대규모의 데이터베이스로부터 숨겨진 유용한 패턴 정보를 찾기 위해 빈발 패턴 마이닝이 제안된 이래로, 다양한 종류의 접근 방법들과 어플리케이션들이 연구되어 왔다. 특히, 빈발 그래프 패턴 마이닝은 계속해서 복잡해져 가는 최근의 데이터들을 효과적으로 다루기 위해 제안되었고, 이와 관련한 다양한 효율적인 알고리즘들이 연구되어 왔다. 그래프 데이터베이스로부터 얻을 수 있는 그래프 패턴들은 이를 구성하는 요소들에 따라 다른 중요도를 가지며 길이에 따라 다른 특성을 갖는다. 하지만, 전통적인 빈발 그래프 패턴 마이닝 접근 방법들은 이러한 문제들을 고려할 수 없다는 한계점을 지닌다. 즉, 기존의 방법들은 마이닝 과정에서 추출되는 그래프 패턴들의 길이에 상관없이 오직 하나의 최소 지지도 임계값만을 고려하고 이들의 가중치 요소들을 사용하지 않기 때문에, 실제적으로 쓸모없는 그래프 패턴들이 상당량 생성될 수 있다. 작은 수의 정점과 간선을 갖는 작은 그래프 패턴들은 이들에 대한 가중화 지지도 값이 상대적으로 높을 때 흥미로운 특성을 갖는 경향이 있는 반면, 많은 정점과 간선을 갖는 큰 그래프 패턴들은 비록 가중화 지지도 값이 상대적으로 낮을지라도 흥미로운 특성을 가질 수 있다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 길이에 따라 감소하는 지지도 제한조건을 고려한 가중치 기반의 빈발 그래프 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제공되는 총체적인 실험 결과들은 제안되는 방법이 기존의 최신 그래프 마이닝 알고리즘과 비교하여 패턴 생성, 수행시간, 그리고 메모리 사용량 측면에서 더욱 뛰어난 성능을 보장함을 보인다.
대 규모의 CORBA 시스템을 구축할 때 서로 다른 프로토콜을 갖는 여러 개의 ORB 도메인이 존재한다. 이러한 서로 다른 ORB 도메인들 간의 통신은 ORB 브리지를 통하여 수행된다. 따라서 전체 시스템에서 각 ORB 도메인 간의 브리지의 수는 가능하면 적어야 하고 각 브리지에 가중되는 부하 역시 적어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 그래프 개념으로 모델링하고 기본적인 그래프 연산들을 이용하여, 브리지의 수를 줄이고 각 브리지에 가중되는 부하를 균등하게 분할하여 전체 시스템을 구성하는 효율적인 알고리즘을 제안한다.
블록체인의 확장성 문제를 해결하기 위한 이더리움 샤드 시스템은 부하 균형 문제가 존재하며 이는 그래프 분할 문제로 모델링된다. 본 논문에서는 게임 이론의 협상 해법을 사용하여 이더리움 샤드 시스템의 상반된 효용에 대한 협상이 가능한 적응적 온라인 가중그래프 분할 알고리즘을 제안한다. 게임 이론의 협상 해법은 상반된 효용의 협상점을 공정하게 결정할 수 있는 공리적 해법이다. 제안 알고리즘은 기존 온라인 그래프 분할 알고리즘을 가중그래프에 적용할 수 있도록 개선하였으며 대표적인 교섭 해법인 내쉬 협상 해법을 확장한 확장 내쉬 협상 해법을 사용하여 이더리움 시스템 상황을 고려한 설계를 통해 효과적으로 부하 균형을 수행하였다. 실험 결과, 대표적인 온라인, 오프라인 그래프 분할 알고리즘에 비해 최대 37% 우수한 성능을 보였다.
주어진 그래프 G=(V,E), n=|V|, m=|E|에 대해 최소절단을 찾는 연구는 공급처 s와 수요처 t가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우로 구분된다. s와 t가 주어지지 않은 무방향 가중 그래프에 대한 Stoer-Wagner 알고리즘은 임의의 정점을 고정시키고 최대 인접 순서로 나열하여 마지막 정점의 절단 값과 마지막 2개 정점을 병합하면서 정점을 축소시키는 방법으로 $\frac{n(n-1)}{2}$회를 수행한다. 또한, s와 t가 주어진 그래프에 대한 Ford-Fulkerson 알고리즘은 증대경로를 탐색하여 절단 간선을 결정한다. 더 이상의 증대 경로가 없으면 절단 간선들의 조합으로 최소절단을 결정해야 한다. 본 논문은 단일 s와 t가 주어진 무방향 가중 그래프에 대해 최대인접 병합과 절단값을 동시에 계산하는 방법으로 n-1회 수행으로 단축시켰다. 또한, Stoer-Wagner 알고리즘은 최소 절단을 기준으로 V=S+T로 양분하지 못할 수 있는데 반해 제안된 알고리즘은 정확히 양분시켰다. 제안된 알고리즘은 Ford-Fulkerson의 증대경로를 찾는 수행횟수보다 많이 수행하지만 수행과정에서 최소절단을 결정하는 장점이 있다.
