• 제목/요약/키워드: 그래프기법

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그래프 신경망 기반 질의응답 시스템에서 그래프 병합을 활용한 재추론 기법 (Re-Inference Method using Graph Merging in Graph Neural Network based Question Answering System)

  • 이필원;김상훈;신용태
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.480-482
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    • 2021
  • 최근 다수의 문서를 고려해야하는 다중홉(multi-hop) 추론과 같은 복잡한 문제를 해결하기 위해 계층적 그래프 신경망기반 질의응답 시스템이 제안되었다. 계층적 그래프 신경망 기반 질의응답 시스템은 사람의 정확도를 뛰어넘었으나 제한된 문서를 통해 추론을 진행하기 때문에 문서에 충분한 정보가 없을 경우 추론에 실패할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해 정보를 재탐색하고 기존의 그래프 정보와 병합하여 기존의 정보와 새로운 정보를 고려하여 재추론 할 수 있는 그래프 병합 기법을 제안한다. 제안하는 그래프 병합 기법은 사전에 정의된 규칙에 의해 수행되며 노드의 병합 및 연결을 통해 새로운 그래프를 도출한다. 새로운 그래프는 그래프 신경망을 통해 추론을 진행하여 기존 정보와 새로운 정보를 고려한 정답을 도출할 수 있다.

그래프 스트림 처리를 위한 점진적 빈발 패턴 기반 인-메모리 압축 기법 (In-memory Compression Scheme Based on Incremental Frequent Patterns for Graph Streams)

  • 이현병;신보경;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.35-46
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    • 2022
  • 최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 본 논문에서는 압축률 및 압축 시간에 대해 중점적으로 연구되던 기존의 압축 기법에 그래프 마이닝을 적용하여 스트림 그래프 환경을 함께 고려한 그래프 압축 기술을 제안한다. 또한, 최신 패턴을 유지하여 실시간으로 변화하는 스트림 그래프에서 압축 효율 및 처리속도를 향상시킨다. 본 논문에서는 그래프 스트림 처리를 위한 점진적 빈발 패턴 기반 압축 기법을 제안하였다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 압축률과 처리시간을 기존기법과 비교하여 성능평가를 수행한다. 제안하는 기법은 그래프 데이터의 크기가 커질 때 중복되는 데이터가 많아져 기존 기법보다 빠른 처리속도를 보인다. 따라서, 빠른 처리가 요구되는 스트림 환경에서 제안하는 기법을 활용할 수 있다.

대용량 그래프 환경에서 스카이라인을 이용한 서브 그래프 유사도 측정 기법 (A Similarity Measurement Scheme using Skyline Queryin Large-scale Graph Environments)

  • 임종태;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.47-48
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    • 2017
  • 최근 각종 실험 장비의 발전에 따라 유사 서브 그래프 매칭에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 유사 서브 그래프 매칭은 다수의 최종 결과들이 반환되었을 경우, 사용자는 어떤 결과가 자신에게 가장 유의미한 결과인지를 판별하기 힘든 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 대용량 그래프 환경에서 스카이라인을 이용한 서브 그래프 유사도 측정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 스카이라인 기법과 피드백에 기반한 랭킹을 수행하여 유사 서브 그래프 매칭에서 사용자에게 유의미한 결과를 반환한다.

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시간 세그먼트 기반 행위 패턴 그래프 모델링 기법 (A Method for Time Segment based Activity Pattern Graph Modeling)

  • 박기성;한용구;김진승;이영구
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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    • pp.183-185
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    • 2012
  • 행위 DB로부터 행위패턴 분석 및 마이닝을 위해서는 정교한 행위패턴 모델링 기술이 수반되어야 한다. 기존의 그래프기반 행위 패턴 모델링 방법은 하루 행위 시퀀스들의 동일한 행위 시퀀스 세그먼트를 찾아 하나의 행위 시퀀스로 결합시켜 행위 그래프를 생성하였다. 이 방법은 서로 다른 시간에 발생한 행위 시퀀스 세그먼트들이 하나의 행위 시퀀스로 결합되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 하루의 행위 시퀀스를 시간 세그먼트 단위로 분할하고, 각 시간 세그먼트별로 행위 그래프를 생성하여 정교한 행위 그래프 모델을 수립하는 방법을 제안한다. 그래프 마이닝 기법들을 활용한 실험을 통하여 제안하는 행위패턴 모델링 기법이 기존의 행위 그래프 모델 기법보다 더 유용함을 보인다.

Graph state 기법을 이용한 6-큐비트 양자 오류 정정 부호 설계

  • 신정환;허준
    • 정보와 통신
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    • 제32권8호
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    • pp.76-82
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    • 2015
  • 본 고에서는 그래프 상태(graph state)를 이용하여 양 자 오류 정정 부호를 설계하는 기법에 대해서 알아본다. 그래프 상태는 꼭짓점과 각 꼭짓점을 연결하는 변으로 구성된다. 그래프 상태에서 각 꼭지점은 실제 코드워드의 각 큐비트에 해당하며 꼭지 점을 연결하는 변은 양자 오류 정정 부호의 부호화 방식을 결정한다. 본 고에서는 그래프 상태의 특성을 알아보고 그래프 상태 기반 양자 오류 정정 부호 설계 기법을 이용하여 단일 오류를 검출할 수 있는 6-큐비트 양자 오류 정정 부호 설계 방법에 대해 알아본다.

