(19) 민 특허청(KR)

(12) 등 특허공보(B1)

(45) 공고 2014 07월14

(11) 등 10-1417757

(24) 등 2014 07월03

(51) 특허 (Int. Cl.)

G06F 17/00 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)(21) 원 10-2009-0104592

(22) 원 2009 10월30

심사청 2012 10월04

(65) 공개 10-2011-0047818

(43) 공개 2011 05월09

(56) 술 사 헌

찬훈. 랜 그래 습 생 복원. 울 원 컴퓨 공 . 2008.

8.

(73) 특허

에스 래닛 주식 사

경 도 남시 당 264 (삼평동)

(72)

숙

울특별시 악산 913, 림아 트 105동 502 (돈암동)

원

울특별시 연 377, 102동 703 (동, 아 트)

(뒷 에 계 )

(74) 리

특허 ( ) 우

체 청 수 : 11 심사 :

(54) 칭 그래 언어 습 치 그 습 , 그래 언어 갱신 치 그 갱신

(57) 약

본 그래 언어 습 치 그 습 , 그래 언어 갱신

치 그 갱신 에 것 , 본 실시 에 다 그래 언어 습

치는, 스 는 스 ; 스 에 스 에 여

에지 생 는 에지 생 ; 에지 생 에 생 에지에 는 가 치 계산

는 가 치 계산 ; 에지 생 에 생 에지 가 치 계산 에 계산 가 치에

여 그래 생 는 그래 생 포 는 것 특징 다. 본 에 , 사

심 역 변 에 라 당 심 역 언어 업 트 경에 시간에

언어 변 시 여 언어 습 수 게 , 또 사 심 역 변 에

라 당 심 역 언어 업 트 격 게 변 는 언어 경에 시간

에 언어 변 시 수 게 다.

도 - 도1

등록특허 10-1417757

- 1 -

(72)

병탁

울특별시 21, 경남아 트 3동 202 ( 동)

울특별시 악 악 30 27, 지 아 트103동 1705 ( 천동)

찬훈

경 도 안양시 만안 안양4동 714-415 14통 4

울특별시 강 곰달래 44 25 ( 곡동)

고

주 역시 산 수등 205, 아 트 201동1002 (신가동)

등록특허 10-1417757

- 2 -

특허청

청 1

스(Corpus) 는 스 ;

상 스 에 스 에 여 에지 생 는 에지 생 ;

상 에지 생 에 생 에지에 는 가 치 계산 는 가 치 계산 ;

상 에지 생 에 생 에지 상 가 치 계산 에 계산 가 치에 여

그래 생 는 그래 생 ;

질 에 여 질 그래 는 질 그래 ;

상 질 그래 에 질 그래 상 그래 생 에 생 그

래 에 치 는 에지 여 결과 그래 는 결과 그래 ;

상 결과 그래 내 에지 가 치 여 상 질 가 상 스

는 스 치 계산 는 계산 ;

포 는 것 특징 는 그래 언어 습 치.

청 2

1 에 어 ,

상 에지 생 에 생 는 에지 상 가 치 계산 에 계산 는 가 치 각각 누

는 누

포 는 것 특징 는 그래 언어 습 치.

청 3

1 에 어 ,

상 그래 생 에 생 그래 는

포 는 것 특징 는 그래 언어 습 치.

청 4

삭

청 5

스 는 스 ;

상 스 에 여 에지, 가 치 업 트 업 트 가 치가 포 그래

생 는 그래 생 ;

상 그래 생 가 상 스 에 새 운 스 에 여 새 운 에

지 만드는 경우, 상 새 운 에지가 생 그래 에 재 는지 단 는 단 ;

상 새 운 에지가 상 생 그래 에 재 상 생 그래 에지

업 트 가 치 가시키 , 상 새 운 에지가 상 생 그래 에 재 지 않

상 새 운 에지 그에 는 가 치가 포 새 운 그래 가 는 갱신

포 는 것 특징 는 그래 언어 갱신 치.

청 6

5 에 어 ,

상 그래 생 는 상 업 트 가 치 값 0 는 것 특징 는 그래

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- 3 -

언어 갱신 치.