우리는 센서 네트워크의 전체적인 수명을 최대화하기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 우리는 매우 복잡한 환경의 센서네트워크를 대상으로 한다. 복잡한 환경은 빌딩 내부 또는 복잡한 도심에 센서 네트워크가 배치될 수 있다는 점에서 실생활에 바로 적용 가능한 환경이다. 복잡한 환경에서는 한정된 공간에 많은 장애물이 놓이기 때문에 장애물들 사이에 낀 좁은 공간들이 있다는 특징을 가진다. 좁은 공간에 놓인 센서 노드는 매우 빈번히 라우팅 경로로 선택되기 때문에 에너지 소비가 많이 예상된다. 이러한 연결노드(relay node)는 주변에 자신이 수행하는 역할을 대신해줄 대안의 노드가 적기 때문에 에너지 고갈 시 네트워크 분할(partition)의 문제로 이어질 수 있다. 네트워크 분할은 네트워크에 다른 센서 노드들의 에너지가 아직 충분하다 할지라도 분할로 인해 데이타를 전송할 수 없는 문제를 야기한다. 따라서 우리의 목적은 이러한 문제를 해결하기 위하여 네트워크 분할과 직결된 연결노드의 에너지를 고려하여 네트워크가 최대한의 수명을 가질 수 있게 하는 라우팅 프로토콜을 제한한다. 우리가 제안하는 라우팅 알고리즘은 크게 가중 그래프(weighted graph)를 통한 네트워크 추상화(abstraction)과정과 에너지 추정(estimation) 알고리즘을 거친다. 가중 그래프는 전체 토폴로지를 고려하여 목적지까지 이르는 모든 길에 대한 정보를 알려주고, 에너지 추정 알고리즘을 통해 추가적인 통신 비용 없이 라우팅 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서는 전체적 지형의 추상화된 정보를 기반으로 사용 빈도가 높은 노드의 에너지를 관찰, 보호함으로써 전체적인 네트워크의 수명을 연장 및 라우팅 복잡도를 낮추는 라우팅 프로토콜을 제안한다.
본 논문에서는 FDS를 응용한 하드웨어 분할 방법을 강 제약 조건을 만족하면서 FDS를 응용하는 방법보다 낮은 복잡도의 분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 FDS 응용 방법은 힘값 계산에서 종속성에 의해 후위 연산이 받는 영향값을 계산하여야 하므로 이로 인한 시간 복잡도가 가중되었다. 본 논문에서는 이러한 복잡도를 저하시키기 위해 노드의 분포 그래프와 구현에 소요되는 비용, 그리고 해당 파티션에서의 실행시간 등에 의해 상대적 긴박도를 정의하여 분할을 수행하지만, 종속성 검사는 종속성 제약조건에 의한 분포그래프의 변화와 스케쥴에 대해서만 고려되며 힘값 계산에는 고려하지 않는다. 또한, 분할 단계에서 스케쥴링을 함께 고려함으로써 합성 이후에 재 스케쥴링의 부하를 경감할 수 있도록 하였다. 제안 알고리즘 결과는 ILP 결과와 비교 분석하였다.
본 논문은 데이터 의존적인 CMOS 회로(예: DSP) 의 전력량을 감축하기 위한 상위 수준 합성 기법에 대한 연구이다. 상위수준 합성은 스케줄링, 자원 및 레지스터 할당의 세가지로 나우어서 수행한다. 스케줄링시의 저전력 설계의 목적은 자원할당 시 입력을 재 사용할 수 있는 가능성을 증가시키는 것이다. 스케줄링 후에 자원 및 레지스터 할당 문제는 가중차기 부가된 앙립 그래프로 표현하여 최소비용흐름 알고리즘을 수행함으로써 스위칭 동작횟수가 적은 해를 얻는다. 제안된 알고리즘은 저전력 레지스터 및 자원 할당 문제에 대하여 O({{{{ { n}^{3 } }}}}) (n은 그래프의 노드수) 시간에 최적해를 제공한다. 벤치마크 회로에 대한 실험 결과는 15%의 전력 감축 효과를 나타낸다.
방향 가중 그래프의 차수제약 최소신장트리 (degree-constrained minimum spanning tree, d-MST) 문제는 정확한 해를 구하는 다항시간 알고리즘이 존재하지 않아 NP-완전 문제로 알려져 왔다. 따라서 휴리스틱한 근사 알고리즘을 적용하여 최적 해를 구하고 있다. 본 논문은 차수와 사이클을 검증하는 Kruskal 알고리즘으로 d-MST의 초기 해를 구하고, d-MST의 초기 해에 대해 k-opt를 수행하여 최적 해를 구하는 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 4개의 그래프에 적용한 결과 2-MST까지 최적 해를 구할 수 있었다.
본 연구는 합성곱 신경망을 활용한 자동 채점 모델을 설계하고 학생의 운동학 그래프 답안에 적용함으로써, 과학 그래프 답안에 대한 자동 채점의 가능성을 탐색하였다. 연구자가 작성한 2,200개의 답안을 2,000개의 훈련 데이터와 200개의 검증 데이터로 데이터셋을 구성하고, 202개의 학생 답안을 100개의 훈련 데이터와 102개의 시험 데이터로 데이터셋을 구성하여 연구를 진행하였다. 먼저, 자동 채점모델을 설계하고 성능을 검증하는 과정에서는 연구자가 작성한 답안 데이터셋을 활용하여 그래프 이미지 분류에 최적화되도록 자동 채점모델을 완성하였다. 다음으로 자동 채점 모델에 훈련 데이터셋을 여러 유형으로 학습시키면서 학생의 시험 데이터셋에 대한 채점을 수행하여 훈련 데이터의 양이 많고 다양할수록 자동 채점 모델의 성능이 향상된다는 것을 확인하였고, 최종적으로 인간 채점과의 일치율은 97.06%, 카파 계수는 0.957, 가중 카파 계수는 0.968을 얻었다. 한편, 훈련 데이터로 학습되지 않은 유형의 답안의 경우 인간 채점자들 간에는 채점이 거의 일치하였으나, 자동 채점 모델은 일치하지 않게 채점하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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