• 대한수학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.1-24
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• 2001

어떤 유향그래프 D의 경쟁그래프란 D와 같은 꼭지점들의 집합을 갖고 두 개의 꼭지점 x와 y가 변으로 연결되어있는 것과 동치인 조건이 D에서 어떤 꼭지점 z에 대하여 유향변(x,z)와 (y,z)가 존재하는 것인 그래프로 정의된다. 어떤 그래프 G의 경쟁수란 G에 첨가하여 생기는 그래프가 유향 회로가 없는 유향그래프의 경쟁그래프가 되도록 하는 고립된 꼭지점의 최소수로 정의된다. 갱쟁그래프의 개념은 생태학적 위상공간의 최소차원을 결정하는 수단으로 1968에 Cohen에 의하여 도입되었다. 경쟁그래프와 그것의 변형들은 잡음이 많은 통신로 상에서의 교신, 라디오 송신기에 주파수 부어하기, 복잡한 경제 체계와 에너지 체계에 응용된다. 이 논문에서는 경쟁 그래프와 그 변형들, 경쟁수와 그 변형들에 대하여 소개하며 그것들에 대한 중요한 결과들을 개관하고 미해결 문제들을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.347-348
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• 2016

스토리에 의해서 콘텐츠 산업의 경쟁력이 결정되고 콘텐츠에 대한 흥행과 보급에 핵심 요소가 된다. 현재까지의 스토리에 대한 연구는 대부분 인문학의 분야에서 이루어지고 있다. 인문학에서는 스토리를 창작하는 방법과 스토리에 대한 해석에 주로 초점이 맞추어져서 연구가 이루어지고 있다. 콘텐츠 산업의 핵심요소인 스토리를 창작하거나 해석하기 위해서는 스토리를 한눈에 보고 이해하거나 설명하기 위한 다양한 해석 방법과 시각화 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스토리의 무대가 되는 공간 정보와 인물 정보가 함게 고려된 장면 그래프에 대한 연구를 제시하고 설명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1682-1687
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• 2020

대역폭 제한 그래프신호의 신호복원을 위해서 최대의 정보를 제공하기 위한 그래프 상의 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 저 복잡도 선택알고리즘을 구현하기 위해 직접적인 비용함수인 신호 복원오차를 최소화 하는 대신, 신호 복원오차의 최대값을 최소화하는 방법에 대해 집중한다, 이를 위해, 추가적인 복잡도 개선을 위해 유용한 근사화공식을 적용하여 성능손실을 최소화하면서 복잡도를 개선한 저 복잡도 탐욕알고리즘을 제안한다. 다양한 그래프신호에 대한 폭넓은 실험을 통해, 기존 저 복잡도 방식과 신호복원성능 및 복잡도를 평가 비교하여 기존방식대비 신호복원 및 복잡도면에서 모두 성능 개선이 있음을 보였으며, 이는 실시간 응용분야에서 실용적인 해결방식으로써 경쟁력 있는 대안을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권2호
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• pp.120-128
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• 2010

하이퍼네트워크는 하이퍼그래프의 일반화된 모델로 학습과정에 있어 진화적 개념을 도입한 확률 그래프 기반의 기계학습 알고리즘으로서 최근 들어 여러 다양한 분야에 응용되고 있다. 그러나 하이퍼네트워크 모델은 데이터와 모델을 구성하는 하이퍼에지 간의 동등비교를 기반으로 하는 학습과정의 특성상 데이터를 구성하는 인자들이 범주형인 경우에만 학습 및 모델링이 가능하고 실수 값으로 표현된 데이터를 학습하기 위해서는 이산화 등의 전처리가 선행되어야 한다는 한계점이 있다. 하지만 데이터 전처리에 있어 이산화 하는 과정은 필연적으로 정보손실이 발생할 수밖에 없기 때문에 이는 분류 예측 모델의 성능 저하를 유발하는 원인이 될 수 있다. 이러한 기존 하이퍼네트워크 모델의 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 별도의 데이터 전처리 과정을 거치지 않고 실수 인자로 구성된 데이터의 패턴 학습이 가능한 개선된 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 여러 실험 결과를 통해 제안한 하이퍼네트워크 모델은 기존 하이퍼네트워크 모델에 비해 실수형 데이터에 대한 학습 및 분류 결과 성능이 향상되었을 뿐 아니라, 다른 여러기계학습 방법들에 비해서도 경쟁력 있는 성능이 나타남을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.166-172
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• 2014