간선 유형 및 가중치를 고려한 연속 서브 그래프 매칭 기법 (Continuous Subgraph Matching Scheme Considering Edge Types and Weights)

  • 최도진;복경수;이병엽;유재수
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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    • pp.451-452
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    • 2019
  • 논문 검색 서비스 응용에서는 공저자, 출판 정보 등을 표현하기 위해서 다양한 정점 레이블 (논문,저자) 및 간선 정보(주저자, 공저자)를 이용하여 그래프로 표현한다. 이와 함께 다양한 간선 특징 정보를 질의로 입력하는 연속 서브 그래프 매칭에 대한 요구가 존재한다. 본 논문에서는 간선의 다양한 특성을 지원하고 색인의 부하를 감소시킨 연속 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 거리 값과 질의 연관 정보만을 관리하여 간선의 다양한 특성을 지원하는 효율적인 서브 그래프 매칭을 수행한다.

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스트림 그래프에서 서브 그래프 패턴 분석을 이용한 이상 패턴 감지 (Anomaly Detection Using Subgraph Pattern Analysis in Graph Streams)

  • 위지원;최도진;임종태;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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    • pp.287-288
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    • 2019
  • 그래프에서 이상 패턴은 정상 그래프와 상이하게 다른 양상을 갖는 그래프를 의미한다. 이상 패턴을 판단하기 위해서는 정상데이터 정확한 정의가 요구된다. 본 논문에서는 스트림 그래프에서 실시간으로 이상 패턴을 감지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정상 서브그래프의 패턴(정상 패턴)을 정의하고 정점 간 연결 관계를 고려한다.

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그래프 이력 데이터 접근을 위한 효과적인 저장 관리 기법 (Efficient Storage Management Scheme for Graph Historical Retrieval)

  • 김기훈;김이나;최도진;김민수;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.438-449
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    • 2018
  • 최근 소셜 네트워크, 인용 네트워크 등 여러 분야에서 다양한 그래프 데이터가 활용되고 있다. 시간에 따라 그래프가 동적으로 변화함에 따라 변경 내용 추적 및 특정 시점 그래프 검색을 위해 그래프 이력 데이터를 관리하는 것이 필요하다. 대부분의 이력 데이터는 시간에 따라 부분적인 변화가 발생하기 때문에 시간 단위로 데이터를 저장할 경우 변경되지 않은 데이터가 중복 저장된다. 본 논문에서는 시간별 그래프의 중복 저장을 최소화하기 위한 그래프 이력 저장 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 그래프의 변화를 계속적으로 탐지하여 과거 그래프와 중복되는 서브 그래프를 하나의 중복 스냅샷에 저장한다. 중복 스냅샷에는 다수의 델타 스냅샷이 연결되어 각 시간에 따른 변화 데이터를 유지한다. 중복 스냅샷에 저장된 중복 데이터를 공통으로 관리하여 공간의 효율을 향상시킨다. 또한, 해당 시점의 그래프를 탐색하기 위해서 중복 스냅샷과 델타 스냅샷을 연결하였다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.

그래프 합성곱 신경망에 대한 기울기(Gradient) 기반 설명 기법 (A Gradient-Based Explanation Method for Graph Convolutional Neural Networks)

  • 김채현;이기용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.670-673
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    • 2022
  • 설명가능한 인공지능은 딥러닝과 같은 복잡한 모델에서 어떠한 원리로 해당 결과를 도출해냈는지에 대한 설명을 함으로써 구축된 모델을 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 최근 여러 분야에서 그래프 형태의 데이터들이 생성되고 있으며, 이들에 대한 분류를 위해 다양한 그래프 신경망들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 그래프 신경망인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 대한 설명 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 그래프의 각 노드를 GCN을 사용하여 분류했을 때, 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 가장 큰 영향을 미쳤는지를 수치로 알려준다. 제안 기법은 최종 분류 결과에 영향을 미친 요소들을 gradient를 통해 단계적으로 추적함으로써 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 중요한 역할을 했는지 파악한다. 가상 데이터를 통한 실험을 통해 제안 방법은 분류에 가장 큰 영향을 주는 노드들의 특징들을 실제로 정확히 찾아냄을 확인하였다.

대용량 그래프 스트림 환경에서 데이터 재사용을 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법 (Approximate Top-k Subgraph Matching Scheme Considering Data Reuse in Large Graph Stream Environments)

  • 최도진;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권8호
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    • pp.42-53
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    • 2020
  • 소셜 네트워크 서비스의 발전과 함께 다양한 응용에서 객체 간의 관계를 표현하기 위한 그래프 자료구조가 자주 활용되고 있다. 최근에는 실시간 그래프 스트림에서 서브 그래프 매칭의 요구가 늘어나고 있다. 따라서 실시간 그래프 스트림에서 높은 응답성을 위한 효율적인 근사 Top-k 매칭 기술이 필요하다. 본 논문에서는 그래프 스트림 환경에서 데이터 재사용을 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 스트림을 효율적으로 처리하기 위해서 기존 분산 스트림 처리 플랫폼인 스톰을 활용하고 스트림 처리 비용을 감소시키기 위한 기존 데이터 재사용 방법을 활용한다. Top-k 결과 생성을 위해서 거리 기반의 요약 색인 기법을 제안한다. 제안하는 요약 색인은 사전에 선택된 정점 간의 거리 값만을 저장하기 때문에 색인의 부하가 적다. 제안하는 요약 색인에서의 근사 Top-k를 수행하여 사용자에게 근사한 k개의 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실세계 그래프 데이터 집합에서의 성능 평가를 수행한다.