청 7

5 에 어 ,

상 가 그래 내 에지 상 생 그래 내 에지 비

는 비 ;

상 가 그래 내 에지 가 치가 상 에지 가 치보다 크고 체 가

치 평균값보다 큰 경우, 상 생 그래 에지 상 가 그래

에지 체 는 체

포 는 것 특징 는 그래 언어 갱신 치.

청 8

스 스 에 여 에지 생 고, 생 상 에지에 는

가 치 계산 는 단계;

상 생 는 에지 상 계산 는 가 치 각각 누 여 그래 생 고, 는 스

트 독 질 상 스 독 는 스 가 치 계산 는

단계;

포 는 것 특징 는 그래 언어 습 .

청 9

8 에 어 ,

상 그래 생 단계에 생 그래 는 단계

포 는 것 특징 는 그래 언어 습

청 10

스 는 스 에 여 그래 습 는 단계;

질 에 여 질 그래 는 단계;

상 그래 상 질 그래 에 치 는 에지 여 결과 그래

는 단계;

상 결과 그래 내 에지 가 치 여 상 질 가 상 스

치 계산 는 단계;

포 는 것 특징 는 그래 언어 .

청 11

삭

청 12

스에 스 에 여 에지, 가 치 업 트 업 트 가 치가

포 그래 생 는 단계;

상 스에 새 운 스 에 여 새 운 에지 만드는 경우, 상 새 운

에지가 생 그래 에 재 는지 단 는 단계;

상 새 운 에지가 상 생 그래 에 재 상 생 그래 에지

업 트 가 치 가시키는 단계;

상 새 운 에지가 상 생 그래 에 재 지 않 상 새 운 에지 그에

등록특허 10-1417757

- 4 -

는 가 치가 포 새 운 그래 가 는 단계;

포 는 것 특징 는 그래 언어 갱신 .

청 13

삭

청 14

12 에 어 ,

상 가 그래 내 에지 상 생 그래 내 에지 비

는 단계;

상 가 그래 내 에지 가 치가 상 생 그래 내

에지 가 치보다 크고 체 가 치 평균값보다 큰 경우, 상 가 그래 에지 상 새

운 그래 에지 체 는 단계

포 는 것 특징 는 그래 언어 갱신 .

상

술 야

본 실시 는 그래 언어 습 치 그 습 , 그래 언어[0001]

갱신 치 그 갱신 에 것 다. 욱 상 게는, 사 심 역 변 에 라 당 심

역 언어 업 트 경에 시간에 언어 변 시 여 언어

습 수 게 , 또 사 심 역 변 에 라 당 심 역 언어

업 트 격 게 변 는 언어 경에 시간에 언어 변 시 수 는

그래 언어 습 치 그 습 , 그래 언어 갱신 치 그

갱신 에 것 다.

경 술

언어 (LM: Language Model) 연어 안에 , , 단어 등에 어 규칙 찾아내고 그 규칙[0002]

것 다. 런 통 얻어진 언어 랫동안 식 나 계 역, 식,

철 등 다양 야에 시스 도 고 수 시간 는 각

아 다.

언어 크게 지식 (Knowledge-based Model)과 통계 (Statistical Model) 나눌 수 다.[0003]

지식 규 (RG: Regular Grammar) 나 맥 (CFG: Context-Free Grammar) 만들고,

러 에 어 난 탐색 공간에 거 탐색 고 식 는 식 다.

그러나 지식 만들 가 다 고 량 어 수 어 울 뿐만 아니라 언어

비 에 규칙 가 어 에 언어 나 새 운 역에 언어 많

시간과 게 다. 라 링 주 특 고 야 연언어처리 야에

사 고 뿐 규 처리 야 는 야에 는 어 운 근 다.

에 통계 량 스(Corpus)에 언어 규칙 나타내고 값 통 탐색 역[0004]

는 다. 그래 통계 언어 식에 뿐만 아니라 탐색 공간 격 는

과 보여 다. 통계 언어 주어진 식 역에 맞는 단어열 W 측 는 것 , 단어

열 s는 w1, w2, …, wi 루어진 단어열 라고 가 단어열 s P(s)는 수 식 1과 같다.

