그래프는 객체와 객체 간의 관계를 표현하는 데에 있어 효과적인 데이터 표현 방법이다. 그래프 데이터는 웹 그래프, 사회 관계망 서비스, 신약 개발, 생명정보학 등의 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그래프 마이닝 응용에서 활용되기 위한 효율적인 처리 기술을 필요로 한다. 최근까지 그래프 데이터의 처리 및 분석을 위한 많은 시스템들이 개발되었다. 본 논문에서는 최신 분산 그래프 처리 시스템 중에서 대표적인 그래프 분석 질의인 페이지랭크(pagerank)와 너비 우선 탐색(breadth first search)를 수행하고 시스템의 성능을 평가한다.
제어 흐름 그래프는 프로그램의 문장들간의 제어 흐름 정보를 표현하는 방법이다. 제어 흐름 정보는 프로그램 분석과 테스팅 분야에서 필요로 하는 정보이다. 제어 흐름 정보가 정확할수록 정확한 분석 결과와 테스팅 결과를 구할 수 있다. 실제 자바 프로그램에서 예외 구문의 사용빈도가 많으므로 예외 제어 흐름을 제어 흐름 정보에 포함해야 한다. 본 논문에서는 특정 분석에 무관하게 예외 제어 흐름을 포함하는 제어 흐름 그래프를 생성하는 일반적인 방법을 제안한다. 그리고 예외 제어 흐름을 포함하는 제어 흐름 그래프를 생성할때, 정상 흐름과 예외 흐름을 분리해서 하는 방법을 제안한다.
본 논문은 요즈음 국내외를 막론하고 통계학계에서 활발히 연구하고 있는 그래프에 의한 통계적 방법의 일부로서 그래프에 의한 판별분석법을 다루고 있다. 기존에 알려진 Sammon 그래프와 MV 그래프를 바탕으로 새로운 대안의 가능성을 소개하고 있으며 그룹의 수가 2인 경우 실제자료와 모의실험을 이용하여 3가지 그래프의 특성을 비교, 분석하고 있다. 새로운 대안이 해결해야할 차원축소 문제와 로버스트 방법에 대한 앞으로의 과제를 간략히 언급하고 있다.
그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)은 실세계 그래프 데이터에 대한 다양한 다운스트림 작업들에서 우수한 성능을 보여 왔다. 그러나, 최근 연구는 GNN 의 예측 결과가 데이터 내 특정 집단에 대한 차별을 내포할 수 있음을 지적했다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 공정성을 고려할 수 있는 GNN 방법들이 설계되어 오고 있으나, 아직 실세계 그래프 데이터가 공정성 관점에서 어떠한 특성을 가지고 있는지에 대한 분석은 충분히 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 공정성 평가 지표를 활용하여 실세계 그래프 데이터의 공정성을 비교 분석한다. 실험 결과, 실세계 그래프 데이터들은 도메인 혹은 평가 지표에 따라 다른 특성을 가진다는 것을 확인하였다.
본 연구는 그래프 해석에 대한 유사한 오류를 범하는 초등학교 5학년 수학 영재 학생 4명을 대상으로 CBR을 활용한 그래프 활동이 그래프 능력에 미치는 효과를 분석하였다. 선행연구에 기초하여 CBR을 활용한 그래프 활동 수업 설계를 하였으며 40분 동안 2차시에 걸쳐 영재 교사에 의해 수업이 진행되었다. 자료 분석을 위해 동영상 촬영, 학생과의 인터뷰 등을 수집하여 녹취록을 작성하였고, 2주 후 동일한 문항으로 사후 검사를 실시하여 연구 참여자의 그래프 해석에 대한 오류가 어떤 변화를 거치는지 비교 분석하였다. 본 연구 결과에 따르면 학생들은 그래프의 변화를 이해하고, 변인 간의 관계를 진술하며, 종속 변수 간 관련짓기를 할 수 있었다.
그래프에서 이상 패턴은 정상 그래프와 상이하게 다른 양상을 갖는 그래프를 의미한다. 이상 패턴을 판단하기 위해서는 정상데이터 정확한 정의가 요구된다. 본 논문에서는 스트림 그래프에서 실시간으로 이상 패턴을 감지하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정상 서브그래프의 패턴(정상 패턴)을 정의하고 정점 간 연결 관계를 고려한다.
