• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.187-192
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• 2009

본 논문에서 개개인의 인증을 위한 그래프 이론을 사용한 손등 표면의 정맥 패턴의 인식을 알고리즘을 제안하였다. 개인 고유의 손 정맥 패턴의 데이터이미지를 사용하여 우리는 기대되는 응답의 측정을 위한 그래프 이론의 틀 내에서 매칭 알고리즘을 사용했다. 전처리과정을 통해 캡쳐된 이미지는 좀 더 날카롭고 명료하게 변환하였으며 세선화하였다. 세선화 후 이 이미지는 다시 정규화하여 노드와 에지셀을 갖춘 그래프를 만들었다. 이 정규화된 그래프는 인접 매트릭스를 만들 수 있었으며, 개개인의 정맥 패턴으로 부터 각각의 인접 매트릭스는 달랐다. 우리는 개인의 정맥 패턴은 실험을 통해 생체인식의 새로운 방법으로 접근할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.35-46
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• 2022

최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 본 논문에서는 압축률 및 압축 시간에 대해 중점적으로 연구되던 기존의 압축 기법에 그래프 마이닝을 적용하여 스트림 그래프 환경을 함께 고려한 그래프 압축 기술을 제안한다. 또한, 최신 패턴을 유지하여 실시간으로 변화하는 스트림 그래프에서 압축 효율 및 처리속도를 향상시킨다. 본 논문에서는 그래프 스트림 처리를 위한 점진적 빈발 패턴 기반 압축 기법을 제안하였다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 압축률과 처리시간을 기존기법과 비교하여 성능평가를 수행한다. 제안하는 기법은 그래프 데이터의 크기가 커질 때 중복되는 데이터가 많아져 기존 기법보다 빠른 처리속도를 보인다. 따라서, 빠른 처리가 요구되는 스트림 환경에서 제안하는 기법을 활용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.147-157
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• 2018

최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 이와 같은 그래프 스트림에서 객체들 사이의 관계가 동적으로 변화함에 따라 그래프의 변화를 탐지하거나 분석하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림에서 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출한 빈발 패턴에 대한 정보를 이용해 빈발 패턴을 점진적으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출된 패턴이 앞으로 몇 슬라이딩 윈도우동안 빈발할지 또는 빈발하지 않을지를 계산하여 빈발 패턴 관리 테이블에 저장한다. 그리고 이 값을 통해 다음 슬라이딩 윈도우에서는 필요한 계산만 수행함으로써 전체 연산량을 감소시킨다. 또한 패턴 간에 간선을 통해 연결되어있는 것만 하나의 패턴으로 인식함으로써 더 유의미한 패턴만을 검출한다. 본 논문에서는 제안하는 기법의 우수함을 보이기 위해 여러 성능 평가를 진행하였다. 그래프 데이터의 크기가 커지고 슬라이딩 윈도우의 크기가 커질수록 중복되는 데이터가 증가되기 때문에 기존 기법보다 빠른 처리 속도를 나타낸다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.251-258
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• 2009

그래프마이닝에서 그래프패턴의 동형판단문제는 지수함수적 계산시간을 요구하기 때문에 그래프마이닝의 전체수행시간에서 동형판단 연산이 차지하는 비율이 매우 높다. 그러므로 그래프마이닝 알고리즘은 그래프동형판단을 최대한 효율적으로 할 필요가 있다. 본 논문은 그래프마이닝에서 빠른 수행시간을 보이는 gaston 알고리즘의 동형판단효율성을 증가시켜 수행시간을 평가해 보았으며, 제시한 방법으로 인해 더욱 향상된 성능을 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제11권4호
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• pp.55-63
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• 2021

최근 악성코드 발생률은 약 수만 건이 넘는 추세로, 전부 탐지/대응하는 것은 불가능에 가깝다고 알려졌다. 본 연구는 새로운 악성코드 대응방법으로 그래프 데이터베이스 기반 다중행위 패턴 탐지 기법을 제안한다. 기존 동적 분석기법과는 다른 새로운 그래프 모델을 설계하고, 대표적인 악성코드 패턴(프로세스, PE, 레지스트리 등)의 그래프 연관관계를 분석하는 방법을 적용했다. 패턴 검증 결과 기본 악성 패턴에 대한 행위 탐지와 기존 분석이 어려웠던 변종 공격행위(5단계 이상)의 탐지를 확인했다. 또한, 성능 분석결과 5단계 이상의 복잡한 패턴에 대하여 관계형 데이터베이스 대비 약 9.84배 이상 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.70-80
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• 2018

