본 논문은 가장 중요한 자료구조 중 하나인 그래프를 효과적으로 시각화하는 방법에 관해 다룬다. 그래프 시각화의 목적은 원래의 그래프 구조를 이해하기 쉽게 잘 표현하는 것이지만 일반적으로 그래프의 크기가 커짐에 따라 교차하는 간선의 수가 급격히 증가하여 각 정점 간의 관계를 눈으로 확인하기 쉽지 않게 된다. 우리는 이 문제에 대한 새로운 해결 방법을 제시한다. 기존의 연구들이 대부분 간선의 교차 수를 최소화하는 조건만 고려하였던 것을 벗어나 본 논문에서는 간선 교차 최소화와 더불어 정점 간의 거리를 보존하는 것을 동시에 고려하여 원래의 그래프 구조를 최대한 잘 표현하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 이 두 목적 값의 가중치 합으로 각 해를 평가하는 유전 알고리즘을 설계하여 시각화에 적용한다. 제안한 시각화 방법이 새로운 목적에 맞게 그래프를 잘 시각화할 수 있음을 실험을 통해 입증할 수 있었다.
선로그래프[6]는 철도 네트워크의 선로배정 문제를 표현하는 자료구조로써 내부선분과 외부선분의 개념을 갖는 연결그래프 구조이다. 선로그래프는 일반 그래프로는 나타낼 수 없는 철도 네트워크의 선로 연결방향을 표현할 수 있지만 여전히 직교 교차선로를 일관되게 표현하지는 못한다. 이 논문에서는 가상선분 개념을 도입해서 선로그래프를 확장함으로써 직교 교차선로를 포함하는 철도 네트워크의 모든 선로연결 구조를 일관되게 표현할 수 있는 방법을 설명하고, 확장된 선로그래프인 ERG(Extended Railway Graph)의 자료구조 표현방법과 경로배정 방법을 제안한다.
m차원 평면 $R^m$ 상에 n개의 점들 $p_i$가 주어질 때, 범위 r에 대해서, 점 $p_i$로부터 거리 r이내 점들의 집합 $T_i$를 생각한다. m=1 일 때, $T_i$는 직선상의 구간이고, m=2일 때, $T_i$는 평면상의 원에 해당된다. 집합 $T_i$들을 정점에 대응하고, 두 집합이 교차하는 경우에 대응하는 두 정점 사이에 간선를 연결하면 교차 그래프 G를 얻을 수 있다. m=1일 때, G는 진구간 그래프(proper interval graph), m=2일 때, G는 단위 원판 그래프(unit disk graph)라고 부른다. 본 논문에서는 범위 r이 변화하면 바뀌는 교차 그래프 G(r)에 관심이 있다. 특별히 G(r)가 연결 그래프가 되는 최소 r을 찾는 문제를 다룰 것이다. 이 문제에 대해서 진구간 그래프 G(r)에 대해서 O(n)시간 알고리즘, 단위 원판 그래프 G(r)에 대해서 $O(n^2{\log}\;n)$시간 알고리즘을 제안한다. 직선상의 점들이 추가 되거나 삭제되는 동적 환경 하에서 위 문제를 O(lon n)시간에 해결하는 알고리즘도 제안한다.
대사체학은 대사 경로 네트워크를 통해 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로서, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다. 이러한 가시화 도구의 경우 노드수가 증가할수록 에지 교차가 기하급수적으로 증가하는 문제가 있다. 따라서 유전체 수준의 대사경로를 연구하기 위해서는 대사 경로 그래프 레이아웃 상에 나타나는 에지 교차를 줄이는 것이 시각화의 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 대사 경로의 구조적인 특징에 기반한 3차원 공간 상에 대사 경로 그래프를 레이아웃해 주는 모듈을 설계, 구현하였다. 2-계층 레이아웃을 이용하여 대사 경로 그래프를 계층적으로 레이아웃함으로써 표현영역을, 3차원으로 확장시키고 기존의 2차원 레이아웃 알고리즘 적용시 번번히 나타나는 에지 교차의 수를 감소시키는 결과를 얻었다.
본 논문은 지금까지 미해결 문제로 알려진 정점 색칠 문제에 대한 Erd$\ddot{o}$s-Faber-Lov$\acute{a}$sz 추측을 증명하였다. Erd$\ddot{o}$s-Faber-Lov$\acute{a}$sz 추측은 "k개의 $K_k$-클릭 합 교차 그래프는 k개의 색으로 칠할 수 있다". 즉, x(G)=k이다". Erd$\ddot{o}$s-Faber-Lov$\acute{a}$sz 추측을 증명하기 위해 본 논문은 교차되는 정점수와 한 정점에서 교차되는 클릭수를 구하여 모두 짝수이면 그래프의 최소 차수 ${\delta}(G)$ 정점을 최대독립집합 (minimum Independent set, MIS)에 포함시키는 방법을 적용하고, 둘 중 어느 하나가 홀수이면 최대 차수 ${\Delta}(G)$ 정점을 MIS에 포함시키는 방법을 적용하였다. 알고리즘 수행결과 얻은 MIS 개수가 x(G)=k이다. $3{\leq}k{\leq}8$인 $K_k$-클릭 합 교차 그래프에 대해 실험한 결과 모든 그래프에서 x(G)=k를 얻는데 성공하였다. 결국, "k개의 $K_k$-클릭 합 교차 그래프는 k개의 색으로 칠할 수 있다".는 Erd$\ddot{o}$s-Faber-Lov$\acute{a}$sz 추측은 성립함을 증명하였다.
