• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.245-248
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• 2009

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.87-96
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• 2006

바이트코드는 많은 장점을 가지고 있으나 수행 속도가 느리고 프로그램의 분석과 최적화에 알맞은 표현은 아니다. 분석과 최적화를 위하여 바이트코드를 정적 단일 배정문(SSA Form)으로 변환이 수행되어야 한다. 그러나 바이트코드에서 SSA Form으로 변환 시 어떤 변수는 타입 정보를 상실한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 바이트코드에 대한 확장된 제어 흐름 그래프를 생성한다. 또한 정적으로 분석하기 위해 제어 흐름 그래프를 SSA Form으로 변환한다. SSA Form으로 변환을 위하여 지배자. 직접 지배자. 지배자 경계. ${\phi}$-함수, 재명명 등 많은 정보에 대한 계산을 수행한다. 생성된 SSA Form에 알맞은 타입을 선언하기 위해서 다음과 같은 동작들을 수행한다. 먼저 클래스의 호출그래프와 상속 그래프를 생성한다. 그리고 각 노드에 대한 정보를 수집한다. 수집된 정보를 기반으로 동등한 타입의 노드를 찾고 강 결합 요소로 설정한 후 각 노드에 타입을 효율적으로 설정하는 방법을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1103-1110
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• 2022

AI 관련 산업의 급속한 발전으로 인해 무수히 많은 엣지 디바이스가 실세계에서 동작되고 있고, 이들 디바이스로 구성된 스마트 공간에서 발생하는 데이터가 상상을 초월함으로, 엣지 디비이스가 처리하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 EdgeCPS 기술이 등장하게 되었다. EdgeCPS는 엣지 디바이스와 엣지 서버간 연동과 자원 증강 및 기능 증강을 통하여 AI 응용 서비스를 포함한 다양한 응용 서비스의 원활한 수행을 지원하기 위한 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 EdgeCPS 플랫폼에 적용 가능한 지식 공유 그래프 기반의 컴포넌트화된 AI 응용 지원 시스템을 제안한다. 지식 공유 그래프는 AI 응용 작성에 필수적인 요소인 학습데이터, 학습된모델, 학습알고리즘, 디바이스 등에 대한 정보를 효과적으로 저장할 수 있도록 설계된다. 그리고 EdgeCPS 플랫폼의 지원 하에서 자원증강 및 기능증강을 손쉽게 변경할 수 있도록 AI 응용이 컴포넌트화 되어 동작한다. AI 응용 지원 시스템은 사용자가 손쉽게 응용을 작성할 수 있고 테스트 해 볼 수 있도록 지식 공유 그래프와 연동되고, 응용에 대한 파이프라인을 통해서 응용의 실행 양상을 사용자에게 시각화를 해 준다.

• Physical Therapy Rehabilitation Science
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• 제9권4호
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• pp.287-294
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• 2020

Objective: This study aimed to investigate the effects of an ultrasound-based bar graph proportional to the quadriceps muscle thickness as a real-time visual feedback training tool in the elderly. Design: Cross-sectional study. Methods: Twenty-four elderly persons participated in this study and were randomly divided into three groups: oral training group (n=8, group 1), ultrasound imaging group (n=8, group 2), and graph group (n=8, group 3). In the pre condition, all participants performed maximal voluntary isometric contraction (MVIC) of the quadriceps with knee extension three times with oral training. In the post condition, group 1 performed MVIC of the quadriceps with oral training, group 2 performed MVIC of the quadriceps with real-time visual feedback using ultrasound imaging, and group 3 performed MVIC of the quadriceps with real-time visual feedback using a bar graph proportional to the quadriceps muscle thickness, three times for all groups. Muscle thickness, activity (mean, peak), tone, stiffness, logarithmic decrement, relaxation, and creep were measured in both conditions in all participants. Results: Visual feedback with a bar graph showed significant effects on muscle thickness, mean muscle activity, and peak muscle activity compared with oral training and visual feedback with ultrasound imaging (p<0.05). Conclusions: Isometric training of the quadriceps with real-time visual feedback using a bar graph proportional to the quadriceps muscle thickness may be more effective than other methods in improving muscle thickness and muscle activity. This study presented a tool that can help increase muscle thickness in the elderly.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.33-43
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• 2022

지식 그래프 및 단백질 상호 작용과 같은 실제 데이터에서 개체들과 개체들의 관계 및 구조를 나타내기 위해 레이블 그래프를 사용한다. IT의 급속한 발전과 데이터의 폭발적인 증가로 사용자에게 관심 있는 정보를 제공하기 위한 서브 그래프 매칭 기술이 필요하다. 본 논문은 레이블의 의미적 유사성과 그래프 구조 차이를 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 레이블 의미적 유사도를 고려하기 위하여 FastText을 활용한 학습 모델을 이용한다. 레이블 간 의미적 유사도를 미리 계산한 LSG(Label Similarity Graph)를 통해 처리 속도의 효율을 높인다. LSG를 통해 레이블이 정확하게 일치해야 확장이 가능한 기존 연구의 한계를 해결한다. 2-hop까지 탐색을 수행함으로써 질의 그래프에 대한 구조적 유사성을 지원한다. 매칭된 서브 그래프는 유사도 값 기반으로 Top-k 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위하여 다양한 성능평가를 수행한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3383-3397
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• 2023

