• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• v.4A no.1
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• pp.18-25
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• 2004

This paper proposes a totally new method in the chaos characteristics' analysis of power systems, the introduction of topological invariants. Using a return histogram, a bifurcation graph was drawn. As well, the periodic orbits and topological invariants - the local crossing number, relative rotation rates, and linking number during the process of period-doubling bifurcation and chaos were extracted. This study also examined the effect on the topological invariants when the sensitive parameters were varied. In addition, the topological invariants of a three-dimensional embedding of a strange attractor were extracted and the result was compared with those obtained from differential equations. This could be a new approach to state detection and fault diagnosis in dynamical systems.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11a
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• pp.297-299
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• 2003

This paper proposes a totally new method in the chaos characteristics analysis of power systems, the introduction of topological invariants. Using a return histogram the bifurcation graph was drawn, the periodic orbits and topological invariants the local crossing number, relative rotation rates, and linking number during the process of period-doubting bifurcation and chaos were extracted. This study also examined the effect on the topological invariants when the sensitive parameters were varied. In addition, the topological invariants of a three-dimensional embedding of the strange attractor was extracted and the result was compared with those obtained from differential equations. This could be a new way for a state detection and fault diagnosis in a dynamical system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.481-482
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• 2022

시간 지식 그래프 임베딩 방법들은 주어진 시간 지식 그래프에 존재하는 개체 및 관계를 저차원의 임베딩 벡터로 표현하는 것을 목표로 한다. 그러나, 기존 방법들은 개체들의 임베딩 벡터에 그들의 시간에 따라 변화하는 특성을 반영하는 데에만 집중함에 따라, 그들의 영구적인 특성을 무시한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서, 우리는 실세계 데이터 집합들을 이용한 실험을 통해, 시간 지식 그래프 임베딩에서 개체들의 영구적인 특성을 고려하는 것이 중요하다는 점을 논의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.266-268
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• 2022

최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐가 범죄의 대상이 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 노드에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형으로 인하여 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효율적인 네트워크 임베딩 기법인 trans2vec 과 준지도 학습 모델 tri-training 을 함께 사용하여 라벨링된 데이터뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.442-444
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• 2023

그래프 임베딩 방법은 그래프 구조를 이용하여 그래프의 노드를 저차원 임베딩 공간에서 벡터로 매핑하여 각 노드를 벡터로 표현하는 것을 목표로 한다. 다양한 방법들이 제시되었지만 기존의 방법들은 그래프에서 노드 간의 유사성을 잘 보존할 수 없어 다양한 기계 학습에 대해 부정확한 벡터를 생성하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 노드 사이의 유사성을 이용한 방법이 제안되었다. 본 논문에서, 우리는 여섯 가지 실세계 데이터셋을 사용하여 세 가지 기계 학습 작업시 그래프 임베딩 방법들의 성능을 비교하여 유사성 기반의 그래프 임베딩 방법의 우수성을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.468-469
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• 2023

실세계 네트워크 데이터에서 노드들 간의 관계는 종종 친구/적 혹은 지지/반대와 같이 대조적인 부호를 갖는다. 이러한 네트워크를 분석하기 위해, 부호가 있는 네트워크 임베딩 (signed network embedding, 이하 SNE) 문제에 대한 관심이 급증하고 있다. 특히, 최근 들어 그래프 합성곱 네트워크 기술을 기반으로 하는 SNE 방법들에 대한 연구가 활발히 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는, 부호가 있는 네트워크의 희소성 정도가 기존 SNE 방법들의 성능에 어떻게 영향을 미치는 지에 대해 분석하고자 한다. 4 개의 실세계 데이터 집합들을 이용한 실험을 통해, 우리는 기존 방법들의 부호 예측 정확도가 희소한 네트워크들에서는 상당히 감소하는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.4
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• pp.430-436
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• 2014

Matrix-star and Half-Pancake graphs are modified versions of Star graphs, and has some good characteristics such as node symmetry and fault tolerance. This paper analyzes embedding between Matrix-star and Half-Pancake graphs. As a result, Matrix-star graphs $MS_{2,n}$ can be embedded into Half-Pancake graphs $HP_{2n}$ with dilation 5 and expansion 1. Also, Half Pancake Graphs, $HP_{2n}$ can be embedded into Matrix Star Graphs, $MS_{2,n}$ with the expansion cost, O(n). This result shows that algorithms developed from Star Graphs can be applied at Half Pancake Graphs with additional constant cost because Star Graphs, $S_n$ is a part graph of Matrix Star Graphs, $MS_{2,n}$.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11A
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• pp.1946-1956
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• 2001

In this paper, we propose a novel 2-D partial matching algorithm based on model-based stochastic analysis of feature correspondences in a relation vector space, which is quite robust to shape variations as well as invariant to geometric transformations. We represent an object using the ARG (Attributed Relational Graph) model with features of a set of relation vectors. In addition, we statistically model the partial occlusion or noise as the distortion of the relation vector distribution in the relation vector space. Our partial matching algorithm consists of two-phases. First, a finite number of candidate sets areselected by using logical constraint embedding local and structural consistency Second, the feature loss detection is done iteratively by error detection and voting scheme thorough the error analysis of relation vector space. Experimental results on real images demonstrate that the proposed algorithm is quite robust to noise and localize target objects correctly even inseverely noisy and occluded scenes.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.174-177
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• 2015

자가 지식 학습 프레임워크는 자연어 텍스트에서 지식 트리플을 생성하기 위한 방법 중 하나로, 문장의 의존 관계 트리 상에서 주어 개체와 목적어 개체 사이의 관계를 패턴으로 학습해 이 패턴을 바탕으로 새로운 지식 트리플을 생성한다. 그러나 이 방법은 의존 관계 트리를 생성하는 도구의 성능에 영향을 받을 뿐만 아니라 생성된 지식 트리플을 반복적으로 사용하는 자가 지식 학습의 특성상 오류가 누적될 가능성이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 자가 지식 학습 프레임워크에서 생성된 지식 트리플을 TransR 신뢰도 함수를 사용해 신뢰도 값을 측정하여 그 값에 따라 지식 트리플을 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 필터링 된 지식 트리플들이 그렇지 않은 지식 트리플들에 비하여 더 높은 정확률을 보여주어, 제안한 방법이 자가 지식 학습 프레임워크의 정확률 향상에 효과적임을 증명하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.4
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• pp.37-47
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• 2016

The practical constraints on the commercial FPGAs which contain dedicated wide function multiplexers in their slice structure are incorporated with one of the most advanced FPGA mapping algorithms based on the AIG (And-Inverter Graph), one of the best logic representations in academia. As the first step of the mapping process, cuts are enumerated as intermediate structures. And then, the cuts which can be mapped to the multiplexers are recognized. Without any increased complexity, the delay and area of multiplexers as well as LUTs are calculated after checking the requirements for the tree construction such as symmetry and depth limit against dynamically changing mapping of neighboring nodes. Besides, the root positions of multiplexer trees are identified from the RTL code, and annotated to the AIG as AOs (Auxiliary Outputs). A new AIG embedding the multiplexer tree structures which are intentionally synthesized by Shannon expansion at the AOs, is overlapped with the optimized AIG. The lossless synthesis technique which employs FRAIG (Functionally Reduced AIG) is applied to this approach. The proposed approach and techniques are validated by implementing and applying them to two RISC processor examples, which yielded 13~30% area reduction, and up to 32% delay reduction. The research will be extended to take into account the constraints on the dedicated hardware for carry chains.