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- 5 -

수 식 1

[0005]

그러나, 통계 언어 어 단어열에 i 째 단어 wi가 나타날 w1에 wi-1[0006]

지 (i-1)개 단어열 나타날 야 는 거 움 다. 그래 단어 단어에

라는 Markov 가 에 i 째 단어가 나타날 N-1개 단어 만 는

N-gram 통상 사 다. 특 s에 N-gram 수 식 2 같 다.

수 식 2

[0007]

wi는 에 i 째 단어 고 m 연 어 사 단어 수 다. bigram (m = 2) 앞 단어에 [0008]

어 단어가 나타날 사 측 다. , unigram (m = 1) 직 개별 단어 측

다. 식 나 계 역과 같 야에 는 단어 순 가 에, 량 습

가 가능 다 trigram (m = 3) 사 고, 량 습 가 가능 다 bigram 사

어 다.

N-gram 규 스에 습 쉽고 뿐 아니라, 실 에 어 도[0009]

trigram 도 사 만 도 능 보 다는 것 다. 그러나, 러 N-gram 리

어 는 단어간 나타낼 수 없다는 단 가지고 다. 러 단 n 크 가시킴

어느 도 극복 가능 지만, n 크 가 가 에 라 계산에 원 가 는 에도 습

에 스 크 가 격 게 가 야 다는 다.

에도 통계 언어 에 는 어 도 스가 사 었는가에 라 언어 능에 큰 차 가[0010]

나타나게 는 , 결 다양 도 스에 만들어 결 여 사

는 시 도 다.

연 "N-gram 트워크 는 어 연 식 언어 치 그 ( 특허 10-[0011]

704508 )"에 는 식 능 상시키 도 습 본 언어 본

사 고, 규 스트 스 스에 간 사도 여 N-gram 트워크 생

, 본 언어 사 식 간결과 여 안 단어 검 후, 재 식

역 보 고, 안 단어가 포 N-gram 여 N-gram 트워크 스에 검

색 후, 검색 N-gram 여 실시간 언어 갱신 여 갱신 언어 식에

는 시 다. 그러나 경우, 실시간 변 는 언어 상 언어 에 시에

가 어 우 , 또 결 에 사 는 라미 결 가 어 다는 다.

또 , 연 "Language model adaptation using semantic supervision(미 특허 7478038 )"에 는 도[0012]

미 보 여 리 는 클래스 언어 통 스트 어 주 어난

단어들 언어 스타 상 에 비 는 습 또는 스트 실 역 또는 도 내 간

미스매치 개 수 는 다루고 다. 심 역 변 지 않는다는 가

에 체 에 지 심 역 언어 심 역과 만

고 언어 는 , 동 도 라 지라도 빠 게 변 는 언어

상에 언어 에 게 다룰 수 는 시 지 못 고 다.

, 연 들 경우, 통계 언어 에 는 고 스 가 고 만들 에, [0013]

스 크 가 가 는 경우에는 새 만들어야 다는 다. 같 사

심 역 변 에 라 스 언어 동 변 가 는 야에 언

어 에 큰 어 움 가 게 다.

내

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- 6 -

결 고 는 과

술 결 본 실시 는, 사 심 역 변 에 라 당 심 역[0014]

언어 업 트 경에 , 시간에 언어 변 시 여 언어 습

수 는 그래 언어 습 치 그 습 공 는

다.

또 , 술 결 본 다 실시 는, 사 심 역 변 에 라 당 심[0015]

역 언어 업 트 , 격 게 변 는 언어 경에 시간에 언어

변 시 수 는 그래 언어 갱신 치 그 갱신 공 는 다.

과 결수단

술 달 본 실시 에 그래 언어 습 치는, 스[0016]

(Corpus) 는 스 ; 스 에 스 에 여 에지

생 는 에지 생 ; 에지 생 에 생 에지에 는 가 치 계산 는 가

치 계산 ; 에지 생 에 생 에지 가 치 계산 에 계산 가 치에

여 그래 생 는 그래 생 포 는 것 특징 다.

