• School Mathematics
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• v.17 no.1
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• pp.65-78
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• 2015

This study has analyzed the effect of graph activity using CBR on the graphic ability through the observation on the 4 math-gifted 5th grade students. The study had designed the graph activity class using CBR based on the theories of graph and progressed it twice for 40 minutes, respectably. The recorded videos of the classes and the interviews of students were collected for analyzing the data, and 2 weeks later, post inspection using the same questionnaire was held for the comparative analysis on the errors that the students had made in the interpretation of the graph. According to the results of this study, the students were able to understand the flow change of the graph, interpret the relationship between variables, and contextualize the dependent variables.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.12
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• pp.285-292
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• 2014

Intelligent systems are systems that mainly use knowledge rather than data or information. Therefore, knowledge representation is an important factor for intelligent system construction. Conceptual graph is a logical knowledge representation language which has graphical form and it can represent knowledge efficiently. It is, however, cumbersome to use conceptual graphs directly for programming. Various tools were developed to overcome this difficulties. In this paper, we survey on functions and characteristics of conceptual graph tools that can be utilized for constructing intelligent systems by using conceptual graphs. The result of this survey will be very helpful to use conceptual graphs for development of intelligent systems.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.43 no.2
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• pp.234-242
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• 2024

We propose a passive sonar signal classification algorithm using Graph Neural Network (GNN). The proposed algorithm segments spectrograms into image patches and represents graphs through connections between adjacent image patches. Subsequently, Graph Convolutional Network (GCN) is trained using the represented graphs to classify signals. In experiments with publicly available underwater acoustic data, the proposed algorithm represents the line frequency features of spectrograms in graph form, achieving an impressive classification accuracy of 92.50 %. This result demonstrates a 8.15 % higher classification accuracy compared to conventional Convolutional Neural Network (CNN).

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.383-385
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• 2003

본 논문에서는 개념 기반 검색엔진 시스템(Concept-based Search Engine System)의 검색 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 MeSH를 이용하였다. MeSH는 Medical Subject Headings의 약자로서 MEDLINE 논문의 원활한 검색을 위하여 주제어를 코드화한 것으로 이를 개념 그래프의 시소러스로 사용하여 개념 그래프의 가장 중요한 부분인 개념 추출의 정확성을 보장하도록 하였다. 본 논문은 2003년 MeSH의 Descriptor Data의 Term 항목을 사용하여 개념과 관련이 있는 유의어를 추출했다. 추출된 유의어로 개념 그래프를 구성한 것과 문서 내에서의 단어 빈도수에 의하여 개념 그래프를 구성한 것의 검색 결과를 비교한 결과 MeSH 를 시소러스로 사용하여 개념 그래프를 구성한 것이 훨씬 더 정확한 결과를 내는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.329-332
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• 2003

노드 병합을 이용한 레지스터 할당 방법은 그래프 감축 단계에서 블록 되었을 경우 효율적인 비용 계산을 이용하여 그래프 감축이 지속될 가능성을 발생시키는 방법이다. 이와 함께 지정 레지스터 수의 증가를 최소화하는 레지스터 할당 방법은 컬러링 과정에서 좀더 적은 수의 레지스퍼를 사용하도록 하기 위하여 제안된 방법이다. 이 두 가지 알고리즘을 함께 적용한 경우 기존의 레지스터 할당 알고리즘 보다 우수한 결과를 보였다. Appel 의 간섭 그래프들을 사용하여 제시된 레지스터 할당 방법과 Briggs의 알고리즘을 비교할 때 500 개 이상의 에지를 포함하는 그래프중에 5.81%의 그래프에서 레지스터 요구 수가 감소되었다. 제시된 알고리즘은 코드 길이가 길거나 사용가능한 레지스터 수가 적은 경우에 좋은 성능을 가져올 것으로 예측한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.555-558
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• 2020

본 논문에서는 입력 영상에 담긴 다양한 물체들과 그들 간의 관계를 효과적으로 탐지하여, 하나의 장면 그래프로 표현해내는 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 물체와 관계의 효과적인 탐지를 위해, 합성 곱 신경망 기반의 시각 맥락 특징들뿐만 아니라 언어 맥락 특징들을 포함하는 다양한 멀티 모달 맥락 정보들을 활용한다. 또한, 제안 모델에서는 관계를 맺는 두 물체 간의 상호 의존성이 그래프 노드 특징값들에 충분히 반영되도록, 그래프 신경망을 이용해 맥락 정보를 임베딩한다. 본 논문에서는 Visual Genome 벤치마크 데이터 집합을 이용한 비교 실험들을 통해, 제안 모델의 효과와 성능을 입증한다.

