• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.485-500
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• 2018

시스템 및 네트워크 환경의 규모가 확대되고, 네트워크 구조 및 시스템 구성이 빈번하게 변화함에 따라 네트워크 관리자가 현황을 수동으로 관리하고 실시간 변동사항을 식별하는 데에 많은 어려움이 발생하고 있다. 본 논문에서는 동적인 네트워크 정보를 실시간으로 스캔하고, 사전에 수집한 취약점 정보를 바탕으로 네트워크 내 장치의 취약성 정도를 점수화하고 최종적으로 공격자의 입장에서 공격 가능한 모든 경로를 도출하여 네트워크 관리자에게 공격 가능성이 높은 경로 목록을 제공하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안하는 알고리즘을 토대로 한 Attack Graph를 실제로 구현하였으며, Software Defined Networking (SDN) 환경이 포함된 동적으로 변화하는 가상 네트워크 환경을 구축한 후 시뮬레이션을 진행하여 Moving Target Defense (MTD) 개념이 반영된 시스템에도 적용이 가능함을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1965-1970
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• 2011

본 논문에서는 그래프에 기초하여 유한체상의 스위칭함수를 도출하는 알고리즘과 이를 바탕으로 스위칭함수를 회로로 구현하는 방법을 제안하였다. 방향성그래프의 경로 수로부터 행렬방정식을 유도한 후에 이에 따른 스위칭 함수회로설계 알고리즘을 제안하였으며, 설계된 회로와 함께 방향성 그래프의 특성을 만족할 수 있게 노드들에 대한 코드를 할당하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 통해 설계한 스위칭함수회로는 기존의 방법에 비해 좀 더 최적화된 스위칭함수회로를 구현할 수 있었으며, 제안한 스위칭함수회로설계 알고리즘을 통해 임의의 자연수의 경로 수를 갖는 방향성 그래프에 대한 설계가 가능하였다. 또한, 입출력단자 수의 감소, 회로구성의 간략화, 연산속도의 향상과 비용감소 등의 이점이 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.298-301
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• 2012

This paper presents a graph-based method of detecting and tracking moving objects in H.264/SVC bitstreams for video surveillance applications that makes use the information from spatial base and enhancement layers of the bitstreams. In the base layer, segmentation of real moving objects are first performed using a spatio-temporal graph by removing false detected objects via graph pruning and graph projection, followed by graph matching to precisely identify the real moving objects over time even under occlusion. For the accurate detection and reliable tracking of moving objects in the enhancement layer, as well as saving computational complexity, the identified block groups of the real moving objects in the base layer are then mapped to the enhancement layer to provide accurate and efficient object detection and tracking in the bitstreams of higher resolution. Experimental results show the proposed method can produce reliable results with low computational complexity in both spatial layers of H.264/SVC test bitstreams.

• 정보관리연구
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• 제42권1호
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• pp.47-62
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• 2011

이상적 저자-망은 그 노드가 저자를 표현하도록 정의된다. 그러나 실제 자동 생성되는 대부분 저자망의 노드는 저자명을 저자 식별자로 사상시키는 어려움으로 인해 단순히 저자명으로 표현된다. 실 세계 저자를 표현하기 위해 이처럼 저자명을 사용하여 저자망을 구성하는 것은 서로 다른 동명 저자들이 하나의 저자명 노드로 병합됨으로 인해 저자망의 특성을 왜곡하는 문제가 발생한다. 이 연구는 공저 관계에 의존하여 저자명이 갖는 중의성을 해소하고 저자 노드로 구성된 저자망을 자동 생성하는 알고리즘을 제시한다. 공저자 자질의 특성상 이 알고리즘은 과소군집오류를 희생하면서 과다군집오류를 최소화하는 군집 결과를 만든다. 실험에서는 한글 동명 저자명이 출현한 실제 서지레코드 집합을 대상으로 알고리즘의 적용 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2091-2096
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• 2013

본 논문에서는 방향성 그래프에 기초하여 절점들 간의 입출력 관계가 트리의 특성을 갖는 연관관계를 분할연산기법과 수학적 해석을 통하여 함수로 변환하고 이를 회로 설계하는 방법에 대하여 논의하였다. 기존에 제안된 알고리즘이 임의의 절점수를 갖는 방향성 그래프에 대하여 같은 수의 잉여절점수를 삽입함으로써 생성되는 매개변수들이 양의 정수로 표현되지 못하여 회로의 설계가 불가능하게 되는 문제점이 있었다. 이를 개선하기 위해서 본 논문에서는 트리의 성질을 수학적으로 해석하여 주어진 임의의 절점수를 가지는 방향성 그래프에 대하여 절점들의 관계를 규명해주는 매개변수들과 논리레벨 P의 승수로 표현되어 항상 양의 정수 값을 갖도록 레벨 간에 각기 다른 잉여절점을 삽입하여 효율적인 회로설계를 하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1561-1567
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• 2015