Restricted Hypercube-Like(RHL) 그래프는 교차큐브, 뫼비우스큐브, 엠큐브, 꼬인큐브, 지역꼬인큐브, 다중꼬인큐브, 일반꼬인큐브와 같이 유용한 상호연결망들을 광범위하게 포함하는 그래프군이다. 본 논문에서는 $m{\geq}4$ 인 m-차원 RHL 그래프 G에 대해서 임의의 에지 집합 $F{\subset}E(G)$, ${\mid}F{\mid}{\leq}m-2$, 가 고장일 때, 고장 에지들을 제거한 그래프 $G{\setminus}F$는 임의의 서로 다른 두 정점 s와 t에 대해서 dist(s, V(F))${\neq}1$ 이거나 dist(t, V(F))${\neq}1$이면 해밀톤 경로가 있음을 보인다. V(F)는 F에 속하는 에지들의 양 끝점들의 집합이고 dist(v, V(F))는 정점 v와 집합 V(F)의 정점들 간의 최소 거리이다.
소셜 네트워크 서비스는 가트너에서 2011년에 이어 2012년에도 각광받을 기술의 하나로 선정된 만큼 미래 인터넷의 핵심 키워드 중 하나로도 뽑히며, 엔터테인먼트, 검색, 방송, 커머스 등의 여러 가지 서비스와 직접 연결된다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 가운데 하이브리드형 서비스는 사용자의 정보를 관리 및 파악하여 사용자가 원하는 제품을 예측하고 추천해주고 있으며, 이를 위해 그래프 마이닝 기술을 적용하고 있다. 하지만 그래프 마이닝 기술은 아직 복잡한 그래프 구조의 데이터에서 정보를 추출하기에 제약사항들이 발생하므로 이에 대하여 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 그래프 마이닝 기술을 나아가 더 발전시켜 활용하면 기존의 하이브리드형 서비스에서 사용자의 정보를 파악하여 충성도를 높여줄 뿐 아니라 기업에서의 타켓 마케팅과 원투원 마케팅을 가능하게 해주고 기존 사용자에 대한 교차 판매와 격상판매의 전략들을 도출할 수 있을 것이다.
Text to SPARQL은 지식 그래프 기반 질의응답의 한 형태로 자연어 질문을 지식 그래프 검색 쿼리로 변환하는 태스크이다. SPARQL 쿼리는 지식 그래프의 정보를 기반으로 작성되어야 하기 때문에 기존 언어 모델을 통한 코드 생성방법으로는 잘 동작하지 않는다. 이에 우리는 거대 언어 모델을 활용하여 Text to SPARQL를 해결하기 위해 프롬프트에 지식 그래프의 정보를 증강시켜주는 방법론을 제안한다. 이에 더하여 다국어 정보 활용에 대한 영향을 검증하기 위해 한국어, 영어 각각의 레이블을 교차적으로 실험하였다. 추가로 한국어 Text to SPARQL 실험을 위하여 대표적인 Text to SPARQL 벤치마크 데이터셋 QALD-10을 한국어로 번역하여 공개하였다. 위 데이터를 이용해 지식 증강 프롬프팅의 효과를 실험적으로 입증하였다.
화합물의 상호 관계를 그래프를 통해 표현하는 대사 경로는 본질적인 복잡성 때문에 대사 경로 내의 흐름을 한눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다. 또한 유전체 수준의 대사 경로를 연구하기 위해서는 대사 경로 그래프 레이아웃 상에 나타나는 에지 교차를 줄이는 것이 시각화의 매우 중요한 부분이다. 본 논문은 생물학에서의 대사 경로에 대한 시각화를 위한 3-계층을 이용한 대사 경로 레이아웃 알고리즘을 제안한다. 대사경로의 구조적 특징을 고려하여 노드수가 증가하여도 에지 교차가 기하급수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위하여 연결성 높은 노드와 환형 컴포넌트를 중앙계층에 위치시키고 나머지 부분 그래프를 상위와 하위 계층에 레이아웃 하도록 한다. 실험을 통해 에지 교차수가 줄어듦을 확인할 수 있다.
원 상에 n개의 점들의 쌍 (a,b)이 존재할 때, 두 점 a와 b를 연결하는 직선 선분을 코드라고 한다. 이러한 n개의 코드들은 새로운 그래프 G를 정의한다. 각 코드는 G의 한 정점을 정의하고 두 코드가 교차하는 경우에 대응되는 정점들 간에 간선을 연결한다. 이렇게 만들어진 그래프 G를 원 그래프라고 부른다. 본 논문에서는 원 그래프에서 연결 요소를 찾는 문제를 다룬다. 연결 요소란 그래프 G의 부분 그래프 H로서 H안의 임의의 두 정점 간에 경로가 존재한다는 조건을 만족하는 최대 부분 그래프이다. 그래프 G가 인접 행렬로 주어지는 경우, 연결 요소를 찾는 문제는 깊이 우선 탐색 또는 너비 우선 탐색을 통해서 해결할 수 있다. 하지만 원 그래프의 경우에 코드들을 정의하는 n개의 점들의 쌍 정보만 입력으로 주어질 때, 인접 행렬을 구하는데 ${\Omega}(n^2)$ 시간이 소요됨을 알 수 있다. 본 논문에서는 인접 행렬을 만들지 않고 원 그래프의 연결 요소를 $O(n{\log}^2n)$시간에 찾는 알고리즘을 고안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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