람직 게는, 그래 언어 습 치는, 에지 생 에 생 는 에지 [0017]

가 치 계산 에 계산 는 가 치 각각 누 는 누 포 수 다.

또 , 그래 언어 습 치는, 그래 생 에 생 그래 [0018]

는 포 수도 다.

또 , 그래 언어 습 치는, 질 에 여 질 그래 는 질[0019]

그래 ; 질 그래 에 질 그래 그래 생 에

생 그래 에 치 는 에지 여 결과 그래 는 결과 그래

; 결과 그래 내 에지 가 치 여 질 가 스

는 스 치 계산 는 계산 포 수도 다.

술 달 본 다 실시 에 그래 언어 갱신 치는, 스 [0020]

는 스 ; 스 에 여 에지, 가 치 업 트 업 트 가

치가 포 그래 생 는 그래 생 ; 그래 생 가 스 에

새 운 스 에 여 새 운 에지 만드는 경우, 새 운 에지가 생 그

래 에 재 는지 단 는 단 ; 새 운 에지가 생 그래 에 재 생

그래 에지 업 트 가 치 가시키 , 새 운 에지가 생 그래 에

재 지 않 새 운 에지 그에 는 가 치가 포 새 운 그래 가 는 갱신

포 는 것 특징 다.

여 , 그래 생 는 업 트 가 치 값 0 수 다.[0021]

람직 게는, 그래 언어 갱신 치는, 가 그래 내 에지 생 [0022]

그래 내 에지 비 는 비 ; 가 그래 내 에지 가 치가

에지 가 치보다 크고 체 가 치 평균값보다 큰 경우, 생 그래 에

지 가 그래 에지 체 는 체 포 수 다.

술 달 본 또 다 실시 에 그래 언어 습 , [0023]

스 스 에 여 에지 생 고, 생 에지에 는 가 치 계산

는 단계; 생 는 에지 계산 는 가 치 각각 누 여 그래 생 는 단계 포

다.

여 , 그래 언어 습 , 그래 생 단계에 생 그래 는[0024]

단계 포 수 다.

술 달 본 또 다 실시 에 그래 언어 , [0025]

스 는 스 에 여 그래 습 는 단계; 질 에 여 질

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- 7 -

그래 는 단계; 그래 질 그래 에 치 는 에지 여 결과

그래 는 단계 포 다.

여 , 그래 언어 , 결과 그래 내 에지 가 치 여 질[0026]

가 스 치 계산 는 단계 포 수 다.

술 달 본 또 다 실시 에 그래 언어 갱신 , [0027]

스에 스 에 여 에지, 가 치 업 트 업 트 가 치가 포

그래 생 는 단계; 스에 새 운 스 에 여 새 운 에지 만드

는 경우, 새 운 에지가 생 그래 에 재 는지 단 는 단계; 새 운 에지가

생 그래 에 재 생 그래 에지 업 트 가 치 가시키는 단

계 포 다.

여 , 그래 언어 갱신 , 새 운 에지가 생 그래 에 재 지 않[0028]

새 운 에지 그에 는 가 치가 포 새 운 그래 가 는 단계 포 수

다.

또 , 그래 언어 갱신 , 가 그래 내 에지 생 그래[0029]

내 에지 비 는 단계; 가 그래 내 에지 가 치가 생

그래 내 에지 가 치보다 크고 체 가 치 평균값보다 큰 경우, 가

그래 에지 새 운 그래 에지 체 는 단계 포 수도 다.

과

상에 같 본 실시 에 , 사 심 역 변 에 라 당 심 역[0030]

언어 업 트 경에 , 시간에 언어 변 시 여 언어

습 수 게 다.

또 , 본 다 실시 에 사 심 역 변 에 라 당 심 역 [0031]

언어 업 트 , 격 게 변 는 언어 경에 시간에 언어 변 시

수 게 다.

