본 논문에서는 방향성 그래프에 기초하여 절점들 간의 입출력 관계가 트리의 특성을 갖는 연관관계를 분할연산기법과 수학적 해석을 통하여 함수로 변환하고 이를 회로 설계하는 방법에 대하여 논의하였다. 기존에 제안된 알고리즘이 임의의 절점수를 갖는 방향성 그래프에 대하여 같은 수의 잉여절점수를 삽입함으로써 생성되는 매개변수들이 양의 정수로 표현되지 못하여 회로의 설계가 불가능하게 되는 문제점이 있었다. 이를 개선하기 위해서 본 논문에서는 트리의 성질을 수학적으로 해석하여 주어진 임의의 절점수를 가지는 방향성 그래프에 대하여 절점들의 관계를 규명해주는 매개변수들과 논리레벨 P의 승수로 표현되어 항상 양의 정수 값을 갖도록 레벨 간에 각기 다른 잉여절점을 삽입하여 효율적인 회로설계를 하였다.
본 논문에서는 방향그래프의 특정한 두 정점 사이의 최단 시간 및 최단 경로를 구하는 과정을 EMFG를 이용하여 수학적으로 해석하였다. 특정한 두 정점 사이의 최단 시간 및 최단 경로를 구하기 위해 방향그래프를 EMFG로 변환하는 방법과 접속행렬을 이용한 EMFG의 수학적 해석[10]을 적용한 최단 경로 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬을 시스템에 적용하여 알고리듬이 올바르게 동작하는 것을 확인하였으며, 방향그래프를 EMFG로 변환하여 해석하면 최단 시간 및 최단 경로를 파악하는 시스템의 분석 및 설계가 용이하여 시스템의 성능향상에 도움이 될 것으로 기대된다.
탄소나노튜브와 폴리에스터 계면 간 그래프팅이 나노복합재의 역학적 거동과 하중전달에 미치는 영향을 고찰하기 위해 분자동역학 전산모사를 수행하고 그 결과를 Mori-Tanaka 모델 예측해와 비교하였다. 각 방향으로의 인장과 전단 전산모사를 통해 응력-변형률 선도를 도출한 후, 가교 유무에 따른 탄성거동 변화를 관찰하였다. 또한 가로등방성 강성행렬을 방향 평균하여 나노튜브가 랜덤분포하는 경우의 등방성 영률과 전단계수를 구하였다. 그 결과 가로방향 영률과 전단계수는 그래프팅 가공에 의해 향상되었으나, 길이방향 영률의 경우 나노튜브의 물성감소로 인해 오히려 물성이 저하되었다. 나노튜브의 랜덤분포를 고려한 예측 결과에서는 그래프팅 가공에 의해 물성이 약간 감소하였다.
결측치가 존재하는 비 단조형 데이터에 대한 패턴 분석과 비 내포형 종속 회귀 모형 분석에 격자 조건부 독립 모델이 최근 도입되고 있다. 이러한 접근 방법은 데이터 패턴 분석에 성공적으로 적용되고 있지만 격자 조건부 독립 모델을 찾는 계산적 부담이 따른다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 에센셜 그래프를 바탕으로 격자 조건부 독립 모델(LCIM)을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, LCIM 클래스가 특정한 비 순환 방향 그래프 모델과 마르코프 동등한 모든 추이적 비 순환 방향 그래프의 모델 클래스와 일치함을 밝혔다.
본 논문에서는 그래프에 기초하여 유한체상의 스위칭함수를 도출하는 알고리즘과 이를 바탕으로 스위칭함수를 회로로 구현하는 방법을 제안하였다. 방향성그래프의 경로 수로부터 행렬방정식을 유도한 후에 이에 따른 스위칭 함수회로설계 알고리즘을 제안하였으며, 설계된 회로와 함께 방향성 그래프의 특성을 만족할 수 있게 노드들에 대한 코드를 할당하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 통해 설계한 스위칭함수회로는 기존의 방법에 비해 좀 더 최적화된 스위칭함수회로를 구현할 수 있었으며, 제안한 스위칭함수회로설계 알고리즘을 통해 임의의 자연수의 경로 수를 갖는 방향성 그래프에 대한 설계가 가능하였다. 또한, 입출력단자 수의 감소, 회로구성의 간략화, 연산속도의 향상과 비용감소 등의 이점이 있었다.
