• 한국농공학회지
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• 제28권1호
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• pp.33-40
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• 1986

Unit-graph model to estimate the daily streamfiow was developed on the basis of distribution graph method. The results of evaluating the application of the model to Nakdong watersheds were generally satisfactory and this model would be the groundwork of the "Unit-graph model for daily streamflow in Korean watersheds".eds".uot;.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.864-867
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• 1995

Presented in the paper is a structured approach to modeling automated manufacturing system (AMS) in the form of an event graph. The proposed two-phase procedure for formal modeling is 1) reference modeling by schematic supervisory control modeling and 2) event graph transformation from supervisory control model. Also described is a formal model for a small-sized FMS in the form of an event graph.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.2903-2923
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• 2023

Knowledge recommendation is a type of recommendation system that recommends knowledge content to users in order to satisfy their needs. Although using graph neural networks to extract data features is an effective method for solving the recommendation problem, there is information loss when modeling real-world problems because an edge in a graph structure can only be associated with two nodes. Because one super-edge in the hypergraph structure can be connected with several nodes and the effectiveness of knowledge graph for knowledge expression, a dual-channel hypergraph convolutional neural network model (DCHC) based on hypergraph structure and knowledge graph is proposed. The model divides user data and knowledge data into user subhypergraph and knowledge subhypergraph, respectively, and extracts user data features by dual-channel hypergraph convolution and knowledge data features by combining with knowledge graph technology, and finally generates recommendation results based on the obtained user embedding and knowledge embedding. The performance of DCHC model is higher than the comparative model under AUC and F1 evaluation indicators, comparative experiments with the baseline also demonstrate the validity of DCHC model.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.993-1001
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• 2003

본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스로 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장되는 XML 인스턴스들은 Edge-Labeled Graph에 기반 한 Data Graph로 표현하고 이를 이용하여 데이터 경로, 엘리먼트, 속성, 테이블 인덱스 테이블에 정의한 값들을 추출한 후 Mapper를 이용하여 데이터베이스 스키마를 정의하고 추출된 값들을 저장한다. 그리고, 저장 모델은 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어로 사용되는 XQL을 SQL로 변환하는 변환기 및 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 처리기를 갖도록 한다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 제안된 모델 구조간의 저장 관계가 그래프 기반의 경로를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 엘리먼트 또는 속성들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.67-80
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• 2021

그래프 표현 학습을 위한 노드 임베딩 기법은 그래프 마이닝에서 양질의 결과를 얻는 데 중요한 역할을 한다. 지금까지 대표적인 노드 임베딩 기법은 동종 그래프를 대상으로 연구되었기에, 간선 별로 고유한 의미를 갖는 지식 그래프를 학습하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하고자, 기존 Triple2Vec 기법은 지식 그래프의 노드 쌍과 간선을 하나의 노드로 갖는 트리플 그래프를 학습하여 임베딩 모델을 구축한다. 하지만 Triple2Vec 임베딩 모델은 트리플 노드 간 관련성을 단순한 척도로 산정하기 때문에 성능을 높이는데 한계를 가진다. 이에 본 논문은 Triple2Vec 임베딩 모델을 개선하기 위한 그래프 합성곱 신경망 기반의 특징 추출 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리플 그래프의 인접성 벡터(Neighborliness Vector)를 추출하여 트리플 그래프에 대해 노드 별로 이웃한 노드 간 관계성을 학습한다. 본 논문은 DBLP, DBpedia, IMDB 데이터셋을 활용한 카테고리 분류 실험을 통해, 제안 기법을 적용한 임베딩 모델이 기존 Triple2Vec 모델보다 우수함을 입증한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.103-113
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• 2014

