• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.709-726
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• 2018

Database classification is an important preprocessing step for the multi-database mining (MDM). In fact, when a multi-branch company needs to explore its distributed data for decision making, it is imperative to classify these multiple databases into similar clusters before analyzing the data. To search for the best classification of a set of n databases, existing algorithms generate from 1 to ($n^2-n$)/2 candidate classifications. Although each candidate classification is included in the next one (i.e., clusters in the current classification are subsets of clusters in the next classification), existing algorithms generate each classification independently, that is, without taking into account the use of clusters from the previous classification. Consequently, existing algorithms are time consuming, especially when the number of candidate classifications increases. To overcome the latter problem, we propose in this paper an efficient approach that represents the problem of classifying the multiple databases as a problem of identifying the connected components of an undirected weighted graph. Theoretical analysis and experiments on public databases confirm the efficiency of our algorithm against existing works and that it overcomes the problem of increase in the execution time.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권3호
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• pp.263-270
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• 2009

Noise band removal is a crucial step before spectral matching since the noise bands can distort the typical shape of spectral reflectance, leading to degradation on the matching results. This paper proposes a statistical noise band removal method for hyperspectral data using the correlation coefficient between two bands. The correlation coefficient measures the strength and direction of a linear relationship between two random variables. Considering each band of the hyperspectral data as a random variable, the correlation between two signal bands is high; existence of a noisy band will produce a low correlation due to ill-correlativeness and undirected ness. The unsupervised k-nearest neighbor clustering method is implemented in accordance with three well-accepted spectral matching measures, namely ED, SAM and SID in order to evaluate the validation of the proposed method. This paper also proposes a hierarchical scheme of combining those measures. Finally, a separability assessment based on the between-class and the within-class scatter matrices is followed to evaluate the applicability of the proposed noise band removal method. Also, the paper brings out a comparison for spectral matching measures. The experimental results conducted on a 228-band hyperspectral data show that while the SAM measure is rather resistant, the performance of SID measure is more sensitive to noise.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제41권4호
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• pp.839-848
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• 2023

Let G be a simple undirected graph. A planar graph known as a Halin graph(HG) is characterised by having three connected and pendent vertices of a tree that are connected by an outer cycle. A subset S of V is said to be a dominating set of the graph G if each vertex u that is part of V is dominated by at least one element v that is a part of S. The domination number of a graph is denoted by the γ(G), and it corresponds to the minimum size of a dominating set. A dominating set S is called a secure dominating set if for each v ∈ V＼S there exists u ∈ S such that v is adjacent to u and S₁ = (S＼{v}) ∪ {u} is a dominating set. The minimum cardinality of a secure dominating set of G is equal to the secure domination number γ_s(G). In this article we found the secure domination number of Halin graph(HG) with perfet k-ary tree and also we determined secure domination of rooted product of special trees.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권7호
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• pp.488-498
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• 2007

본 논문은 유비쿼터스 스마트 공간에서 중첩 FOV와 비중첩 FOV에 대한 카메라 네트워크의 시공간 위상을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 다중 카메라들간의 움직이는 객체들을 인식 및 추적하였으며 이를 통해 카메라 네트워크의 위상을 결정하였다. 다중 카메라의 영상으로부터 여러 객체들을 추적하기 위해 여러 가지 방법들을 사용하였다. 우선, 단일 카메라에서 객체들의 겹침 문제를 해결하기 위해서 병합-분리(Merge-Split) 방법을 사용하였으며, 보다 정확한 객체 특성을 추출하기 위해 그리드 기반의 부분 추출 방법을 사용하였다. 또한, 비중첩 FOV를 포함하는 다중 카메라의 보이지 않는 지역에 대한 객체 추적을 위해 등장과 퇴장 영역간의 전이시간과 사람들의 외형 정보를 고려하였다. 본 논문에서는 다양한 등장과 퇴장 영역간의 전이시간을 추정하고 전이확률을 이용하여 무방향 가중치 그래프로써 카메라 위상을 가시적으로 표현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.107-113
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• 2015

본 논문은 되먹임 집합 문제인 무방향 그래프의 정점과 간선, 방향 그래프의 노드와 호 문제들 중 간선 문제에 한정한 최소 원소개수 되먹임 간선 집합과 최소 가중치 되먹임 간선 집합 문제의 최적 해를 다항시간으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 그래프의 간선 집합은 최대신장트리 간선 집합과 최소 되먹임 간선집합의 합이 되는 특성을 적용하였다. 즉, 최소 되먹임 간선집합은 최대신장트리 간선 집합의 여집합인 특성이 있다. 제안된 알고리즘은 최소신장트리를 얻는 Kruskal 알고리즘을 변형시켜 간선들의 가중치를 내림차순으로 정렬시켜 사이클이 발생하지 않는 간선은 최대신장트리 간선 집합 MXST로, 사이클이 발생하는 간선은 되먹임 간선 집합 FES로 양분하는 방법으로 최적 해를 얻었다. 제안된 알고리즘은 그래프의 간선 수 만큼 수행하는 선형시간 복잡도를 갖는 특징이 있다. 간선 가중치가 없는 경우와 가중치가 있는 다양한 무방향 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 100% 쉽게 최적 해를 얻는데 성공하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.173-182
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• 2001