Scene graphs serve as semantic abstractions of images and play a crucial role in enhancing visual comprehension and reasoning. However, the performance of Scene Graph Generation is often compromised when working with biased data in real-world situations. While many existing systems focus on a single stage of learning for both feature extraction and classification, some employ Class-Balancing strategies, such as Re-weighting, Data Resampling, and Transfer Learning from head to tail. In this paper, we propose a novel approach that decouples the feature extraction and classification phases of the scene graph generation process. For feature extraction, we leverage a transformer-based architecture and design an adaptive calibration function specifically for predicate classification. This function enables us to dynamically adjust the classification scores for each predicate category. Additionally, we introduce a Distribution Alignment technique that effectively balances the class distribution after the feature extraction phase reaches a stable state, thereby facilitating the retraining of the classification head. Importantly, our Distribution Alignment strategy is model-independent and does not require additional supervision, making it applicable to a wide range of SGG models. Using the scene graph diagnostic toolkit on Visual Genome and several popular models, we achieved significant improvements over the previous state-of-the-art methods with our model. Compared to the TDE model, our model improved mR@100 by 70.5% for PredCls, by 84.0% for SGCls, and by 97.6% for SGDet tasks.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권10호
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• pp.2708-2730
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• 2012

The growing concern for the protection of personal information has made it critical to implement effective technologies for privacy and data management. By observing the limitations of existing approaches, we found that there is an urgent need for a flexible, privacy-aware system that is able to meet the privacy preservation needs at both the role levels and the personal levels. We proposed a conceptual system that considered these two requirements: a graph-based, access control model to safeguard patient privacy. We present a case study of the healthcare field in this paper. While our model was tested in the field of healthcare, it is generic and can be adapted to use in other fields. The proof-of-concept demos were also provided with the aim of valuating the efficacy of our system. In the end, based on the hospital scenarios, we present the experimental results to demonstrate the performance of our system, and we also compared those results to existing privacy-aware systems. As a result, we ensured a high quality of medical care service by preserving patient privacy.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권7호
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• pp.1252-1273
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• 2011

In Web Service Composition (WSC) area, services selection aims at selecting an appropriate candidate from a set of functionally-equivalent services to execute the function of each task in an abstract WSC according to their different QoS values. In despite of many related works, few of previous studies consider transactional constraints in QoS-aware WSC, which guarantee reliable execution of Composite Web Service (CWS) that is composed by a number of unpredictable web services. In this paper, we propose a novel global selection-optimal approach in WSC by considering both transactional constraints and end-to-end QoS constraints. With this approach, we firstly identify building rules and the reduction method to build layer-based Directed Acyclic Graph (DAG) model which can model transactional relationships among candidate services. As such, the problem of solving global optimal QoS utility with transactional constraints in WSC can be regarded as a problem of solving single-source shortest path in DAG. After that, we present Graph-building algorithms and an optimal selection algorithm to explain the specific execution procedures. Finally, comprehensive experiments are conducted based on a real-world web service QoS dataset. The experimental results show that our approach has better performance over other competing selection approaches on success ratio and efficiency.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.677-682
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• 2015

수치에 있어서 기억법은 숫자를 기억하는데 도움을 준다. 이러한 숫자와 관련된 기억법에서 그래프나 이미지는 상당히 훌륭한 연상 기호의 역할을 한다. 그래프 기반 시스템에서는 기억법을 표현하는 점, 선, 막대 등 많은 방법이 존재한다. 기억법은 뇌가 원래의 형태보다 더 보유 할 수 있는 형태로 정보를 변환하는 것을 목표로 하고 있다. 이는 수치 기억법에서도 마찬가지이다. 수치 기억법에 있어서 다른 방법으로 이미지가 있다. 본 논문에서는 수치 기억법과 관련하여 단순 그래프 알고리즘과 배열된 이미지 알고리즘을 제시하고, 두 방법의 기억법에 대해 기억률에 기반한 비교 결과를 나타낸다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.461-470
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• 2010

라벨 있는 자료가 분류규칙을 만들 만큼 충분하지 않거나, 라벨 없는 자료가 분류규칙을 만드는데 도움을 줄 수 있는 경우에는 라벨 있는 자료와 라벨 없는 자료를 모두 사용하는 준지도분류가 더 효과적이다. 준지도분류 중 그래프기반 다양체정칙법이 개발되어 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 통계적학습에서 좋은 성능을 보이는 최소제곱 서포터벡터기계를 준지도분류에 적용시키는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 라벨 없는 자료를 잘 활용하는 것을 볼 수 있었다.