최근 사물인터넷이 빠른 속도로 발전할 것으로 예측됨에 따라서, 서비스들은 사용자들에게 제공되기 위해서 작은 디바이스부터 거대한 디바이스들간의 임베디드 디바이스의 발전과 센서 허브와 같은 보조 프로세서의 발전을 통해, 서로 연결되고 있으며, 사용자들을 위해 지금보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 맞춤형 사물인터넷 서비스를 제공하기 위한 개발의 필요성이 대두되고 있다. 효과적인 서비스 구축을 위한 기법들로 하위 디바이스 계층의 수준과 상위 어플리케이션 계층의 수준을 서로 구분 지을 수 있도록 서비스 지향형 컴퓨팅 방식을 사용하는 여러 계층 구성의 계층적 추상화 접근 방법이 소개되고 있지만, 사용자들에게 더 정확하고 신뢰할 수 있는 서비스를 구축하는 것은 여전히 다양한 이슈가 존재한다. 본 논문에서는 서비스 객체의 단방향 그래프 구성 기법을 적용하여, 효과적이고 신뢰할 수 있는 사물인터넷 서비스 구성을 위하여 서비스 오브젝트를 단방향 그래프 자료구조로 구성한 새로운 형태의 IoT 미들웨어 구조를 제안한다. 또한, 새로 제안된 미들웨어 구조상에서의 사용자의 사용 시나리오 및 시스템 성능상의 이점을 분산 시뮬레이션을 통하여 증명한다.
본 논문에서는 재구성가능한 메쉬에서 유향 사이클 그래프의 각 정점별 이웃 정보만 가지고 유향 사이클을 구성하는 정점들의 순서를 찾는 문제를 고려한다. 이 문제는 순차 알고리즘으로는 선형 시간에 해결되는 문제이지만 선형 시간보다 낮은 차수의 병렬 알고리즘을 고안하는 것은 어려운 문제이다. 모든 종류의 다각형은 유향 사이클 그래프에 해당하므로, 이 문제에 대한 해는 다각형의 정점별 이웃 정보로부터 다각형을 구성해야 하는 문제의 해결에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 정점의 수가 n인 유향 사이클 그래프의 정점 순서를 구하는 문제를 $n{\times}n^2$ 크기의 재구성가능한 메쉬에서 상수 시간에 해결하는 병렬 알고리즘을 제시한다.
일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1 차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2 차 각-거리 그래프를 생성한다. 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.
컴퓨터 과학(CS) 분야는 다른 학문 분야에 비해 연구 동향이 빠르게 변하는 특성을 가지고 있다. 그래프 마이닝에서 활발히 사용되는 CS 분야 논문 데이터셋를(e.g., Cora, Citeseer, DBLP)은 오래된 논문을 중심으로 구성되어 있어 이러한 특성을 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 본논문에서는 CS 분야의 최신 트렌드를 반영하는 논문 데이터셋을 제안한다. 이를 위해, 우리는 CS 분야 논문을 활발히 공개하는 플랫폼인 arXiv 에서 2007 년부터 2023 년까지 해당 플랫폼에서 공개된 논문들을 수집하고, 이를 기반으로 공저자 그래프 및 인용 그래프로 구축한다. 해당 데이터셋을 대상으로 폭넓은 분석을 통해, 우리가 구축한 데이터셋이 실세계 그래프 네트워크 특성을 잘 반영하고 있음을 보인다. 또한, 향휴에 해당 데이터셋을 사용하려는 연구자들을 위해, 해당 데이터셋에서의 기존 그래프 기반 응용들의 노드 분류 성능을 제시한다.
순열 방사형 그래프는 병렬 또는 분산 시스템의 상호 연결망 구조로써 n-큐브의 새로운 대안으로 제시되고 있다. 그러나 최근까지 제시된 구조(메쉬, 하이퍼큐브 등)에 대한 오류 허용 설계 모델은 많이 연구되어왔지만 순열 방사형 그래프에 적합한 오류 허용 설계 모델은 연구되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 순열 방사형 그래프에 적합한 새로운 오류 허용 설계방법을 제안하였다. 이 방법은 현재 수행중인 구성 요소 중에서 오류가 발생할 때 기존 구조를 유지하기 위해서, 예비 구성요소를 추가하여 적절히 오류 요소를 대치하는 기법이다. 먼저, 순열 방사형 그래프를 순환 그래프로 변환한 다음 순환 그래프의 준 동형 성질을 이용하였다. 또한 k개 예비프로세서를 추가하여 각 프로세서 당 최대 통신 링크를 최소화함으로써 오류 허용 설계구조의 비용을 최적화 하였다. 특히, 최대 통신 링크의 수를 최소화하는 새로운 연구 방법을 제안하였다.
