링크드오픈데이터를 통해 다양한 분야의 RDF 데이터가 공개되고 있으며 그 양이 지속적으로 증가하고 있다. RDF 데이터는 그래프 형태이기 때문에 대용량 RDF 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 그래프 데이터베이스에 대한 연구가 중요하다. 2개의 RDF 리소스가 그래프 상에서 연결됐는지 여부를 알아내는 기능은 RDF 요소간 연관관계를 식별하는 데에 관련이 있기 때문에 그래프 데이터베이스의 중요한 기능 중 하나이다. 대용량 그래프 데이터에 대한 그래프 도달가능성을 빠르게 처리하기 위해서 2-Hop 레이블링 변형들이 제안됐다. 최근에 2-Hop 레이블 크기를 줄이기 위해 2-Hop 레이블링이 진행되기 전에 노드 아이디를 부여하는 방법이 제안됐다. 하지만 그래프의 지역 정보만을 활용하기 때문에 복잡한 형태의 그래프에 대해서는 비효율적이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 그래프의 전역 정보를 반영할 수 있는 Topological Sort를 활용한 노드 아이디 부여 기법에 대한 설계를 제안한다.
본 논문에서는 방향성 그래프인 Rotator 그래프와 Faber-Moore 그래프를 병합한 새로운 상호 연결망으로 RFM그래프를 제안하고, RFM그래프에 대하여 고장 허용도, 라우팅 알고리즘, 노드 중복 없는 싸이클, 방송 알고리즘을 분석한다. 또한 2차원 토러스, Strar 그래프, Bubblesort 그래프를 RFM 그래프에 연장비율(dilation) 2와 확장비율(expansion)1에 임베딩하는 방법을 제시한다.
대칭성(symmetry)은 그래프를 가시화하여 기하학적 표현을 구축하는 그래프 드로잉 분야에서 그래프의 구조와 특성을 명확하게 표현해주는 가장 중요한 평가 기준이다. 하지만 현재까지는 이차원 평면에서의 대칭성 문제에 대해서만 기존 연구가 이루어져왔을 뿐 해상도를 증가시키고 대칭성을 보다 풍부하게 표현할 수 있는 그래프의 삼차원 대칭 드로잉에 관한 연구는 아직 미약한 실정이다. 본 논문에서는 직병렬 유향 그래프에서의 삼차원 대칭성을 탐지하는 알고리즘을 제안하였다. 직병렬 유향 그래프는 소프트웨어 가시화난 네트워크 모델링 등에 자주 사용되는 유용한 그래프이다. 이 알고리즘은 직병렬 유향 그래프의 최대의 대칭성을 보여주는 삼차원 드로잉 알고리즘의 기반이 된다.
그래프 분할 기법은 분산 환경에서 그래프 질의 수행에 있어 통신 비용을 줄이고 부하 균형을 맞추고자 그래프의 정점과 간선들을 여러 머신들에 나누어 저장하는 방법이다. 본 논문에서는 그래프 질의 수행에 관한 지식을 정리하고, 간선 절단 기법(edge-cut), 정점 절단 기법(vertex-cut), 하이브리드 절단 기법(hybrid-cut)으로 알려진 대표적인 그래프 분할 기법과 최신 그래프 시스템들의 그래프 분할 기법을 소개하고 비교한다.
전통적인 기존의 슬라이싱 기법들은 종속 그래프를 통해 슬라이스를 산출하였고, 슬라이스의 정확성을 입증하였다. 그러나, 기존의 종속 그래프 기법은 정적 슬라이싱 기법을 바탕으로 하기 때문에 프로시져 간의 매개변수별 자료 전달 링크를 나타내기 위하여 많은 정점들과 간선들이 필요하다. 그래서 그래프가 매우 복잡하다. 본 논문에서는 어떤 작업을 처리하기 위해 관련된 여러 개의 프로그램으로 구성된 소프트웨어 시스템의 슬라이싱을 수행하기 위한 동적 시스템 종속 그래프의 표현법에 대해 제안하였다. 그리고, 본 논문에서 제안한 동적 시스템 종속 그래프 기법과 기존의 프로그램 종속 그래프 기법에 대한 복잡도 측정 공식을 제안하였으며, 동적 시스템 종속 그래프 기법이 기존의 기법에 비해 그래프의 복잡도가 작아 효율적임을 보였다.
