본 논문은 실시간 운영체제 기반의 ITV 시스템에서 MPEG-4 멀티미디어 장면을 실시간으로 랜더링하는 방법을 제시한다. MPEG-4 멀티미디어 스트림의 랜더링을 위한 장면 구성은 ITV 시스템에서 네트워크를 통해 전송되는 멀티미디어 스트림을 파싱 및 해석하여 장면그래프를 구성하고, 장면 랜더러가 이 장면 그래프를 이용하여 화면에 실시간으로 랜더링한다. MPEG-4 장면 랜더링 화면에서 사용자의 객체 교체나 객체 속성 변환 랜더링 이벤트가 발생하면, MPEG-4 장면 그래프를 실시간으로 갱신시켜 사용자 인터페이스에 랜더링한다.
본 논문에서는 최근 급속히 증가하여 사회적 이슈가 되고 있는 SMS 스팸 필터링을 위한 듀얼 SMS 스팸필터링 기법을 제안한다. 지속적으로 증가하고 새롭게 변형되는 SMS 문자 필터링을 위해서는 패턴 및 스팸 단어 사전을 통한 필터링은 많은 수작업을 요구하여 부적합하다. 그리하여 기계 학습을 이용한 자동화 시스템 구축이 요구되고 있으며, 효과적인 기계 학습을 위해서는 자질 선택과 자질의 가중치 책정 방법이 중요하다. 하지만 SMS 문자 특성상 문장들이 짧기 때문에 출현하는 자질의 수가 적어 분류의 어려움을 겪게 된다. 이 같은 문제를 개선하기 위하여 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반 N-gram 확장을 통해 자질을 확장하고, 확장된 자질로 그래프를 구축하여 얕은 구조적 특징을 표현한다. 학습 데이터에 출현한 N-gram 자질을 정점(Vertex)으로, 자질의 출현 빈도를 그래프의 간선(Edge)의 가중치로 설정하여 햄(HAM)과 스팸(SPAM) 그래프를 각각 구성한다. 이렇게 구성된 그래프를 바탕으로 노드의 중요도와 간선의 가중치를 활용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정한다. 입력 문자가 도착하면 스팸과 햄의 그래프를 각각 이용하여 입력 문자의 2개의 자질 벡터(Vector)를 생성한다. 생성된 자질 벡터를 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 각 SVM 확률 값(Probability Score)을 얻어 스팸 여부를 결정한다. 3가지의 실험환경에서 바이그램 자질과 이진 가중치를 사용한 기본 시스템보다 F1-Score의 약 최대 2.7%, 최소 0.5%까지 향상되었으며, 결과적으로 평균 약 1.35%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
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.
본 논문에서는 De Bruijn그래프에 기초한 다중처리기 구성 방법에 대해 논의하였다. 유한체 상의 수학적 성질과 그래프의 성질을 사용하여 변환연산자에 대해 논의하였으며, 이들 변환연산자를 이용하여 De Buijn그래프의 변환표를 도출하였다. 그리고, 이 변환표로부터 유한체 상의 De Bruijn 그래프를 도출하였다. 제안한 다중처리기는 유한체 상에서의 임의 소수와 양의 정수에 대해 구성할 수 있으며 고장허용컴퓨팅 시스템, 파이프라인 시스템, 병렬처리 네트워크, 스위칭 함수와 이의 회로, 차세대 디지털논리 시스템 및 컴퓨터 구조 등에 적 용할 수 있다.
하이퍼그래프는 노드와 여러 노드를 연결할 수 있는 하이퍼에지로 구성된다. 하이퍼그래프 분석을 위해 그래프 기본 연산 중 그래프 탐색을 사용할 수 있다. 일반 그래프에 사용되는 DFS, BFS 탐색방법을 하이퍼그래프에 그대로 적용하였을 시 여러 노드를 연결하는 하이퍼에지의 특성을 고려하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 하이퍼그래프를 위한 DBMS인 hypergraphDB에 저장 된 그래프 탐색 시 에지 단위로 탐색 여부를 판단하는 방법을 제안하고, 제안 탐색 방법을 응용한 하이퍼그래프 분석 실험을 수행하였다. 실험을 통해 일반 그래프의 탐색 기법을 적용한 경우 보다 빠른 속도와 보다 적은 DB 접근 횟수로 그래프 분석 작업을 수행함을 보인다.
