• 제목/요약/키워드: 그래프 비교하기

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이산형 자료 예측을 위한 베이지안 네트워크 분류분석기의 성능 비교 (The performance of Bayesian network classifiers for predicting discrete data)

  • 박현재;황범석
    • 응용통계연구
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    • 제33권3호
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    • pp.309-320
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    • 2020
  • 방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph; DAG)라고도 하는 베이지안 네트워크(Bayesian network)는 변수 사이의 관계를 확률과 그래프를 통해 모형화할 수 있다는 점에서 최근 의학, 기상학, 유전학 등 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 이산형 자료의 예측에 사용되는 베이지안 네트워크 분류분석기(Bayesian network classifier)가 최근 새로운 데이터 마이닝 기법으로 주목받고 있다. 베이지안 네트워크는 그 구조와 학습 방법에 따라 여러 가지 다양한 모형으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 성질을 가진 이산형 자료를 바탕으로 구조 학습 방법에 차이를 두어 베이지안 네트워크 모형을 학습시킨 후, 가장 간단한 방법인 나이브 베이즈 (naïve Bayes) 모형과 비교해 본다. 학습된 모형들을 여러 가지 실제 데이터에 적용하여 그 예측 정확도를 비교함으로써 최적의 분류 분석 결과를 얻을 수 있는지 살펴본다. 또한 각각의 모형에서 나타나는 그래프를 통해 데이터의 변수 사이의 관계를 비교한다.

공통 Phrase의 관계 그래프와 Suffix Tree 문서 모델을 이용한 문서 군집화 기법 (Document Clustering with Relational Graph Of Common Phrase and Suffix Tree Document Model)

  • 조윤호;이상근
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.142-151
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    • 2009
  • 기존의 문서 군집화 기법 NSTC은 문서 군집화 과정 내에서 TF-IDF를 이용하여 문서간 유사도를 측정한다. 본 논문에서는 TF-IDF가 아닌, 공통 Phrase의 관계 그래프를 이용한 새로운 문서간 유사도 측정을 제안한다. 이 방법은 문서 집합 내의 공통 Phrase들의 관계를 나타낸 관계 그래프를 통해 공통 Phrase의 가중치를 부여하는 방법을 제시한다. 또한 실험을 통해 NSTC와 비교하여 본 논문에서 제안한 문서간 유사도 측정 기법이 문서 군집화에 더욱 효과적임을 보였다.

그래프 이론을 이용한 고속도로 분석 알고리즘에 관한 연구 (A Study on the Algorithms of Highways Analysis Using Graph Theory)

  • 오하일;손수호;장수경;박기섭;김문성;이광연
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.293-296
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    • 2023
  • 본 논문에서는 고속도로의 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 그래프 이론을 이용하여 접근성 지표의 알고리즘을 제안한다. 먼저 2025년 고속도로 교통망을 그래프로 나타낸 운송네트워크를 구한다. 그리고 그래프 이론의 연결수, 비교거리, 접근지표, 연결도, 산포지수, 지름 등의 개념을 이용하여 2025년 고속도로 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 주어진 운송네트워크로부터 다양한 접근성 지표를 쉽게 얻을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통하여 고속도로의 운송네트워크에서 교통의 중심이 되는 도시를 찾을 수 있다.

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재난안전 사회관심 분석을 위한 언어모델 활용 정보 네트워크 구축 (A Language Model based Knowledge Network for Analyzing Disaster Safety related Social Interest)

  • 최동진;한소희;김경준;배은솔
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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    • pp.145-147
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    • 2022
  • 본 논문은 대규모 텍스트 데이터에서 이슈를 발굴할 때 사용되는 기존의 정보 네트워크 또는 지식 그래프 구축 방법의 한계점을 지적하고, 문장 단위로 정보 네트워크를 구축하는 새로운 방법에 대해서 제안한다. 먼저 문장을 구성하는 단어와 캐릭터수의 분포를 측정하며 의성어와 같은 노이즈를 제거하기 위한 역치값을 설정하였다. 다음으로 BERT 기반 언어모델을 이용하여 모든 문장을 벡터화하고, 코사인 유사도를 이용하여 두 문장벡터에 대한 유사성을 측정하였다. 오분류된 유사도 결과를 최소화하기 위하여 명사형 단어의 의미적 연관성을 비교하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 유사문장 비교 알고리즘의 결과를 검토해 보면, 두 문장은 서술되는 형태가 다르지만 동일한 주제와 내용을 다루고 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어 단위 지식 그래프 해석의 어려움을 극복할 수 있는 새로운 방법이다. 향후 이슈 및 트랜드 분석과 같은 미래연구 분야에 적용하면, 데이터 기반으로 특정 주제에 대한 사회적 관심을 수렴하고, 수요를 반영한 정책적 제언을 도출하는데 기여할 수 있을 것이다