이미지를 각각의 카테고리로 분류하는 일은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 문제 중 하나이다. 그러나 이미지에 존재하는 가변성, 모호성, 스케일 문제 등으로 인해 매우 도전적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 장면 이미지를 구성하는 시멘틱 속성들의 고차원의 상호작용 관계를 고려 가능한 하이퍼그래프 기반의 모델링 기법을 제시하고 이를 장면 이미지 분류에 적용한다. 각 장면 카테고리에 준최적화된 하이퍼그래프를 생성하기 위해 확률 부분공간 기법에 기반을 둔 탐색기법을 제안하고, 이들 부분 공간 내에 속한 시멘틱 속성들의 발현량을 축약하기 위한 우도비 기반의 선형 변환 기법을 제안한다. 제안한 기법의 우수성을 검증하기 위한 실험을 통하여 제시한 기법을 통해 생성된 특징 벡터의 분별력이 기존의 기법들에서 사용된 특징 벡터들의 분별력보다 우수함을 보인다. 또한 제안한 기법을 장면 분류 데이터에 적용한 결과 기존의 기법들과 비교하여 경쟁력 있는 분류 성능을 보인다. 제안 한 기법은 이미지 분류에서 일반적으로 사용 되는 기법인 BoW+SPM 모델과 비교하여 3~4%이상의 성능 향상을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.301-306
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• 2000

최근 데이터 웨어하우징의 활발한 구축과 우수고객 확보를 위한 치열한 경쟁으로 데이터 마이닝은 많은 업체의 큰 관심을 끌고있다. 본 연구는 풍부한 알고리즘과 과학적 그래프를 제공하여 사용자로 하여금 최상의 데이터 마이닝 효과를 거둘 수 있도록 Statserver를 핵심 엔진으로 사용한 인터넷 기반의 데이터 마이닝 솔루션 개발에 관한 편이다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.288-289
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• 2021

4차산업혁명과 함께 기존 산업구조가 급속하게 변화하고 기술패권주의가 심화되면서, 기술 패권의 승패에 따라 국가의 글로벌 경쟁력이 크게 좌우된다. 세계 주요국들은 기술경쟁력 확보를 위해 기술혁신과 기술연대의 경쟁을 벌이고 있고, 우리나라도 이러한 동향 속에서 적극적인 R&D 연구 투자와 정책적 지원을 통해 미래 산업 분야의 기술경쟁력 확보를 위해 노력하고 있다. 현재 중국에 의한 기술 탈취나 인력 유출이 발생하고 있고, 이는 산업경쟁력 상실로 이어져 막대한 경제적 피해를 야기할 수 있다. 기술경쟁력을 잃지 않기 위해, 반드시 우리의 산업기술 보호 수단도 마련되어야 한다. 선제적으로 중요한 산업기술을 적절히 식별하여 중요도에 따라 보호수단을 이행하는 것이 산업기술 보호의 시작일 것이다. 이에 따라, 본 논문에서는 지식그래프와 임베딩 모델을 활용하여 우리나라의 핵심산업분야 중 하나인 반도체 분야의 기술문서를 중요도에 따라 수직적으로 분류할 수 있는 방안에 대해 연구하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.12-17
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• 2010

본 논문에서는 자동적으로 얼굴 특징점을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며, 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였다. 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.705-711
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• 2003

본 논문에서는 자동적으로 얼굴과 얼굴 특징점(FFPs:Facial Feature Points)을 검출하는 시스템을 제안하였다. 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프로 표현하였으며 제안된 탄력적 특징 정합은 모델과 입력 영상에 상응하는 특징을 취하였다. 또한, 정합 모델은 국부적으로 경쟁적이고 전체적으로 협력적인 구조를 이룸으로서 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할을 하도록 하였으며, 복잡한 배경이나 자세의 변화, 그리고 왜곡된 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 얼굴 식별 시스템을 구성함으로서 제안된 방법의 효율성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.934-940
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• 2003

본 논문은 헤어 뷰티 패션 디자인(Hair Beauty Fashion Design)을 위한 헤어모델과 헤어 얼굴 특징 점을 검출하여 긴 머리, 짧은 머리, 올림머리 등을 연출하는 헤어 라인 검출을 연구한다. 헤어 얼굴은 Gabor 특징에 의하여 지정된 특징 점의 교점 그래프와 공간적 연결을 나타내는 에지 그래프 헤어 모델로 표현한다. 제안된 탄력적 특징 정합은 헤어 모델과 헤어 입력 영상에 상응하는 특징을 취하여 정합 헤어 모델에서 국부적으로 경쟁적이고, 전체적으로 협력적인 헤어 모델 구조를 제시하며, 또 헤어 영상공간에서 불규칙 확산 처리와 같은 역할도 한다. 복잡한 헤어 얼굴 배경이나 헤어 모델 자세의 변화, 그리고 왜곡된 헤어 얼굴 영상에서도 원활하게 동작하는 헤어(얼굴)설계 식별 시스템을 구성함으로서 헤어 라인응용의 방법 등을 탄력적 특징적 정합으로 검출한다.