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.
본 논문에서는 최근 상호연결망 위상으로 관심을 받고 있는 (n,k)-스티 그래프에 대한 사이클 특성을 분석한다.(n,k)-스티 그래프의 그래프 이론적 특성을 바탕으로 (n,k)-스티 그래프가 다양한 종류의 사이클들을 보유하고있는 범사이클(pancyclic)특성을 지니고 있음을 밝히고 해당 사이클들을 찾을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서제안하고 있는 기법은 그래프자체의 체귀적 성질을 이용한 하형식(top-down)방식으로써 부-그래프들로 구성된 확장된 개념의 사이클들에 "차원확장"이라는 연산을 연속적으로 적용함으로써 원하는 사이클로 구체화해 가는 과정으로 진행하게 된다. 이러한 기법의 적용 결과 구성되는 사이클은 최소한의 한정된 부-그래프들로 밀집되어 모이는 경향이 있어 노드 또는 예지심에 서로 중복이 없이 독립된(disjoint) 사이클을 찾는 문제 등의 응용분야로 확대적용의 가능성이 있다. 본 연구 결과는 (n,k)-스티 그래프에 대한 그래프 이론적 관점에서의 댐사이클 특성을 분석한 이론적 의미와 더불어 해당 상호연결망 구조를 갖는 다중컴퓨터시스템에서의 메시지 라우팅이나 자원 할당 및 스케쥴링과 관련된 분야로의 응용가능성을 함께 의미하고 있다.
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 구현한다. 구현한 결과 순차감축 알고리즘 보다 지연감축 알고리즘의 실행시간이 빠르다. 따라서 흐름그래프에서 효과적인 지배자 트리로 감축된다.
그래프를 사용하는 데이터 표현법은 직$\cdot$간접적으로 실세계를 표현하는 다양한 데이터 모델 중에서 가장 일반화된 방법으로 알려져 있다. 기본적으로 그래프는 정점과 간선으로 구성되며, 정점과 간선은 그 중요도나 운영 목적에 따라 다양한 가중치가 부여될 수 있다. 특히, 이러한 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 중요한 순회패턴을 탐사하는 것은 흥미로운 일이다. 본 논문에서는, 정점과 간선에 가중치가 있고 방향성을 가진 기반 그래프가 주어졌을 때, 그 그래프를 순회하는 트랜잭션들로부터 가중치를 고려하여 빈발 순회패턴을 탐사하는 방법을 제안한다. 또한, 이렇게 탐사한 결과에 가중치를 고려한 중요도를 평가하여 빈발 순회패턴들 간의 우선순위를 결정할 수 있도록 한다. 이 과정에서 발생할 수 있는 트랜잭션 노이즈는 기반 그래프의 간선 가중치의 평균과 표준편차를 이용하여 제거함으로써 보다 신뢰성 있는 빈발 순회패턴을 탐사할 수 있다. 제안한 논문은 웹 로그 마이닝 등 그래프를 이용하는 다양한 응용 분야에 적용할 수 있을 것이다.
딥러닝(Deep-learning) 기반의 자연어 이해(Natural Language Understanding) 기술들은 최근에 상당한 성과를 성취했다. 하지만 딥러닝 기반의 자연어 이해 기술들은 내적인 동작들과 결정에 대한 근거를 설명하기 어렵다. 본 논문에서는 벡터를 그래프로 변환함으로써 신경망의 내적인 의미 표현들을 설명할 수 있도록 한다. 먼저 인간과 기계 모두가 이해 가능한 표현방법의 하나로 그래프를 주요 표현방법으로 선택하였다. 또한 그래프의 구성요소인 노드(Node) 및 엣지(Edge)의 결정을 위한 Element-Importance Inverse-Semantic-Importance(EI-ISI) 점수와 Element-Element-Correlation(EEC) 점수를 심층신경망의 훈련방법 중 하나인 드랍아웃(Dropout)을 통해 계산하는 방법을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 연구에서 제안한 벡터-그래프(Vector2graph) 변환 프레임워크가 성공적으로 벡터의 의미정보를 유지하면서도, 설명 가능한 그래프를 생성함을 보인다. 더불어, 그래프 기반의 새로운 시각화 방법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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