• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.399-406
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• 2021

콘텐츠 산업의 꾸준한 성장에 따라 수많은 콘텐츠 중에서 개인의 취향에 적합한 콘텐츠를 자동으로 추천하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 콘텐츠 자동 추천의 정확도를 향상시키기 위해서는 콘텐츠에 대한 사용자의 선호 이력을 바탕으로 하는 기존 추천 기법과 더불어 콘텐츠의 메타데이터 및 콘텐츠 자체에서 추출할 수 있는 특징을 융합한 추천 기법이 필요하다. 본 연구에서는 음악의 소리 데이터로부터 태그 정보를 분류하는 LSTM 기반의 모델을 학습하고 분류된 태그 정보를 음악의 메타 데이터로 추가하여, 그래프 임베딩 시 콘텐츠의 특징까지 고려할 수 있는 KPRN 기반의 새로운 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 카카오 아레나 데이터 기반 실험 결과, 본 연구의 제안 방법은 기존의 임베딩 기반 추천 방법보다 우수한 추천 정확도를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1183-1193
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• 2010

피라미드 그래프는 병렬처리 분야에서 정방형 메쉬와 트리 구조를 기반으로 하는 상호연결망 위상으로 잘 알려져 있다. 개선된 피라미드 그래프는 이러한 피라미드 그래프보다 성능을 향상시키기 위해 메쉬를 토러스로 대체시킨 구조를 말한다. 본 논문에서는 개선된 피라미드 그래프의 각 계층을 형성하고 있는 기반 부-그래프로서의 정방형 토러스 그래프의 간선들을 두 개의 서로 다른 그룹으로 분류하는 전략을 채택한다. 토러스 그래프 내의 간선 집합은 해당 간선의 양 끝 정점들에 인접된 부모 정점들이 상위 계층에서 서로 인접하는지 아니면 공유하는 관계 인지에 따라 각각 NPC-간선과 SPC-간선이라 불리는 두 개의 서로 다른 부분집합으로 나누어 고려한다. 아울러 원래 그래프에서의 SPC-간선들을 압축된 결과 그래프에서는 압축된 슈퍼-정점 내부로 은닉시킴으로써 NPC-간선들에 대해서만 초점을 맞추도록 하기 위해 압축 그래프의 개념을 소개한다. 본 연구에서는 $2^n{\times}2^n$ 2-차원 정방형 토러스 내에서 헤밀톤 사이클 구성 시 포함할 수 있는 NPC-간선 개수의 하한 및 상한이 각각 $2^{2n-2}$와 $3{\cdot}2^{2n-2}$임을 분석한다. 이 결과를 개선된 피라미드 그래프로 확장시킴으로써 개선된 n-차원 피라미드 그래프 내에서 헤밀톤 사이클에 포함할 수 있는 NPC-간선의 최대 개수는 $4^{n-1}$-2n+1 개임을 증명한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제31권4호
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• pp.490-500
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• 2012

This study was to examine elementary male and female students' spatial abilities, science process skills, and graph construction and interpretation abilities in order to understand the effect that their spatial abilities and science process skills would have on their graph abilities. To conduct this study, total 12 classes of 435 pupils, 6 classes each from grades 5 and 6 in elementary schools were selected for subjects. The number of male student was 207 and that of female one was 228 of them. And previous test papers of spatial abilities, of science process abilities, and of graph abilities were retouched and updated for reuse in new tests. The results of this study are briefed as follows: Firstly, when spatial abilities for male and female group were compared, female group showed a little higher rate of correct answering than male, but not providing statistically significant gap. Secondly, the science process skill tests revealed basic process skills of both groups were more excellent than their integrated process skills, while female group was found to have more correct answers than male, all of which were proving statistical distinction. Thirdly, of graphing skills for two groups, the graph interpretation skills turned out to be better than the graph construction skills, with female group scoring higher than male and with meaningful difference. Fourthly, both between spatial abilities and graph abilities, and between science process skills and graph abilities, static correlations existed with statistical meaning. In other words, those with higher spatial abilities or science process skills were to do better in constructing and interpreting graphs.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.759-764
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• 2005

