• 한국안전학회지
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• 제11권1호
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• pp.16-26
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• 1996

A.Satyanarayana와 다른이들은 [1.2.5]에서 domination이론을 사용하여 네트워크의 정확한 신뢰도 계산을 위한 새로운 topologic formel을 발견하였다. 이들은 이식을 통하여 그래프 G로 표현되는 어떤 시스템이나 네트워크의 신뢰도 계산을 위하여 path 또는 k-tree를 사용한 Inclusion-Exclusion식에 나타나는 항들(=2$^{m}$ -1, m은 path나 k-tree의 수)중 서로 소거되지 않는 항들은 그래프 G의 acyclic k-부분그래프(subgraph)와 1대 1로 상응되며, cyclic-과 k-부분그래프들에 상응되는 항들은 소거되어지거나 Inclusion-Exclusion식에 나타나지 않는 -결국 신뢰도계산에 필요없는- 항들임을 밝혔다. 이들은 이성질을 이용하여 그래프 G의 정확한 신뢰도계산을 위한 빠른 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘은 결국 그래프 G의 path나 k-tree를 기초로 하는 Inclusion-Exclusion식에서 나타나는 항들중 소거되지 않는 항들에 1:1로 대응하는 acyclic k-subgraph만을 찾아 신뢰도계산을 할수있게 하여 준다. 이때 acyclic k-subgraph들은 각각의 domination을 갖으며, 이들은 Inclusion-Exclusion식에서 대응되는 항의 부호들의 합과 같다. 본 논문에서는 첫째로 신뢰도계산을 위하여 주어진 어떤 그래프 G에서 G를 구성하는 선(edge)을 기초로 하는 어떤 임의로 주어진 family M(G) (예: cutset이나 path, 또는 k-tree 등의 family)에 의한 (부분)그래프의 domination에 대한 성질을 관찰하고 몇가지 식을 유도한후, k-tree의 family K(G)를 기초로 한 어떤 그래프의 domination과 Inclusion-Exclusion식과의 관계를 고찰하고, 이식의 강력함과 응용의 가능성을 A. Satyanarayana의 topologic formel의 재증명을 통하여 보인다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1994년도 제1회 학술대회 논문집
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• pp.29-32
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• 1994

과거 실세계 정보를 처리하기 위한 방법으로는 관계형데이타베이스, 객체지향데이타베이스. 지식베이스시스템 등이 연구되었다. 이들 방법은 제한된 정보표현 및 정보의 운영 및 접근방법 등의 문제점을 갖는다. 정보의 구조화는 정보의 의미를 분석하고 정보의 특성에 적합한 융통성 있는 정보모델을 필요로 한다. 본 논문에서는 방대한 양의 정보처리 및 다양한 형태의 표현, 동적 변환 등의 정보특성을 효율적으로 처리하기 위한 정보모델로 의미구조그래프를 사용하여 기존 시스템의 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 의미구조그래프를 사용한 정보구조화는 정보의미를 분석할 수 있으며, 정보의 표현의 융통성을 제공한다. 의미구조그래프는 노드와 링크를 갖는 확장된 하이퍼그래프를 사용하였으며, 정보구조화를 위한 대상데이타로 문화예술 분야의 관련 정보를 실험하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.143-145
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• 2000

인터넷이 보편화되면서 그에 따른 정보량도 급증하고 있다. 웹문서량이 많아짐에 따라 웹문서를 구조를 이용하여 저장, 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹사이트를 사용자가 평가하기 위해 계층적인 웹문서들의 관계를 사이트맵으로 구성하며 웹문서 내의 계층구조를 추출, 저장하고 그래픽적으로 표시하였다. 이를 위해 웹문서 내의 계층구조를 위해 W3기관의 공용으로 사용되는 Tidy 라이브러리를 이용하여 URL에 대한 HTML 문서를 얻고 이를 XML로 변환하였다. 변환된 XML 결과로 이진트리를 구성하고 계층구조를 표현하였다. 웹문서들의 사이트맵은 그래프형식과 계층구조형식으로 표현했는데 그래프형식을 이용하여 사이트맵의 연결구조를 파악할 수 있게 하였으며, 계층구조를 이용하여 웹문서간의 계층구조에 따른 정보를 얻을 수 있었다. 사이트맵을 구성하기 위해 URL들의 구조를 인접리스트로 저장하였으며, 방향성 그래프형식을 이용하였다. 또한 웹문서 구조를 계층적으로 구성하기 위해 웹문서의 그래프형식에 대해 BFS(Breadth First Search)방식을 이용했다. 또한 계층적 사이트맵을 이용한 평가항목을 이용하여 증권사이트에 대해 실험하였다. 실험을 통해 본 시스템이 웹사이트 평가에 유용성함을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.481-482
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• 2022

시간 지식 그래프 임베딩 방법들은 주어진 시간 지식 그래프에 존재하는 개체 및 관계를 저차원의 임베딩 벡터로 표현하는 것을 목표로 한다. 그러나, 기존 방법들은 개체들의 임베딩 벡터에 그들의 시간에 따라 변화하는 특성을 반영하는 데에만 집중함에 따라, 그들의 영구적인 특성을 무시한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서, 우리는 실세계 데이터 집합들을 이용한 실험을 통해, 시간 지식 그래프 임베딩에서 개체들의 영구적인 특성을 고려하는 것이 중요하다는 점을 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.519-521
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• 2023

