• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.892-898
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• 2012

많은 문자인식 문제에서 인식 속도를 높이기 위하여 대분류 방법이 사용된다. 이 경우 처음에 부류를 잘못 선택하면 대분류에 의해 돌이킬 수 없는 오류가 발생한다. 이러한 위험을 줄이기 위하여 각 모델을 여러 부류에 중복시키는 방법이 사용되지만, 이 또한 대분류 오류를 완전히 배제할 수는 없다. 본 논문에서는 오류를 증가시키지 않으면서도 전체 모델 중 일부를 선택적으로 정합함으로써 인식 속도를 높이기 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 모델간의 유사도를 이용하여 그래프를 구성하고, 이 그래프 상에서 특정 모델을 시점으로 그래프 탐색을 진행함으로써, 입력 패턴과 유사도가 떨어지는 모델들과의 불필요한 정합을 줄인다. 본 논문에서는 이 방법을 숫자와 영어 대소문자를 대상으로 하는 온라인 필기 문자 인식 문제에 적용하였다. 실험에서 입력 패턴을 모든 모델과 정합하는 기본적인 방법과 제안하는 방법을 비교해 보았다. 그 결과 모델 그래프의 진출 차수와 탐색 과정에서 유지하는 후보의 개수를 적절히 조절함으로써 기본적인 방법과 동일한 인식률을 얻었으며, 인식 속도는 2.45배의 증가를 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권8호
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• pp.2061-2074
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• 1998

패턴 인식의 분야에서 그래프는 복잡한 대상체의 표현 및 인식의 도구로서 많이 사용되지만, 그래프간의 유사성 비교에는 많은 시간이 소요될 뿐아니라 실제 입력되는 영상은 왜곡으로 인해 저장되어 있는 이상적인 영상과 동일함을 기대할 수 없으므로 유사한 정도를 판별하는 기준이 마련되어야만 한다. 이 논문에서는 행렬을 그래프의 표현 수단으로 사용하였다. 행렬은 표현이 간단하며, 정의되어 있는 연산을 통해 순서 배열 및 매칭 과정을 간단히 수행하루 수 있다. 이 때 그래프를 구성하는 노드(node)들을 기하학적 위치에 따라 순서 배열함으로써 그래프를 구성하는 노드들 사이의 대응 관계를 효율적으로 찾을 수 있도록 하였으며, 또한 왜곡으로 인하여 기호를 표현하는 그래프의 노드가 제대로 추출되지 못한 경우는 기호의 구조를 고려하여 보정해 줄 수 있는 분할 과정을 도입하여 해결하였다. 제안한 방법은 악보의 비음표 기호 인식을 통해 실험하였으며, 실험 결과 95% 정도의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1682-1687
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• 2020

대역폭 제한 그래프신호의 신호복원을 위해서 최대의 정보를 제공하기 위한 그래프 상의 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 저 복잡도 선택알고리즘을 구현하기 위해 직접적인 비용함수인 신호 복원오차를 최소화 하는 대신, 신호 복원오차의 최대값을 최소화하는 방법에 대해 집중한다, 이를 위해, 추가적인 복잡도 개선을 위해 유용한 근사화공식을 적용하여 성능손실을 최소화하면서 복잡도를 개선한 저 복잡도 탐욕알고리즘을 제안한다. 다양한 그래프신호에 대한 폭넓은 실험을 통해, 기존 저 복잡도 방식과 신호복원성능 및 복잡도를 평가 비교하여 기존방식대비 신호복원 및 복잡도면에서 모두 성능 개선이 있음을 보였으며, 이는 실시간 응용분야에서 실용적인 해결방식으로써 경쟁력 있는 대안을 제시한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.23-28
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• 2020