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동적 시스템 종속 그래프를 사용한 동적 슬라이싱 (Dynamic Slicing using Dynamic System Dependence Graph)

  • 박순형;박만곤
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.331-341
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    • 2002
  • 기존의 슬라이싱 기법들은 슬라이스를 생성하며 생성된 슬라이스의 정확성을 위해 종속 그래프를 사용한다. 그러나, 기존의 많은 슬라이싱 기법들은 동적 슬라이싱 기법에 바탕을 두고 데이터 통신 링크를 표현하기 때문에 많은 정점들(vertices)과 간선들(edges)을 필요로 한다. 그러므로 그 그래프는 매우 복잡하다. 어떤 프로그램 시스템에 대한 소프트웨 어 슬라이싱을 처리하기 위해 본 논문에서는 동적 시스템 종속그래프를 제안한다. 그리고, 소프트웨어 시스템의 동적 슬라이스를 산출하기 위해 관련 테이블들의 관계도를 이용한 효율적인 슬라이싱 알고리즘을 제안한다. 동적 슬라이스의 생성을 위한 동적시스템종속그래프는 제안된 알고리즘으로부터 얻어진 마킹테이블을 사용해서 얻어진다. 슬라이스의 최종 결과는 이 그래프를 추적함으로써 얻어진다. 결론적으로 제안된 동적시스템종속그래프 기법의 효율성을 기존의 종속그래프 기법과 비교하였다.

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시간 제한 조건을 가진 자유 선택 신호 전이 그래프로부터 비동기 회로의 합성 (Synthesis of Asynchronous Circuits from Free-Choice Signal Transition Graphs with Timing Constraints)

  • 정성태;정석태
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제9A권1호
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    • pp.61-74
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    • 2002
  • 본 논문에서는 시간 제한 조건을 가진 자유 선택 신호 전이 그래프로부터 비동기 회로를 합성하는 방법을 기술한다. 이 방법에서는 상태 그래프를 생성하지 않고 신호 전이 그래프로부터 직접 신호 전이들간의 관계를 구하여 비동기 회로를 합성한다. 본 논문의 합성 방법에서는 자유 선택 신호 전이 그래프를 선택 행위가 없는 결정성 신호 전이 그래프에 대하여 타이밍 분석을 수행하여 임의의 두 신호 전이 사이의 시간 제약 병렬 관계와 시간 제약 인과 관계를 구한다. 다음에는 이 관계들을 이용하여 각 결정성 신호 전이 그래프에 대한 합성을 수행하고 그 결과를 합병함으로써 전체 회로를 합성한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안한 합성 방법은 상태 공간이 큰 회로에 대하여 현저하게 합성시간을 단축시킬 수 있을 뿐 만 아니라 기존의 상태 그래프 기반 합성 방법과 비교하여 거의 같은 면적의 회로를 합성한다.

연관법칙 마이닝(Association Rule Mining)을 이용한 ANIDS (Advanced Network Based IDS) 설계 (ANIDS(Advanced Network Based Intrusion Detection System) Design Using Association Rule Mining)

  • 정은희;이병관
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.2287-2297
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    • 2007
  • 제안한 ANIDS(Advanced Network based IDS)는 네트워크 패킷을 수집하여 연관규칙 마이닝 기법을 이용하여 패킷의 연관성을 분석하고, 연관성이 높은 패킷을 이용해 패턴 그래프를 생성한 후, 생성된 패턴 그래프를 이용해 침입인지를 판단하는 네트워크 기반 침입 탐지 시스템이다. ANIDS는 패킷 수집 및 관리하는 PMM(Packet Management Module), 연관성 있는 패킷들만을 이용해 패턴 그래프를 생성하는 PGGM (Pattern Graph Generate Module), 침입을 탐지하는 IDM(Intrusion Detection Module)으로 구성된다. 특히, PGGM은 Apriori 알고리즘을 이용해 $Sup_{min}$보다 큰 연관규칙의 후보 패킷을 찾은 후, 연관규칙의 신뢰도를 측정하여 최소 신뢰도 $Conf_{min}$보다 큰 연관규칙의 패턴 그래프를 생성한다. ANIDS는 패킷간의 연관성을 분석하여 침입인지를 탐지 할 수 있는 패턴 그래프를 사용함으로써, 침입 탐지의 긍정적 결함 오류를 감소시킬 수 있으며, 완벽한 패턴 그래프 패턴이 생성되기 전에, 이미 침입으로 판정된 패턴 그래프 패턴과 비교하여 유사한 패턴 형태를 침입으로 간주하므로 기존의 침입 탐지 시스템에 비해 침입 탐지속도를 감소시키고 침입 탐지율을 증가시킬 수 있다.

