• 미생물학회지
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• 제39권2호
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• pp.67-75
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• 2003

비교유전체학의 주요 주제 중 유전자서열을 분류하고 단백질기능을 예측하는 연구가 있으며, 이를 위해 단백질 구조, 공통서열 및 바인딩 위치 예측등의 방법과 함께, 전유전체 서열에서 구해지는 유사도 그래프를 분석해 상동유전자를 검색하는 계산학적인 접근방법이 있다. 유사도그래프를 사용한 방법은 서열에 대한 기존 지식에 의존하지 않는 장점이 있지만 유사도 하한값과 같은 주관적인 임계값이 필요한 단점이 있다. 본 논문에서는 반복적으로 그래프를 분해하는 이전의 방법을 일반화시켜, 유사도 그래프에 기반한 유전자 서열군집분석 방법론과 객관적이고 안정적인 파라미터 임계값 계산 방법을 제안한다. 제시된 방법으로 알려진 미생물 유전체 서 열을 분석하여 이전의 방법인 BAG 알고리즘 결과와 비교했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.703-722
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• 2016

Passive wireless devices have increasing civilian and military applications, especially in the scenario with wearable devices and Internet of Things. In this paper, we study indoor localization of a target equipped with radio-frequency identification (RFID) device in ultra-wideband (UWB) wireless networks. With known room layout, deterministic multipath components, including the line-of-sight (LOS) signal and the reflected signals via multipath propagation, are employed to locate the target with one transmitter and a single inaccurate receiver. A factor graph corresponding to the joint posterior position distribution of target and receiver is constructed. However, due to the mixed distribution in the factor node of likelihood function, the expressions of messages are intractable by directly applying belief propagation on factor graph. To this end, we approximate the messages by Gaussian distribution via minimizing the Kullback-Leibler divergence (KLD) between them. Accordingly, a parametric message passing algorithm for indoor passive localization is derived, in which only the means and variances of Gaussian distributions have to be updated. Performance of the proposed algorithm and the impact of critical parameters are evaluated by Monte Carlo simulations, which demonstrate the superior performance in localization accuracy and the robustness to the statistics of multipath channels.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.48-52
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• 2010

In this paper, we introduce a new path planning algorithm which combines the merits of a visibility graph algorithm and an adaptive cell decomposition. We quantize a given map with empty cells, blocked cells, and mixed cells, then find the optimal path on the quantized map using a visibility graph algorithm. For reducing the number of the quantized cells we use the quad-tree technique which is used in an adaptive cell decomposition, and for improving the performance of the visibility checking in making a visibility graph we propose a new visibility checking method which uses the property of the quad-tree instead of the well-known rotational sweep-line algorithm. For the more efficient visibility checking, we propose two additional improvements for our suggested method. Both of them are used for reducing the visited cells in the quad-tree. The experiments for a performance comparison of our algorithm with other well-known algorithms show that our proposed method is superior to others.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.26-31
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• 2005

본 논문에서는 웹 검색엔진에서 일반적으로 사용하는 문서요약에 대한 연구로써 문서 내에 있는 문장들의 꼭짓점을 연결하는 완전그래프기법을 도입하여 요약내용을 좀 더 간결하고 함축하게 하는 통계요약기법을 제안했다. 이 요약기술을 지금까지 통계 문서요약기술에서 우수하다고 판단된 클러스터링 기법과 MMR 기법 등과 비교하였다. 특히, 요약 성능을 평가하기 위하여 인위적으로 요약된 요약문을 기준으로 한 각 요약기법들의 FScore값들과 비교하였다. 이 기술들 중에서 완전그래프기법이 약 $30\%$정도 성능향상을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권4호
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• pp.274-284
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• 2002

XML에 대한 질의는 데이타 그래프 내 경로에 대한 질의를 기반으로 하며 그래프 내의 임의의 경로를 표시하기 위해 정규식을 사용한다. 일반적으로 의미있는 질의를 표현하기 위해서는 질의 내에 여러 개의 정규식을 포함하는 경우가 많다. 그럼에도 불구하고 기존의 연구는 주로 단일 정규식으로 이루어진 질의의 최적화 방법을 다루고 있다. 본 논문에서는 데이타 그래프를 탐색하지 않고 다중 정규 경로 질의를 처리할 수 있는 방을 제시한다. 본 논문에서는 다중 정규 경로를 효율적으로 처리하기 위해서 데이타 그래프 상의 임의의 두 노드 사이에 경로가 존재하는지를 직접 알 수 있는 방법인 경로 식별자를 제안하고 경로 식별자를 만드는 방법을 제공한다. 또한 본 논문에서 제안된 방법을 구현하여 그 성능에 대한 결과를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.475-478
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• 2019