준지도 학습은 기계 학습의 한 분야로서, 레이블된 데이터와 레이블되지 않은 데이터 모두를 사용하여 모델을 학습함으로써 지도 학습에 비해 예측 정확도를 높일 수 있다. 최근 각광받고 있는 그래프 기반 준지도 학습은 입력 데이터를 그래프의 형태로 변환하는 그래프 구축 단계와 이를 사용하여 레이블되지 않은 데이터의 레이블을 예측하는 레이블 추론 단계로 나뉜다. 이 추론은 준지도 학습에서의 평활도 가정을 기본으로 한다. 본 연구에서는 추가로 각 꼭지점 중요도를 결합함으로써 개선된 레이블 추론 알고리즘을 제안한다. 이와 함께 알고리즘의 수렴성을 증명하고, 또한 실험을 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1021-1026
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• 2016

The graph-based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) approach has been gaining much attention in SLAM research recently thanks to its ability to provide better maps and full trajectory estimations when compared to the filtering-based SLAM approach. Even though graph-based SLAM requires batch processing causing it to be computationally heavy, recent advancements in optimization and computing power enable it to run fast enough to be used in real-time. However, data association problems still require large amount of computation when building a pose graph. For example, to find loop closures it is necessary to consider the whole history of the robot trajectory and sensor data within the confident range. As a pose graph grows, the number of candidates to be searched also grows. It makes searching the loop closures a bottleneck when solving the SLAM problem. Our approach to alleviate this bottleneck is to sample a limited number of pose nodes in which loop closures are searched. We propose a heuristic for sampling pose nodes that are most advantageous to closing loops by providing a way of ranking pose nodes in order of usefulness for closing loops.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.331-341
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• 2002

기존의 슬라이싱 기법들은 슬라이스를 생성하며 생성된 슬라이스의 정확성을 위해 종속 그래프를 사용한다. 그러나, 기존의 많은 슬라이싱 기법들은 동적 슬라이싱 기법에 바탕을 두고 데이터 통신 링크를 표현하기 때문에 많은 정점들(vertices)과 간선들(edges)을 필요로 한다. 그러므로 그 그래프는 매우 복잡하다. 어떤 프로그램 시스템에 대한 소프트웨 어 슬라이싱을 처리하기 위해 본 논문에서는 동적 시스템 종속그래프를 제안한다. 그리고, 소프트웨어 시스템의 동적 슬라이스를 산출하기 위해 관련 테이블들의 관계도를 이용한 효율적인 슬라이싱 알고리즘을 제안한다. 동적 슬라이스의 생성을 위한 동적시스템종속그래프는 제안된 알고리즘으로부터 얻어진 마킹테이블을 사용해서 얻어진다. 슬라이스의 최종 결과는 이 그래프를 추적함으로써 얻어진다. 결론적으로 제안된 동적시스템종속그래프 기법의 효율성을 기존의 종속그래프 기법과 비교하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1096-1100
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• 2012

Most of previous genetic algorithms for solving graph problems have used a vertex-based encoding. We proposed an edge encoding based new genetic algorithm using a spanning tree. Contrary to general edge-based encoding, a spanning tree-based encoding represents only feasible partitions. As a target problem, we adopted the MAX CUT problem, which is well known as a representative NP-hard problem, and examined the performance of the proposed genetic algorithm. The experiments on benchmark graphs are executed and compared with vertex-based encoding. Performance improvements of the spanning tree-based encoding on sparse graphs was observed.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.27-34
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• 2017

Highly informative admissible heuristics can help to conduct more efficient search for optimal solutions. However, in general, more informative ones of heuristics from planning problems requires lots of computational effort. To address this problem, we propose an Delete Relaxation based Action Costs-based Planning Graph(ACPG) and Action Costs-based Heuristics for solving optimal planning problems more efficiently. The ACPG is an extended one to be applied to can find action costs between subgoal & goal conditions from the Relaxed Planning Graph(RPG) which is a common means to get heuristics for solving the planning problems, Action Costs-based Heuristics utilizing ACPG can find action costs difference between subgoal & goal conditions in an effective way, and then consider them to estimate the goal distance. In this paper, we present the heuristics algorithm to compute Action Costs-based Heuristics, and then explain experimental analysis to investigate the efficiency and the accuracy of the Action Costs-based Heuristics.