본 논문은 EBGM(Elastic Bunch Graph Matching)기법을 이용한 얼굴인식에 대해 다룬다. 대용량 영상 정보에 대해 차원 축소를 이용한 얼굴인식 기법인 주성분기법이나 선형판별기법에서는 얼굴 영상 전체의 정보를 이용하는 반면 본 연구에서는 얼굴의 눈 코 입 등과 같은 얼굴 특징점에 대해 주파수와 방향각이 다른 여러 개의 가버 커널과 영상 이미지의 컨볼루션(Convolution)의 계수의 집합(Jets)을 이용한 특징 데이터를 이용한다. 하나의 얼굴 영상에 대해서 모든 영상이 같은 크기의 특질 데이터로 표현되는 Face Graph가 생성되며, 얼굴인식 과정에서는 추출된 제트의 집합에 대해서 상호 유사도(Similarity)의 크기를 비교하여 얼굴인식을 수행한다. 본 논문에서는 기존의 EBGM 방법의 Face Graph 생성 과정을 보다간략화 한 방법을 이용하여 얼굴인식 과정에서 계산량을 줄여 속도를 개선하였으며, 퍼지 매칭법을 이용한 유사도 계산을 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권4A호
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• pp.350-359
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• 2010

본 논문에서는 OFDMA를 이용하는 dedicated channel 펨토셀 시스템에서 각 펨토셀이 사용할 subchannel을 할당하는 방법에 대하여 연구한다. 본 subchannel 할당 기법은 가장 적은 수의 subchannel을 할당받는 펨토셀의 subchannel 수를 최대화 하면서 시스템 내의 펨토셀들이 사용하는 subchannel 수의 합을 최대화하는 것을 목표로 한다. 제안된 알고리즘은 interference graph 생성, 컬러링 수행, 각 컬러별 subchannel 연결의 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 펨토셀 시스템을 각 펨토셀을 node로, 서로 간섭을 겪는 펨토셀들을 edge로 한 interference graph로 모델링 한다. 이후 interfrence graph에 graph theory의 컬러링 기법을 이용하여 각 펨토셀에 컬러를 할당하고, 각 컬러에 subchannel들을 매핑하여, 각 펨토셀에 subchannel을 할당한다. 마지막으로 본 알고리즘의 성능을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.85-93
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• 2011

본 논문에서는 서울 목동에 운영 중인 PLC기반 통합원격검침시스템의 기능 요소별 역할을 분석하고 취약한 부분에 대해서는 개선 항목을 제시하였으며 수집된 에너지 사용량인 검침 데이터를 분석하여 사용자의 비정상적인 생활을 추정할 수 있는 방법을 연구하였다. 검침 데이터의 고주파 성분을 제거한 후 원본 그래프와 비교하여 변환 전의 데이터 그래프특성을 보유하고 있는지 확인하였다. 시험 결과 전체 주파수 대역이 포함된 원본 데이터 그래프에 비해서 저주파 대역만 선택하여 역변환 처리과정을 거친 그래프가 원본 데이터의 그래프 특성을 유지하면서 단순하고 매끄러운 곡선 형태를 가지고 있었다. 이 특성을 다르게 해석하면 변환 전 검침 데이터 특성 그래프는 시간영역의 순시유틸리티 사용량의 평균치 데이터로 비정상적인 소비상태를 결정하기에 부적합한 형태였지만, 주파수처리를 거친 신호는 유틸리티의 소비상태를 단순하면서 직관적인 판단이 가능한 형태를 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제15권1호
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• pp.54-60
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• 1996

패턴인식이나 영상이해의 영역에서는 같은 물체라도 잡음이나 왜곡에 의하여 모양이 훼손되어 다른 물체로 인식될 수 있다. 따라서 물체 인식에서는 두 물체가 완전히 동일한지 여부를 판정하는 것보다는 두 물체가 서로 어느 정도 유사한가를 판정하는 것이 중요한 경우가 많다. 이 논문에서는 훼손된 기호의 인식을 위하여 기호를 표현하는 두 그래프 표현간의 유사도 측정을 이용한 기호 인식 방법을 제안하였다. 제안한 기호 인식 방법은 런 그래프(run graph)를 이용하여 인식 대상 기호를 노드(node)와 에지(edge)로 구성되는 그래프 형태로 표현하고 임베딩 변환(embedding transform)을 포함한 생성 규칙을 사용하여 입력 그래프를 참조 모델 그래프와 유사한 형태로 변형시킨다. 이러한 과정에서 변형된 최종 그래프와 모델 그래프간의 구조적 유사성과 변형시 사용된 생성 규칙의 수를 이용하여 그래프간 유사도를 측정함으로써 기호를 인식하였으며 이의 응용 분야로서 악보에서 비음표 기호 인식에 사용하였다. 이 결과 96%의 인식률을 얻었으며 기호가 심하게 훼손되지 않은 경우에는 거의 인식에 성공하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권5호
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• pp.267-281
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• 2006

