• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권5호
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• pp.347-357
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• 2002

그래프는 실세계의 많은 문제를 효과적으로 모델링하여 해를 구할 수 있는 강력한 방법을 제공하기 때문에 그래프의 표현 방법과 알고리즘 개발에 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구가 메인 메모리에 수용 가능한 크기를 갖는 그래프만을 고려하였기 때문에 큰 문제에 적용하기 위해서는 아직도 많은 어려움이 존재한다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 관계형 데이타베이스 이론에 기반하여 그래프를 표현하고 그래프 알고리즘을 정의할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법에서 그래프는 릴레이션으로 표현되며 그래프의 각 정점과 간선은 이 릴레이션의 튜플로서 저장된다. 이렇게 저장된 그래프에 대한 알고리즘은 추출, 선택, 죠인과 같은 관계대수 연산을 이용하여 정의되며 SQL과 같은 데이타베이스 언어를 사용하여 구현될 수 있다. 또한, 본 논문은 그래프의 저장 및 관리뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발에도 사용될 수 있는 기본적인 그래프 함수들을 라이브러리화 하였다. 이와 같은 데이터베이스에 기반한 방법은 메모리에 수용되지 않는 크기의 그래프를 효과적으로 처리할 수 있는 방법을 제공할 뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발을 용이하게 할 것이다. 또한, 데이타베이스가 제공하는 기본적인 기능인 다중사용자에 의한 동시공용 등과 같은 많은 장점을 가진다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제9권3호
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• pp.375-396
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• 2007

본 연구는 수학 교사와 고등학생을 대상으로 그래프로부터 의미를 어떻게 구성하고 그 과정에서 그래프 해석의 요소들이 어떻게 상호작용 하는지를 분석하여, 그래프 교수학습에서 고려해야 할 점을 제안하는 것을 목적으로 한다. 분석결과, 교사와 학생 모두 그래프에서 의미를 구성하는 것에서 많은 어려움을 겪었고, 의미를 구성할 때 포개어지는 관계망의 형태로 구성해갔다. 또한 의미를 구성하는 과정에서 인지적 맥락적 정서적인 요소가 서로 상호작용하여 해석체를 구성해갔다. 하지만 이 과정에서 교사는 그래프에 질적인 접근방법으로 인지적인 요소에 주로 초점을 두었던 반면에, 학생은 양적인 접근방법으로 인지적인 요소와 함께 맥락적인 요소도 고려하여 자신이 구성한 해석체를 정당화시키고 이를 기반으로 의미를 구성해갔다. 본 연구는 이런 결과를 기반으로 그래프 교수학습에서 고려해야 할 점을 3가지로 제안하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.242-250
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• 1999

The objective of this paper is to propose an Extended AND-OR Graph (EAOG)-driven inferential simulation mechanism with which decision makers engaged in electronic commerce (EC) can effectively deal with complicated decision making problem. In the field of traditional expect systems research, AND-OR Graph approach cannot be effectively used in the EC problems in which real-time problem-solving property should be highly required. In this sense, we propose the EAOG inference mechanism for EC problem-solving in which heurisric knowledge necessary for intelligent EC problem-solving can be represented in a form of matrix. The EAOG method possesses the following three characteristics. 1. Realtime inference: The EAOG inference mechanism is suitable for the real-time inference because its computational mechanism is based on matrix computation.2. Matrix operation: All the subjective knowledge is delineated in a matrix form, so that inference process can proceed based on the matrix operation which is computationally efficient.3. Bi-directional inference: Traditional inference method of expert systems is based on either forward chaining or based on either and computational efficiency. However, the proposed EAOG inference mechanism is generically bi-directional without loss of both speed and efficiency.We have proved the validity of our approach with several propositions and an illustrative EC example.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.358-377
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• 2015

In this paper, we propose a novel approach for trajectory recovery. Our system uses a triangulation procedure for skeletonization and graph theory to extract the trajectory. Skeletonization extracts the polyline skeleton according to the polygonal contours of the handwritten characters, and as a result, the junction becomes clear and the characters that are touching each other are separated. The approach for the trajectory recovery is based on graph theory to find the optimal path in the graph that has the best representation of the trajectory. An undirected graph model consisting of one or more strokes is constructed from a polyline skeleton. By using the polyline skeleton, our approach accelerates the process to search for an optimal path. In order to evaluate the performance, we built our own dataset, which includes testing and ground-truth. The dataset consist of thousands of handwritten characters and word images, which are extracted from five handwritten documents. To show the relative advantage of our skeletonization method, we first compare the results against those from Zhang-Suen, a state-of-the-art skeletonization method. For the trajectory recovery, we conduct a comparison using the Root Means Square Error (RMSE) and Dynamic Time Warping (DTW) in order to measure the error between the ground truth and the real output. The comparison reveals that our approach has better performance for both the skeletonization stage and the trajectory recovery stage. Moreover, the processing time comparison proves that our system is faster than the existing systems.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.67-90
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• 2019