본 연구의 목적은 우리나라 초등수학 교육과정에 따른 통계영역의 그래프 지도를 분석하는 것이다. 이를 위해 다음과 같이 세 가지 연구문제를 설정하였다. 첫째, 초등수학 교육과정에서 그래프 지도와 관련된 성취기준의 변화는 어떠한가? 둘째, 초등수학 교육과정에서 그래프 그리기 지도의 변화는 어떠한가? 셋째, 초등수학 교육과정에서 그래프 이해 지도의 변화는 어떠한가? 첫 번째 연구문제를 위해 1차 교육과정부터 현행 2015 개정 교육과정의 통계영역의 지도와 관련된 성취기준을 분석하였다. 두 번째 연구문제를 위해 그래프 그리기를 지도할 때 학생들에게 그래프 그리는 기회를 얼마나 제공하는지(그리기 횟수)와 그래프의 기본틀을 제시하는지 여부(틀 제공)를 조사하였다. 세 번째 연구문제를 위해 교과서의 질문을 그래프 이해의 지도와 관련된 '자료 읽기', '자료 사이의 관계 찾기', '자료 해석하기', '상황 이해하기'로 구분하여 분석하였다. 분석 결과 교육과정에서 성취기준은 통계적 사고를 함양시키는 방향으로 변화하였으며, 그래프 그리기 지도를 쉽게 할 수 있도록 하고 그래프의 해석을 강조하는 방향으로 변화하고 있었다. 그러나 '자료해석하기'와 '상황이해하기'는 여전히 부족한 것으로 나타났다.
스타 그래프, 버블정렬 그래프, 팬케익 그래프는 노드 대칭성(node symmetric), 최대 고장 허용도(maximum fault tolerance), 계층적 분할 성질을 갖고, 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 상호 연결망이다. 본 연구에서는 상호연결망으로 널리 알려진 스타 그래프와 그의 변형된 그래프들 사이의 임베딩 방법을 제안하고, 임베딩 비용을 분석한다. 임베딩 결과는 버블정렬 그래프는 스타 그래프에 연장율(dilation) 3, 스타그래프는 팬케익 그래프에 연장율 4로 각각 임베딩 가능하다.
실세계에서는 두개 이상의 객체들이 서로 관계를 맺고있다. 단 두 객체 간의 관계만 표현하는 그래프와는 달리 여러 객체들 간의 관계를 표현하는 하이퍼그래프는 그룹 상호작용을 잘 표현할 수 있다. 이러한 강점으로 하이퍼그래프를 활용한 응용들이 많이 제안되고 있다. 하이퍼그래프 임베딩은 하이퍼그래프의 구조를 이용하여 노드를 저차원 벡터로 표현하는 방법이다. 이렇게 표현된 벡터들은 노드 분류, 커뮤니티 탐지, 링크예측 등 광범위한 응용에 활용된다. 하지만 하이퍼그래프는 그래프보다 희소성 문제가 훨씬 더 심해 데이터 셋의 희소성이 하이퍼그래프 임베딩 방법의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 희소성에 따른 하이퍼그래프 임베딩 방법들의 성능을 분석하고자 한다. 우리는 8 개의 실세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해 데이터가 희소할수록 하이퍼그래프 임베딩 방법들의 성능이 감소하는 것을 확인하였다.
시각장애 학습자들에게 수학교과는 학습하기 힘든 과목 중 하나로 여겨지고 있다. 다른 과목들에 비해 그래프, 도형 등 시각정보를 기반으로 한 학습 과정이 많기 때문이다. 그 중 특히 그래프는 이차원의 공간에서 다양한 선들이 나타내는 여러 가지 정보들이 시각적으로 함축되어 있어, 시각장애 학습자들이 포기하고 다음 과정으로 넘어가 버리는 대표적인 단원이다. 하지만 최근 청각 및 촉각을 기반으로 한 정보전달기술이 개발됨에 따라 시각장애 학습자들이 학습할 수 있는 그래프 정보들이 많아지고 있다. 본 기술동향분석에서는 시각장애 학습자들을 위한 그래프 전달 기술들을 알아보고, 앞으로 시각장애인들이 자유자재로 그래프 정보를 습득하고 정안인들과의 정보격차를 줄여주기 위한 그래프 전달기술의 향후 연구 개발 방향에 대해서 알아보도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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