• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.540-550
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• 2016

Spectral clustering is a powerful tool for exploratory data analysis. Many existing spectral clustering algorithms typically measure the similarity by using a Gaussian kernel function or an undirected k-nearest neighbor (kNN) graph, which cannot reveal the real clusters when the data are not well separated. In this paper, to improve the spectral clustering, we consider a robust similarity measure based on the shared nearest neighbors in a directed kNN graph. We propose two novel algorithms for spectral clustering: one based on the number of shared nearest neighbors, and one based on their closeness. The proposed algorithms are able to explore the underlying similarity relationships between data points, and are robust to datasets that are not well separated. Moreover, the proposed algorithms have only one parameter, k. We evaluated the proposed algorithms using synthetic and real-world datasets. The experimental results demonstrate that the proposed algorithms not only achieve a good level of performance, they also outperform the traditional spectral clustering algorithms.

• 전기학회논문지
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• 제65권12호
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• pp.2069-2074
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• 2016

This paper presents a methodology based on evolutionary optimization for simultaneously optimizing design parameters of controller and components of plant. Genetic programming(GP) based bond graph model generation is adopted to open-ended search for the plant. Also GP is applied to represent the controller with a unified method. The formulations of simultaneous plant-controller design optimization problem and the description of solution techniques based on bond graph are derived. A feasible solutions for a plant/controller design using the simultaneous optimization methodology is illustrated.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.423-430
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• 2021

Aiming Graph convolutional networks (GCNs) have achieved outstanding performances on skeleton-based action recognition. However, several problems remain in existing GCN-based methods, and the problem of low recognition rate caused by single input data information has not been effectively solved. In this article, we propose a Dual-stream fusion method that combines video data and skeleton data. The two networks respectively identify skeleton data and video data and fuse the probabilities of the two outputs to achieve the effect of information fusion. Experiments on two large dataset, Kinetics and NTU-RGBC+D Human Action Dataset, illustrate that our proposed method achieves state-of-the-art. Compared with the traditional method, the recognition accuracy is improved better.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권3호
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• pp.421-431
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• 2022

Concrete slab cracks monitoring of modern high-speed railway is important for safety and reliability of train operation, to prevent catastrophic failure, and to reduce maintenance costs. This paper proposes a curvature filtering improved crack detection method in concrete slabs of high-speed railway via graph-based anomalies calculation. Firstly, large curvature information contained in the images is extracted for the crack identification based on an improved curvature filtering method. Secondly, a graph-based model is developed for the image sub-blocks anomalies calculation where the baseline of the sub-blocks is acquired by crack-free samples. Once the anomaly is large than the acquired baseline, the sub-block is considered as crack-contained block. The experimental results indicate that the proposed method performs better than convolutional neural network method even under different curvature structures and illumination conditions. This work therefore provides a useful tool for concrete slabs crack detection and is broadly applicable to variety of infrastructure systems.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1266-1275
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• 2004

'생물정보학'이란 생물학적 데이타를 처리, 가공하여 정보를 얻어내는 연구 분야로 이 중 대사 체학은 대사 경로 네트워크를 가시화하여 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 줄 수 있는 도구가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 새로운 '대사 경로 드로잉 알고리즘'을 제안하였다. 대사 경로 그래프의 구조로는 이분 그래프를 이용하여 가독성을 높였으며, 이 그래프가 척도 없는(scale-free) 네트워크 구조라는 것과 구조적으로 환형, 계층적, 선형 컴포넌트를 가진다는 것을 고려하여 사이즈가 큰 그래프도 적절하게 드로잉 하도록 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권4호
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• pp.1188-1202
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• 2012

In this paper, we propose a new multi-scale connected coherence tree algorithm (MCCTA) by improving the connected coherence tree algorithm (CCTA). In contrast to many multi-scale image processing algorithms, MCCTA works on multiple scales space of an image and can adaptively change the parameters to capture the coarse and fine level details. Furthermore, we design a Multi-scale Connected Coherence Tree algorithm plus Spectral graph partitioning (MCCTSGP) by combining MCCTA and Spectral graph partitioning in to a new framework. Specifically, the graph nodes are the regions produced by CCTA and the image pixels, and the weights are the affinities between nodes. Then we run a spectral graph partitioning algorithm to partition on the graph which can consider the information both from pixels and regions to improve the quality of segments for providing image segmentation. The experimental results on Berkeley image database demonstrate the accuracy of our algorithm as compared to existing popular methods.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권5호
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• pp.341-346
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• 2004

