본 논문에서는 RML 매핑 방식으로 생성된 RDF 지식 그래프의 구조를 묘사하고 검증할 용도의 ShEx 스키마를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. ShEx 스키마는 제약 조건들로 구성된다. 제안된 시스템은 대부분의 제약 조건을 RML 매핑 규칙을 변환하여 생성한다. 매핑 규칙에서 유도된 제약 조건만으로 구성한 스키마는 사용자가 RML 매핑으로 생성한 그래프의 구조를 파악하는 데 도움을 주는 용도로는 부족함이 없지만 정교한 검증 용도로 사용하기에는 충분치 않다. 검증 용도에 부합하는 스키마가 요구될 경우, 제안된 시스템은 RML 매핑의 입력 데이터 소스에서 추출한 메타데이터를 사용해 만든 제약 조건이 추가된 스키마를 생성할 수 있다. 제안된 시스템이 지원하는 입력 데이터 소스 유형은 CSV, XML, JSON, RDBMS다. 297개의 테스트 케이스로 구성된 실험에서 보인 결과는 제안된 시스템이 RML 매핑으로 생성된 RDF 그래프 검증을 위해 범용적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
최근 그래프데이터베이스가 널리 사용되기 시작했다. 그래프데이터베이스는 그래프구조를 활용하는 데이터베이스이다. 관계형 데이터베이스의 테이블 대신, 그래프데이터베이스는 정점과 간선 형태로 정보를 저장한다. 데이터 저장구조의 사전 정의 없이 데이터를 저장할 수 있으며 사람이 생각하는 방식과 유사하게 데이터를 저장하고 조회할 수 있다. 그래프 데이터베이스를 활용하면 복잡한 연결구조를 가진 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다. 통신망은 다양한 형태의 통신설비가 복잡하게 상호연결된 그래프구조로 볼 수 있다. 기존의 통신망 관리 시스템(Network Operation Support System)은 통신설비와 설비간 연결관계를 관계형데이터베이스로 관리하고 있어 서비스 종단 간 연결관계를 조회하거나, 고장원인 지점을 추적 ·조회하는등 그래프 탐색쿼리를 수행함에 있어서 어려움이 있었다. 본 연구에서는 통신망 구성 정보를 그래프데이터베이스를 이용해 구축하는 방안에 대해 고찰하고자 한다. 그래프데이터베이스의 도입으로 그래프탐색이 필요한 조회인 경우 효율적인 질의처리가 가능할 것으로 기대한다.
선 그래프는 막대그래프와 달리 각 변인들의 변화에 기인한 경향을 보여준다. 따라서 선 그래프로부터 경향을 파악할 수 있는지의 여부는 중요하다. 본 연구의 목적은 선 그래프 도식을 지닌 학생들이 선 그래프를 읽고 해석할 때 선 그래프 도식을 지니지 못한 학생들과 비교하여 어떠한 사고과정을 거치는지 파악하는 것이다. 발성사고를 통하여 고등학생틀의 선 그래프 이해 수준과 선 그래프 유형에 따라 선 그래프를 읽는 사고 과정의 특징을 분석한 결과, 동일하게 주어진 시간 동안에 상위 그룹에 해당하는 학생들은 하위 그룹에 속하는 학생들보다 더 많은 문장을 발성사고하였으며, 하위 그룹의 학생들과 달리 적응단계에서 선 그래프의 유형, 경향, 라벨 등을 파악하는데 오랜 시간을 사용하였다. 또한 상위그룹의 학생들은 하위그룹의 학생들보다 초인지적인 문장을 발성사고하는 경우가 더 많았다. 선 그래프 도식을 지닌 학생들과 단순히 일반적인 그래프 도식을 지닌 학생들을 구별하고 그에 따라 정보를 전달하는 방식을 달리하는 융통성이 필요하다.
수학 언어는 보통 자연언어(Natural language), 대수언어(algebraic langauge) 그리고 도식(schema)으로 구성되는데, 이 논문에서는 도식에 논의의 초점을 맞추고자 한다. 도식은 고대 그리스의 피타고라스 시대부터 이미 기하학적 추론에서 사용되었는데, 동양수학도 예외가 아니어서 중국의 고문서에서도 도식이 발견되곤 한다. 도식은 감각적인 이미지를 통하여 개념적인 것으로의 전이가 이루어지는 곳이다. 그래서 도형은 직관에 직접 호소함으로써 문제해결을 용이하게 해주는 발견술적인(heuristic) 가치를 지니고 있다. 도식의 도입은 또한 교육적인 관점에서도 매우 효율적이다. 그러나 그것이 증명을 대신할 수는 없다는 점을 잊어서는 안되겠다. 이 논문에서는 통시적 관점에서 다양한 도식을 소개한 후에 카테고리 이론과 파인만 다이어그램 그리고 아르강 평면을 고찰하면서 도식이 새로운 지식의 구축에 필요불가결한 방법과 도구임을 보이고자 한다.
