최근 사람과 기계의 소통을 위해 QA (Question Answering) 시스템에 대한 요구가 증가하였다. QA 시스템 중 공간에 관련된 질문을 처리할 수 있는 폐쇄 도메인 QA 시스템을 GeoQA라 하는데 본 연구는 GeoQA 분야에서 주로 사용되던 RDF (Resource Description Framework)기반의 데이터베이스가 데이터 입출력 및 변형에 한계를 보인다는 점을 극복하기 위해 최근 주목받고 있는 새로운 형태의 그래프 데이터베이스인 LPG (Labeled Property Graph)를 사용하였다. 또한, LPG 쿼리(query)언어가 표준화되지 않아 GeoQA 시스템이 특정 제품에 의존할 수 있다는 점 때문에 API 형태의 쿼리 언어인 GraphQL (Graph Query Language)을 도입하여 다양한 LPG를 사용할 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 공간 관련 질문이 입력되었을 때 답변을 검색할 수 있도록 대한민국 중심의 별도 데이터베이스를 구축하였는데 각 데이터는 국가공간정보포털 및 지방행정 인허가데이터개방 서비스에서 취득하였으며 각 공간 객체 간 공간적 관계는 미리 계산되어 그래프의 엣지(edge) 형태로 입력되었다. 사용자의 질문은 먼저 FOL (First Order Logic)형태를 거쳐 최종적으로 GraphQL로 변환되며 GraphQL 서버를 통해 데이터베이스에 전달되었다. 실험에 사용한 LPG로는 현재 가장 높은 점유율을 보이는 그래프 데이터베이스인 Neo4j를 선택하였고 내장 함수와 QGIS 일부가 공간 연산에 사용되었다. 시스템 구축 결과 사용자의 질문을 변환, Apollo GraphQL 서버를 통해 처리하고 데이터베이스로부터 적합한 답변을 얻을 수 있음을 확인하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권1호
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pp.65-75
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2019
As the use of semantic web based on XML increases in the field of data management, a lot of studies to extract useful information from the data stored in ontology have been tried based on association rule mining. Ontology data is advantageous in that data can be freely expressed because it has a flexible and scalable structure unlike a conventional database having a predefined structure. On the contrary, it is difficult to find frequent patterns in a uniformized analysis method. The goal of this study is to provide a basis for extracting useful knowledge from ontology by searching for frequently occurring subgraph patterns by applying transaction-based graph mining techniques to ontology schema graph data and instance graph data constituting ontology. In order to overcome the structural limitations of the existing ontology mining, the frequent pattern search methodology in this study uses the methodology used in graph mining to apply the frequent pattern in the graph data structure to the ontology by applying iterative node chunking method. Our suggested methodology will play an important role in knowledge extraction.
In this work, we define the concept of a mixed G-monotone mapping on a modular metric space endowed with a graph, and prove some fixed point theorems for this new class of mappings. Results of this paper extend coupled fixed point theorems from partially ordered metric spaces into the modular metric spaces endowed with a graph. An example is presented to illustrate the new result.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.2903-2923
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2023
Knowledge recommendation is a type of recommendation system that recommends knowledge content to users in order to satisfy their needs. Although using graph neural networks to extract data features is an effective method for solving the recommendation problem, there is information loss when modeling real-world problems because an edge in a graph structure can only be associated with two nodes. Because one super-edge in the hypergraph structure can be connected with several nodes and the effectiveness of knowledge graph for knowledge expression, a dual-channel hypergraph convolutional neural network model (DCHC) based on hypergraph structure and knowledge graph is proposed. The model divides user data and knowledge data into user subhypergraph and knowledge subhypergraph, respectively, and extracts user data features by dual-channel hypergraph convolution and knowledge data features by combining with knowledge graph technology, and finally generates recommendation results based on the obtained user embedding and knowledge embedding. The performance of DCHC model is higher than the comparative model under AUC and F1 evaluation indicators, comparative experiments with the baseline also demonstrate the validity of DCHC model.
For a connected graph G of order n, a set S of vertices is called a double geodetic set of G if for each pair of vertices x, y in G there exist vertices u, v ∈ S such that x, y ∈ I[u, v]. The double geodetic number dg(G) is the minimum cardinality of a double geodetic set. Any double godetic set of cardinality dg(G) is called a dg-set of G. A connected double geodetic set of G is a double geodetic set S such that the subgraph G[S] induced by S is connected. The minimum cardinality of a connected double geodetic set of G is the connected double geodetic number of G and is denoted by dgc(G). A connected double geodetic set of cardinality dgc(G) is called a dgc-set of G. Connected graphs of order n with connected double geodetic number 2 or n are characterized. For integers n, a and b with 2 ≤ a < b ≤ n, there exists a connected graph G of order n such that dg(G) = a and dgc(G) = b. It is shown that for positive integers r, d and k ≥ 5 with r < d ≤ 2r and k - d - 3 ≥ 0, there exists a connected graph G of radius r, diameter d and connected double geodetic number k.
