최근 인터넷의 급격한 확장을 통해 대두되는 웹2.0 기술은 웹의 구조적 진화인 질적 변화와 사용자 증가라는 양적인 변화로 해석할 수 있으며, 이 구조는 사용자 참여형 아키텍쳐를 근간으로 하고 있다. 블로그, UCC, SNS(Social Networking Service), 매쉬 업, 롱테일 등으로 대표되는 웹2.0기술은 웹의 구조화에 중심적인 역할을 담당하고 있으며, 이곳에 포함된 사용자 참여형 자료의 분류와 검색은 포크소노미(Folksonomy)방식을 통해 널리 이용되고 있다. 포크소노미는 웹 페이지에 공개되고 있는 정보나 관련 주제를 고전적 분류학 기술로 나누는 것이 아니라 꼬리표(태그)에 따라 구분하는 새로운 분류방식으로 사용자 참여로 구성된다. 현재 이러한 분류를 통한 검색은 단순 텍스트 태그검색이나 태그클라우드 방식 등을 통해 특정 태그에 대한 검색이 이루어지고 있으나 태그들 간의 관계를 표현하고, 이들 관계를 고려한 검색은 미비한 실정이다. 이에 본 논문에서는 등록되는 태그들 간의 관계를 고려하여 태그들 간의 연관 그래프를 동적으로 형성하고 이를 기반으로 연관 검색을 제공한다. 이를 통해 태그 검색의 신뢰성을 높이고 검색의 편이성을 제공할 수 있을 것이다.
4차 산업 혁명과 데이터 환경의 급격한 변화는 기존 관계형 데이터베이스(RDB)는 기술적 한계를 드러내고 있다. IDC/금융/보험 등 전 분야에서 비정형 데이터에 대한 새로운 분석방안으로 그래프 데이터베이스(GDB) 기술에 관심이 높아지고 있다. 그래프 데이터베이스는 상호 연동된 데이터를 표현하고 광범위한 네트워크에서 연관 관계 분석에 효율적인 기술이다. 본 연구는 기존 RDB를 GDB 모델로 확장하고, 새로운 이상징후 탐지를 위해 기계학습 알고리즘(패턴인식, 클러스터링, 경로거리, 핵심추출)을 적용하였다. 성능분석 결과 이상 행위 성능(약 180배 이상)이 크게 향상되었고, RDB로 분석 불가능한 5단계 이후 이상징후 패턴을 추출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 관계 벡터 공간상의 특징 대응에 관한 확률적 해석에 기반한 새로운 부분 인식 기법을 제안한다. 효과적인 인식을 위해 물체를 관계 속성 그래프(Attributed Relational Graph; ARG)와 관계 벡터 공간들의 집합으로 표현한다. 또한 잡음이나 특징 소실로 인한 왜곡을 관계 벡터 공간에서의 관계 벡터 분포에 대한 왜곡으로 확률적으로 모델링한다. 제안하는 부분 인식 기법은 두 단계로 이루어진다. 우선 지역적인 특징(local feature)과 구조적인 일관성(structural consistency)을 사용하여 후보집합을 추출한다. 이렇게 추출된 후보집합 각각에 대해 관계 벡터 공간상에서의 에러 분석과 반복적인 voting 알고리즘을 통해 특징 소실을 검출한다. 실제 영상에 대한 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 잡음이나 가리어짐이 심한 경우에도 강건한 성능을 보임을 알 수 있으며, 릴렉세이션(relaxation) 기법과 수행 시간 비교 분석을 통해 계산량 측면에서의 성능 향상을 확인할 수 있다.
데이터 중심의 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 저장하고 관리할 경우에 XML 스키마로부터 관계형 스키마를 추출하는 것이 보다 시급한 일이다. 또한 생성된 테이블에 XML 문서를 분할하여 저장할 경우에 많은 널 값을 초래하거나 조인 비용의 증가를 가져오기 때문에 이에 대한 해결책이 필요하다. 이 논문에서는 XML 스키마로부터 관계형 스키마를 생성하는 Schema Hybrid Inlining 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 XML 스키마 그래프를 바탕으로 관계형 스키마를 생성하게 되는데, 기존의 Inlining 방식을 확장하여 출현 지시자와 진입 차수에서의 테이블 생성 방법을 휴리스틱하게 매뉴얼 처리를 하며, 유도 관계에서 최종 노드인 조상 노드는 새로운 테이블을 생성한다. 또한 DTD 종속적인 저장 방식의 단점인 조인 연산 비용을 줄이기 위하여 중복을 활용한 분할 저장과 구조적 검색 기법을 개선한 관계 경로 요소 정보를 이용하였다.
SNS, 클라우드, Web3.0과 같은 새로운 IT환경은 '관계(relation)'가 중요한 요소가 되고 있다. 그리고 이들 관계(relation)는 거래, 즉, 트랜잭션을 발생시킨다. 그러나 우리가 사용하고 있는 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 그래프 데이터베이스는 관계(relation)를 나타내는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리하지 못한다. 본 논문은 확장 가능한 복잡 네트워크 시스템에서 활용할 수 있는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 토픽맵의 데이터 모델을 응용하여 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 저장하고 탐색한다. 토픽맵은 시멘틱 웹(Web3.0)을 구현하는 온톨로지 언어 중 하나로써, 정보자원들 사이의 연관 '관계(relation)'를 통해 정보의 네비게이터로써 활용되고 있다. 또한 본 논문에서는 컬럼형 데이터베이스인 카산드라를 이용하여 제안 기법의 아키텍처를 설계, 구현하였다. 이는 분산처리를 이용하여 빅데이터 레벨의 데이터까지 처리할 수 있도록 하기 위함이다. 마지막으로 대표적인 RDBMS인 오라클과 제안 기법을 동일한 데이터 소스, 동일한 질문에 대해 저장 및 질의를 하는 과정을 실험으로 보였다. 이는 조인(join) 없이 관계(relation)를 표현함으로써 RDBMS의 역할까지 충분히 대체 가능함을 보이고자 한다.
