본 논문에서는 응용범위가 넓고 비교적 복잡도가 높은 화물운송 계획문제들을 대상으로 몇 가지 실험을 통해 대표적인 인공지능 계획방식인 부분순서 계획법과 그래프 계획법의 성능을 비교 분석하였다. 또 동시에 이러한 실험을 통해 DVO 및 LPVO와 같은 대표적인 제어전략들을 중심으로 이들이 그래프 계획법의 성능에 미치는 효과를 비교 분석하여 보았다. 본 연구의 실험을 통해서는 부분순서 계획법에 비해 그래프 계획법이 메모리 사용량이나 CPU 계산시간 면에서 월등히 우수한 성능을 보여주었으며 비교적 복잡도가 큰 계획문제에서도 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 도출된 해 계획의 질적인 면에서는 부분순서 계획법이 대부분 최적의 해를 찾아낸 것에 반해 그래프 계획법은 사용된 제어전략과 최적화 방법에 따라 해 계획의 질이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 한편 그래프 계획법에서는 부속목표 선택 전략인 DVO는 그 효과를 뚜렷이 보이지 못한 반면 동작 선택 전략인 LPVO는 도출된 해 계획의 질적인 면이나 계산속도 면에서 모두 뛰어난 효과를 보여주었다.
본 논문에서는 응용범위가 넓고 비교적 복잡도가 높은 화물운성 계획문제들을 대상으로 몇 가지 실험을 통해 대표적인 인공지능 계획방식인 부분순서 계획법과 그래프 계획법의 성능을 비교 분석하였다. 또 동시에 이러한 실험을 통해 DVO 및 LPVO와 같은 대표적인 제어전략들을 중심으로 이들이 그래프 계획법의 성능에 미치는 효과를 비교 분석하여 보았다. 본 연구의 실험을 통해서는 부분순서 계획법에 비해 그래프 계획법이 메모리 사용량이나 CPU 계산시간 면에서 월등히 우수한 성능을 보여주었으며 비교적 복잡도가 큰 계획문제에서도 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 도출된 해 계획의 질적인 면에서는 부분순서 계획법이 대부분 최적의 해를 찾아낸 것에 반해 그래프 계획법은 사용된 제어전략과 최적화 방법에 따라 해 계획의 질이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 한편 그래프 계획법에서는 부속목표 선택 전략인 DVO는 그 효과를 뚜렷이 보이지 못한 반면 동작 선택 전략인 LPVO는 도출된 해 계획의 질적인 면이나 계산속도 면에서 모두 뛰어난 효과를 보여주었다.
본 연구는 우리나라 제7차 초등학교 교육과정과 NCTM(2000)의 "학교수학을 위한 원리와 규준" 에서 제시하고 있는 그래프 지도의 목표를 살펴보고, 우리나라 교과서와 MiC 교과서에서 그래프를 어떻게 교수학적으로 변환하여 다루고 있는지 비교한다. 이를 위해 그래프 단원의 내용 요소로서 그래프의 종류와 정의 방식, 그래프 비교 활동에 대한 교수학적 변환 방식을 비교하여 살펴보았다. 연구 결과, 그래프 지도 목표에서 우리나라에 비해 NCTM(2000)에서는 학생 스스로 자료를 표현하는 방법의 개발을 허용하며, 그래픽 표현 방법에 따른 분석 결과를 비교하도록 한다. 또, 그래프를 통해 자료 전체에 주목하여 설명하도록 한다는 차이점을 확인하였다. 두 교과서에서 다루는 그래프의 종류는 우리나라에 비해 MiC 교과서에서 number-line plot과 상자 그림을 더 다루고 있었다. 그래프를 정의하는 방법은 두 나라가 외연적 정의 방법을 주로 사용하고 있으나, 우리나라 교과서는 외연적 방법과 동의적 방법을 혼합하여 사용하고, MiC 교과서는 외연적 정의 방법을 그래프의 특징과 함께 사용하는 경우가 있었다. 그래프간의 비교 활동은 우리나라 교과서가 매우 빈약한 반면에, MiC 교과서는 여러 가지 형태의 비교 활동이 이루어지고 있음을 확인하였다.
단백질간 구조 비교는 기능적 또는 구조적으로 연관된 단백질을 분류하거나 모티프(motif)를 찾는데 유용하게 사용되고 있다. 여러 가지 단백질간 구조 비교 방법 중에서 단백질 2차구조를 이용하는 방법은 실행속도의 측면에서 장점이 있다. 본 논문에서는 단백질 2차 구조와 그들 사이의 관계를 기반으로 한 단백질 구조 비교에서 사용될 유사성 그래프를 생성하는 방법을 기술하였다. 유사성 그래프는 단백질의 2차구조 사이의 관계를 노드로 하여 생성되는데, 그 시간복잡도가 O(n$^4$)이다. 이에 본 논문에서는 유사성 그래프의 생성을 효율적으로 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
퍼지 그래프는 그래프에 대한 정점들과 간선들의 소속정도를 표현할 수 있도록 일반 그래프를 확장한 그래프이다. 그러나 기준 퍼지 그래프는 명확한 정점들의 집합 위에서의 관계만을 표시할 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 집합간의 관계를 표시할 수 있도록 확장된 레벨-2 퍼지 그래프를 제안한다. 본 논문에서는 레벨-2 퍼지 그래프를 정의하고 레벨-2 퍼지 그래프에서 수정되어야 하는 연산들과 레벨-2 퍼지 그래프의 특성에 대하여 소개한다. 제안된 레벨-2 퍼지 그래프는 퍼지 데이터 비교 및 퍼지 클러스터링 분야에 적용될 수 있다.