Is-A Node Type Modeling Methodology to Improve Pattern Query Performance in Graph Database

  • Park, Uchang
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.123-131
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    • 2020
  • 그래프 데이터베이스에서 패턴질의는 관계 데이터베이스 SQL과 비교하여 질의의 쉬운 표현, 높은 질의 처리 성능을 기대할 수 있는 장점이 있다. 그러나 그래프 데이터베이스는 관계 데이터베이스와 달리 논리적 데이터 모델을 구축하는 방법론이 정의되어 있지 않아 모델링에 따라 패턴 질의의 장점을 활용하지 못할 수 있다. 본 연구는 그래프 모델링 과정 중 나타나는 is-a 노드 모델링 방법에서 일반화 모델로 설계할 경우와 특수화 모델로 설계할 경우 그래프 패턴질의의 성능 차이가 있음을 실험하였다. 실험 결과 is-a 노드 설계를 특수화 모델로 설계할 경우 더 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또 추가로 패턴질의를 작성할 때 변수를 노드나 간선에 바인딩시키는 경우 그렇지 않는 경우보다 성능이 우수할 수 있음을 보였다. 실험 결과들은 그래프 데이터베이스에서 패턴질의에 대한 is-a 노드 모델링 방법 및 그래프 질의 작성 방법으로 제시될 수 있다.

중학교 1학년 수학 교과서에 새롭게 도입된 그래프 내용 비교 분석과 학습만족도 조사 연구 (A study on the comparative analysis of the graph introduced newly in the seventh grade mathematics textbook and on the investigation of the degree of the learning satisfaction)

  • 황혜정;김혜지
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제58권3호
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    • pp.403-422
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    • 2019
  • 2015 개정 중학교 1학년 수학 교과서 총 10종을 대상으로 분석틀에 근거하여 교과서 체제별로 그래프의 표현과 해석에 관한 요소를 빈도 분석하고 교차분석 하였으며, 그래프 내용에 관한 학생들의 만족도를 조사하였다. 그 결과, 전반적으로 교과서에 그래프의 표현보다 해석에 관한 문항이 더 많이 수록되어 있으며, 또 학생들은 그래프 단원에 학습 효과는 보였지만 해당 학습에 관한 감동 여부에는 중립적인 반응을 보였다.

3상 매트릭스 컨버터에 사용되는 옵셋전압 PWM방법과 $V_{max}-V_{mid}$ PWM 방법의 비교분석 (Comparative Analysis of Offset Voltage PWM and $V_{max}-V_{mid}$ PWM Method for 3 Phase Matrix Converter)

  • 차한주;김우중
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.932-933
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    • 2008
  • 본 논문에서는 매트릭스 컨버터의 두가지 전압 변조 방법을 직관적이고 직접적인 그래픽적 접근을 통해 비교 분석한다. 전압 변조에 있어서 옵셋전압 PWM방법은 캐리어비교를 기본으로 하여 옵셋전압을 더함으로써 전압 변조를 하고, $V_{max}-V_{mid}$ PWM 방법은 샘플링 주기내에서 한상을 고정시키고 나머지 두 상을 온-오프 하는 방식으로 전압 변조를 한다. 이 과정에서 중요한 두가지 특징이 전류 리플과 스위칭 손실이고, 전류 리플과 관련해서 각변조 방법의 고조파 전압을 그래프로 그려 분석한다.먼저 출력지령전압 벡터와 각 스위칭 영역별 벡터간의 차에 의한 고조파 성분을 스위칭 한주기내에서 벡터도를 그리고, 그 다음으로 출력전압 위상각과 전압 변조율을 달리 하여 각각의 고조파 전압 그래프를 그려 비교 분석해 보았다.

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