실시 체 내

, 본 실시 들 시 도 통 상 게 다. 각 도 들에 참[0032]

가 에 어 , 동 들에 는 비 다 도 상에 시 라도 가능 동

가지도 고 에 야 다. 또 , 본 에 어, 공지 또는 능에

체 본 지 릴 수 다고 단 는 경우에는 그 상 생략 다.

또 , 본 는 어 , 1, 2, A, B, (a), (b) 등 어 사 수 다.[0033]

러 어는 그 다 별 것 뿐, 그 어에 당 본

질 나 차 또는 순 등 지 않는다. 어 가 다 에 "연결", "결 " 또는 " "

다고 재 경우, 그 는 그 다 에 직 연결 거나 수 지만, 각

사 에 또 다 가 "연결", "결 " 또는 " " 수도 다고 어야 것 다.

도 1 본 실시 에 그래 언어 습 치 개략 도시 도 다.[0034]

도 참 , 그래 언어 습 치(100)는 스 (110), 에지 생

(120), 가 치 계산 (130), 그래 생 (140), 누 (150), (160), 질 그래

(170), 결과 그래 (180) 계산 (190) 포 수 다.

스 (110)는 스 다. , 스 (110)는 신 사, , 타 [0035]

상에 얻 수 는 료들 여 스 고 수 다. 또 , 스 는 습

스트 스에 단어 단어간 생빈도 그것 여 연산 그램(Bi-

gram), 트라 그램(Tri-gram) 또는 N-gram 생 포 수 다. 그램 개 단

어 루어지는 단어열 나타내고, 트라 그램 3 개 단어들 루어지는 단어열 나타내 , N-

gram N 개 단어들 루어지는 단어열 나타낸다.

에지 생 (120)는 스 (110)에 스 에 여 에지 생 다. [0036]

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집 X = {x1, x2, …, xn}에 E= {Ei｜i ∈ I} X 집 Ei들 리(family)라고 다.

리 E가 수 식 3 건 만 E는 X 상에 그래 (Hypergraphs)라고 다.

수 식 3

[0037]

여 , 각각 x1, x2,…, xn (vertices) 라 고, 집 E1, E2, …, Em 에지(hyperedge)[0038]

라고 다.

그래 는 과 들 연결 는 에지 는 , 그[0039]

래 는 개 상 들 에지에 연결 는 에지 태 가지고 다. 라 , 연 계가

개 상 사 에 재 는 에 시 그래 수 는 특징 갖는다.

도 2는 그래 나타낸다. 도시 같 그래 G는 집 V 에지[0040]

집 E 수 , 각각 에지 E1, E2, E3, E4 E5는 2개 상 들 연결 는 집

수 다. 여 , 그래 는 과 연결 는 그래 에 나아가 집

는 에지들 집 그래 다. 도 2에 나타낸 에지 E1 3개 v1, v3

v4 어 므 v1, v3, v4 에지라고 , 에지 차수(cardinality)는 3

다. 주어진 여 습 통 만들어지는 그래 에 는 포 특

에지 가 치 다.

가 치 계산 (130)는 에지 생 (120)에 생 에지에 는 가 치 계산 다. [0041]

그래 언어 습 고 그 습 결과 는 그래 여 주어진

포 수 어야 다. 포는 그래 에 지에 여 수 , 습

에 그래 에 지는 수 식 4 같 다.

수 식 4

[0042]

여 , W 는 그래 내에 재 는 에지 가 치 미 다. 라 , 그래 상에[0043]

는 수 식 5 같 수 , 그래 에 는 에지 그에

는 가 치들 집 포 는 것 가능 진다.

수 식 5

[0044]

여 , 수(Partition function) Z(W)는 수 식 6과 같 다.[0045]

수 식 6

[0046]

그래 습 과 통 포 여 새 운 는 에[0047]

사 수 다. 러 과 새 운 사 에지들 특 루어지게

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는 , 과 에 욱 가 치 가진 에지들 새 운 클래스 결 는 역

게 다.