최근에 병렬처리를 위한 새로운 위상으로 하이퍼-스타 그래프 HS(m, k)가 제안되었다. 하이퍼-스타 그래프는 하이퍼큐브와 스타 그래프의 성질을 가지고 있으면서, 같은 노드수를 갖는 하이퍼큐브 보다 망비용이 우수한 그래프이다 본 논문에서는 하이퍼-스타 그래프 HS(m, k)가 하이퍼큐브의 서브그래프임을 증명한다. 그리고 정규형 그래프인 하이퍼-스타 HS(2n, n)가 제안된 매핑 기법에 의해 노드 대칭임을 보이며, 최소 높이를 갖는 스패닝 트리를 이용한 일-대-다 방송 기법을 제안하고, 방송 수행 시간이 2n-1임을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5171-5189
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• 2016

With the popularity of cloud computing, many data owners outsource their graph data to the cloud for cost savings. The cloud server is not fully trusted and always wants to learn the owners' contents. To protect the information hiding, the graph data have to be encrypted before outsourcing to the cloud. The adjacent vertex search is a very common operation, many other operations can be built based on the adjacent vertex search. A boolean adjacent vertex search is an important basic operation, a query user can get the boolean search results. Due to the graph data being encrypted on the cloud server, a boolean adjacent vertex search is a quite difficult task. In this paper, we propose a solution to perform the boolean adjacent vertex search over encrypted graph data in cloud computing (BASG), which maintains the query tokens and search results privacy. We use the Gram-Schmidt algorithm and achieve the boolean expression search in our paper. We formally analyze the security of our scheme, and the query user can handily get the boolean search results by this scheme. The experiment results with a real graph data set demonstrate the efficiency of our scheme.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권8호
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• pp.473-480
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• 2017

최근 들어 플래시 메모리 Solid State Driver(SSD)와 같은 반도체 기반 저장장치가 고성능으로 발전하면서 저장장치 내부 컨트롤러의 CPU와 메모리 같은 자원을 응용의 요구에 맞추어 최적으로 활용해보고자 하는 움직임이 있었다. 이러한 개념을 스토리지 내 프로세싱 방식(In-Storage Processing, ISP)이라고 한다. ISP의 기능이 탑재된 저장장치에서는 호스트에서 수행하던 연산의 일부를 나누어 처리할 수 있으므로 호스트의 부하가 줄어들고 저장장치 내에서 데이터가 가공되어 처리되기 때문에 호스트까지의 데이터 전달 시간이 줄어든다. 본 논문에서는 이러한 ISP 기능을 활용하여 그래프 질의 처리를 최적화하기 위한 방식을 제안하고, 제안된 최적화 그래프 처리 방식이 graph500 벤치마크의 성능을 최대 20%까지 향상 시켰음을 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1464-1473
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• 2000

본 논문에서는 최근 상호연결망 위상으로 관심을 받고 있는 (n,k)-스티 그래프에 대한 사이클 특성을 분석한다.(n,k)-스티 그래프의 그래프 이론적 특성을 바탕으로 (n,k)-스티 그래프가 다양한 종류의 사이클들을 보유하고있는 범사이클(pancyclic)특성을 지니고 있음을 밝히고 해당 사이클들을 찾을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서제안하고 있는 기법은 그래프자체의 체귀적 성질을 이용한 하형식(top-down)방식으로써 부-그래프들로 구성된 확장된 개념의 사이클들에 "차원확장"이라는 연산을 연속적으로 적용함으로써 원하는 사이클로 구체화해 가는 과정으로 진행하게 된다. 이러한 기법의 적용 결과 구성되는 사이클은 최소한의 한정된 부-그래프들로 밀집되어 모이는 경향이 있어 노드 또는 예지심에 서로 중복이 없이 독립된(disjoint) 사이클을 찾는 문제 등의 응용분야로 확대적용의 가능성이 있다. 본 연구 결과는 (n,k)-스티 그래프에 대한 그래프 이론적 관점에서의 댐사이클 특성을 분석한 이론적 의미와 더불어 해당 상호연결망 구조를 갖는 다중컴퓨터시스템에서의 메시지 라우팅이나 자원 할당 및 스케쥴링과 관련된 분야로의 응용가능성을 함께 의미하고 있다.