그래프 분할을 사용한 레지스터 할당과 Chaitin의 레지스터 할당 방법의 성능을 비교하였다. 실험 데이터로 Appel이 제시한 간섭 그래프를 사용하였고, 각 알고리즘에서 요구되는 최소 레지스터 수를 비교하였다. 그 결과 그래프 분할을 사용한 방법에서 더 적은 수의 레지스터가 요구되었다. 가용 레지스터가 제한되어 있는 경우, 레지스터 요구 수가 감소되면 삽입되는 대피 코드의 수도 감소된다. 대피 코드의 발생이 줄어들면 메모리를 참조하는 인스트럭션의 수가 감소하여 실행시간을 단축시킬 수 있다. 따라서 컴파일러의 최적화 단계에서 그래프 분할 방법을 사용한 레지스터 할당으로 성능 향상을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 바이너리 프로그램의 정적인 구조를 표현하는 제어 흐름 그래프를 비교하는 방법을 제안한다. 제어 흐름 그래프를 비교하기 위해서 기본 블록에 포함된 프로그램의 명령어 및 구문 정보를 비교한 후 기본 블록 사이의 유사한 정도를 측정한다. 또한, 에지 확장을 통해 기본 블록들 간의 제어 흐름을 표현하는 그래프 에지의 유사성을 함께 반영한다. 각 기본 블록 사이의 유사도 결과를 기반으로 기본 블록을 서로 매칭하고, 기본 블록 사이의 매칭 정보를 이용해서 전체 제어 흐름 그래프의 유사도를 측정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 자바 프로그램으로부터 추출한 제어 흐름 그래프를 대상으로 제어 흐름 구조의 유사성에 따라 두 가지 기준으로 실험을 수행하였다. 그리고, 성능을 평가하기 위해서 기존의 구조적 비교 방법을 함께 실험하였다. 실험 결과로부터 에지 확장 방법은 서로 다른 프로그램에 대해 충분한 변별력을 가지고 있음을 확인할 수 있다. 프로그램 비교에 좀 더 많은 시간이 소요되지만, 구조가 유사한 프로그램에 대한 매칭 능력에서 기존의 구조적 비교 방법에 비해 우수한 결과를 보였다. 제어 흐름 그래프는 프로그램의 분석에 다양하게 활용될 수 있으며, 제어 흐름 그래프의 비교 방법은 프로그램의 유사성 비교를 통한 코드의 최적화, 유사 코드 검출, 코드의 도용 탐지 등 다양한 분야에서 응용될 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구에서는 지구과학 그래프 유형을 분석하기 위한 기준을 만들고, 과학 교과서 비교 분석을 통하여 지구과학 그래프의 유형과 특징을 파악함으로써 지구과학 교과서에서 그래프의 기능과 구조에 대한 시사점을 얻고자 하였다. 지구과학 교과서 분석 결과, 선 그래프와 등치선도가 많이 사용되고 있는 것으로 나타났다. 선 그래프 중에는 단순 선 그래프 이외에도 다중 선 그래프와 YX 그래프의 사용 비율이 특히 높았다. 다른 과학 교과의 그래프와 비교 분석한 결과, 지구과학 교과는 다른 과학 교과에 비해 사용되는 그래프의 수가 많고 그 유형이 다양함을 알 수 있었다. 특히, 다른 과학 교과에 비해 선 그래프의 비율은 낮은 반면 등치선도, 분산 그래프 등의 비율이 높았다. 선 그래프 중에서는 특히 YX 그래프의 비율이 다른 교과에 비해 매우 높아 지구과학 교과의 가장 특정적인 그래프인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지구과학 교과서에서 그래프의 구조와 기능면에서의 개선을 시사하며, 학생들의 그래프 해석 능력에 대한 후속 연구를 제안한다.
동적 객체지향 프로그램 슬라이싱을 구현하기 위해서 프로그램 종속 그래프가 필요하다. 본 논문에서는 기존의 동적 객체지향 프로그램 종속 그래프 기법 보다 효율적인 동적 객체지향 프로그램 종속 그래프 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 기법이 기존에 비해 효율적임을 보이기 위해 그래프의 복잡도를 측정하여 비교하였다. 그리고 프로그램 슬라이스의 크기도 함께 측정하여 본 논문에서 제시한 기법이 효율적임을 증명하였다.
스트링 문법은 그래프 언어와 부분집합인 스트링 언어를 생성하는 반면 그래프 문법은 그래프 언어를 생성한다. 그래프 문법 모델중 가장 성공적인 것중의 하나인 NLC문법은 노드 레이블을 이용하여 하나의 노드를 하나의 그래프로 치환 하므로서 그래프를 생성한다. 그래프를 포함하는 하아피그래프를 생성하는 하이퍼그래프 문법 모델로는 미리 정해놓은 접착점들의 순서를 이용하여 하나의 하이퍼에지를 하나의 하이퍼그래프로 치환하는 CFHG 문법, CFHG 문법의 확장형으로서 복제 및 삭제의 방벙 을 통해 하이페이지와 그것이 포함하고 있는 노드들, 즉 하나의 핸들을 하나의 하아 퍼그래프로 차환하는 HH 문법, 그리고 eNCE방식을 이용하여 하나의 핸들을 하나의 하아퍼그래프로 치환하는 HRNCE 문법 등이 소개되었다. 본 논문에서는 HRNCE 문법이 생성하는 그래프 언어와 위에서 언급된 기타의 그래프 문법들이 생성하는 그래프 언어 들을 비교하므로서 HRNCE 문법과 타 그래프 문법들의 언어 생성력을 비교 검토하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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