지배자 트리란 유향그래프에서 지배관계를 트리로 표현한 것이다. 임의의 유향그래프로부터 지배자 트리를 구성하기 위한 효과적인 알고리즘을 제시한다. 감축 가능한 흐름그래프는 지배자 계산을 한 후 지배자 트리로 감축된다. 감축 불가능한 흐름그래프는 정보 테이블의 연결가지 정보를 이용하여 지배자 연결그래프로 구성된다. 지배자 연결그래프에서 지배자 트리로 감축하기 위하여 효과적인 순차감축 알고리즘과 지연감축 알고리즘을 제안한다.
무선센서 네트워크는 많이 알려진 연구분야 중 하나이다. 스마트 그리드 나 자동화 시스템 등에 많이 적용된다. 산업장에서 사용되는 무선센서 네트워크 관련표준은 Ziebee, WirelessHART, ISA100.11a 등이 있다. ISA100.11a 는 그래프 라우팅 이라 불리 우는 간단하고 신뢰적인 그래프 라우팅 방법을 제안한다. 그래프 라우팅은 라우팅 테이블이 없는 고정된 라우팅이다. ISA100.11a 에서는 구체적인 라우팅 구성방법에 대해서는 설명되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 베이스 라인(Base Line)을 이용한 에너지 효율적이고 신뢰적인 그래프 라우팅 구성방법을 제시한다.
인터넷이 보편화되면서 그에 따른 정보량도 급증하고 있다. 웹문서량이 많아짐에 따라 웹문서를 구조를 이용하여 저장, 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 웹사이트를 사용자가 평가하기 위해 계층적인 웹문서들의 관계를 사이트맵으로 구성하며 웹문서 내의 계층구조를 추출, 저장하고 그래픽적으로 표시하였다. 이를 위해 웹문서 내의 계층구조를 위해 W3기관의 공용으로 사용되는 Tidy 라이브러리를 이용하여 URL에 대한 HTML 문서를 얻고 이를 XML로 변환하였다. 변환된 XML 결과로 이진트리를 구성하고 계층구조를 표현하였다. 웹문서들의 사이트맵은 그래프형식과 계층구조형식으로 표현했는데 그래프형식을 이용하여 사이트맵의 연결구조를 파악할 수 있게 하였으며, 계층구조를 이용하여 웹문서간의 계층구조에 따른 정보를 얻을 수 있었다. 사이트맵을 구성하기 위해 URL들의 구조를 인접리스트로 저장하였으며, 방향성 그래프형식을 이용하였다. 또한 웹문서 구조를 계층적으로 구성하기 위해 웹문서의 그래프형식에 대해 BFS(Breadth First Search)방식을 이용했다. 또한 계층적 사이트맵을 이용한 평가항목을 이용하여 증권사이트에 대해 실험하였다. 실험을 통해 본 시스템이 웹사이트 평가에 유용성함을 입증하였다.
웹을 구성하는 웹 페이지들과 페이지들 사이의 하이퍼링크들은 방향성을 지니는 그래프로써 표현될 수 있으며, 웹 그래프가 가지는 독자적인 링크 구조의 특성은 다양한 분야의 연구에서 활용되고 있다. 현재 검색 엔진들이 수집한 웹 페이지들은 그 규모가 수십억 개로 방대한 양을 이루고 있다. 본 논문에서는 약 3억 개의 국내 웹 페이지들을 수집하고, 링크 데이터를 추출하여 생성한 웹 그래프의 구조에 대해 분석한다. 국내 웹 페이지들의 링크의 진입 차수와 연결 요소들의 크기 분포는 멱법칙을 따르고, 웹 페이지의 진출 차수는 특정 차수 이상에서 멱법칙을 가짐을 확인한다. 또한 그래프 알고리즘을 이용하여 웹 그래프를 구성하는 요소들로 나눈 후 전체적인 구조를 도식화한 보우타이 다이어그램을 도출한다.
정보가시화는 정보를 기하학적으로 표현하는 연구 분야로 정량적 정보를 테이블, 도표 등의 형태로 표현하는 정량 정보 가시화와 그래프나 네트워크와 같은 구조적 자료를 기하학적으로 표현하는 graph visualization이 있다. 본 연구에서는 그래프 기반의 정보 가시화를 이용한 회의 정보 가시화 프로그램을 소개하고자 한다. 이는 연구개발이나, 프로젝트 관리, 브레인스토밍 등의 회의에 있어서 태스크, 자원, 일정, 문서 등으로 구성되는 회의정보를 대상으로 한다. 최초 정보 생성, 정보 수정, 정보 가시화 기능을 갖고 있으며 그래프 자동 배치 모듈, 가시화 모듈, 사용자 인터페이스 모듈 등으로 구성되어 있다. 그래프 자동 배치는 오픈 소스로 제공되는 GraphViz를 사용하였고, 가시화는 OpenGL을 이용하였다. 회의 정보들 사이의 복잡한 관계를 그래프 구조로 표현하여 업무와 자원의 분배, 관련된 문서 검색을 쉽게 하여 회의 정보를 직관적이고, 빠르고 쉽게 조작하고, 이해하는데 유용하다.