이 연구에서는 중학생들의 과학 그래프 구성 과정을 문제 해결의 관점에서 심층적으로 조사하였다. 중학교 3학년 학생 10명이 연구에 참여하였으며, 이들은 앙금 생성 반응을 묘사한 그림 자료를 바탕으로 과학 그래프를 구성하였다. 학생들이 그래프를 구성할 때 거치는 사고 과정을 심층적으로 조사하기 위하여 발성사고법을 활용하였고, 그래프 구성 과정에 대한 녹화 및 반구조화된 면담을 실시하였다. 연구 결과, 학생들의 과학 그래프 구성 유형은 사용한 문제 해결 전략과 활용한 표상의 수준에 따라 네 가지 유형으로 구분할 수 있었다. 구조적 전략을 사용한 학생들은 그래프의 목표 개념에 대한 명제적 지식을 바탕으로 자료를 분석하고 경향성을 파악함으로써 활용한 표상의 수준과 무관하게 과학 그래프 구성에 성공하였다. 임의 전략-고차원 표상 유형의 학생들은 다양한 표상을 활용해 자료의 특징을 체계적으로 분석하고 자신이 구성한 그래프의 의미를 과학적 맥락에서 검토하는 과정을 거치며 과학 그래프 구성에 성공할 수 있었다. 반면, 임의전략-저차원 표상 유형의 학생들은 단순히 점을 연결하는 방식으로 그래프를 구성하였고, 과학적 맥락에 대한 고려 없이 그래프 구성 과정만을 점검하는 수준에 머물며 올바른 과학 그래프 구성에 실패하였다. 연구 결과를 바탕으로 학생들의 과학 그래프 구성 능력을 효과적으로 함양하는 방안을 제안하였다.
Most common complex traits, such as obesity, hypertension, diabetes, and cancers, are known to be associated with multiple genes, environmental factors, and their epistasis. Recently, the development of advanced genotyping technologies has allowed us to perform genome-wide association studies (GWASs). For detecting the effects of multiple genes on complex traits, many approaches have been proposed for GWASs. Multifactor dimensionality reduction (MDR) is one of the powerful and efficient methods for detecting high-order gene-gene ($G{\times}G$) interactions. However, the biological interpretation of $G{\times}G$ interactions identified by MDR analysis is not easy. In order to aid the interpretation of MDR results, we propose a network graph analysis to elucidate the meaning of identified $G{\times}G$ interactions. The proposed network graph analysis consists of three steps. The first step is for performing $G{\times}G$ interaction analysis using MDR analysis. The second step is to draw the network graph using the MDR result. The third step is to provide biological evidence of the identified $G{\times}G$ interaction using external biological databases. The proposed method was applied to Korean Association Resource (KARE) data, containing 8838 individuals with 327,632 single-nucleotide polymorphisms, in order to perform $G{\times}G$ interaction analysis of body mass index (BMI). Our network graph analysis successfully showed that many identified $G{\times}G$ interactions have known biological evidence related to BMI. We expect that our network graph analysis will be helpful to interpret the biological meaning of $G{\times}G$ interactions.
In this paper we continue to investigate the Super Vertex Mean behaviour of all graphs up to order 5 and all regular graphs up to order 7. Let G(V,E) be a graph with p vertices and q edges. Let f be an injection from E to the set {1,2,3,${\cdots}$,p+q} that induces for each vertex v the label defined by the rule $f^v(v)=Round\;\left({\frac{{\Sigma}_{e{\in}E_v}\;f(e)}{d(v)}}\right)$, where $E_v$ denotes the set of edges in G that are incident at the vertex v, such that the set of all edge labels and the induced vertex labels is {1,2,3,${\cdots}$,p+q}. Such an injective function f is called a super vertex mean labeling of a graph G and G is called a Super Vertex Mean Graph.
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.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.151-155
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2001
Mobile agent technology has been the subject of much attention in the last few years, mainly due to the proliferation of distributed software technologies combined with the distributed AI research field. In this paper, we present a design of communication networks of agents that cooperate with each other for forwarding messages to the specific mobile agent in order to make the overall system location transparent. In order to make the material accessible to general intelligent system researchers, we present the general ideas abstractly in terms of the graph theory. In particular, a proxy network is defined as a directed acyclic graph satisfying some structural conditions. In turns out that the definition ensures some kind of reliability of the network, in the sense that as long as at most one proxy agent is abnormal, there agent exists a communication path, from every proxy agent to the target agent, without passing through the abnormal proxy. As the basis for the implementation of this scheme, an appropriate initial proxy network is specified and the dynamic nature of the network is represented by a set of graph transformation rules. It is shown that those rules are sound, in the sense that all graphs created from the initial proxy network by zero or more applications of the rules are guaranteed to be proxy networks. Finally, we will discuss some implementation issues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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