Finding a minimum source set on directed hypergraphs = 유향 하이퍼그래프에서 최소 크기의 소스 집합 찾기

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유향 하이퍼그래프는 유향 그래프의 일반화된 개념으로 다수의 노드를 연결하는 하이퍼에지를 가진다. 이는 다수의 엔티티가 동시에 관계를 맺는 데이터를 모델링하는데 적합하다. 예를 들면 다수의 화합물이 동시에 반응하는 화학 작용이나 다수의 단백질간의 관계를 표현한 단백질 상호작용 네트워크를 모델링하는데 사용할 수 있다. 이러한 유향 하이퍼그래프 기반의 데이터에서 주어진 노드들로부터 닿을 수 있는 타겟 노드를 찾는 문제와, 주어진 타겟 노드들에 닿기 위해 필요한 최소의 소스 집합(minimum source set)을 찾는 문제를 생각해 볼 수 있다. 본 연구에서는 타겟 노드를 찾는 문제인 타겟 집합 찾기 문제(Target Set Finding Problem, TSFP)와 최소의 소스 집합을 찾는 문제인 소스 집합 찾기 문제(Source Set Finding Problem, SSFP)를 정의하고 이를 해결하기 위한 알고리즘을 제시한다. TSFP는 다항 시간에 해결할 수 있는 문제이지만, SSFP는 NP-hard이다. 본 연구에서는 이 문제의 해답을 찾기 위해 노드에 도착할 수 있는 최적 소스 집합(minimal source set)을 미리 계산하여 인덱싱 하는 방법을 제안한다. 크기가 큰 그래프에서는 최적 소스 집합 인덱스의 크기가 커지므로 분할하여 저장하고 이후 질의가 주어지면 분할된 인덱스를 다시 조합하여 최적 소스 집합을 찾는다. 또한, 하이퍼그래프 데이터가 변경되었을 때 인덱스를 수정하는 방법도 제시한다. 그리고 TSFP와 SSFP문제를 확장하여 어떤 에지나 노드가 비활성화된 상황에서나 항상 접근이 가능한 노드가 존재하는 경우에도 소스 집합과 타겟 집합을 찾을 수 있는 방법을 제시한다. 그래프 데이터베이스인 neo4j를 이용하여 하이퍼그래프 저장소를 구현했다. 실험을 통해 살펴본 결과 TSFP는 대용량 그래프에서도 적용 가능함을 보였고, SSFP의 해답은 MSS Index를 사용하면 계산량을 대폭 줄일 수 있었고, 또한 온라인 계산도 가능하게 되었다. MSS Index는 10만개 정도 노드를 가지고 있는 실제 바이오 데이터에서도 적용 가능함을 보였다.
Advisors
Kim, Myoung Horesearcher김명호researcher
Description
한국과학기술원 :전산학부,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2015
Identifier
325007
Language
eng
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학부, 2015.8 ,[iv, 30 p. :]

Keywords

directed hypergraph; hypergraph traversal; reachability; source set finding; minimal source set; 유향 하이퍼그래프; 하이퍼그래프 탐색; 도달성; 소스 집합 찾기; 최적 소스 집합

URI
http://hdl.handle.net/10203/206629
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=628730&flag=dissertation
Appears in Collection
CS-Theses_Master(석사논문)
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