객체 간의 관계를 표현하기 위해 정점과 간선으로 구성된 그래프 데이터를 효율적으로 저장하고 질의 처리하기 위한 그래프 데이터베이스가 개발되었다. 그래프 데이터베이스는 질의 유형이 기존 NoSQL 데이터베이스와 매우 다른 특성을 보이기 때문에 그래프 데이터베이스의 성능을 검증하기 위해서는 그래프 데이터베이스에 알맞은 벤치마킹 도구가 필요하다. 본 논문에서는 그래프 입력과 질의에 대한 다양성을 지원하는 효율적인 그래프 데이터베이스 벤치마킹 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 그래프 데이터베이스에 대한 벤치마킹을 테스트하기 위해서 OrientDB를 활용한다. 입력 그래프와 질의 그래프의 다양성을 지원하기 위해서 기존 그래프 데이터 생성 도구인 LDBC를 이용한다. 벤치마킹 결과 분석을 통해 제안하는 기법의 타당성 및 실효성을 입증한다. 성능 평가 결과 제안하는 시스템은 사용자 정의 가능한 가상 그래프 데이터가 생성이 가능하며, 생성된 그래프 데이터를 기반으로 벤치마킹이 가능함을 보였다.
이 논문에서는 Helmholtz machine을 사용하여 데이터의 분포 추정을 함으로써 문서 분류기를 학습하는 방법 제안한다. Helmholtz machine 은 생성 모델과 인식 모델로 구성된 그래프 모델로서, 그래프 모델에서의 분포 추정을 보다 가능하게 하기 위한 근사 방법 중의 하나이다. Helmholtz machine에서의 각 입력 노드는 문서를 구성하는 하나의 단어에 대응하는 이진 노드이다. 입력 노드의 개수가 많아지면 그만큼 학습 시간이 증가하기 때문에, 학습 시간을 줄이면서 적정 수준의 성능을 유지하기 위해 자질 선정이 필요하다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 정보획득량(information gain)기준을 이용하였으며, 뉴스 그룹 데이터에 대해 그 성능을 측정하고 Naive Bayes를 이용한 것과 비교한다.
일상에서는 통계 그래프의 형태가 매우 다양하지만, 초등학교 수학 교과서에 제시되는 통계 그래프는 교수학적 맥락에 의해 그 틀이 매우 정형화되어 있다. 본 연구에서는 초등학교 수학 교과서에 제시되는 통계 그래프 틀의 교육적인 의의를 고찰하고, 우리나라, 호주, 그리고 MiC 수학 교과서에 제시된 그래프 틀을 분석하였다. 연구 결과, 초등학교 수학 교과서에서 통계 그래프의 틀은 (1) 그래프의 구성 요소에 주목하게 하고, (2) 그래프를 그릴 때 보조적인 역할을 하며, (3) 학습 내용을 통계적 문제해결에 적용하도록 돕는 역할을 한다. 우리나라의 초등학교 수학 교과서는 (1)과 (2)에 주목한 표 형태의 그래프 틀을, MiC 교과서는 (3)에 주목한 다양한 형태의 그래프 틀을 제시하고 있었다. 따라서 저학년 수준에서는 표 형태의 그래프 틀을 이용하였으나, 학년이 올라갈수록 축 형태의 그래프 틀로 점진적인 변화를 추구했던 호주의 초등학교 수학 교과서 사례를 참고할 필요가 있다.
다중 컴퓨터 연결망의 성능은 그 위상에 따라 크게 좌우되는데 현재까지 연구된 많은 연결망중에서 특히 하이퍼큐브 연결망은 노드수에 비해 비교적 적은 차수와 지름을 갖고 symmetric 하며 순환적 구성 (recursive decomposition structure) 특성을 갖고 있어 여러가지 알고리즘의 사상이 용이하여 많이 사용되고 있다. 여기서는 $Akers^2$ 등에 의해 제안되어 스타 그래프 (star graph) 에 대해 성능분석을 하였다. 분석 척도로는 노드간 평균거리를 사용하였으며 메시지 분포는 $Reed^(1)$가 사용한 분포를 사용하였다. 분석결과 스타 그래프 연결망은 하이퍼큐브와 비슷한 성능을 보였으며 노드 수가 많아질수록 더 나은 성능을 보였다.
전력 계통은 전력을 목적지로 전송한다는 관점에서 하나의 그래프로 볼 수 있다. 그래프를 형성함에 있어서 목적에 따라 어떠한 구성으로 이루어지는지 달라지기 때문에 전력 계통의 토폴로지(topology) 분석이 필요하다. 실제 전력 계통망의 연결 구조를 보면 노드(node)와 링크(link)의 관점에서 해석이 가능하다. 예를 들어 모선, 발전소, 변전소 등을 하나의 노드로 서로 간에 연결 된 선로들을 링크로 볼 수 있다. 따라서 이러한 그래프 모델을 적용해서 전력망을 해석하고 토폴로지 특성을 분석할 수 있다. 본 연구는 미국 송전망과 국내 송전망의 실제 데이터를 이용하여 토폴로지 특성을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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