• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.82-84
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• 2005

시맨틱 웹의 등장에 따라 RDF와 RDF Schema(RDF/RDFS)로 표현되는 웹 데이타의 양이 증가하고 있다. 이에 웹 데이타를 효율적으로 저장, 검색할 수 있는 인덱스 구조의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 기존의 트리 모델을 위한 소수 레이블 기법(prime number labeling scheme)을 발전시켜, RDF/RDFS 인덱스 구조를 표현할 수 있는 그래프 모델을 위한 소수 레이블 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 소수 레이블 기법을 그래프에 적용하여 구조 질의(Structural Query)를 효율적으로 처리할 수 있고, 데이타 갱신 시에 인덱스를 재구성하지 않아도 되는 장점을 가지고 있다. 그리고 이전의 RDF/RDFS 인덱스 구조에서 효율적으로 처리하기 힘들었던 순환 방향성 그래프에 대한 질의도 쉴게 처리할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.221-224
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• 2011

관계에 대한 다양한 자연어 표현을 다루는 것은 구조 정보에 대한 자연어 질의 인터페이스 연구의 중요한 문제 중에 하나이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기존의 연구들은 자연어 질의 인터페이스를 대상 분야에 적합하게 구축하기 위한 수작업에 의존하였다. 이러한 접근은 소규모 구조 정보에 대한 자연어 질의 인터페이스 구축 시 효율적으로 적용될 수 있다. 하지만 최근에는 RDF와 OWL과 같은 그래프 구조 정보가 다양한 분야에서 대량으로 생성되고 있다. 수작업에 의존하는 접근을 통해 이러한 대량의 그래프 구조 정보에 대한 자연어 인터페이스를 구축하기에는 어려움이 있다. 본 논문은 자연어 인터페이스에 대한 자연어 표현의 다양성 문제를 해결하기 위해 자동으로 관계에 대한 자연어 표현을 수집하는 방법을 제안한다. 그래프 구조 정보에서 관계는 두 객체를 연결하는 유일한 에지(edge)로 표현된다. 제안한 방법은 주어진 에지로 연결되는 서로 다른 객체 쌍을 말뭉치(corpus)에서 검색하고 검색된 객체 쌍 주변에서 빈번하게 등장하는 자연어 표현을 수집한다. 자동으로 수집한 자연어 질의 표현을 자연어 인터페이스에 적용한 결과 수작업에 의존하는 기존 연구들과 비교할 만한 실험 결과를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.437-441
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• 2022

문맥 독립 주장 탐지는 논점에 대한 정보가 주어지지 않은 상황에서 문서 내부의 문장들 또는 단일 문장에 대한 주장을 탐지하는 작업이다. 본 논문에서는 GCN 계층을 통해 얻은 구조 정보와 사전 학습된 언어 모델을 통해 얻은 의미 정보를 활용하는 문맥 독립 주장 탐지 모델을 제안한다. 특히 문장의 전체 구조 정보를 나타내는 부모-자식 그래프와 문장의 특정 구조 정보를 나타내는 조부모-조손 그래프를 활용해 추가적인 구조 정보를 활용하여 주장 탐지 성능을 향상시켰다. 제안 모델은 IAM 데이터셋을 사용한 실험에서 기본 RoBERTa base 모델과 비교하여 최대 2.66%p의 성능 향상을 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.7
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• pp.111-123
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• 2013

To verify software vulnerability, the method of conjecturing software structure and then testing the software based on the conjectured structure has been highlighted. To utilize the method, an efficient way to conjecture software structure is required. The popular graph and tree methods such as DFG(Data Flow Graph), CFG(Control Flow Graph) and CFA(Control Flow Automata) have a serious drawback. That is, they cannot express software in a hierarchical fashion. In this paper, we propose a method to overcome the drawback. The proposed method applies various input data to a binary code, generate CFG's based on the code output and construct a HCFG (Hierarchical Control Flow Graph) to express the generated CFG's in a hierarchical structure. The components required for HCFG and progressive algorithm to construct HCFG are also proposed. The proposed method is verified through constructing the software architecture of an open SMTP(Simple Mail Transfer Protocol) server program. The structure generated by the proposed method and the real program structure are compared and analyzed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.97-102
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• 2006