인터넷을 바탕으로 하는 컴퓨팅 패러다임의 변환은 인터넷에서 디지털 정보 교환의 표준으로 확고한 자리를 굳힌 XML의 사용을 가속화시키고 있다. 이로 인해 XML 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 보다 효율적으로 XML 데이터를 저장하고 질의하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 대용량의 데이터 중심 XML를 효과적으로 관리하기 위한 방안으로 그래프 중심의 색인 방법을 연구, 제안한다. 논문에서 제안한 XML 색인은 XML 데이터와 XML 구조 정보를 크게 3개의 구성 성분으로 표현한 후, 메인 메모리 자료구조로 표현된 각 그래프들을 노드 아이디를 키로 사용하여 B+트리에 각 노드를 사상하고 B+트리를 디스크에 저장하여 이들 색인 모델에 대해 지속성을 부여하였다. 본 논문에서 제안한 색인 방법을 통해 XML 데이터의 크기에 따라 질의 처리시간이 선형적으로 증가하는 결과를 얻을 수 있었다.
온톨로지 스키마 추론은 개념의 정합성을 테스트하고 계층구조를 자동으로 생성해 준다. 이를 위해 개념의 검색과정은 반드시 수행하여야 한다. 온톨로지 스키마 추론은 온톨로지에 정의된 모든 개념들간의 포함관계를 테스트함으로써 수행된다. 이러한 포함관계 테스트 결과는 개념의 완전 그래프 생성여부에 따라 결정되며 이는 추론의 전체적인 성능에 결정적인 영향을 준다. 일반적으로 완전 그래프 생성 과정은 복잡도가 높은 과정으로 알려져 있으며 이는 낮은 추론성능을 유발시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 개념들간의 포함관계 테스트시 개념의 향상된 검색방법을 통해 불필요한 포함관계 테스트를 생략함으로써 온톨로지 스키마 추론의 성능을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다. 이 향상된 검색방법은 개념의 포함관계 테스트 결과를 정의상 연관된 다른 개념에 전파함으로써 이루어진다.
위치기반 인코딩을 사용하는 유전 알고리즘에서 정적 유전자 재배열이란 상관성이 높은 유전자들이 서로 인접하도록 배치하는 것을 말한다. 그것은 유전 알고리즘이 효과적으로 고품질의 스키마들을 생성하고 보존하는 데 도움을 준다. 본 논문에서는 선형의 위치기반 인코딩을 위한 정적 재배치 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 특정 문제에 한정된 정보를 사용하지 않는다는 점에서 기존의 방법들과 차이가 있다. 그것은 모든 유전자들 사이의 상관성을 계산하여 가중치가 있는 완전 그래프를 만든다. 그리고 그 그래프에서 상대적으로 가중치가 높은 간선들만 골라 냄으로써 가중치가 없는 희소 그래프로 변환한다. 끝으로 그래프 탐색을 통해 유전자 재배열을 찾는다. 여러 문제에 관한 광범위한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법은 재배열을 하지 않은 유전 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보여 주었다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1336-1356
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2017
The spectrum scarcity crisis has resulted in a shortage of resources for many emerging wireless services, and research on dynamic spectrum management has been used to solve this problem. Game theory can allocate resources to users in an economic way through market competition. In this paper, we propose a bidding game-based spectrum allocation mechanism in cognitive radio network. In our framework, primary networks provide heterogeneous wireless service and different numbers of channels, while secondary users have diverse bandwidth demands for transmission. Considering the features of traffic and QoS demands, we design a weighted interference graph-based grouping algorithm to divide users into several groups and construct the non-interference user-set in the first step. In the second step, we propose the dynamic bidding game-based spectrum allocation strategy; we analyze both buyer's and seller's revenue and determine the best allocation strategy. We also prove that our mechanism can achieve balanced pricing schema in competition. Theoretical and simulation results show that our strategy provides a feasible solution to improve spectrum utilization, can maximize overall utility and guarantee users' individual rationality.
유전자 알고리즘은 공학 분야에서 필요한 여러 가지 최적화 문제에 대하여 최적에 가까운 해를 제공해주는 반복적 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는 특정 교배방법에서 유전자의 배열순서가 적합도가 높은 스키마의 길이에 미치는 영향을 고찰하였다. 또한 이에 따른 유전자 알고리즘의 성능 변화를 두 개의 예제를 이용한 실험을 통하여 관찰하였다. 예제로 사용된 그래프 분할과 knapsack 문제를 위해 몇 가지 유전자 재배열 방법을 제시하였다. 실험결과에 따르면 유전자 재배열 방법마다 서로 다른 유전자 알고리즘 성능을 보여주었으며, 적합도가 높은 스키마의 길이를 고려한 재배열 방법이 재배열을 하지 않았을 때 보다 유전자 알고리즘의 성능을 향상시켜 주는 것을 관찰하였다. 따라서 주어진 문제에 적합한 유전자 재배열 방법을 찾는 것이 대단히 중요함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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