Accurate detection, tracking and analysis of human movement using robots and other visual surveillance systems is still a challenge. Efforts are on to make the system robust against constraints such as variation in shape, size, pose and occlusion. Traditional methods of detection used the sliding window approach which involved scanning of various sizes of windows across an image. This paper concentrates on employing a state-of-the-art, hierarchical graph based method for segmentation. It has two stages: part level segmentation for color-consistent segments and object level segmentation for category-consistent regions. The tracking phase is achieved by employing SIFT keypoint descriptor based technique in a combined matching and tracking scheme with validation phase. Localization of human region in each frame is performed by keypoints by casting votes for the center of the human detected region. As it is difficult to avoid incorrect keypoints, a consensus-based framework is used to detect voting behavior. The designed methodology is tested on the video sequences having 3 to 4 persons.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.156-161
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• 2008

This work presents an agenda-based approach to improve the robustness of the dialog manager by using dialog examples and n-best recognition hypotheses. This approach supports n-best hypotheses in the dialog manager and keeps track of the dialog state using a discourse interpretation algorithm with the agenda graph and focus stack. Given the agenda graph and n-best hypotheses, the system can predict the next system actions to maximize multi-level score functions. To evaluate the proposed method, a spoken dialog system for a building guidance robot was developed. Preliminary evaluation shows this approach would be effective to improve the robustness of example-based dialog modeling.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.653-660
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• 2002

본 논문은 관계형 데이터베이스 기반하여 그래프를 저장하고 그래프 알고리즘을 정의할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법에서 그래프는 릴레이션으로 표현되며, 그래프의 각 정점과 간선은 이 릴레이션의 튜플로서 데이터베이스에 저장된다. 이를 위해 그래프의 저장 및 관리뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발에도 사용될 수 있는 기본적인 그래프 함수들을 라이브러리로 개발하였다. 또한, 그래프에 대한 알고리즘을 추출, 선택, 죠인과 같은 관계대수 연산을 이용하여 정의하였으며, SQL과 같은 데이터베이스 언어를 사용하여 구현하였다. 이와 같은 데이터베이스에 기반한 방법은 메모리에 수용되지 않는 크기의 그래프를 효과적으로 처리할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발을 용이하게 할 것이다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.271-285
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• 2003

In the conduct of this study, a web-enabled healthcare system for the management of hypertension was implemented through a hyperlink-based inference approach. The hyperlink-based inference platform implemented using the hypertext capacity of HTML which ensured accessibility, multimedia facilities, fast response, stability, ease of use and upgrade, and platform independency of expert systems. Many HTML documents, which are hyperlinked to each other based on expert rules, were uploaded beforehand to perform the hyperlink-based inference. The HTML documents were uploaded and maintained automatically by our proprietary tool called the Web-Based inference System (WeBIS) that supports a graphical user interface (GUI) for the input and edit of decision graphs. Nevertheless, the editing task of the decision graph using the GUI tool is a time consuming and tedious chore when the knowledge engineer must perform it manually. Accordingly, this research implemented an automatic generator of the decision graph for the management of hypertension. As a result, this research suggests a methodology for the development of Web-enabled healthcare systems using the hyperlink-based inference approach and, as an example, implements a Web-enabled healthcare system for hypertension, a platform which peformed especially well in the areas of speed and stability.

• International Journal of Contents
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• 제17권3호
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• pp.1-14
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• 2021

Since the outbreak of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, a lot of efforts have been made in the field of data science to help combat against this disease. Among them, forecasting the number of cases of infection is a crucial problem to predict the development of the pandemic. Many deep learning-based models can be applied to solve this type of time series problem. In this research, we would like to take a step forward to incorporate spatial data (geography) with time series data to forecast the cases of region-level infection simultaneously. Specifically, we model a single spatio-temporal graph, in which nodes represent the geographic regions, spatial edges represent the distance between each pair of regions, and temporal edges indicate the node features through time. We evaluate this approach in COVID-19 in a Korean dataset, and we show a decrease of approximately 10% in both RMSE and MAE, and a significant boost to the training speed compared to the baseline models. Moreover, the training efficiency allows this approach to be extended for a large-scale spatio-temporal dataset.

• 대한기계학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.19-27
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• 1991

본 연구에서는 그래프 이론에 기초한 이단계 번호 부여 방법에 목표밴드폭을 도입하여 계산시간이 짧으면서도 효율적으로 번호를 부여할 수 있는 방법을 제안하고 자 한다.