[논문]인물관계망의 대용량 그래프 표현과 최단 경로 탐색

민경주; 진병찬; 정만호

doi:10.6109/jkiice.2022.26.4.624

[국내논문] 인물관계망의 대용량 그래프 표현과 최단 경로 탐색
Massive Graph Expression and Shortest Path Search in Interpersonal Relationship Network 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.26 no.4, 2022년, pp.624 - 632

민경주 (Eureka Solution) , 진병찬 (Eureka Solution) , 정만호 (Department of Sino-Korea Literature, Chungnam National University)

초록
AI-Helper

인물관계망이나 네비게이션의 경로 탐색과 같은 관계망은 그래프 형태로 표현할 수 있다. 하지만 데이터 양이 많아지면서 한 화면에 표현할 때 원하는 데이터 탐색이 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 많은 노드를 갖는 인물관계망을 표현하기 위해 그래프를 사용해 인물의 검색, 인물 사이의 최단 경로 검색 및 탐색 결과에 대한 시각화 방법을 제시한다. 라우팅 테이블에서의 최단 경로와 달리 인물관계망에서의 최단 경로는, 분석하는 사용자의 의도나 관계의 중요도에 따라 변경 가능해야 한다. 이를 위해 인물관계망의 특성을 적용하기 위해 너비우선탐색 알고리즘을 변형하였다. 결과 검증을 위해, 한국고전번역원의 한국고전종합DB 인물관계정보에 있는 데이터를 활용하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Relationship networks such as an interpersonal relationship network or navigation route search can be expressed in graph form. However, as the amount of data increase, there is a problem that it is difficult to search for the desired data when it is displayed on one screen. In this paper, we propose a visualization method for searching for people, searching for the shortest path between people, and using graphs to express an interpersonal relationship network with many nodes. Unlike the search for the shortest path in the routing table, the shortest path in the interpersonal relationship network should be changeable according to the intension or importance of the researcher or user who is analyzing it. To this end, the BFS algorithm was modified to apply the characteristics of the interpersonal relationship network. For the verification of the results, the data in the character relationship information of the Korean Classics DB in the Korean Classics Translation Institute was used.

주제어

표/그림 (17)

그림 Fig. 1 Flowchart of the interpersonal relationship network visualization process
그림 Fig. 3 Relationship network consisting of a full binary tree up to height 3
그림 Fig. 4 Searching time for BFS, Dijkstra according to the number of nodes (log scale)
그림 Fig. 2 Particle classification of links for relationship classification
그림 Fig. 5 The process of creating graph of interpersonal relationships
표 Table. 1 Development and measurement environment
그림 Fig. 6 Shortest route change by user's waypoint input
그림 Fig. 7 BFS algorithm separated by via list and draw links
그림 Fig. 8 Cumulative distribution of related people by stage
그림 Fig. 9 Distribution of people in the Step 5^th stage around Jung Yak-Yong and enlarged view
그림 Fig. 10 The shortest route from Jung Yak-Yong to Song Si-Yeoul by BFS
그림 Fig. 11 The shortest route from Jung Yak-Yong to Song Si-Yeoul via Lee San (King Jung-Jo)
표 Table. 2 Number of nodes by source and target in BFS search
그림 Fig. 12 Search for common people through waypoints
그림 Fig. 13 Combination result of BFS and Dijkstra algorithm
그림 Fig. 14 Shortest path search using Dijkstra’s algorithm from map data
그림 Fig. 15 Shortest path search process and result

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