• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.38 no.2
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• pp.79-86
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• 2001

This study shows an attempt to generate an assembly sequence and its model for a ship block assembly using the graph theory and graph algorithms. To generate the ship block assembly, we propose four levels of the ship block assembly model such as "geometry mode1", "relational model", "sequential mode1", and "hierarchical model". To obtain the relational model, we used surface and surface intersection algorithm. The sequential model that represents a possible assembly sequence is made by using several graph algorithms from the relational model. The hierarchical model will be constructed from the sequential model in order to represent the block assembly tree and so forth. The purpose of the hierarchical model is to define an assembly tree and to generate the Bill Of Material(BOM). Lastly, the validity of the method proposed in this study is examined with application to ship block assembly models of a single type and double type according to four models mentioned above.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.7
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• pp.1801-1812
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• 1998

기존의 접근 제어 메커니즘인 강제적 접근 제어와 임의적 접근 제어는 무결성을 요구하는 상용 환경의 정보 보안에는 부족하여 이의 대안으로 직무 기반 접근 제어 (RBAC:Role Based Access Control)가 주목 받고 있으며, 직무를 수행하는 사용자의 의무 분리(Separation of Duty)에 대한 연구가 최근 이루어지고 있다. RBAC에서 사용자는 직무에 배정된 접근권한(Privilege) 만을 수행하여야 하는데 상호 배타적(Mutual exclusive)특성을 갖는 직무는 표현 및 접근 권한의 직무 배정과 수행에 있어서 어려움이 있다. 본 논문에서는 RBAC의 기본 특성을 분석하여 직무에 접근권한을 부여하고 사용자를 직무에 배정하는데 따른 안전한 접근 제어를 위하여 반순서 관계를 갖는 직무의 승계 속성에 따라 직무의 계층 형태를 분류하고, 직무에 배정되는 접근권한의 표현과 관리를 용이하게 하기 위하여 객체에 부여된 객체 접근권한을 분석하여 방향성 그래프를 이용하여 기본 접근권한으로 모델링한다. 접근권한 그래프(Privilege Graph)로 표현된 기본 접근권한에 직무를 배정하면 상호 배타적 직무의 접근권한과 의무 분리의 표현 및 관리를 용이하게 할 수 있다. 이를 기반으로 의무 분리를 포함한 RBAC의 안정성 특성과 접근권한 그래프를 이용한 직무의 의무 분리를 위한 직무 관리 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.262-264
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• 2000

텍스트 문서 분류는 텍스트 형태로 주어진 문서를 종류별로 구분하는 작업으로 웹페이지 검색, 뉴스 그룹 검색, 메일 필터링 등이 분야에 응용될 수 있는 기반 작업이다. 지금까지 문서를 분류하는데는 k-NN, 신경망 등 여러 가지 기계학습 기법이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 베이지안망을 이용해서 텍스트 문서 분류를 행한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 DAG 형태인 망 구조와 각 노드에 연관된 지역확률분포로 구성된다. 그래프 모델을 사용할 경우 학습에 이용되는 각 속성들간의 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 실험 데이터로는 Reuters-21578 문서분류데이터를 이용했으며 베이안망의 성능은 나이브 베이즈 분류기와 비슷했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.582-587
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• 2021

한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.545-547
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• 2003

본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스(RDB)로 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장되는 XML 인스턴스들은 Edge-Libeled Graph에 기반 한 Data Graph로 표현되고 이를 이용하여 데이터 경로(Data Path), 요소(Element), 속성(Attribute), 테이블 인덱스(Table Index) 테이블에 정의된 값들이 추출된 후 Napper를 이용하여 데이터베이스 스키마를 정의하고 추출된 값들을 저장한다. 그리고, RDB 저장 모델은 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어로 사용되는 XQL을 SQL로 변환하는 변환기를 제공하며, 또한 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 처리기를 갖도록 하였다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 RDB 구조로의 저장 관계가 그래프(Graph) 기반의 경로(Path)를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 요소 (Element) 또는 속성(Attribute)들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.2
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• pp.166-172
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• 2014

