버블정렬 그래프는 노드 대칭이며 데이터 정렬 알고리즘에 활용 할 수 있다. 본 연구에서는 버블정렬 그래프의 망 비용을 개선한 하프 버블정렬 그래프를 제안하고 분석한다. 하프 버블정렬 그래프 $HB_n$의 노드수는 n!이고 분지수는 ${\lfloor}n/2{\rfloor}+1$이다. 하프 버블정렬 그래프의 분지수는 버블정렬 그래프의 분지수의 $${\sim_=}0.5$$배 이고, 지름은 $${\sim_=}0.9$$배 이다. 버블정렬 그래프의 망 비용은 $${\sim_=}0.5n^3$$이고, 하프 버블정렬 그래프의 망 비용은 $${\sim_=}0.2n^3$$이다. 하프 버블정렬 그래프는 버블정렬 그래프의 서브 그래프임을 증명하였다. 추가로 라우팅 알고리즘을 제안하였고 지름을 분석하였다. 마지막으로 버블정렬 그래프와 망 비용을 비교 하였다.
본 연구는 그래프 해석에 대한 유사한 오류를 범하는 초등학교 5학년 수학 영재 학생 4명을 대상으로 CBR을 활용한 그래프 활동이 그래프 능력에 미치는 효과를 분석하였다. 선행연구에 기초하여 CBR을 활용한 그래프 활동 수업 설계를 하였으며 40분 동안 2차시에 걸쳐 영재 교사에 의해 수업이 진행되었다. 자료 분석을 위해 동영상 촬영, 학생과의 인터뷰 등을 수집하여 녹취록을 작성하였고, 2주 후 동일한 문항으로 사후 검사를 실시하여 연구 참여자의 그래프 해석에 대한 오류가 어떤 변화를 거치는지 비교 분석하였다. 본 연구 결과에 따르면 학생들은 그래프의 변화를 이해하고, 변인 간의 관계를 진술하며, 종속 변수 간 관련짓기를 할 수 있었다.
본 논문은 가장 중요한 자료구조 중 하나인 그래프를 효과적으로 시각화하는 방법에 관해 다룬다. 그래프 시각화의 목적은 원래의 그래프 구조를 이해하기 쉽게 잘 표현하는 것이지만 일반적으로 그래프의 크기가 커짐에 따라 교차하는 간선의 수가 급격히 증가하여 각 정점 간의 관계를 눈으로 확인하기 쉽지 않게 된다. 우리는 이 문제에 대한 새로운 해결 방법을 제시한다. 기존의 연구들이 대부분 간선의 교차 수를 최소화하는 조건만 고려하였던 것을 벗어나 본 논문에서는 간선 교차 최소화와 더불어 정점 간의 거리를 보존하는 것을 동시에 고려하여 원래의 그래프 구조를 최대한 잘 표현하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 이 두 목적 값의 가중치 합으로 각 해를 평가하는 유전 알고리즘을 설계하여 시각화에 적용한다. 제안한 시각화 방법이 새로운 목적에 맞게 그래프를 잘 시각화할 수 있음을 실험을 통해 입증할 수 있었다.
수십억 개 간선들로 구성된 대용량 그래프를 어떻게 효과적으로 압축할 수 있을까? 정점 재배치를 통해 인접 행렬의 0이 아닌 값들을 집중시키면 그래프를 효율적으로 압축할 수 있을 뿐 아니라 페이지랭크 등 여러 그래프 마이닝 알고리즘의 수행 속도를 개선할 수 있다. 최신 정점 재배치 기법인 SlashBurn은 실세계 네트워크의 멱법칙 특성을 활용하는 실세계 그래프에 효과적인 방법이다. 하지만 단일 머신 기반으로 설계되어 대용량 그래프에 대해 처리 속도가 현저히 느려지거나 적용이 불가능한 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 분산 SlashBurn을 제안한다. 분산 SlashBurn은 대규모의 정점 재배치 프로세스를 분산 처리하여 대용량 그래프를 기존 방법보다 훨씬 빠르고 확장성 있게 처리한다. 대용량 실세계 그래프들에 대한 실험 결과, 분산 SlashBurn은 단일 머신 SlashBurn보다 45배 이상 빠르게 동작하였고, 16배 이상 큰 그래프를 처리할 수 있었다.
본 연구는 초등학교 학생들에게 함수의 그래프 표현 및 해석의 지도가능성을 탐색하기 위하여 설계되었다. 이를 위하여 부분적으로 역동적인 기하 소프트웨어를 이용하는 점진적인 함수 그래프 지도 방법을 고안하여, 초등학교 5학년생 4명을 대상으로 8차시의 수업을 실행하였다. 연구 결과, 아동들은 함수 관계에 대한 개념화, 1차 함수 그래프의 해석, 1차 함수 그래프 기울기의 의미를 인식하고, 기울기에 대한 논의와 실생활과의 관련성을 파악하는 것으로 나타났다. 함으로써 함수의 그래프 표현 및 해석의 지도가 가능함을 알 수 있었다. --삭제) 또한, 아동들은 GSP-선그래프를 통하여 그래프에서의 점과 선의 관계를 시각적으로 명확히 인식하였으며, 함수관계를 그래프로 정확하게 표현하는 데에 있어서 결정적인 역할을 했음을 알 수 있었다.
