http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
정점 간의 거리 보존 및 최소 간선 교차에 기반을 둔 유전 알고리즘을 이용한 그래프 시각화
계주성(Ju-Sung Kye),김용혁(Yong-Hyuk Kim),김우생(Woo-Sang Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.2
본 논문은 가장 중요한 자료구조 중 하나인 그래프를 효과적으로 시각화하는 방법에 관해 다룬다. 그래프 시각화의 목적은 원래의 그래프 구조를 이해하기 쉽게 잘 표현하는 것이지만 일반적으로 그래프의 크기가 커짐에 따라 교차하는 간선의 수가 급격히 증가하여 각 정점 간의 관계를 눈으로 확인하기 쉽지 않게 된다. 우리는 이 문제에 대한 새로운 해결 방법을 제시한다. 기존의 연구들이 대부분 간선의 교차 수를 최소화하는 조건만 고려하였던 것을 벗어나 본 논문에서는 간선 교차 최소화와 더불어 정점 간의 거리를 보존하는 것을 동시에 고려하여 원래의 그래프 구조를 최대한 잘 표현하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 이 두 목적 값의 가중치 합으로 각 해를 평가하는 유전 알고리즘을 설계하여 시각화에 적용한다. 제안한 시각화 방법이 새로운 목적에 맞게 그래프를 잘 시각화할 수 있음을 실험을 통해 입증할 수 있었다. In this paper, we deal with the visualization of graphs, which are one of the most important data structures. As the size of a graph increases, it becomes more difficult to check the graph visually because of the increase of edge intersections. We propose a new method of overcoming such problem. Most of previous studies considered only the minimization of edge intersections, but we additionally pursue to preserve distances between vertices. We present a novel genetic algorithm using an evaluation function based on a weighted sum of two objectives. Our experiments could show effective visualization results.
최소 간선 교차를 고려한 그래프 시각화를 위한 유전 알고리즘
계주성(Ju-Sung Kye),김용혁(Yong-Hyuk Kim),김우생(Woo-Saeng Kim) 한국멀티미디어학회 2008 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.1
그래프 시각화는(Graph Visualization) 여러 데이터 요소 간의 관계를 알기 쉽게 표현해주는 방법으로써 다양한 분야에서 응용되어 사용되고 있다. 이차원 평면상에서 이러한 데이터를 그래프로 시각화하는 과정에서의 문제점은 데이터 요소 수가 너무 많아지면 간선 간의 교차점이 증가하여 각 데이터 간의 관계를 눈으로 확인하기 쉽지 않다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 이용하여 간선 간의 거리보존뿐만 아니라 간선 간의 교차를 최소화하는 개선된 그래프 시각화 방법을 제안하였다.