• ETRI Journal
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• v.14 no.1
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• pp.118-125
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• 1992

다중 컴퓨터 연결망의 성능은 그 위상에 따라 크게 좌우되는데 현재까지 연구된 많은 연결망중에서 특히 하이퍼큐브 연결망은 노드수에 비해 비교적 적은 차수와 지름을 갖고 symmetric 하며 순환적 구성 (recursive decomposition structure) 특성을 갖고 있어 여러가지 알고리즘의 사상이 용이하여 많이 사용되고 있다. 여기서는 $Akers^2$ 등에 의해 제안되어 스타 그래프 (star graph) 에 대해 성능분석을 하였다. 분석 척도로는 노드간 평균거리를 사용하였으며 메시지 분포는 $Reed^(1)$가 사용한 분포를 사용하였다. 분석결과 스타 그래프 연결망은 하이퍼큐브와 비슷한 성능을 보였으며 노드 수가 많아질수록 더 나은 성능을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.257-258
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• 2015

전력 계통은 전력을 목적지로 전송한다는 관점에서 하나의 그래프로 볼 수 있다. 그래프를 형성함에 있어서 목적에 따라 어떠한 구성으로 이루어지는지 달라지기 때문에 전력 계통의 토폴로지(topology) 분석이 필요하다. 실제 전력 계통망의 연결 구조를 보면 노드(node)와 링크(link)의 관점에서 해석이 가능하다. 예를 들어 모선, 발전소, 변전소 등을 하나의 노드로 서로 간에 연결 된 선로들을 링크로 볼 수 있다. 따라서 이러한 그래프 모델을 적용해서 전력망을 해석하고 토폴로지 특성을 분석할 수 있다. 본 연구는 미국 송전망과 국내 송전망의 실제 데이터를 이용하여 토폴로지 특성을 비교 분석한다.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.23 no.3
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• pp.259-276
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• 2020

The purpose of this study was to identify how didactic transposition (teaching and learning methods) has occurred and developed in the teaching of graphs in elementary school mathematics textbooks for third and fourth graders according to the previous and current curricula. In this study, we analyzed the lesson units on bar graphs and line graphs in mathematics textbooks for each curriculum, from the fifth curriculum to the 2015 revised curriculum. We also investigated the implication of statistics education deriving from didactic transposition (teaching and learning methods). We found that the timing of teaching bar and line graphs was rarely changed as the curriculum has changed. In addition, the use of technology was not actively implemented in school statistics, although the curriculum emphasized the use of technology in statistical education. Lastly, the textbooks did not address the variability and distribution of data and the sample or sampling process, which are significant statistical concepts. Based on the findings of this study, we suggest how to teach statistical graphs and what to consider for the next mathematics textbook.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.5
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• pp.394-402
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• 2010

JavaScript is one of the most popular languages to develope web sites and web applications. Since applicationss written in JavaScript are sent to clients as the original source code, they are easily exposed to plagiarists. Therefore, a method to detect plagiarized JavaScript programs is necessary. The conventional program dependency graph(PDG) based approaches are not suitable to analyze JavaScript programs because they do not reflect dynamic features of JavaScript. They also generate false positives in some cases and show inefficiency with large scale search space. We devise a JavaScript specific PDG(JS PDG) that captures dynamic features of JavaScript and propose a JavaScript plagiarism detection method for precise and fast detection. We evaluate the proposed plagiarism detection method with experiment. Our experiments show that our approach can detect false-positives generated by conventional PDG and can prune the plagiarism search space.