본 논문에서는 이종 분산 지식기반 시스템을 구축하는데에 온톨로지가 어떤 역할을 하는지에 대해 논의한다. 먼저 다중 에이전트 시스템 기반 지식 공유와 재사용의 구조물인 지식사회에서 온톨로지와 에이전트간 관계를 논의하는데 온톨로지는 각 에이전트에 있어 지식사회에 연결되기 위한 최소한의 요구조건이다. 둘째로 지식사회에서 온톨로지가 어떻게 사용되고 있는가를 보여주기 위해 온톨로지에 의한 중재를 설명한다. 중재자라 불리는 특별한 에이전트는 주소가 없는 메시지들을 분석해서 온톨로지와 상의하고 온톨로지와 에이전트간 관계를 참고로 해서 수신후보 에이전트들을 추론한다. 셋째, 개념화 방식을 나타낼 수 있는 각 상황들의 결합으로서 온톨로지를 모델링한다. 상황통합을 의미하는 결합상황 혹은 상황선택을 의미하는 범주 상황으로서 상황들이 결합된다. 상황에 의한 온톨로지는 실세계 현상에 대한 이종 다중 기술을 허용하기 때문에 이종 지식기반시스템에게는 적합하다. 또한 다중상황을 해석하는 방식으로서 메시지 번역을 보여준다. 번역에이전트는 상황들의 종속성을 분석하여 어떤 상황을 가진 메시지를 다른 상황을 가진 메시지로 번역할 수 있다. 에이전트들을 쉽고 자연스럽게 구축하기 위해서 메시지의 중재와 번역은 중요한데 각 에이전트에 대하여 다른 에이전트들에 대한 지식이 덜 요청되기 때문이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.358-377
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• 2015

In this paper, we propose a novel approach for trajectory recovery. Our system uses a triangulation procedure for skeletonization and graph theory to extract the trajectory. Skeletonization extracts the polyline skeleton according to the polygonal contours of the handwritten characters, and as a result, the junction becomes clear and the characters that are touching each other are separated. The approach for the trajectory recovery is based on graph theory to find the optimal path in the graph that has the best representation of the trajectory. An undirected graph model consisting of one or more strokes is constructed from a polyline skeleton. By using the polyline skeleton, our approach accelerates the process to search for an optimal path. In order to evaluate the performance, we built our own dataset, which includes testing and ground-truth. The dataset consist of thousands of handwritten characters and word images, which are extracted from five handwritten documents. To show the relative advantage of our skeletonization method, we first compare the results against those from Zhang-Suen, a state-of-the-art skeletonization method. For the trajectory recovery, we conduct a comparison using the Root Means Square Error (RMSE) and Dynamic Time Warping (DTW) in order to measure the error between the ground truth and the real output. The comparison reveals that our approach has better performance for both the skeletonization stage and the trajectory recovery stage. Moreover, the processing time comparison proves that our system is faster than the existing systems.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.171-176
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• 2020

본 논문은 NP-난제로 널리 알려진 최대 가중치 독립집합(MWIS) 문제에 대해 다항시간으로 풀 수 있는 알고리즘을 제시하였다. MWIS 문제에 대해 지금까지는 특정 그래프 형태에 특화된 다항시간 알고리즘, 또는 분산형, 클러스터 형성 방법들이 제안되기도 하였으나 모든 그래프 형태에 적합한 단일화된 알고리즘이 제안되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 어떠한 형태의 그래프에도 적합한 유일한 다항시간 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최대 가중치를 갖는 정점 v_i를 v_i와 이웃하지 않은 정점 들 중 최대 가중치를 갖는 v_j 정점과 병합하였다. 제안된 알고리즘을 무방향 그래프와 트리에 적용한 결과, 최적 해를 얻었다. 특히, 일부 데이터에 대해서는 기존에 알려진 해를 개선하는 결과도 얻었다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제8권3호
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• pp.64-76
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• 2020

Scientometrics and social network analysis (SNA) measures were used to analyze the international scientific collaboration (ISC) of All India Institute of Medical Sciences (AIIMS) for a period of 10 years (2009-2018). The dataset consists of 19,622 records retrieved from the Scopus database. The mean degree of collaboration 0.95 implied that researchers of AIIMS tend to collaborate domestically (80.29%) and internationally (14.67%). The data exhibits a hyper authorship pattern, and a medium-size research team consists of 4 to 10 authors who contributed a maximum of 62.08% (12,182) publications. 71.97% of research findings are scattered in journal articles. The most preferred journals published 58.55% of medical literature. An undirected collaboration network is constructed in Pajek to study the ISC of AIIMS during the period 2009-2018 which consists of 179 vertices (Vn) and 11,938 edges. The degree centrality (Dc) identified that the United States of America (Dc - 54; CC - 0.99) and United Kingdom (Dc - 41; 0.98) are the most collaborative countries in the whole network as well as the most influential countries. The Louvain community detection method is used to detect influential research groups of AIIMS. The temporal evolution of ISC of AIIMS studied through scientometrics and SNA measures shed light on the structure and properties of ISC networks of AIIMS. It revealed that AIIMS, India has taken keen steps to enrich the quality of research by extending and encouraging the collaboration between institutions and industries at the international level.

• 디지털융복합연구
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• 제19권10호
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• pp.403-410
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• 2021

k-club은 소셜 네트워크 분석에서 다양한 형태의 소셜 그룹을 설명하기 위해 제안된 그래프 모델 중 하나로, 단순 그래프에서 부분 정점 집합 S 에 의한 유도 부분그래프(Induced subgraph)의 지름이 k보다 작거나 같은 경우 S 를 k-club이라 한다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 그래프에서 크기가 최대인 k-club을 찾는 문제인 MkCP(Maximum k-Club Problem)을 계산하는 HGA+DROP 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 k-club을 위한 휴리스틱 알고리즘 k-CLIQUE & DROP을 변형하고 휴리스틱 유전 알고리즘(HGA)을 사용해 한 번의 수행으로 복수개의 k-club을 구하였다. 기존 알고리즘의 결과와 비교하기 위해 DIMACS 그래프들에 대하여 k가 2, 3, 4 그리고 5일 때 MkCP를 계산하였다.