일반 상식 기반의 지식 그래프는 대규모 코퍼스에 포함되어 있는 일반 상식을 그래프로 표현하여, 자연어 처리의 하위 작업들에 적용할 수 있도록 하는 구조화된 지식 표현 방법이다. 현재 가장 잘 알려진 일반 상식 기반의 지식 그래프로는 ATOMIC [1]이 있다. 하지만 한국어를 주요 언어로 하는 일반 상식 기반의 지식 그래프에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 연구에서는 기존에 존재하는 영어 기반의 지식 그래프와 일반 상식 기반의 한국어 데이터셋을 활용해서 한국어 일반 상식 기반 지식 그래프를 구축하는 방법론을 제시한다. 또한, 제작한 지식 그래프를 평가하여 구축하는 방법론에 대한 타당성을 검증한다.
본 연구의 목적은 초등학교 6학년 학생들의 그래프 해석이 어떠한지를 살펴보고, 이를 토대로 그래프 해석 능력을 향상시킬 수 있는 지도 방안을 모색하는 데 있다. 연구문제 해결을 위하여 그래프 해석 검사 결과를 분석하고 그래프 해석 지도 방안을 마련하여 적용하였다. 이를 통해 학생들은 그래프를 해석할 때 양적인면과 질적인 면을 종합적으로 볼 수 있게 되었으며, 그래프와 실생활을 관련지어 생각하면서 그래프의 실용성을 체득하게 되었다. 이를 토대로 학생들의 그래프 해석능력을 향상 시킬 수 있도록 지도 방안을 개선하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
현 교육과정에서 이차함수 그래프에 관한 교수-학습은 대수적 조작에 의한 완전제곱형식으로의 변환을 강조하고 이미 선행한 일차함수의 그래프와는 무관하게 다루어지고 있다. 본 논문은 이차함수 그래프의 구조적 특성이라 할 수 있는 대칭성, 꼭지점 및 합동에 대한 기하적인 근거를 일차함수의 그래프에 기초하여 분석하고 이것의 결과를 구체적 이차함수에 대해 그 꼭지점의 좌표 및 절편을 찾는 데 적용한다. 본 연구는 이차함수 그래프의 구조적 특성을 일차함수의 그래프와 기하적으로 연결시키는 데 의의가 있으며 그 기하적인 과정은 완전제곱형식의 대수적 절차로 연결된다. 이러한 연결은 일차함수의 그래프에 대한 이해가 이차함수의 그래프에 대한 이해로 전이되어 이차함수에 대한 기하적인 이해를 넓히는 교수-학습방법이 될 수 있을 것이다.
빅데이터와 소셜 네트워크의 발전과 더불어 거대한 그래프를 처리하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 최근 그래프 처리의 성능 향상을 위해 Gorder 라는 그래프 오더링 기법이 제안되었다. 이 기법은 메모리 상의 그래프 레이아웃을 변형하여 데이터 접근 패턴을 CPU 캐시에 적합하게 바꿈으로써 성능을 향상시킨다. 하지만 그래프 알고리즘의 캐시 지역성에만 초점을 두고 설계되었기 때문에 디스크 기반 그래프 엔진에서는 적합하지 않고 전처리 비용도 크다는 문제점이 있다. 제시한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 새로운 그래프 오더링인 I/O Order를 제안하였다. I/O Order는 디스크 기반의 그래프 엔진에서 지역성 외에 입출력 부하를 고려하여 설계되었다. 또한, 오더링 비용을 줄이기 위해 간단한 scheme을 사용한다. 본 논문에서 제시된 I/O Order는 Gorder와 비교해 전처리 비용이 최대 9.6배 감소하였고 성능은 지역성이 낮은 그래프 알고리즘에서 Random 대비 최대 2배 이상 향상되었다.
버블정렬 그래프는 노드 대칭이며 데이터 정렬 알고리즘에 활용 할 수 있다. 본 연구에서는 버블정렬 그래프의 망 비용을 개선한 하프 버블정렬 그래프를 제안하고 분석한다. 하프 버블정렬 그래프 $HB_n$의 노드수는 n!이고 분지수는 ${\lfloor}n/2{\rfloor}+1$이다. 하프 버블정렬 그래프의 분지수는 버블정렬 그래프의 분지수의 $${\sim_=}0.5$$배 이고, 지름은 $${\sim_=}0.9$$배 이다. 버블정렬 그래프의 망 비용은 $${\sim_=}0.5n^3$$이고, 하프 버블정렬 그래프의 망 비용은 $${\sim_=}0.2n^3$$이다. 하프 버블정렬 그래프는 버블정렬 그래프의 서브 그래프임을 증명하였다. 추가로 라우팅 알고리즘을 제안하였고 지름을 분석하였다. 마지막으로 버블정렬 그래프와 망 비용을 비교 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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