최근에는 제품 개발의 효율성 증대를 위해서 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 분산된 협업적 개발 환경이 필수적으로 인식되고 있으며 이에 따른 제품 설계 정보의 재사용 문제가 새롭게 부각되고 있다. 본 논문에서는 제품 설계 정보의 재사용을 위해 멀티미디어 기기에서 획득된 제품 영상을 부품 단위로 분할하여 속성 관계 그래프를 생성하고 이를 통해 제품 설계 정보를 검색하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 라벨링 방법으로 제품 영상을 분할하고, 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프를 생성한다. 속성 관계 그래프는 제품 설계 정보를 추가하여 확장함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. 첫째, 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 멀티미디어 영상을 이용하므로 특정 설계 툴에 종속적이지 않다. 둘째, 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함하는 영상의 검색이 가능하다. 셋째, 분할된 각 부품의 영역에 대한 다양한 영상 정보와 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다.
RDF 지식 그래프의 사용이 늘어나면서 표준화된 RDF 스키마 표현 형식의 부재가 데이터 상호 교환·운용성을 저해한다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 위해 W3C는 RDF 그래프에 대한 구조 묘사 및 검증을 지원하는 SHACL 명세를 개발하였다. 관계형 데이터베이스(RDB)는 구조화된 지식 그래프를 얻는 주요 원천 중 하나이다. RDB로부터 RDF 그래프를 생성하는 방법은 통상 W3C에 의해 표준화된 R2RML 명세를 따른다. 그러나 R2RML 방식으로 생성한 RDF 그래프에 대한 스키마를 생성하기 위해서는 전문가에 의한 별도의 수작업이 요구된다. 본 논문에서는 R2RML 매핑에 의해 구축된 RDF 그래프에 대한 SHACL 스키마를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 특징은 R2RML 매핑 문서만으로 SHACL 스키마를 생성할 수 있다는 것이다. 본 논문은 제안하는 방법의 구현 사항들을 상세히 기술하며 구현 결과물을 W3C의 R2RML 테스트 케이스에 적용한 결과를 제시한다.
최근 악성코드 발생률은 약 수만 건이 넘는 추세로, 전부 탐지/대응하는 것은 불가능에 가깝다고 알려졌다. 본 연구는 새로운 악성코드 대응방법으로 그래프 데이터베이스 기반 다중행위 패턴 탐지 기법을 제안한다. 기존 동적 분석기법과는 다른 새로운 그래프 모델을 설계하고, 대표적인 악성코드 패턴(프로세스, PE, 레지스트리 등)의 그래프 연관관계를 분석하는 방법을 적용했다. 패턴 검증 결과 기본 악성 패턴에 대한 행위 탐지와 기존 분석이 어려웠던 변종 공격행위(5단계 이상)의 탐지를 확인했다. 또한, 성능 분석결과 5단계 이상의 복잡한 패턴에 대하여 관계형 데이터베이스 대비 약 9.84배 이상 성능이 향상되었음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권10호
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pp.2643-2657
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2023
Scene graphs are structured representations that can clearly convey objects and the relationships between them, but are often heavily biased due to the highly skewed, long-tailed relational labeling in the dataset. Indeed, the visual world itself and its descriptions are biased. Therefore, Unbiased Scene Graph Generation (USGG) prefers to train models to eliminate long-tail effects as much as possible, rather than altering the dataset directly. To this end, we propose Geometric and Semantic Improvement (GSI) for USGG to mitigate this issue. First, to fully exploit the feature information in the images, geometric dimension and semantic dimension enhancement modules are designed. The geometric module is designed from the perspective that the position information between neighboring object pairs will affect each other, which can improve the recall rate of the overall relationship in the dataset. The semantic module further processes the embedded word vector, which can enhance the acquisition of semantic information. Then, to improve the recall rate of the tail data, the Class Balanced Seesaw Loss (CBSLoss) is designed for the tail data. The recall rate of the prediction is improved by penalizing the body or tail relations that are judged incorrectly in the dataset. The experimental findings demonstrate that the GSI method performs better than mainstream models in terms of the mean Recall@K (mR@K) metric in three tasks. The long-tailed imbalance in the Visual Genome 150 (VG150) dataset is addressed better using the GSI method than by most of the existing methods.
In the design of digital system, designers use multi-layer LSI to connect all signal sets between circuit modules. This paper suggests how to minimize upper street congestions and lower congestions in the single-row routing, a routing method of multi-layer LSI. This paper suggests the heuristic algorithm which minimize upper street congestions and lower street congestions by suggesting interval graph and relational operator and finding out of the order of signal sets The algorithm was implemented on a VAX-11/780 computer and illustrated by means of examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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