본 논문에서는 최근의 디지털논리시스템의 함수구성시에 도입되고 있는 그래프이론에 바탕을 둔 새로운 형태의 데이터구조 형태인 모서리값 확장 그래프를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 수학적 배경으로는 리터럴 함수와 리드 뮬러 확장에 대해 논의하였으며, 본 논문의 근간인 모서리 확장 그래프의 도출에 대해 논의하였다. 또한, 모서리 확장 그래프로부터 임의의 m치 n변수의 축약된 함수구성을 도출하는 알고리즘을 제안하였으며 이를 예에 적용하여 그 타당성을 보였다. 제안된 알고리즘의 규칙성을 고려하여 동일부분을 모듈화함으로써 일반성을 가짐을 보였다.
이 연구에서는 측정의 본성에 대한 견해에 따라 중학생이 구성한 일상 및 과학적 맥락의 그래프에서 나타나는 차이를 조사하였다. 중학교 3학년 학생 151명이 연구에 참여하였다. 일상 및 과학적 맥락만 다른 상황에서 비례, 반비례, 비례하게 증가하다 일정해지는 형태의 그래프를 구성할 수 있도록 유사한 측정값을 갖는 자료를 각각 제시한 후, 학생들이 구성한 그래프를 추세선 구성(추세선의 유형, 내·외삽), 축 변수 설정, 축 눈금 표기와 점 찍기 측면에서 분석하였다. 연구 결과, 집합 패러다임의 학생들은 반비례 그래프의 추세선을 곡선형으로, 점 패러다임의 학생들은 꺾은선형으로 구성하는 경향이 있었다. 내·외삽의 경우, 과학적 맥락의 그래프에서 집합 패러다임의 학생들은 점 패러다임의 학생들보다 내·외삽을 더 잘 수행하는 경향이 있었다. 이때 집합 패러다임의 학생들은 일상 및 과학적 맥락과 무관하게 내·외삽을 잘 수행하였으나 점 패러다임의 학생들은 일상적 맥락보다 과학적 맥락에서 내삽만 수행한 비율이 높았다. 축 변수 설정, 축 눈금 표기, 점 찍기 요소는 패러다임 유형에 따른 통계적으로 유의미한 차이가 없었다. 연구 결과를 바탕으로 중학생의 그래프 구성 능력 함양을 위한 교육적 시사점을 논의하였다.
문서요약은 여러 개의 하위 주제로 구성되어 있는 문서에 대해 문서의 복잡도를 줄이면서 하위 주제를 모두 포함하는 요약문을 생성하는 것이 목적이다. 본 논문은 그래프 분할을 이용하여 하위 주제별로 중요 문장을 추출하는 요약시스템을 제안한다. 문장별 공기정보에 의한 단어의 연관성 분석을 통해 선정된 대표어를 이용하여 문서를 그래프로 표현한다. 그래프는 연결정보에 의해 하위 주제를 의미하는 부분 그래프로 분할되며 부분 그래프는 긴밀한 관계를 갖는 문장들이 클러스터링된 형태이다. 부분 그래프별로 중요 문장을 추출하면 하위 주제별 핵심 내용들로만 요약문을 구성하게 되어 요약 성능이 향상된다.
본 연구에서는 예비수학교사 24명을 대상으로 지수함수 맥락에서 지수함수의 그래프를 어떻게 구성하는지와 각 맥락의 교수학적 적절성에 대해서 어떻게 판단하는지를 살펴보았다. 제시된 지수함수 맥락은 무수히 많은 점을 이용하는 맥락과 무수히 많은 직선을 이용하는 맥락, 무한히 지급되는 이자 맥락이었다. 연구 결과, 예비교사들은 단계별로 그래프의 개형을 제시하는 과제에서 유한개의 점에 대한 그래프의 극한이라는 아이디어 A에서 가장 높은 이해도를 나타낸 반면에 한 점에서의 변화율과 함숫값이 비례한다는 아이디어 B와 연속 복리 개념이 내포된 아이디어 C를 사용한 그래프 구성에는 어려움을 나타내었다. 지수함수 그래프 구성 맥락이 적절한가에 대한 판단은 예비교사들의 내용교수지식에, 부적절하다는 판단은 수학의 내용지식 측면에 의존하는 경향이 나타났다. 예비교사들은 각 맥락에 따른 그래프를 구성하는 과정에서 나타나는 교수학적 조건과 상황을 언급하며 그래프 구성 맥락의 적절성을 주장한 반면에, 부적절성에 대해서는 각 맥락에 내포된 수학 개념의 본질과 논리적 관계들을 언급하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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