그래 가지고 는 러 특 단순 주어진 만 아니라 과 간 계,[0048]

그리고 내 단어 단어간 계에 가능 게 다. 러 특징 단순 또는

만 아니라 량 에 여 동 는 통계 계 역(Statistical Machine

Translation) 야에 가능 보여 주고 다. 통계 계 역 사 는 언어 에 는

포 열에 여 고 건 계산 게 다.

그래 습 과 통 결 가능 (joint probability) 습 게 는 , 습[0049]

결 가능 수 식 7과 같 계산 가능 다. , 는 차수 n i 째 에지 미

다.

수 식 7

[0050]

여 , 습 마친 그래 주어진 결 가능 근사 고 므 통 수[0051]

식 8과 같 건 는 것 가능 다.

수 식 8

[0052]

러 과 통 습 그래 습 과 에 포만 습 는 것 아니라 [0053]

고 는 들 간 지도 같 습 게 다.

그래 생 (140)는 에지 생 (120)에 생 에지 가 치 계산 (130)에 [0054]

계산 가 치에 여 그래 생 다. 스트에 가 치가 어 생 는 그래

도 3에 나타내었다. 여 , 각각 Computer, Network, Price, display 등 단어들 , 에

지는 각각 {Computer, Network}, {Computer, Price}, {Computer, Network, Price} 등 다. , 그

래 생 (140)는 가 는 스에 동 복 습 수 여 그래 생 는 것

람직 다.

러 그래 특 여 가 는 스에 동 습 루어지는 과 도[0055]

4에 나타나 다. 습 단계에 는 매 새 스 그래 여

그래 업 트 는 과 복 수 , 스 습 결

과만 아니라 가 는 스에 나타나는 새 운 경 여 업 트 시킬 수 게 다.

라 , 본 실시 에 그래 언어 습 치는 습 도 보

원 는 도 에 게 언어 공 수 , 또 경변 에 언어 변 상

진 시 갈 수 다는 측 에 큰 갖는다.

누 (150)는 에지 생 (120)에 생 는 에지 가 치 계산 (130)에 계산 는 가[0056]

치 각각 누 다. 누 에지 가 치에 여 복 습 는 과 에 새 운

그래 생 수 게 다.

(160)는 그래 생 (140)에 생 그래 수 다. 것 샘 링[0057]

통 언어 습 에 수 는 것 , 통 에지 생 (120)에 생

에지, 가 치 계산 (130)에 계산 가 치 그래 생 (140)에 생 그래

가 다.

질 그래 (170)는 는 스트 질 독 , 독 질 [0058]

여 질 그래 다.

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- 10 -

결과 그래 (180)는 그래 생 (140)에 생 그래 질 그래[0059]

(170)에 는 질 그래 비 , 그 치 는 그래 들 여

결과 그래 다.

계산 (190)는 결과 그래 (180)에 결과 그래 내 에지 가[0060]

치 여 질 가 스 (110)에 스 독 는 스

치 계산 다.

도 5는 도 1 그래 언어 습 치에 그래 언어 습 나타낸 [0061]

도 다.

도 참 , (160)는 샘 링 통 언어 습 에 그래 생 (140)에 생[0062]

그래 다(S501). 통 에지 생 (120)에 생 에지, 가 치

계산 (130)에 계산 가 치 그래 생 (140)에 생 그래 가

다.

에지 생 (120)는 훈 X가 스 (110)에 스 에 포 어 는지[0063]

단 고, 훈 X가 스 에 포 경우에 스 (110)에 스

습 훈 X 다(S503).

에지 생 (120)는 훈 X에 여 에지 생 , 가 치 계산 (130)는 수[0064]

식 4 내지 수 식 7에 여 에지 생 (120)에 생 에지에 는 가 치 계산

다(S505).

그래 생 (140)는 에지 생 (120)에 생 에지 가 치 계산 (130)에 [0065]

계산 가 치에 여 그래 생 다(S507).

같 그래 언어 습과 그래 생 시마다 카운트 , 카운트[0066]

값 치 상 지 복 수 수 다(S509). 그러나, 복 습

그래 생 수 카운트 는 식에 는 것 아니 , 다양 통 복 습 수

수 다.

