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그래프 노드 중요도 예측 과업: 모델 정리 및 그래프 연결 구조의 중요성 분석
조우성,송승헌,이재구 한국통신학회 2024 韓國通信學會論文誌 Vol.49 No.5
그래프 (Graph) 데이터에서 노드의 중요도는 다양한 곳에서 사용된다. OTT (Over-The-Top)나 전자 상거래 서비스에서 사용자에게 추천할 제품을 선정하기 위해 또는 지식 그래프 (Knowledge Graph)에서 질의 검색 시 우선순위를 결정하기 위해, 한정된 네트워크 자원을 할당하기 위한 우선순위를 정하기 위해 노드 중요도를 사용한다. 본 논문은 학습 방법 및 모델이 사용할 수 있는 데이터의 범위(입력 중요도, 엣지의 종류, 노드 중심성)에 따라노드 중요도 예측 모델을 정리 및 비교하였다. 다루는 모델은 라벨이 있어야 하는 지도 학습 기반으로 한정되어있다. 따라서 라벨을 얻지 못하거나 라벨이 적은 상황에서 모델을 사용하기 위해 미세 조정을 포함한 귀납적 실험을 수행했다. 한편, 원본 데이터와 목표 데이터의 노드 특징 벡터는 일반적으로 다르게 정의된다. 따라서 원본 데이터에서의 가중치가 목표 데이터에는 적절하지 않을 수 있다. 이에 노드 특징 벡터가 성능에 미치는 영향을 알아보고자 이를 제거한 상태로 학습하는 실험 또한 수행하였다. 실험 결과 대체로 성능 저하가 크지 않았다. 이는 노드 중요도 예측에서 그래프 연결 구조 (Topology)의 중요성을 시사하며, 라벨을 얻지 못하거나 라벨이 적은 상황에서도 귀납 학습을 통해 고품질의 노드 중요도를 얻을 수 있는 것을 시사한다. 이러한 연구 결과는 다양한 분야에서 노드 중요도 예측이 필요한 연구에 도움이 될 것이다. The importance of nodes in graph data is utilized across various fields. It is used for selecting products for user recommendations in OTT (Over-The-Top) platforms and e-commerce services, determining priority in query searches within knowledge graphs, and prioritizing the allocation of limited network resources. This paper summarizes and compares node importance estimation models, considering the training method and the scope of data used, including input importance, edge types, and node centrality. The models covered in this paper are limited to supervised learning methods. So, for situations where labels are unavailable or sparse, we conduct inductive learning with finetuning to use the models. Additionally, as the node feature vectors are defined differently between source and target data, we also train and test the models without node feature vectors to investigate their impact. The results show that overall performance degradation was generally not significant. This highlights the importance of graph topology in node importance estimation, suggesting that high-quality node importance can be obtained through inductive learning even in situations where labels are unavailable or sparse. The insights from this research can greatly contribute to studies that require node importance estimation in various fields.
이산화질소 감지용 다중벽 탄소나노튜브 가스센서의 제작 및 감응 특성
조우성,문승일,김영조,이윤희,주병권 한국전기전자재료학회 2004 전기전자재료학회논문지 Vol.17 No.3
Carbon nanotubes(CNTs) were synthesized by thermal chemical vapor deposition(CVD) method. To fabricate CNT gas sensor, catalyst metal layer was deposited on microstructure. The CNT gas detecting layer was grown by thermal CVD method on the catalyst metal layer. In order to investigate the gas sensing characteristics of the fabricated CNT gas sensor, it was exposed in NO$_2$ gas and sensitivity, response, and recovery time were measured. As the result, this sensor has better reproductibility and faster recovery time than another CNT gas sensors.
비정질 게르마늄(a-Ge : H)의 전기전도 활성화에너지 및 결함밀도의 온도의존성
조우성,유종훈,Jo, U-Seong,Yu, Jong-Hun 한국재료학회 1995 한국재료학회지 Vol.5 No.6
수소화된 비정질 게르마늄 (a-Ge : H)에 대해 전기전도율이 297-423K 사이에서 연구되었다. 측정된 전기전도율의 Arrhenius 구성에 의해 pre-exponential 인수 $\sigma$$_{0}$ 및 활성화에너지 $E_{c}$- $E_{F}$가 결정되었다. 튀어오름(kink) 온도의 존재로 인해 전기전도율의 arrhenius 구성이 두 exponential 함수에 의해 표현되었고, 이에 의해 결정된 페르미준위의 통계이동계수 ${\gamma}$$_{F}$는 약 8.65$\times$$10^{-3}$eV/K이었으며, $\sigma$$_{0}$는 약 2$\Omega$$^{-1}$$cm^{-1}$ /이었다. 전기전도율 데이터로부터 결함밀도가 수치해석적 방법에 의해 계산되었고, 결함밀도는 측정된 온도영역하에서 약 2배 정도 변화하였다 변화하였다화하였다 The temperature dependence of the dark conductivity was studied on undoped hydrogenated amorphous germanium (a-Ge : H) over the range from 297 to 423 K. The pre-exponential factor $\sigma$$\_$0/ and activation energy E$\_$C/-E$\_$F/ are determined by an Arrhenius plot. The Arrhenius plot of the electrical conductivity shows a kink around the kink temperature and then is composed of two exponential functions. The obtained statistical shift ${\gamma}$$\_$F/ was about 8.65${\times}$10$\^$-3/eV/K and the pre-exponential factor $\sigma$$\_$0/ was about 2$\Omega$$\^$-1/cm$\^$-1/. A temperature dependent defect density is numerically calculated from the conductivity data. A change of the defect density is observed in the factor of about two in the range of the experimental temperature.