• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.5
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• pp.702-712
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• 1999

지연 함수형 언어를 효율적으로 구현하기 위한 한 방법으로 G-machine이 제안되었다. G-machine은 그래프 축약을 빠르게 수행하지만, 축약 과정의 그래프를 저장하기 위해 많은 기억장소를 필요로 한다. 이는 그래프 축약 방법자체의 문제점으로 생각된다. 이 논문에서는 그래프 노드의 태그를 옮김으로써 기억장소의 그래프 구조를 압축할수 있는 방법을 제안한다. 노드의 태그는 그 노드를 가리키는 포인터 자리로 옮겨지는데, 포인터 정보의 유지하기 위해 상대주소와 합쳐져 함께 옮겨진다. 태그 옮기기는 그래프 구성 노드를 힙에 동시에 할당할수 있을 때 가능하다. 그러나, 일반적으로 그래프의 일부가 전체 그래프가 생성되기 이전에 생성될 수 있으므로, 이러한 태그 옮기기가 항상 가능한 것은 아니다. 그렇지만, 태그 옮기기에 의해서 어느 정도의 힙 사용량을 줄일 수있다. 태그 옮기기에 의해 그래프를 압축했을 때 압축된 그래프를 해석하기위한 수행시간의 부담이 생기게 되는데, 이 부담정도를 알아보기 위해 몇몇 작은 프로그램에 대해서 실험결과를 보였다. 실험결과에 따르면, 태그 옮기기를 수행한 결과, 총 힙 사용량은 평균 약 305 감소하였고, 이로 인한 수행시간은 원래의 G-machine과 비슷한 수준인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.109-111
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• 2011

대부분의 빈발 부분그래프를 이용한 그래프 분류 알고리즘들은 빈발 부분그래프를 마이닝하여 개별적인 빈발 부분그래프의 포함 여부를 특징 벡터로 구성하는 단계와 기계학습 알고리즘들을 훈련시켜 분류 모델을 수립하는 단계로 구성된다. 이와 같은 그래프 분류 알고리즘들은 부분그래프의 개별적인 존재 여부만을 이용하여 특징을 구성하기 때문에 변별력이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 빈발 부분그래프들이 동시 발생하는 특징 벡터의 변별력을 반영할 수 있는 특징선택 기법을 적용한 모델 기반 탐색트리 기법을 제안한다. 동시 발생 부분그래프를 특징으로 사용하여 변별력을 향상시킬 수 있으며, 모델기반 탐색 트리를 사용하여 제안하는 기법이 기존의 방법보다 더 높은 그래프 분류 성능을 보이는 것을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.584-587
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• 2008

매크로-스타그래프와 전위그래프는 Cayley 그래프로 널리 알려지니 상호연결망이다. 본 논문에서는 매크로-스타그래프와 전위그래프에 연장을 5, 확장률 1에 임베딩 가능함을 보인다. 또한, 전위그래프를 매크로-스타 그래프에 임베딩하는 연장율이 O(n)이지만, 평균 연장율이 2이하임을 보인다. n은 전위 그래프의 차원이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1289-1292
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• 2000

그래프는 실세계의 많은 문제를 푸는데 아주 강력한 방법을 제공한다. 이와 같은 그래프를 효율적으로 표현하기 위한 자료구조와 그래프 연산에 대한 알고리즘이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 그래프를 관계형 테이블로 표현하고, 그래프에 대한 연산과 알고리즘을 라이브러리화 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 관계형 데이터베이스를 이용하여 개발할 수 있으며, 개발된 라이브러리는 그래프로 모델링되는 실세계의 많은 문제를 푸는데 손쉽게 활용할 수 있을 것이다. 또한, 방대한 양의 그래프를 효율적으로 관리할 수 있으며 다수의 사용자가 공유할 수도 있을 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.2
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• pp.375-382
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• 1996

In this paper, aneffective method for computing source to terminal reliability of network by decomposition is described. A graph is modeled after a network, and decomposed into two subgraphs. A logic product term of one subgraph is computed, and a graph of the other subgraphs is made according to the event representing the logic product term, and it's logic product term is compted. By multiplying the logic product term of one subgraph by that of the other subgraphs, a method for computing the source to terminal reliability is proposed. the time complexity for computing all the logic product terms of one subgraph is the product of copies of the number of edges in the subgraph of 2, and that of the other subgraph is the number of edges multiplied by the number of logic product terms. This method requires less computation time than that not by decomposition.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.601-604
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• 2008

전위그래프와 버블정렬그래프는 스타그래프가 갖는 노드대칭성, 재귀적구조, 최대 고장허용도 등 그래프이론 관점에서 좋은 성질을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 버블정렬(bubblesort)그래프 $B_n$와 버블정렬-스타(bubblesort star)그래프가 전위(Transposition) 그래프 $T_n$의 서브그래프임을 보인다. 또한, 전위(Transposition)그래프 $T_n$을 버블정렬(Bubblesort)그래프 $B_n$으로 임베딩하는 연장율이 O(n)임을 보인다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.26 no.1
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• pp.49-57
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• 2006

Line graphs are powerful tools in conveying complicated relationships and ideas because they show the relationship that exists between two continuous variables. Also, they can show readers the variations in variables and correlate two variables in a two dimensional space, and therefore, line graphs have a significant role in physics, especially kinematics. One of the purposes of the Test of Understanding Graphs in Kinematics (TUG-K) was to uncover student problems with interpreting kinematics. The TUG-K was given to Korean college students in 2004. To what extent are Korean college students able to understand such important line graphs? Analysis of the results of the TUG-K showed in which objectives students' strengths and weaknesses are found. This study investigates Korean college students' interpretation skills of kinematics graphs and the results of the study will be used to help instructors teach kinematics graphs more effectively.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.5
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• pp.653-660
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• 2002

This paper proposes a method for storing graphs and defining graph algorithms based on the well-developed relational database. In this method, graphs are represented in the form of relations. Each vertex and edge of a graph is represented as tuples of the table and saved in a database. We developed a library of graph operations for the storage and management of graphs and the development of graph applications. Furthermore, we defined graph algorithms in terms of relational algebraic operations such as projection, selection, and join. They can be implemented with the database language such as SQL. This database approach provides an efficient methodology to deal with very large-scale graphs and to support the development of graph applications.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.7
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• pp.1659-1668
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• 1996

Graph grammars generate graph languages while string grammars generate string languages which are the subset of graph languages. One of the most successful graph grammars models is the NLC grammars, which gen-erate graphs by replacing a node by a node by a graph through node labels. For grammars generating hypergraphs which are the superset of graphs, there are CFHG grammars, which replace a hyperedge by a hypergraph through their preidentified gluing points, an extension of CFHG grammars called HH grammars, which replace a handle by a hypergraph through the rewriting mechanism that can also duplicate or delete the hyperedges surrounding the replaced handle, and finally HRNCE grammars, which replace a handle by a hypergraph through an eNCE way of rewriting, In this paper, we compare the language-generating power of HRNCE grammars with that a graph grammars mentioned above by comparing graph langrages generated by them, respecti vely.