이 논문에서는 빠른 하드웨어/소프트웨어 통합합성을 위해 데이타플로우 그래프(DFG: Dataflow Graph)로부터 하드웨어를 자동으로 합성하는 내용을 다룬다. 이 데이타플로우 그래프에서 로드는 FIR(Finite Impulse Response) 필터나 DCT(Discrete Cosine Transform) 블록과 같이 크기가 어느 정도 되는 하드웨어 블록을 나타내며, 이 노드의 포트는 한번 수행할 때마다 하나 이상의 데이타 샘플을 주고 받을 수 있다. 즉, 멀티레이트 데이타 샘플(multi-rate data sample)을 교환한다. 이러한 특성들은 기존의 Behavioral Synthesis와 구별되는 점이며, 따라서 Behavioral Synthesis보다 어려운 문제가 된다. 본 논문에서 제안하는 설계 방법을 사용하면 알고리즘을 명세하는 데이타플로우 그래프는 하드웨어 리소스의 할당과 스케줄 정보에 따라 다양한 하드웨어 구조로 매핑될 수 있다. 따라서 하드웨어 설계시에 면적/성능 트레이드오프 관계를 손쉽게 관리할 수 있으며, 하드웨어를 자동으로 합성하는 기존의 방식보다구현 가능한 하드웨어 설계 공간을 더욱 넓혀주는 효과를 거둘 수 있다.
상수도 관망의 운영 단계에서 비정상상황의 발생은 필연적으로 발생하며, 비정상상황 발생 시상수도 관망 내 설치된 제수 밸브의 차폐를 통해 해당 구역의 격리 후 복구를 진행한다. 일반적으로 제수밸브를 통해 격리될 수 있는 최소 구역은 세그먼트로 정의하고, 제수밸브 설치 시 세그먼트의 격리로 인한 상수도 관망의 피해를 줄일 수 있도록 위치를 선정한다. 제수 밸브를 통한 격리 시 상수도 관망의 흐름 경로와 유향, 유속의 변화와 같은 수리적 특성 변화가 불가피하다. 지난 '19년도에 발생했던 3건의 수질 사고가 수리적 특성 변화에서 기인했던 것을 고려할 때, 제수밸브 차폐로 상수도 관망의 부분 격리 시 발생 가능한 수리적 특성 변화에서도 수질 사고가 야기될 가능성이 있다. 기존 제수밸브 위치를 결정한 연구들을 보면, 대부분 제수밸브 위치에 따라 결정된 세그먼트의 격리 시 수압 저감을 고려하여, 격리 시에도 상수도 관망의 성능을 최대한 유지할 수 있도록 결정하는 것이 일반적이다. 다만, 앞서 언급한 것과 같이 격리 시 발생 가능한 수리적 특성 변화로, 수압 저감 외에도 예기치 못한 수질 사고의 발생 원인이 되기도 한다. 이에 따라 제수밸브의 최적위치를 결정할 때 수리적 특성 변화를 고려해야 예지치 못한 2차 피해를 줄일 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 그래프이론을 활용하여 격리 전후 관로의 유향 변화를 최소화하도록 제수밸브 최적 위치 결정하는 방법론을 제안한다. 그래프이론은 망의 형태를 가지는 상수도 관망의 연결성을 정량화할 수 있으며, 본 연구에서는 수리학적 거리 인자를 적용하여 격리 시에도 각 수요절점이 최소 경로를 확보할 수 있도록 유도하였다. 해당 방법론은 가상 관망에 적용하여 수리학적 거리 인자에 따른 설계와 기존 상수도 관망 성능 극대화 설계 안을 비교하였다. 또한 수질 사고 위험도 인자를 정의하여 해당 인자에 따른 각 설계 안의 효과를 분석하였다. 본 연구는 향후 수질 사고를 고려한 밸브 시스템의 설계 및 운영에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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.
G-Machine은 수행하는데 있어서 그래프를 표현하기 위해 많은 그래프 공간을 필요로 한다. 이를 줄이기 위한 노력으로 최근 태그 옮김을 이용한 ZGM이 설계되었다. 하지만, ZGM은 태그와 자료의 분리로 인하여 많은 상대 주소를 갖게 되어 실행 시간 부담이나 공간 활용 부담이 된다. 본 논문에서 우회 노드 장소에 자료를 중복 사용하는 방법을 이용하여 G-Machine에서 필요로 하는 그래프 공간을 절약한 poGM(Point Over lapped GM)을 제안한다. poGM은 ZGM과 같이 상대 주소를 사용하지만, 일반적인 노드 나타내는데 ZGM과 달리 자료의 분리가 일어나지 않고, 상대 주소를 줄일 수 있으며, 실험을 통하여 공간 효율과 시간 효율이 높은 것을 보인다.
본 논문에서는 그래프 구조 퍼지 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화할 때, 해개체를 직접 코딩함으로써 발생되는 해개체 길이의 폭발적 증가 문제를 해결하기 위하여 문법 코딩 기법을 이용한 그래프 구조 퍼지 시스템을 제안한다. 문법적 코딩 기법은 퍼지 소속 함수와 퍼지 규칙의 상호 연관적인 규칙을 유전형으로 표현하여 퍼지 규칙의 반복적 패턴 혹은 재귀적 특성을 문법 규칙에 반영시킴으로써 유전자 알고리즘의 탐색공간을 효율적으로 줄인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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