• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.331-333
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• 2002

웹그래프는 웹문서 간의 하이퍼링크를 각 웹문서의 핵심어간의 링크관계로 추상화하대 이 관계를 이용하여 핵심어의 개념 그래프를 구축하고 질의의 확장이나 영역지식을 제공하는 개념 기반 검색이 가능한 검색 시스템이다 본 논문에서는 웹그래프에서 가능했던 질의어에 대한 한 단계의 질의 확장에 그치지 않고. 최초의 질의어와 이후 확장어들에 대한 문맥을 유지하대 추가적인 다단계의 확장이 가능하도록 하는 방법을 계시한다. 검색 시스템 사용자는 최초 질의어가 속하는 해당 분야에 대한 지식이 부족한 경우, 문맥을 유지한 확장을 통하여 자신이 찾고자 하는 바를 명확히 해 나가며 세부 질의를 구축할 수 있고 해당 분야에 대한 지식을 얻는 것이 가능하다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.301-303
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• 2001

최근 DNA 칩 또는 마이크로어레이 기술의 발전으로 인해 한 세포 내의 수천 개의 유전자의 발현 정도를 동시에 측정할 수 있게 되었다. 이러한 마이크로어레이 데이터를 분석해서 암의 경과나 세포의 주기적 변화 등에 영향을 미치는 유전자들을 알아낼 수 있다. 본 논문에서는 베이지안망을 이용해서 마이크로어레이 데이터를 분석, 백혈병의 경과를 예측한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 각 유전자들간의 확률적 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 마이크로어레이 데이터에 대해서 학습된 베이지안망은 백혈병 경과 예측에 대해서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2055-2058
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• 2002

병행 자바 프로그램의 슬라이싱 방법은 Jianjun Zhao에 의해 제안된 다중 쓰레드 종속성 그래프를 이용하여 Susan Horwitz, Thomas Reps, David Binkly가 제안한 2단계 마킹 알고리즘을 적용하여 슬라이스를 계산한다. 다중 쓰레드 종속성 그래프를 이용하는 방법은 쓰레드동기화 문장들 사이의 동기화 종속성과 서로 다른 쓰레드에 존재하는 공유객채들 사이의 통신 종속성 관계를 표현하여 병행 자바 프로그램의 슬라이스를 계산할 수 있는 것이다. 그러나 프로그램 종속성 그래프를 기반으로 하기 때문에 클래스 맴버 변수들에 대한 formal_in, formal_out, actual_in, actual_out정점들의 추가로 그래프의 복잡도가 증가하고 또한 부정확한 슬라이스 계산을 위한 다중 쓰레드 종속성 그래프를 개선하여 제안한다. 제안하는 개선된 다중 쓰레드 종속성 그래프는 주어진 슬라이싱 기준에 대한 2단계 마킹 알고리즘을 적용한 결과 정확한 슬라이스 계산과 복잡도 개선을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.742-745
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• 2018

장면 그래프는 영상 내 물체들의 정보를 나타내는 지식 그래프이다. 본 논문에서는 3차원 공간에서 에이전트의 탐색을 통해, 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 공간에 대한 장면 그래프는 물체들의 위치, 종류, 속성뿐만 아니라 물체들 간의 관계 정보를 포함한다. 이에 따라 장면 그래프는 다양한 문제 해결에 기초 데이터로써 활용될 수 있다. 본 논문은 장면 그래프를 생성하기 위해 필요한 기능들을 정의하고, 기능에 따라 4가지 부분 네트워크들을 제안한다. 또한 각 부분 네트워크들의 학습 및 성능 평가를 위해, 3차원 실내 가상환경인 AI2-THOR에서 데이터들을 수집하였고, 다양한 실험을 통해 각 부분 네트워크들의 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.81-84
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• 2003

비디오 데이터는 미디어의 특성상 시간의 흐름에 따라 객체의 위치가 변하는 움직임 객체(Moving Object)를 가지며, 이러한 움직임으로부터 어떤 개념 혹은 의미(Semantic) 정보를 추출해 낼 수 있다. 본 논문에서는 Egenhofer에 의해 정의된 공간 관계 표현을 이용하여 공간 관계 그래프를 정의하고 이 그래프를 통하여 움직임 객체의 의미를 표현하고자 한다. 이를 이용하면 사용자는 비디오 데이터에서 객체의 움직임을 이용한 내용 기반 검색뿐만 아니라 움직임의 의미를 이용하여 개념 기반 검색을 수행 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.247-249
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• 2013

관계형 데이터베이스가 많은 기업에서 널리 사용되고 있지만, 개체간의 관계를 효과적이고 효율적으로 관리하지는 못하고 있다. 빅데이터를 분석하기 위해서는 다양한 개체간의 관계를 그래프로 표현할 필요가 절실하다. 본 논문에서는 그래프 데이터베이스와 그의 구조를 정의하고, 트랜잭션, 일관성, 가용성, 검색 기능 및 확장 등의 그 특성에 대해 살펴본다. 또한, 그래프 데이터베이스를 적용해야할 분야와 적용하지 말아야 할 분야에 대해 살펴본다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.163-180
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• 2022

