• 한국국방경영분석학회지
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• 제16권2호
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• pp.56-74
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• 1990

Programming-in-the-Large refers to software development environment and includes the organization and representation of a system structure, module decomposition, component dependence analysis, seperate compilation, subsystem and composition identification. The most intricate problem in this environment is the mastery of the structural complexity of large software systems. Ada programming language is tailored to the needs for building of large, integrated software systems from many program units. The visibility graph generating model presented in this paper transforms Ada source program into a visibility graph with nodes for program units and edges for visibility relations among program units. The system description in terms of program units and their visibility relations produced by this model can be utilized for some apects of Programming-in-the-Large environment and also assists designeers, programmers, integrators and maintainers in defining, understanding and exploring the structure of evolving software systems. The model designed and implemented in Ada programming language runs on PCs and will remain useful both in practice and as experimental tool.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.25-29
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• 2019

딥러닝을 이용한 한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식으로 나뉘어 연구되어 왔다. 전이 기반 방식은 입력 버퍼와 스택으로부터 자질을 추출하여 모델을 통해 액션을 결정하고 액션에 따라 파스트리를 생성해 나가는 상향식(Botton-Up)의 지역적 모델이고 그래프 기반 방식은 문장 내의 모든 단어에 대해 지배소, 의존소가 될 수 있는 점수를 딥러닝 모델을 통해 점수화하여 트리를 생성하는 전역적 모델이다. 본 논문에서는 Dual Decomposition을 이용하여 하이브리드 방식으로 전이 기반 파서와 그래프 기반 파서를 결합하는 방법을 제안하고 BERT 언어 모델을 반영하여 세종 데이터 셋에서 UAS 94.47%, LAS 92.58% 그리고 SPMRL '14 데이터 셋에서 UAS 94.74%, UAS 94.20%의 성능을 보여 기존 그래프 기반 파서의 성능을 더욱 개선하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1023-1030
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• 2020

임의의 그래프 신호를 복원하기 위해 그래프상의 일부 노드로 구성된 샘플링 집합내의 노드들의 신호값만을 사용하게 되는 경우, 이를 위한 최적의 샘플링 집합 선택 문제에 대해 연구한다. 고도의 계산량을 요구하는 고유값 분해 (eigen decomposition)를 사용하지 않고, 노드를 선택하는 과정에서의 신호 변화값의 차이를 비용함수로 제시한다. 구체적으로, 기존 방식의 비용함수인 신호 복원오차를 최소화하는 대신에 본 연구에서는 신호 변화값의 차이를 비용함수로 채택하여 이를 최소화하는 간단하고 고속의 탐욕 (greedy) 샘플링 집합선택 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속알고리즘과 성능평가 비교를 위해 다양한 그래프 신호에 대한 폭넓은 실험을 진행하여, 기존 방식 대비 신호복원 성능감소를 약 7% 이내로 유지하면서 실행시간을 10배이상으로 단축하였음을 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.295-304
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• 1999

본 논문에서는 유한체상에서의 다치논리시스템구성을 그래프이론에 기초를 둔 결정도에 의해 구성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 먼저 다치논리 Shannon의 확장전개를 토대로 다치논리결정도를 도출하였으며, 부그래프를 적용하여 함수분할을 수행하였다. 그리고 각종 그래프의 동형관계와 정점의 재순서화를 적용하여 결정도의 변수순서선텍알고리즘과 간략화 알고리즘을 제안하였으며 이로부터 최종 다치논리시스템을 설계하는 방법을 제안하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제23권2호
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• pp.323-341
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• 1997

Traditionally, the Process Planning problems and the Scheduling problems have been considered as independent ones. However, we can take much advantages by solving the two problems simultaneously. In this paper, we deal with the enlarged problem that takes into account both the process planning and the scheduling problems. And we present a solution algorithm for the problem assuming that the given process plan data is represented by AND/OR graph. A mathematical model(mixed ILP model) whose objective is the minimization of the makespan, is formulated. We found that we can get the optimal solutions of the small-size problems within reasonable time limits, but not the large-size problems. So we devised an algorithm based on the decomposition strategy to solve the large-scale problems (realistic problems) within practical time limits.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.537-539
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• 2019