인터넷상의 소통을 위해 댓글 시스템은 필수적이다. 하지만 온라인상의 익명성을 악용하여 타인에 대한 부적절한 표현 등의 악성 댓글 또한 존재한다. 악성 댓글로부터 사용자를 보호하기 위해 악성/정상 댓글의 분류가 필요하고 이는 텍스트 분류로 구현할 수 있다. 자연어 처리에서 텍스트 분류는 중요한 주제 중 하나이고 최근 BERT 등 pretrained model을 활용한 연구와 GCN, GAT 등의 그래프 구조를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 공개된 댓글에 대해 BERT, GCN, GAT 을 활용하여 댓글 분류 시스템을 구현하고 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 그래프 기반 모델을 사용한 시스템이 BERT 대비 높은 성능을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.34-42
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• 2014

본 논문에서는 파형 신호와 이미지 등에서 패치를 추출하고 이를 패치 그래프로 구성한 다음, 이로부터 각 패치 간의 컴뮤트 타임을 구하여 이에 기반한 임베딩 기법을 구현하고, 가장 널리 이용되는 PCA(principal component analysis) 임베딩 결과와 비교 분석한다. 임베딩에서 차원을 줄일 경우 원 임베딩과 축소된 차원의 임베딩 간에는 오차가 크지 않도록 차원을 결정하는 것이 일반적이다. 하지만 본 논문에서 구현한 임베딩 방식은 삼차원 이하로 줄여 오차가 80~90%를 상회하여도 축소된 차원의 임베딩 공간에서 각 신호 고유의 기하 구조를 생성하므로 패턴 분류나 기계 학습 등의 응용 목적에 활용 가능함을 실험으로 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.16-18
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• 2005

웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서를 자료구조화하여 보다 신뢰성 있는 패턴을 추출하고 사용자의 특성과 행동 패턴을 적용하여 개인화 하여야한다. 본 논문에서는 개인화하기 위한 전처리 과정으로서 웹 문서를 구조화 하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹 문서 태그의 하이퍼링크를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프를 만드는 것이다. 이때 웹 문서 태그 탐색 시 플래시, 스크립트 등의 찾기 힘든 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점을 보완한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가함으로써 보다 신뢰성높은 방향그래프를 만든다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.9-15
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• 2011

여러 언어로 작성되는 위키피디아의 경우 언어 간에 등록되어 있는 정보의 양과 내용이 달라 언어 간 정보를 상호 추출하고 서로 통합하는 연구에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 위키피디아의 요약본으로써 의미가 있는 인포박스는 위키피디아 아티클에 존재하는 구조화된 정보 중 가장 근간이 되는 정보로, 본 논문에서는 위키피디아에 존재하는 인포박스를 1)소스 언어 자원으로부터 획득하여 타겟 언어로 번역하고, 2)번역된 결과물과 웹그래프를 이용하여 타겟 언어 데이터에서 획득하는 정보와 결합하는 과정을 통해 자동으로 인포박스를 생성하는 기법에 대하여 설명한다. 웹그래프는 위키피디아에 존재하는 링크 구조를 통해 서로 다른 두 용어간의 관련도를 측정하여 인포박스에 추가될 내용을 파악하는데 사용한다. 본 논문의 기법은 언어 간 인포박스를 생성하는 측면에서, 영어 인포박스 데이터를 입력으로 하여 한국어 인포박스 데이터를 생성하는 방식으로 진행하였다. 평가를 위하여 기존 한국어에 실제 존재하는 인포박스 데이터와 비교 실험하는 방식을 사용하여 평균적으로 40%의 정확률과 83%의 재현율을 나타내었다. 하지만, 기존 한국어에 존재하는 인포박스 데이터의 내용이 인포박스에 포함될 완전한 데이터를 모두 포함했다고 볼 수 없으므로 본 논문에서 제안하는 수행한 실험의 정확률이 상대적으로 낮게 나온 것으로 분석되었다. 실제 사람이 수작업으로 새롭게 생성된 인포박스 데이터의 적합성을 판별한 경우 평균 76%의 정확률과 91%의 재현율을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.898-900
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• 2005