본 연구에서는 동적 다변량 그래프 데이터의 연속적 분석이 가능한 질의 모델을 설계 및 구현하였다. 먼저, 질의 모델을 판별함수 설정과 시간에 따른 통합 방법 선택의 두 단계로 설계하고, 질의 패널, 그래프 시각화 패널, 속성 패널로 구성된 질의 시스템으로 구현하였다. 또한, 그래프 표현에는 노드-링크 다이어그램과 Force-Directed Graph Drawing 알고리즘을 이용하였으며, 질의 결과로 선택된 대상들에 효과를 적용하여 사용자가 시각적으로 구분할 수 있도록 처리하였다. 마지막으로, 세계 소형 무기 거래량 데이터를 이용하여, 본 연구에서 설계한 동적 다변량 그래프 질의 모델을 검증하였다. 본 연구는 동적 그래프의 연속적 분석이 가능한 새로운 질의 모델을 설계하는 것을 통해, 기존 모델이 동적 그래프를 시점별로 이산적으로만 분석할 수 있는 한계를 개선하였다는데 의의가 있다. 본 연구는 추세 분석이나, 복잡계 네트워크 해석 등 동적 그래프를 사용하는 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.800-807
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• 2022

This study aims to review the use of graph databases in construction research. Based on the diagnosis of the current research status, a future research direction is proposed. The use of graph databases in construction research has been increasing because of the efficiency in expressing complex relations between entities in construction big data. However, no study has been conducted to review systematically the status quo of graph databases. This study analyzes 42 papers in total that deployed a graph model and graph database in construction research, both quantitatively and qualitatively. A keyword analysis, topic modeling, and qualitative content analysis were conducted. The review identified the research topics, types of data sources that compose a graph, and the graph database application methods and algorithms. Although the current research is still in a nascent stage, the graph database research has great potential to develop into an advanced stage, fused with artificial intelligence (AI) in the future, based on the active usage trends this study revealed.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제5권
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• pp.149-173
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• 1996

This paper focus on the development of object-oriented model bases for Structured Modeling. For the model base organization, object modeling techniques and model typing concept which is similar to data typing concept are used. Structured modeling formalizes the notion of a definitional system as a way of dscribing models. From the object-oriented concept, a structured model can be represented as follows. Each group of similar elements(genus) is represented by a composite class. Other type of genera can be represented in a similar manner. This hierarchical class composition gives rise to an acyclic class-composition graph which corresponds with the genus graph of structured model. Nodes in this graph are instantiated to represent the elemental graph for a specific model. Taking this class composition process one step further, we aggregate the classes into higher-level composite classes which would correspond to the structured modeling notion of a module. Finally, the model itself is then represented by a composite class having attributes each of whose domain is a composite class representing one of the modules. The resulting class-composition graph represent the modular tree of the structured.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.33-42
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• 2003

본 논문에서는 Edge-Labeled Graph에 기반하여 XML 인스턴스들을 관계형 데이터베이스내에 저장하는 모델을 제안하고 구현한다. 저장 모델은 저장되는 XMI 인스턴스들을 Edge-Labeled Graph에 기반하여 데이터 그래프로 표현하며, 표현한 데이터 그래프상의 정보를 저장하기 위해 데이터베이스 스키마로 제시된 데이터 경로, 요소, 속성, 테이블 인덱스 테이블의 구조에 따라 정의된 값들을 추출하고 Mapper 모듈을 이용하여 저장하며 질의를 지원하기 위해, XPATH를 따르는 질의 언어인 XQL을 SQL로 변환하는 모듈, 또한 저장된 XML 인스턴스를 복원하는 DBtoXML 모듈을 갖도록 하였다. 구현 결과, XML 인스턴스들과 제안한 저장 모델 구조로의 저장 관계가 그래프 기반의 경로를 이용한 표현으로 가능했으며, 동시에, 특정 요소 또는 속성들의 정보들을 쉽게 검색할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.425-430
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• 2002

An automatic transmission model using the bond graph techniques is developed for analyzing shift characteristics of vehicles. Bond graph models can be systemically manipulated to yield state space equations of standard form. Bond graph techniques are applied for modeling overall automatic transmission systems and shift models. A fuzzy controller is synthesized for the verification of a shifting model in the ${1^st} gear to the {2^nd}$ gear. Simulation results show the fitness of models by the bond graph techniques.