최근 소셜 미디어와 모바일 장비들의 발달로 인해 그래프 데이터들이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이와 함께 대용량 그래프 데이터 처리 과정에서 입출력 비용을 감소시키기 위한 캐싱 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 토폴로지의 특징인 그래프의 연결성과 과거의 서브 그래프 사용 이력을 고려하여 다중 계층 캐싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 캐시를 Used Data Cache와 Prefetched Cache로 구분한다. Used Data Cache는 자주 사용되는 서브 그래프 패턴에 따라 가중치를 부여하여 데이터를 캐싱하고 Prefetched Cache는 사용되지는 않았지만 최근 사용된 데이터의 주변 데이터들이 사용될 가능성이 높은 데이터를 캐싱한다. 그래프 패턴을 추출하기 위해 과거의 이력 정보를 활용하여 패턴을 추출하였다. 자주 사용되는 서브 그래프들이 다시 사용될 것을 예측하여 가중치를 부여하여 캐싱한다. 최근 사용된 데이터의 주변 데이터들이 사용 될 것을 예측하여 캐싱한다. 각각의 캐시에 캐싱된 데이터들을 관리하고 메모리가 가득 찰 경우 사용될 가능성이 낮은 데이터와 새로운 데이터를 교체하는 전략을 제안한다. 성능 평가를 통해 제안하는 캐싱 기법이 기존의 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 증명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.597-599
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• 2000

대규모 병렬 컴퓨터에서 메시지를 가진 한 노드에서 다른 모든 노드들로 그 메시지를 전달하는 방송은 데이터의 복제, 신호 처리와 같은 다양한 응용프로그램에서 이용되는 중요한 통신 패턴이다. 매크로-스타 그래프는 스타 그래프를 기본 모듈로 가지면서 스타 그래프가 갖는 노드 대칭성, 최대 고장 허용도, 계층적 분할 성질을 갖고, 스타 그래프보다 망 비용이 개선된 상호 연결망으로 최근에 제안되었다. 본 논문에서는 매크로-스타 그래프의 계층적 분할 성질과 기본 모듈을 이용한 매크로-스타 그래프에서의 일-대-다 방송알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.275-278
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• 2008

데이터마이닝은 현재 매우 각광 받고 있는 분야다. 연관규칙탐사는 트랜잭션 데이터베이스에서 일정빈도 이상의 패턴을 찾아내는 작업을 말한다. 그중 빈발서브그래프패턴 마이닝은 최근 관심이 늘어나고 있으며, 그 활용도 또한 매우 높다. 그래프마이닝은 아이템셋마이닝보다 훨씬 더 많은 계산을 필요로 한다. 중복을 최소화 하는 방법이 필요하며, 그중 가장 좋은 성능을 보이는 GASTON 알고리즘을 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.100-102
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• 2001

XML과 같은 반 구조 데이터는 일반적으로 방향그래프 기반의 데이터 모델을 가지므로 XML에 대한 질의는 이러한 그래프를 탐색하기 위한 패스 표현을 기반으로 한다. 도한 구조가 정형화되지 않고 빠르게 변하기 때문에 질의시 특정한 패턴을 탐색하기 위해 정규 경로 표현이 이용된다. 그러나 이러한 정규 경로 표현은 실행시에 전체 데이터베이스 그래프를 탐색하므로 실행 비용이 매우 높다는 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 정규 경로 표현 연산자를 효율적으로 실행하기 위해 데이터 그래프에 대한 경로 인덱스와 SQL의 패턴 매치를 이용한 경로 표현 질의 변환기법을 제시한다. 즉, XML-QL 질의언어에 포함된 정규 패스 표현 연산자를 관계형 데이터베이스를 기반으로 효율적으로 실행할수 있는 질의 변환 기법과 경로 인덱스그래프를 이용하여 처리비용이 높은 순환연산을 처리할 수 있는 기법을 구형하여 성능 평가를 실시한 결과를 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.127-129
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• 2010

본 논문에서는 다양한 코퍼스를 통해 언어를 학습하는 과정을 모델링하여 무감독학습(Unsupervised learning)으로 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다. 제안 방법에서는 적은 수의 특성 조합으로 잠재적 패턴의 부분만을 표현한 후 표현된 규칙을 조합하여 유의미한 문법적 패턴을 탐색한다. 본 논문에서 제안한 방법은 베이지만 추론(Bayesian Inference)과 MCMC (Markov Chain Mote Carlo) 샘플링에 기반하여 특성 조합을 유의미한 문법적 패턴으로 정제하는 방법으로, 랜덤하이퍼그래프(Random Hypergraph) 모델을 이용하여 많은 수의 하이퍼에지를 생성한 후 생성된 하이퍼에지의 가중치를 조정하여 유의미한 문법적 패턴을 탈색하는 방법론이다. 우리는 본 논문에서 유아용 비디오의 스크립트를 이용하여 다양한 유아용 비디오 스크립트에서 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다.