모듈러 멱승은 양수 x, E, N에 대하여 $x^Emod$ N로 정의된다. 모듈러 멱승 연산은 대부분의 공개키 암호화 알고리즘과 전자서명 프로토콜에서 핵심적인 연산으로 사용되고 있으므로, 그 효율성은 암호 프로토콜의 성능에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 모듈러 멱승 연산에 필요한 곱셈 수를 감소시키기 위하여, 슬라이딩 윈도우를 적용한 CLNW 방법이나 VLNW 방법이 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 조합론(combinatorics)에서 많이 응용되는 그래프 모델을 모듈러 멱승 연산에 적용할 수 있음을 보이고, 일반화된 그래프 모델을 통하여 VLNW 방법보다 더 적은 곱셈 수로 모듈러 멱승을 수행하는 방법을 설명한다. 본 논문이 제안하는 방법은 전체 곱셈 수를 감소시키는 새로운 블록들을 일반화된 그래프 모델의 초기 블록 테이블에 추가할 수 있는 초기 블록 테이블의 두 가지 확장 방법들로써, 접두사 블록의 확장과 덧셈 사슬 블록의 확장이다. 이 방법들은 새로운 블록을 초기 블록 테이블에 추가하기 위해 필요한 곱셈의 수와 추가한 뒤의 전체 곱셈 수를 비교하면서 초기 블록 테이블을 제한적으로 확장하므로, 지수 E에 non-zero bit가 많이 나타날수록 VLNW 방법에 비해 좋은 성능을 보이며 이는 실험을 통하여 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권2호
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• pp.209-214
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• 2005

단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려져 있지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 단백질 기능 예측 관련 연구로는 guilt-by-association 개념을 바탕으로 대규모의 단순 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 기능 예측 방법인 neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 예측 모델을 살펴보고 대량의 상호작용 데이터로부터 빠른 기능예측에 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단백질 상호작용 맵, 서열 유사성 및 경험적 전문가 지식을 이용하는 그래프 기반 모델이다. 제안된 알고리즘은 Yeast 단백질의 기능 예측을 수행하였으며, neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 모델의 실험 결과와 비교되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.34-34
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• 2022

우리나라의 하천은 그 중요도와 규모에 따라 국가·지방·소하천 및 세천 등으로 분류하고 있다. 우리나라 하천 관리는 주로 국가 지방하천을 중심으로 이루어지고 있다. 특히 수리량 계측에 있어서 대부분의 수위 유량 관측시설이 국가 지방하천에 위치해 있으며, 소하천에 대한 관측은 거의 이루어 지지 않고 있다. 이로 인해 소하천 설계기준의 홍수량 산정 공식은 국내 중규모 이상 하천의 경험식이나 외국의 소하천 경험식에 기반한 매개변수를 따르고 있어, 국내 소하천의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국립재난안전연구원에서는 국내 소하천 특성에 적합한 설계기준 개발 및 홍수량 산정을 위해 소하천 자동유량계측기술을 개발하고, 전국 소하천의 10%(2,230개소)에 설치·운영하는 것을 목표로 행정안전부 및 지자체와 협력하여 확대 구축을 추진 중이다. 소하천은 유로연장이 짧고 유역면적이 크지 않아 도달시간이 짧은 것이 특징으로, 강우-유량 노모그래프를 사용하여 소하천 홍수 예·경보를 위한 홍수량 산정이 가능하다. 강우-유량 관계는 선행강우에 따른 토양의 포화상태와 강우 발생 시점의 기저유량 등에 영향을 많이 받는다. 본 연구에서는 자동유량계측기술 설치 시범소하천 5개소의 계측데이터를 사용하여 선행강우를 고려한 강우-유량 노모그래프를 개발하였다. 또한, 뉴로-퍼지 기법과 회귀분석을 사용한 홍수량 예측결과와 비교 연구를 수행하였다.