부동산 데이터는 경제, 법률, 군중심리 등 다양한 분야와 상호작용하고 복잡한 레이어의 데이터로 구성되어 있으며, 그 양 또한 방대하고 빠르게 변화하여 빅데이터로 볼 수 있다. 부동산 빅데이터를 관리하기 위한 기존의 관계형데이터베이스는 스키마가 고정되어 있고 수직적 확장성을 가지며 다양한 관계를 처리하기 어려운 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 연구에서는 부동산 데이터를 그래프데이터베이스에 구축함으로써 그 유용성을 검증하였다. 연구방법은 가장 널리 사용되는 데이터베이스 중 하나인 관계형데이터베이스 방식인 MySQL과 그래프데이터베이스 방식인 Neo4j에 다양한 부동산 데이터를 모델링하고 실생활에서 사용되는 부동산 질문들을 수집하여 9개의 질문들에 대해 그래프데이터베이스와 관계형데이터베이스의 쿼리시간을 비교하였다. 실험결과로 Neo4j는 다양한 관계를 추론하는 다중 JOIN 문이 있는 쿼리에도 일정한 성능을 보였지만 MySQL은 JOIN문이 많아질수록 쿼리시간이 급격하게 증가하는 경향을 보였다. 이러한 결과를 통해 다양한 관계를 가진 부동산 빅데이터에 Neo4j 같은 그래프데이터베이스가 효율적일 수 있음을 알 수 있으며 부동산가격 요인예측, 부동산에 대한 AI스피커 질의 등의 분야에서 활용을 기대할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.15-22
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• 2020

4차 산업 혁명과 데이터 환경의 급격한 변화는 기존 관계형 데이터베이스(RDB)는 기술적 한계를 드러내고 있다. IDC/금융/보험 등 전 분야에서 비정형 데이터에 대한 새로운 분석방안으로 그래프 데이터베이스(GDB) 기술에 관심이 높아지고 있다. 그래프 데이터베이스는 상호 연동된 데이터를 표현하고 광범위한 네트워크에서 연관 관계 분석에 효율적인 기술이다. 본 연구는 기존 RDB를 GDB 모델로 확장하고, 새로운 이상징후 탐지를 위해 기계학습 알고리즘(패턴인식, 클러스터링, 경로거리, 핵심추출)을 적용하였다. 성능분석 결과 이상 행위 성능(약 180배 이상)이 크게 향상되었고, RDB로 분석 불가능한 5단계 이후 이상징후 패턴을 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.589-602
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• 1999

객체 지향 개념에 토대를 둔 어플리케이션 개발에는 여러 가지 이점이 있으나, 그 중 하나로서, 기존 성과물의 재이용을 들 수 있다. 유효한 재이용 수법 중의 하나로서, 본 논문에서는 클래스 계층 구조를 바탕으로 하는 확장 재구성법에 대해 논한다 우선, 클래스 계층 구조를 보다 형식적인 형태로 정의하고 이론적인 논술이 가능토록 하기 위해서, 클래스 계층 구조를 유한 유방향 그래프 형태인 클래스 계층 그래프로 나타낸다 또한, 클래스 계층 그래프간의 순서관계로써 객체 확장관계 를 정의한다. 객체 확장관계를 만족하는 클래스 계층 그래프의 재구성법으로써, 다섯가지 기본조작을 정의하고, 정의된 기본 조작만을 이용하여 클래스계층 그래프를 확장 재구성할 수 있음을 보이기위해, 기본 조작의 정당성 및 완전성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 객체 확장관계 및 기본 재구성기법은, 기존의 객체 지향 어플리케이션을 확장 재구성하고자 할 때 이론 적인 토대로서 이용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.123-131
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• 2020

그래프 데이터베이스에서 패턴질의는 관계 데이터베이스 SQL과 비교하여 질의의 쉬운 표현, 높은 질의 처리 성능을 기대할 수 있는 장점이 있다. 그러나 그래프 데이터베이스는 관계 데이터베이스와 달리 논리적 데이터 모델을 구축하는 방법론이 정의되어 있지 않아 모델링에 따라 패턴 질의의 장점을 활용하지 못할 수 있다. 본 연구는 그래프 모델링 과정 중 나타나는 is-a 노드 모델링 방법에서 일반화 모델로 설계할 경우와 특수화 모델로 설계할 경우 그래프 패턴질의의 성능 차이가 있음을 실험하였다. 실험 결과 is-a 노드 설계를 특수화 모델로 설계할 경우 더 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또 추가로 패턴질의를 작성할 때 변수를 노드나 간선에 바인딩시키는 경우 그렇지 않는 경우보다 성능이 우수할 수 있음을 보였다. 실험 결과들은 그래프 데이터베이스에서 패턴질의에 대한 is-a 노드 모델링 방법 및 그래프 질의 작성 방법으로 제시될 수 있다.