최근 지식 그래프를 확장하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 지식 그래프를 확장하기 위해서는 relation을 기준으로 entity의 방향성을 고려하는 것이 매우 중요하다. 지식 그래프를 확장하기 위한 대표적인 연구인 관계 추출은 문장과 2개의 entity가 주어졌을 때 relation을 예측한다. 최근 사전학습 언어모델을 적용하여 관계 추출에서 높은 성능을 보이고 있지만, entity에 대한 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 알 수 없다. 본 논문에서는 관계 추출에서 entity의 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 실험하기 위해 문장 수준의 Adversarial Attack과 단어 수준의 Sequence Labeling을 적용하였다. 또한 관계 추출에서 문장에 대한 이해를 높이기 위해 BERT모델을 적용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 관계 추출에서 entity에 대한 방향성을 고려하지 않음을 확인하였다.
거대한 웹 컨텐츠 안에는 수많은 링크들로 인한 순환들이 존재하게 된다. 그 순환들은 강하게 뭉쳐있는 실타래 처럼, 강하게 결합한 순환들의 덩어리 형태로 존재하게 된다. 웹 컨텐츠는 흔히 방향그래프로 표현되는데, 즉 웹 컨텐츠에서 나타나는 수많은 링크둘을 방향그래프에서 강결합요소를 이용하면 모든 순환을 효율적으로 발견할 수 있다. 본 논문에서는 강결합요소를 이용하여 거대한 그래프에서 보다 효율적으로 모든 순환을 찾아낼 수 있는 방법을 제시하였다.
최단 경로란 유향(有向) 또는 무향(無向) 그래프에서 어떤 두 점 사이를 맺는 유향 또는 무향 경로 중 가장 짧은 것, 즉 가지의 길이 합을 최소로 하는 것을 구하는 문제. 그래프가 평면 접속인 경우에는 쌍대(雙對) 그래프의 최대 흐름을 구하는 문제와 등가이다. 본 논문에서는 최단 경로 문제를 풀기 위하여 Dijkstra의 장점은 살리고 단점을 보완하는 방향성을 가지는 Dijkstra 알고리즘을 제안하였다. 사례연구를 통하여 제안한 알고리즘은 출발점에서 도착점까지 최단 경로를 빠른 시간에 찾아가는 것을 보였다.
본 논문에서는 색상 변화 분석을 통하여 차량의 속도와 수량을 측정하는 방법을 제안한다. 동영상에서 색상 변화를 분석하기 위하여 시간 흐름에 따른 화소의 색상 변화를 그래프로 표현한다. 차량 진행 방향에 있는 두 개의 화소에 대하여 이 그래프를 구하여 두 그래프가 가지는 시간차이를 계산하여 이동하는 차량의 속도를 구한다. 차량의 진행 방향을 추정한다. 차량의 수량은 도로 색에 경계 값을 설정하여 구하고, 이를 속도로 보완한다. 제안한 시스템은 날씨와 밝기에 영향을 적게 받으며 수행시간이 적게 드는 장점을 가진다.
본 논문에서는 확률적 방향성 그래프에서 시점(source node)과 종점(terminal node) 간의 통신할 수 있는 확률인 단점간 신뢰도를 계정하는 알고리즘을 제시하였다. Satyanarayana의 factoring $theorem^{(7)}$을 이용하여 확률적 방향성 그래프에서 시점에 연결되어 있는 에지(edge)를 개방(open)과 단락(short)상태로 감축하여 원래의 그래프를 2개의 감축된 그래프로 분리한 후, 본 논문이 제시한 에지제거법과 일반적인 직, 병렬 감축법을 분리된 그래프에 적용한다. 이 에지 감축(edge reduction)을 source node와 terminal node가 단일 에지로 연결될때까지 반복한다. 또한 복잡하고 규모가 큰 망에 대한 단점간 신뢰도를 계정하기 위해서 전산기 프로그램을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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