• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.11-12
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• 2019

IoT 및 SNS의 발달로 인해 관계를 표현하는 그래프 모델링 기법이 활용되고 있다. 실시간 스트림 그래프에서 유사한 모형의 그래프를 탐색하기 위한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림에서 간선의 유형 및 구조적 차이를 고려한 효율적인 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 임계값 기반의 필터링과 스트림 환경에 맞는 연속 서브 그래프 매칭 구조를 제안함으로써 그래프 스트림에 적합한 질의 처리를 수행한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1387-1388
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• 2015

본 논문은 주어진 두 주행로 의미정보간 부분그래프 매칭(subgraph matching)을 이용한 맵매칭 방법을 제안한다. 지도 주행로의 의미정보를 선택하여 그래프로 재구성하는 방법을 제시하고 재구성된 지도 그래프에서 부분그래프 매칭을 통한 두 지도간 맵매칭 방법을 제안한다. 실제 지도를 이용한 모의실험을 통해 제안한 방법을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.451-452
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• 2019

논문 검색 서비스 응용에서는 공저자, 출판 정보 등을 표현하기 위해서 다양한 정점 레이블 (논문,저자) 및 간선 정보(주저자, 공저자)를 이용하여 그래프로 표현한다. 이와 함께 다양한 간선 특징 정보를 질의로 입력하는 연속 서브 그래프 매칭에 대한 요구가 존재한다. 본 논문에서는 간선의 다양한 특성을 지원하고 색인의 부하를 감소시킨 연속 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 거리 값과 질의 연관 정보만을 관리하여 간선의 다양한 특성을 지원하는 효율적인 서브 그래프 매칭을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.349-350
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• 2018

최근 빅데이터를 비롯한 각종 실험 장비의 발전에 따라 첨단 분야에서의 과학데이터가 급격히 증가하고 있는 가운데, 그래프 매칭은 컴퓨터 네트워크 모니터링, 소셜 네트워크의 진화 분석, 생물학 네트워크에서 모티프(motif) 탐지 등 네트워크 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 널리 활용되고 있다. 이와 같이, 폭발적으로 증가하는 데이터에 대한 네트워크 모델링 및 유사 그래프 매칭 분석을 수행하기 위한 연구 및 기반 기술 개발은 필수적인 실정이다. 본 논문에서는 이미 확보된 대용량 그래프에서 유사한 형태의 서브 그래프를 매칭할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)기반의 생성 도구를 제안한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.11
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• pp.871-875
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• 2009

A software birthmark is inherent characteristics that can be used to identify a program. In this paper, we propose a new Java birthmark based on control flow graph (CFG) matching. The CFG matching consists of node matching and edge matching. To get similarities of nodes and edges of two CFGs, we apply a sequence alignment algorithm and a shortest path algorithm, respectively. To evaluate the proposed birthmark, we perform experiments on Java programs that implement various algorithms. In the experiments, the proposed birthmark shows not only high credibility and resilience but also fast runtime performance.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.35 no.2
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• pp.60-65
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• 2008

The matching preclusion set of a graph is a set of edges whose deletion results in a graph that has neither perfect matchings nor almost perfect matchings. The matching preclusion number is the minimum cardinality over all matching preclusion sets. We show in this paper that, for any $m{\geq}4$, the matching preclusion numbers of both m-dimensional restricted HL-graph and recursive circulant $G(2^m,4)$ are equal to degree m of the networks, and that every minimum matching preclusion set is the set of edges incident to a single vertex.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.8
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• pp.33-43
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• 2022

Labeled graphs are used to represent entities, their relationships, and their structures in real data such as knowledge graphs and protein interactions. With the rapid development of IT and the explosive increase in data, there has been a need for a subgraph matching technology to provide information that the user is interested in. In this paper, we propose an approximate Top-k labeled subgraph matching scheme that considers the semantic similarity of labels and the difference in graph structure. The proposed scheme utilizes a learning model using FastText in order to consider the semantic similarity of a label. In addition, the label similarity graph(LSG) is used for approximate subgraph matching by calculating similarity values between labels in advance. Through the LSG, we can resolve the limitations of the existing schemes that subgraph expansion is possible only if the labels match exactly. It supports structural similarity for a query graph by performing searches up to 2-hop. Based on the similarity value, we provide k subgraph matching results. We conduct various performance evaluations in order to show the superiority of the proposed scheme.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.8
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• pp.42-53
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• 2020

With the development of social network services, graph structures have been utilized to represent relationships among objects in various applications. Recently, a demand of subgraph matching in real-time graph streams has been increased. Therefore, an efficient approximate Top-k subgraph matching scheme for low latency in real-time graph streams is required. In this paper, we propose an approximate Top-k subgraph matching scheme considering data reuse in graph stream environments. The proposed scheme utilizes the distributed stream processing platform, called Storm to handle a large amount of stream data. We also utilize an existing data reuse scheme to decrease stream processing costs. We propose a distance based summary indexing technique to generate Top-k subgraph matching results. The proposed summary indexing technique costs very low since it only stores distances among vertices that are selected in advance. Finally, we provide k subgraph matching results to users by performing an approximate Top-k matching on the summary indexing. In order to show the superiority of the proposed scheme, we conduct various performance evaluations in diverse real world datasets.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.47-48
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• 2017

최근 각종 실험 장비의 발전에 따라 유사 서브 그래프 매칭에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 유사 서브 그래프 매칭은 다수의 최종 결과들이 반환되었을 경우, 사용자는 어떤 결과가 자신에게 가장 유의미한 결과인지를 판별하기 힘든 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 대용량 그래프 환경에서 스카이라인을 이용한 서브 그래프 유사도 측정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 스카이라인 기법과 피드백에 기반한 랭킹을 수행하여 유사 서브 그래프 매칭에서 사용자에게 유의미한 결과를 반환한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.27 no.1
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• pp.43-60
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• 2016

Recently, Unsupervised Word Sense Disambiguation research has focused on Graph based disambiguation. Graph-based disambiguation has built a semantic graph based on words collocated in context or sentence. However, building such a graph over all ambiguous word lead to unnecessary addition of edges and nodes (and hence increasing the error). In contrast, our work uses Word2Vec to consider the most similar words to an ambiguous word in the context or sentences, to rebuild a graph of the matched words. As a result, we show a higher F1-Measure value than the previous methods by using Word2Vec.