 노드들의 상이도가 높은 다양한 답 트리들을 효율적으로 구할 수 있음을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.153-167
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• 2005

본 논문에서는 이동 로봇이나 자율 캐릭터 에이전트로 미지의 환경을 탐사하는 문제를 다룬다 전통적으로 공간탐사 문제를 해결하기 위한 연구노력들은 주로 그래프기반의 공간 표현법들과 그래프 탐색법들에 초점을 맞추어 왔다. 최근 들어, 공간탐사를 위한 가장 효율적인 그래프 탐색법들 중 최대 $min(mn, d^2+m)$에지들만을 탐색하는 EXPLORE알고리즘이 발견되었다. 이때 d는 그래프의 부족도(deficiency)를 나타내고, m은 그래프 에지들의 수를, n은 그래프 노드들의 수를 나타낸다. 본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안한다. 두 알고리즘들은 모두 EXPLORE 알고리즘과 같이 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.