단백질-단백질 상호작용(PPI : Protein-Protein Interaction) 데이타는 생물체가 어떠한 메커니즘으로 생명을 유지하는지에 대한 정보를 담고 있다. 질병 연구나 신약 연구를 위해서 PPI 데이타를 이용한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 이러한 PPI 데이타의 크기는 Yeast-two-hybrid, Mass spectrometry과 Correlated mRNh expression과 같은 방법들로 인하여 점차 그 증가량이 커지고 있다. 따라서 단백질-단백질 상호작용 데이타의 방대한 양과 복잡한 구조로 인하여 사람이 직접 분석하는 것은 불가능하다. 다행히도 PPI 데이타는 단백질은 노드로, 상호작용은 에지로 표현함으로써 전산학의 그래프 구조로 추상화될 수 있다. 본 논문에서는 방대한 단백질-단백질 상호작용 데이타를 연구자가 다양한 방법으로 손쉽게 분석할 수 있는 워크벤치(workbench) 시스템인 Proteinca (PROTEin INteraction CAbaret)에 대하여 소개한다. Proteinca는 다앙한 데이타베이스의 PPI 데이타를 그래프이론 기반의 분석 기능들을 제공하며, 그래프로 가시화하여 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 도와준다. 또한, 중력 모델 기반의 간략화 방법을 제공하여 사용자에게 중요 단백질 중심의 가시화를 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-501
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• 2022

This paper is a study on context-sensitive spelling error correction and uses the Korean WordNet (KorLex)[1] that defines the relationship between words as a graph to improve the performance of the correction[2] based on the vector information of the word embedded in the correction technique. The Korean WordNet replaced WordNet[3] developed at Princeton University in the United States and was additionally constructed for Korean. In order to learn a semantic network in graph form or to use it for learned vector information, it is necessary to transform it into a vector form by embedding learning. For transformation, we list the nodes (limited number) in a line format like a sentence in a graph in the form of a network before the training input. One of the learning techniques that use this strategy is Deepwalk[4]. DeepWalk is used to learn graphs between words in the Korean WordNet. The graph embedding information is used in concatenation with the word vector information of the learned language model for correction, and the final correction word is determined by the cosine distance value between the vectors. In this paper, In order to test whether the information of graph embedding affects the improvement of the performance of context- sensitive spelling error correction, a confused word pair was constructed and tested from the perspective of Word Sense Disambiguation(WSD). In the experimental results, the average correction performance of all confused word pairs was improved by 2.24% compared to the baseline correction performance.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.167-176
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• 2023

본 연구에서는 글자와 숫자를 기반으로 한 프로그래밍 자동 평가 시스템에서 그래프를 평가할 수 있는 그래프 평가 모듈을 설계 및 구현하였다. 그래프 평가 모듈의 평가 방법은 학습자가 제출한 코드와 모범 코드로 작성한 그래프, 평가 준거를 제시하는 자기 평가와 각각의 그래프 이미지를 배열로 변환하여 정답을 판정하고 오답일 경우 피드백을 제공하는 자동 평가이다. 그래프를 작성하는데 사용되는 데이터는 직접 입력하거나 외부 데이터를 불러올 수 있으며 평가할 수 있는 그래프 작성 방법은 matplotlib의 MATLAB 스타일이며 수학과 교육과정에서 제시된 그래프를 평가할 수 있다. 전문가 검토를 통해 평가 모듈의 내용 요소와 학습 가능성, 학습자의 요구에서 타당도를 갖춘 것으로 확인하였다. 본 연구에서 개발한 그래프 평가 모듈은 프로그래밍 자동 평가시스템 평가 영역을 확장하였고 학생들이 데이터 시각화를 익히는데 도움이 될 것으로 기대된다.