구문 분석은 문장의 구조를 분석하는 자연어처리 분야로 그래프 기반 방법과 전이 기반 방법으로 나뉘어 연구되어 왔다. 본 논문에서는 그래프 기반 방식에서 높은 성능을 보이고 있는 Deep Biaffine 어텐션 모델에 별도의 High-Order 정보 추출 없이 Graph Neural Network(GNNs)을 이용하여 High-Order 정보를 학습할 수 있도록 확장한 Deep Biaffine 어텐션 GNNs을 적용하여 한국어 세종 구문 분석 셋에서 UAS : 94.44%, LAS : 92.55%의 성능을 달성하였으며 Dual Decomposition을 통해 전이 기반 한국어 구문 분석 모델과 결합하여 추가적인 성능 향상을 보였다.

• 대한수학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.113-125
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• 2019

In this paper, we introduce the elimination ideal $I_D(G)$ associated to a simple finite graph G. We obtain the upper bound of Castelnuovo-Mumford regularity of elimination ideal for various classes of graphs.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권1호
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• pp.109-115
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• 2006

Exact solutions for practical-size problems in job shop will be highly inefficient. Scheduling heuristics, therefore, are typically found in the literature. If we consider real-life situations such as machine breakdowns, the existing scheduling methods will be even more limited. Scheduling against due-dates addresses one of the most critical issues in modern manufacturing systems. In this paper, the method for weighted tardiness schedule using a graph theoretic decomposition heuristic is presented. It outstands the efficiency of computation as well as the robustness of the schedule.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권10호
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• pp.894-903
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• 2003

XML은 점차 널리 사용되고 있지만, 일반 사용자가 편집기를 이용해서 XML 문서를 작성하기에는 아직 많은 어려움이 있다. XML 문서 중에서 상당 부분은 정형화된 데이타를 처리하기 위한 데이터 중심 XML 문서이며, 이러한 형태의 문서인 경우에 초보자도 폼(form) 형태의 GUI를 이용해서 쉽게 작성할 수 있다. 본 논문에서는 데이타 중심 XML 문서에 대해서 모델 기반으로 폼 형태의 XML 편집기를 자동적으로 생성할 수 있는 방법과 편집기 생성기인 XED를 소개한다. XML 문서의 DTD는 연속, 선택, 반복의 구조로 이루어져 있으며, 이러한 구조는 DDG (Document Decomposition Graph) 그래프로 표현될 수 있다. XED는 XML의 DDG에 사용자가 프리젠테이션 규칙을 적용함으로써 XML 편집기를 자동적으로 생성할 수 있고, 사용자가 생성된 편집기의 레이아웃과 GUI 속성을 직접 조작을 통해서 변경할 수 있는 방법을 제공한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.781-791
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• 1999

DD(Decision Diagrams) is an efficient operational data structure for an optimal expression of boolean functions. In a graph-based synthesis using DD, the goal of optimization decreases representation space for boolean functions. This paper represents boolean functions using OPKFDD(Ordered Pseudo-Kronecker Functional Decision Diagrams) for a graph-based synthesis and is based on the number of nodes as the criterion of DD size. For a property of OPKFDD that is able to select one of different decomposition types for each node, OPKFDD is variable in its size by the decomposition types selection of each node and input variable order. This paper proposes a method for generating OPKFDD efficiently from the current BDD(Binary Decision Diagram) Data structure and an algorithm for minimizing one. In the multiple output functions, the relations of each function affect the number of nodes of OPKFDD. Therefore this paper proposes a method to decide the input variable order considering the above cases. Experimental results of comparing with the current representation methods and the reordering methods for deciding input variable order are shown.