온라인 뉴스 플랫폼의 발전은 에코 챔버(echo chamber) 효과와 정치적 양극화를 심화시키며, 이를 완화하기 위한 선행 연구로 뉴스 기사의 정치적 성향을 판단하는 연구가 필요하다. 기존 연구는 외부 지식 그래프를 활용하여 뉴스 기사의 텍스트 정보를 더욱 풍부하게 표현한다. 그러나, 외부 지식을 임베딩하는 지식 그래프 임베딩(knowledge graph embedding, KGE) 방법은 다양하며, 각 KGE 방법이 정치적 성향 예측 정확도에 미치는 효과에 대해서 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 정치적 성향 예측에 외부 지식의 활용을 최대화하기 위한 다양한 KGE 방법들의 효과를 분석한다. 실험 결과, 외부 지식 그래프 내의 개체들 간 복잡한 관계를 간단하고 정확하게 표현 가능한 ModE 방법을 활용하는 것이 정치적 성향 예측에 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.673-675
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• 2023

그래프 데이터는 데이터간의 관계를 효율적으로 분석할 수 있으며, 뛰어난 확장성, 다양한 종류의 데이터들을 쉽게 표현할 수 있어 화학, 의학, 추천시스템등 다양한 분야에 적용하려는 사례가 늘고 있다. 이러한 그래프 데이터를 머신러닝기법에 쉽게 사용할 수 있도록 적용된 것이 GNN모델이다. 그 중 Convolultion기법을 적용한 ConvGNNs 모델이 추천 시스템 등 다양한 분야에서 많이 연구 되고 있다. 본 논문은 실험을 통해 상이한 데이터셋 환경에서 Convolution 그래프 기반 모델들의 성능을 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1226-1227
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• 2023

최근 그래프 기반 분석에 대한 연구가 활발히 진행되면서 이를 정보 보안 분야에 적용하려는 시도가 이루어지고 있다. 특히 GNN(Graph Neural Network)은 복잡한 네트워크 데이터를 모델링하고 관계를 분석하는 데 효과적이며, 악성 코드 탐지 등 사이버 공격에 대한 대응 능력을 향상시키는 데 활용할 수 있다. 하지만 GNN을 사용하기 위해서는 그래프의 노드가 될 IOC(Indicator of Compromise) 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 IOC Extractor 중 하나인 Cyobstract를 통하여 위협 보고서로부터 IOC를 추출하는 방법과 이를 활용하여 그래프를 구축하고 분석할 방향을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1183-1193
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• 2010

피라미드 그래프는 병렬처리 분야에서 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 위상으로 잘 알려져 있다. 개선된 피라미드 그래프는 이러한 피라미드 그래프보다 성능을 향상시키기 위해 메쉬를 토러스로 대체시킨 구조를 말한다. 본 논문에서는 개선된 피라미드 그래프의 각 계층을 형성하고 있는 기반 부-그래프로서의 정방형 토러스 그래프의 간선들을 두 개의 서로 다른 그룹으로 분류하는 전략을 채택한다. 토러스 그래프 내의 간선 집합은 해당 간선의 양 끝 정점들에 인접된 부모 정점들이 상위 계층에서 서로 인접하는지 아니면 공유하는 관계 인지에 따라 각각 NPC-간선과 SPC-간선이라 불리는 두 개의 서로 다른 부분집합으로 나누어 고려한다. 아울러 원래 그래프에서의 SPC-간선들을 압축된 결과 그래프에서는 압축된 슈퍼-정점 내부로 은닉시킴으로써 NPC-간선들에 대해서만 초점을 맞추도록 하기 위해 압축 그래프의 개념을 소개한다. 본 연구에서는 $2^n{\times}2^n$ 2-차원 정방형 토러스 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한 및 상한이 각각 $2^{2n-2}$와 $3{\cdot}2^{2n-2}$임을 분석한다. 이 결과를 개선된 피라미드 그래프로 확장시킴으로써 개선된 n-차원 피라미드 그래프 내에서 헤밀톤 사이클에 포함할 수 있는 NPC-간선의 최대 개수는 $4^{n-1}$-2n+1 개임을 증명한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.91-100
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• 2020

기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 새로운 영상 기반 상식 추론(VCR) 문제들은 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등과 같이 추가적인 심층 상식 추론을 요구한다. 본 논문에서는 영상 기반 상식 추론 문제들을 위한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. KG_VCR 모델은 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트 등)에서 추출하는 사물들 간의 관계와 맥락 정보들을 이용할 뿐만 아니라, 외부 지식 베이스인 ConceptNet으로부터 구해내는 상식 임베딩을 함께 활용한다. 특히 제안 모델은 ConceptNet으로부터 검색해낸 연관 지식 그래프를 효과적으로 임베딩하기 위해 그래프 합성곱 신경망(GCN) 모듈을 채용한다. VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서는 제안 모델인 KG_VCR이 기존의 VQA 최고 모델과 R2C VCR 모델보다 더 높은 성능을 보인다는 것을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.37-47
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• 2013

코드 이동성이 증가함에 따라 코드 도용이 문제가 되고 있으며 이를 대처하기 위해 프로그램 비교를 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 클래스 구조를 이용하여 Java 프로그램의 표절을 검사하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 멤버 변수와 메소드 간의 참조 관계를 나타내는 그래프를 생성한다. 변수 참조 관계는 이분 그래프 형태로 나타나는데 이렇게 생성된 그래프를 대상으로 그래프 동형 검사를 적용하여 프로그램 간의 유사도를 측정한다. 이 논문에서는 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 2012년 부산대학교 객체지향 프로그래밍 과제로 제출된 Java 프로그램을 대상으로 실험하였다. 그리고 제안 방법의 정확도를 평가하기 위해 기존 유사도 검사 프로그램인 JPlag와 Stigmata를 대상으로 F-measure 지표를 이용해 비교하였다. 그 결과 제안 방법의 F-measure가 JPlag보다 0.17, Stigmata보다 0.34 높은 것으로 나타났다.