최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A^*$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 이 논문에서는 생성방법이 다른 두 가지의 추상 그래프를 이용하여 성능 평가하였다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용과 노드 접근 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색된 경로의 이동시간측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.
최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A{\ast}$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 다음과 같은 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 생성 방법이 다른 추상 그래프의 성능을 평가 하였다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱의 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색 성능 측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.
실제 전체 도로망을 하나의 그리드로 간주하며, 그리드는 여러 개의 고정된 셀로 나누어진다. 경로 탐색 기법은 2단계 탐색으로 나누어진다. 1차 탐색은 실제 도로 네트워크와 고정 셀로부터 생성된 가상 정점과 가상 간선으로 이루어진 추상 그래프에서 우선 탐색한다 추상 그래프에서 탐색된 가상 경로를 포함하고 있는 영역을 유효 셀이라 하며, 2차 탐색은 추상 그래프에서 제공하는 유효 셀 내에서 $A^*$ 알고리즘 탐색을 한다. 즉, 유효 셀을 제외한 무효 셀을 제거함으로서 탐색 비용을 줄일 가능성이 있다. 이 논문에서는 추상 그래프 생성 방법과 탐색 영역 추출을 위한 추상 그래프 경로탐색 알고리즘을 제안한다.
일반적으로 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2 가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 탐색 비용 증가 문제점을 해결하기 위해 추상 그래프를 제안한다. 추상 그래프는 실제 도로를 단순화한 그래프로서, 전체 지도를 고정된 크기의 그리드 셀로 나누고, 셀과 도로 정보를 기반으로 생성된다. 경로 탐색은 추상 그래프 탐색, 실제 도로 네트워크 탐색 순으로 2단계로 수행된다. 106,254개의 간선으로 이루어진 실제 도로 네트워크 데이터에 대해서 성능 평가 실험을 수행한 결과와 탐색 비용 측면에서 그리드 셀 크기에 따라 그리드 기반 A* 알고리즘에 비해 최소 3%에서 최대 35% 좋은 성능을 보였다. 반면에 유효 셀을 제외한 영역에 대한 탐색이 이루어지지 않기 때문에, 생성된 경로의 이동 비용은 1.5~6.6% 증가하였다.
이 논문에서는 분산된 생물학의 대사 네트워크들이 있을 때, 이를 통합하지 않은 상태에서 경로검색을 하는 분산 알고리즘을 제안한다. 대사 네트워크는 여러 데이터베이스에 존재하며 서로 중복되는 데이터를 가지고 있다. 제안한 방법은 네트워크 사이의 중첩이 있는 부분을 하이퍼 노드로 하고, 네트워크 자체는 하이퍼 에지로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어서, 이를 이용한 상위수준의 경로를 구축한다. 각 네트워크내의 중첩된 영역간의 경로를 미리 계산해 둔 다음, 상위수준의 경로에 기반하여 분산된 대사네트워크 간에 존재하는 경로를 검색한다. 추상 하이퍼 그래프는 데이터베이스를 하이퍼 노드로 하는 것에 대한 경로탐색을 한 다음, 그 경로에 따라 데이터베이스 내에 존재하는 대사경로를 탐색한다. 이때 존재하는 대사경로가 많기 때문에 각각의 대사경로를 하이퍼 노드로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어 경로를 탐색하고 나서 그 하위 노드에 대해 경로탐색을 한다. 이는 분산된 네트워크를 통합할 저장 공간 및 탐색시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
본 연구에서는 추상 도달가능성 그래프(ARG) 기반의 소프트웨어 모델체킹에서 그래프 탐색전략을 설정할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. ARG의 여러 실행 경로를 하나로 묶어 모델체킹 성능을 향상시키는 기법인 블록 인코딩(Block Encoding) 기법을 활용하는 경우 기존의 기법들은 인코딩 전의 ARG에서 인코딩을 효과적으로 수행할 수 있는 탐색전략만을 고려하였을 뿐 실제 모델체킹의 성능을 좌우할 수 있는 인코딩 후의 ARG에 대한 탐색전략을 고려하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제시된 탐색 기법을 사용하여 블록 인코딩을 효과적으로 수행하는 동시에 인코딩된 후의 ARG에 대한 탐색 순서를 고려할 수 있는 이중 탐색전략 기법을 제시한다. 또한 탐색 순서의 변화가 모델체킹의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위하여 제시하는 기법을 오픈소스 모델체킹 도구에 구현하고 벤치마크 실험을 수행하였으며 탐색전략이 달라지면 모델체킹의 성능이 달라지는 현상을 확인하였다.