Image classification is an important problem in computer vision. However, it is a very challenging problem due to the variability, ambiguity and scale change that exists in images. In this paper, we propose a method of a hypergraph based modeling can consider the higher-order relationships of semantic attributes of a scene image and apply it to a scene image classification. In order to generate the hypergraph optimized for specific scene category, we propose a novel search method based on a probabilistic subspace method and also propose a method to aggregate the expression values of the member semantic attributes that belongs to the searched subsets based on a linear transformation method via likelihood based estimation. To verify the superiority of the proposed method, we showed that the discrimination power of the feature vector generated by the proposed method is better than existing methods through experiments. And also, in a scene classification experiment, the proposed method shows a competitive classification performance compared with the conventional methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.154-158
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• 2008

시간이 지날수록 처리해야 하는 정보가 점점 늘어나고 있어서 각 분야에서는 온톨로지를 구축하여 그것을 기반으로 보다 정확한 결과를 얻으려는 시도를 하고 있다. 한의학 분야에서도 온톨로지를 이용한 약재 정보 관리를 시도하고 있다. 하지만 한의학 약재 온톨로지에서는 약재 사이의 연관성 파악이 중요하지만, 기존의 검색은 키워드 기반의 검색으로 약재 사이의 연관성을 확인하게 어려움이 있다. 온톨로지의 구조적 내용을 파악하기 위한 기존의 온톨로지 뷰어들이 존재하지만 약재 온톨로지가 가지는 계층구조 위주의 탐색이 어렵고, 다양한 속성이 속성에 관계없이 그래프 상에 고르게 분포하기 때문에 속성에 따른 약재의 구분이 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서 기존의 뷰어를 수정 및 보완하여 한의학 약재 온톨로지에서 계층구조 파악 및 속성 별 약재 분류를 파악할 수 있는 뷰어를 개발하였다. 이러한 뷰어시스템을 통해 향후 한의학 전반적인 분야의 자원을 단계별로 체계화하여 관리함으로써 사용자 중심의 통합되고 현대화된 전통 의학 정보의 서비스의 기초시스템으로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.135-140
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• 2005

본 논문에서는 크기, 회전, 위치의 변환과 물체의 가리워짐, 복잡한 이미지에 대해서도 강인하게 동작하는 새로운 물체 인식 기법을 제안한다. 제안 기법은 기하학적 해싱 알고리즘에서 착안한 정합 방식과, 새롭게 정의된 엔트로피 정합 측도를 도입함으로써, 노드 간의 대응 과정 없이도 물체의 전체 구조정보를 한꺼번에 정합에 이용 할 수 있게 하여, 기존의 노드 대응에 기반한 그래프 정합 기법이 가지고 있는 조합적 계산 복잡도를 개선하고, 동시에 노드 정보의 손실과 경험적으로 정해주어야 하는 변수들을 최소화 하였다. 속성 관계 그래프에 기반한 정합 기법과 제안 기법과의 성능 비교 실험 결과 정확도와 인식 속도 측면에서 제안 기법이 보다 좋은 성능을 보임을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.755-758
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• 2000

시각 언어는 인간-컴퓨터 사이의 인터랙션 수단이다. 올바른 인터랙션을 위하여 저작된 컨텐츠와 재생되는 씬의 시맨틱이 인간과 컴퓨터는 물론 인간과 인간 사이에서 일관성과 신뢰성을 가져야 한다. 본 논문에서는 인터랙션의 일관성과 신뢰성을 위한 시각 언어의 시각문장 집합을 정의하고 형식화한다. 이러한 형식화는 시각 언어의 시각적 저작 내용의 모호성을 제거하여 공동 참여자의 신뢰성을 높인다. 또한 형식 정의에 대하여 저작 컨텐츠와 재생 씬의 동일성을 그래프로 증명한다. 이러한 형식 정의를 MPEG-4 컨텐츠 저작 도구에 적응한다. 즉. 각 객체 사이의 시간관계 정의에 따라 저작하며, 사용자 인터랙션에 따른 씬의 속성의 변화를 효율적으로 지원한다. 저작된 컨텐츠는 씬의 속성 정보에 따라 객체 사이의 동기화를 유지하면서 재생한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.11
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• pp.266-275
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• 2006

Mostly mechanical products are connected by several components instead of single accessory in product process. Although majority of assembly process is automated, the fault analysis is not automated because it needs expert knowledge in various fields to support inclusive decision-marking. This paper proposes an assembly fault analysis support system that uses image regions which can be easily accessed and understood by experts of various fields. An assembly fault analysis support system helps effective fault analysis from assembly by integrating image regions, product design information, and fault detection information. The proposed method enables fault information access from multimedia information by segmenting product images. After product images are segmented by labeling, design information and fault information are integrated in extended Attributed Relational Graph.