웹어플리케이션의 발전에 따라 자바스크립트 런타임 플랫폼인 Node.js 의 사용도 증가하고 있다. 개발자들은 Node.js 의 다양한 모듈을 활용하여 프로그래밍을 하게 되는데, Node.js 모듈 보안의 중요성에 비하여 모듈 취약점 분석은 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 소스코드의 구조를 트리 형태로 표현하는 Abstract Syntax Tree 와 소스코드의 실행 흐름 및 변수의 흐름을 그래프로 나타내는 Control Flow Graph/Data Flow Graph 가 Node.js 모듈 취약점 분석에 효율적으로 활용될 수 있음을 서술하고자 한다. Node.js 모듈은 여러 스크립트 파일로 나누어져 있다는 점과 사용자의 입력이 분명하다는 특징이 있다. 또한 자바스크립트 언어를 사용하므로 선언된 변수들의 타입에 따라 적용되는 범위인 scope 가 다르게 적용된다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 Node.js 모듈의 특징을 고려하여 Abstract Syntax Tree 및 Control Flow Graph/Data Flow Graph 을 어떻게 생성하고 취약점 분석에 활용할 것인지에 대한 방법론을 제안하고, 실제 분석에 활용할 수 있는 코드 구현을 통하여 구체화시키고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권11호
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• pp.876-880
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• 2009

프로그램에 대한 자료흐름분석(data flow analysis)를 수행하기 위해서는 입력된 프로그램에 대응하는 제어흐름그래프(control flow graph)가 필요하다. 본 논문에서는 동기(synchronous)식 절차(imperative)형 언어 중 하나인 Esterel로 작성된 프로그램에 대해서 단순하면서 입력 프로그램의 구조와 흡사한 형태로 표현되는 근사-제어흐름그래프(over-approximated CFG) 생성방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하면 병렬 제어흐름을 표현하는 부분에서 실행 불가능한 경우까지 포함할 수 있다. 그렇지만, 생성방법이 직관적이고, 실제 수행경로를 모두 포함하기 때문에 다른 분석을 수행하는데 매우 적차하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.677-682
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• 2006

멀티-도메인 공학시스템은 전기, 기계, 유압, 열등의 구성요소를 포함하고, 시스템 구성이 복잡하여 설계에 많은 어려움을 가지고 있다. 최적의 설계를 위해서는 각 도메인에 대한 통합된 설계 방법과 자동적이고 효율적인 탐색방법이 요구된다. 본 논문은 도메인에 독립적인 모델링 도구인 본드 그래프(Bond Graph)와 대규모 공간 해의 탐색에 접합한 진화 알고리즘의 일종인 유전 프로그래밍(Genetic Programming)를 결합하여 멀티 도메인 동적시스템에 대한 디자인 해를 자동적으로 생성해주는 설계 방법을 제시하였다. 제안된 설계방법의 효용성을 입증하기 위해서 3가지 서로 다른 도메인을 가진 아나로그 필터, 전동프린터 드라이브, 에어펌프 시스템에 대한 설계 결과가 기술된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권3호
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• pp.261-272
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• 2019

In this paper, we propose a procedure to build a prediction interval of the sum of dependent binary random variables over a graph to account for the dependence among binary variables. Our main interest is to find a prediction interval of the weighted sum of dependent binary random variables indexed by a graph. This problem is motivated by the prediction problem of various elections including Korean National Assembly and US presidential election. Traditional and popular approaches to construct the prediction interval of the seats won by major parties are normal approximation by the CLT and Monte Carlo method by generating many independent Bernoulli random variables assuming that those binary random variables are independent and the success probabilities are known constants. However, in practice, the survey results (also the exit polls) on the election are random and hardly independent to each other. They are more often spatially correlated random variables. To take this into account, we suggest a spatial auto-regressive (AR) model for the surveyed success probabilities, and propose a residual based bootstrap procedure to construct the prediction interval of the sum of the binary outcomes. Finally, we apply the procedure to building the prediction intervals of the number of legislative seats won by each party from the exit poll data in the $19^{th}$ and $20^{th}$ Korea National Assembly elections.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.24-32
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• 2021

최근 랜섬웨어(ransomware) 공격은 이메일, 피싱(phishing), 디바이스(Device) 해킹 등 다양한 경로를 통해 감염되어 피해 규모가 급증하는 추세이다. 그러나 기존 알려진 악성코드(정적/동적) 분석 엔진은 APT(Aadvanced Persistent Threat)공격처럼 발전된 신종 랜섬웨어에 대한 탐지/차단이 매우 어렵다. 본 연구는 그래프 데이터베이스를 기반으로 랜섬웨어 악성 행위를 모델링(Modeling)하고 랜섬웨어에 대한 새로운 다중 복합 악성 행위를 탐지하는 방법을 제안한다. 연구 결과 기존 관계형 데이터베이스와 다른 새로운 그래프 데이터 베이스 환경에서 랜섬웨어의 패턴 탐지가 가능함을 확인하였다. 또한, 그래프 이론의 연관 관계 분석 기법이 랜섬웨어 분석 성능에 크게 효율적임을 증명하였다.