정보 통신의 발달과 인터넷 기술의 발달로 그래픽 등의 매체를 통하여 시간과 장소에 구애받지 않는 학습자 수준에서 적절한 교육을 받을 수 있는 쌍방향 멀티미디어 환경의 원격 웹 기반교육(Web Based Instruction, WBI)이 등장하게 되었다. 인터넷을 활용한 교육을 함으로써 개별화된 교육을 할 수 있고, 학습자들이 인터넷을 통해 함께 탐구하고 대화하며 결론에 도달하는 협력 학습의 장을 제공할 수 있게 되었다. 그래프 알고리즘은 자료구조의 한 분야로 종류도 다양하고 개념도 복잡하여 학습자들이 쉽게 이해하지 못하는 부분이 많았다. 본 논문에서는 그래프 알고리즘을 하이퍼텍스트를 통한 단순한 자료의 제시에 그치지 않고 웹의 장점을 살려 플래시를 통해 각 그래프 알고리즘의 수행단계를 시각적으로 보임으로써 그래프 개념을 쉽게 이해하고 여러 종류의 그래프 알고리즘을 효율적으로 반복 학습할 수 있도록 하였다. 또한 C로 구현된 각 알고리즘의 소스를 볼 수 있게 하고 그 결과도 보여줌으로 그래프 알고리즘을 정확히 이해하도록 하였다. 학습 후 평가 문제를 통해 학습자의 이해도를 평가하고 평가 결과를 막대그래프 차트로 보임으로써 비교 평가가 쉽게 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.211-214
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• 2020

Abstract Meaning Representation(AMR)은 문장의 의미를 그래프 구조로 인코딩하여 표현하는 의미 형식표현으로 문장의 각 노드는 사건이나 개체를 취급하는 개념으로 취급하며 간선들은 이러한 개념들의 관계를 표현한다. AMR 파싱은 주어진 문장으로부터 AMR 그래프를 생성하는 자연어 처리 태스크이다. AMR 그래프의 각 개념은 추상 표현으로 문장 내의 토큰과 명시적으로 정렬되지 않는 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 별도의 사전 학습된 정렬기를 이용하여 해결하거나 별도의 정렬기 없이 Sequence-to-Sequence 계열의 모델로 입력 문장으로부터 그래프의 노드를 생성하는 방식으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 문장의 입력 시퀀스와 부분 생성 그래프 사이에서 반복 추론을 통해 새로운 노드와 기존 노드와의 관계를 구성하여 점진적으로 그래프를 구성하는 모델을 한국어 AMR 데이터 셋에 적용하여 Smatch 점수 39.8%의 실험 결과를 얻었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.10
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• pp.23-34
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• 2020

In this paper, we proposes a method to automatically construct SHACL schemas for RDF knowledge graphs(KGs) generated by Direct Mapping(DM). DM and SHACL are all W3C recommendations. DM consists of rules to transform the data in an RDB into an RDF graph. SHACL is a language to describe and validate the structure of RDF graphs. The proposed method automatically translates the integrity constraints as well as the structure information in an RDB schema into SHACL. Thus, our SHACL schemas are able to check integrity instead of RDBMSs. This is a consideration to assure database consistency even when RDBs are served as virtual RDF KGs. We tested our results on 24 DM test cases, published by W3C. It was shown that they are effective in describing and validating RDF KGs.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.5
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• pp.498-508
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• 2005

A shape data is used one oi most important feature for image retrieval as data to reflect meaning of image. Especially, structural feature of shape is widely studied because it represents primitive properties of shape and relation information between basic units well. However, most structural features of shape have the problem that it is not able to guarantee an efficient search time because the features are expressed as graph or tree. In order to solve this problem, we generate curvature-based morphological graph, End design key to cluster shapes from this graph. Proposed this graph have contour features and morphological features of a shape. Shape retrieval is accomplished by stages. We reduce a search space through clustering, and determine total similarity value through pattern matching of external curvature. Various experiments show that our approach reduces computational complexity and retrieval cost.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.8
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• pp.998-1009
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• 2015

In recent years, there has been a growing interest in RDFS Inference to build a rich knowledge base. However, it is difficult to improve the inference performance with large data by using a single machine. Therefore, researchers are investigating the development of a RDFS inference engine for a distributed computing environment. However, the existing inference engines cannot process data in real-time, are difficult to implement, and are vulnerable to repetitive tasks. In order to overcome these problems, we propose a method to construct an in-memory distributed inference engine that uses a parallel graph structure. In general, the ontology based on a triple structure possesses a graph structure. Thus, it is intuitive to design a graph structure-based inference engine. Moreover, the RDFS inference rule can be implemented by utilizing the operator of the graph structure, and we can thus design the inference engine according to the graph structure, and not the structure of the data table. In this study, we evaluate the proposed inference engine by using the LUBM1000 and LUBM3000 data to test the speed of the inference. The results of our experiment indicate that the proposed in-memory distributed inference engine achieved a performance of about 10 times faster than an in-storage inference engine.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2010.08a
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• pp.227-233
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• 2010

Graph is applied to GIS, Network, AI and so on. We use graph concept in our daily life unconsciously. So this paper describe how graph concept is used when robot searches shortest path between two distinct vertices. It is performed in real world. For this, it consists of three step; maze traverse, graph generation, and shortest path search. Maze traverse steps is that robot navigates maze. It is most difficult step. Graph generation step is to represent structural information into graph. Shortest path search step is to that robot move between two vertices. It is not implemented yet. So we introduce process in design level.