Abstract Meaning Representation(AMR)은 문장의 의미를 그래프 구조로 인코딩하여 표현하는 의미 형식표현으로 문장의 각 노드는 사건이나 개체를 취급하는 개념으로 취급하며 간선들은 이러한 개념들의 관계를 표현한다. AMR 파싱은 주어진 문장으로부터 AMR 그래프를 생성하는 자연어 처리 태스크이다. AMR 그래프의 각 개념은 추상 표현으로 문장 내의 토큰과 명시적으로 정렬되지 않는 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 별도의 사전 학습된 정렬기를 이용하여 해결하거나 별도의 정렬기 없이 Sequence-to-Sequence 계열의 모델로 입력 문장으로부터 그래프의 노드를 생성하는 방식으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 문장의 입력 시퀀스와 부분 생성 그래프 사이에서 반복 추론을 통해 새로운 노드와 기존 노드와의 관계를 구성하여 점진적으로 그래프를 구성하는 모델을 한국어 AMR 데이터 셋에 적용하여 Smatch 점수 39.8%의 실험 결과를 얻었다.
G-Machine은 주어진 표현식을 그래프 축약을 통해석 계산한다. 이러한 축약 과정은 표현식을 그래프로 표현하기 위해 많은 그래프 공간을 필요로 한다. 본 논문에서는 그래프 공간을 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 우회 노드 장소에 자료를 중복 사용하는 방법을 제안하여 G-Machine에서 필요로 하는 그래프 공간을 절약하며, 이를 위한 새로운 추상기계인 poGM(Pointer Overlapped GM)을 제안한다. poGM에서는 필요한 곳에만 상대 주소를 사용하여, 그래프 내부 노드와 단말 노드 모두에서 그래프 공간을 절약할 수 있다. 기억 장소 재활용 체계를 포함하는 시뮬레이션의 결과벤치마크 프로그램에서 GM보다 총합 사용량은 평균32%, 최소합은 평균 47.6% 적게 사용하였으며, 수행 시간은 평균 30% 빠르게 수행되었다.
이 논문에서는 추상 그래프 기반의 경로 탐색 알고리즘에서 탐색된 경로의 비용이 증가하는 문제점을 보완하기 위해 탐색 영역 확장 기법들을 제안한다. 제안하는 기법들은 버퍼링 셀을 추출하여 유효 셀과 함께 탐색 영역으로 설정하는 기법으로, 단순 버퍼링 기법, 속력 제한 버퍼링 기법, 거리제한 버퍼링 기법을 제안하고 성능 평가하였다. 단순 버퍼링 기법은 유효 셀의 인접 셀들을 버퍼링 셀로 추출하며, 속력 제한 버퍼링 기법과 거리 제한 버퍼링 기법은 단순 버퍼링 기법을 통해 추출된 버퍼링 셀을 속력과 거리에 대해 제한하여 임계값을 미치지 못하는 버퍼링 셀을 제외하는 기법이다. 성능 평가 결과 탐색 영역을 확장함으로써 탐색된 경로의 비용을 줄일 수 있었다. 제안한 기법은 경로탐색, 물류관리 등 텔레매틱스 응용 서비스의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
G-machine은 지연 함수형 언어를 효율적으로 구현하기 위한 추상기계이다. G-machine은 축약 과정에서 생성되는 그래프를 저장하기 위해서 많은 기억장소를 필요로 한다. 본 논문은 힙에 할당되는 그래프 노드 중 AP 노드를 재사용하는 방법을 제시한다. 일반적으로 AP 노드를 루트로 하는 그래프가 한 단계 축약된 후 다시 AP 노드를 루트로 하는 그래프로 구성되어지는 경우 루트 노드를 재사용할 수 있다. 이를 위해서는 기존 G-machine을 약간 확장 시켜야 하는데, 본 논문에서는 AP 노드의 일부를 변경하기 위한 명령어 UPDL과 UPDR을 제시하고, 이들 명령어의 상태변환 규칙과 이들 명령어 생성을 위해 수정된 R-변환 규칙을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방식으로 기 생성된 AP 노드를 재사용함으로써 힙 기억공간의 사용량을 줄일 수 있고, 이 과정에서 힙 기억장소 할당과 쓰기 연산의 수를 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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