, 누 (150)는 복 습 통 에지 생 (120)에 생 는 에지 가 치 계산[0067]

(130)에 계산 는 가 치 각각 누 다. 누 에지 가 치는 다 습과 에 새 운

그래 다.

도 6 도 1 그래 언어 습 치에 그래 언어 나타낸 [0068]

도 다.

도 참 , 도 5 단계 S501 내지 단계 S509 통 주어진 스 그래 G 습[0069]

는 과 (S601)에 , 질 그래 (170)는 는 스트 질 X' 독

(S603), 독 질 X' 여 질 그래 G' 다(S605).

질 그래 (170)에 질 그래 G'가 , 결과 그래 (180)는 [0070]

그래 생 (140)에 생 그래 G 질 그래 (170)에 질

그래 G' 비 , 그 치 는 그래 들 여 결과 그래 G*

다

(S607).

계산 (190)는 결과 그래 (180)에 결과 그래 G* 내 에지[0071]

가 치 여 질 가 스 (110)에 스 독 는 스

치 계산 다(S609).

도 7 본 다 실시 에 그래 언어 갱신 치 개략 도시 도 다. 도[0072]

참 , 그래 언어 갱신 치(700)는 스 (710), 그래 생 (720), 단

(730), 갱신 (740), 비 (750) 체 (760) 포 수 다. 여 , 스 (710)는 도 1

스 (110) 능 동 동 므 , 그 상 생략 다.

그래 생 (720)는 스 (710)에 스 에 여 에지, 가 치 [0073]

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업 트 업 트 가 치 생 다. 본 실시 에 그래 언어 갱신 치(700)

가 큰 특징 나는 각각 에지가 나 가 치 W 만 가지고 는 것 아니라, 업 트

업 트 가 치 W＇ 가 가지고 다는 다. 브샘 링 통 그래

는 시 에 , 그래 는 업 트 업 트 가 치 W＇ 값 0 가지고 지만,

에지 업 트가 루어지는 과 에 업 트 가 치 W＇ 값 같 업 트 나가 에지

업 트 는 사 게 다.

과 에 습 사 는 그래 는 별도 업 트 별도 그래 가 새 운[0074]

스 통 만들어지게 는 , 새 만들어지는 그래 에 도 식과 동 게 에지

가 나간다.

단 (730)는 그래 생 (720)에 새 운 그래 가 생 는 경우, 생 (720)에[0075]

생 새 운 에지가 에 생 그래 에 재 는지 단 다.

갱신 (740)는 그래 생 (720)에 새 게 생 에지가 에 생 그래 에 [0076]

재 생 그래 에지 업 트 가 치 가시킨다. , 새 게 생 에지

가 미 그래 에 재 는 에지라 에지가 가 지 않고 그래 에

재 는 에지에 는 업 트 가 치 W＇i만 업 트 는 것 람직 다. 또 , 갱신 (740)

는 그래 생 (720)에 새 게 생 에지가 생 그래 에 재 지 않

그래 생 (720)에 새 게 생 그래 에 새 게 생 에지 그에 는

가 치 포 시 가 다. 같 가 또는 가 는 가 치가 업 트 가 치가 다.

비 (750)는 가 그래 내 에지 생 그래 내 에지[0077]

비 , 체 (760)는 가 그래 내 에지 가 치가 에지 가 치보다

크고 체 가 치 평균값보다 큰 경우에 생 그래 에지 가 그래

에지 체 다. , 그래 생 (720)에 새 게 만들어진 별도 그래 는 그 내 에

재 는 든 에지에 여 그래 에 는 에지들과 비 가 는 ,

새 만들어진 그래 에지 가 치가 그래 에 재 는 에지 가 치 W

보다 크고, 동시에 그래 체 가 치 W＇ 평균값보다 클 경우에는 에지가 새 만들어

진 그래 내 에지 체 다.

도 8 도 7 그래 언어 갱신 치에 그래 언어 갱신 나타낸 도 다. [0078]

도 참 , 도 5 단계 S501 내지 단계 S509 통 여 그래 언어 습 는 과 (S801)에[0079]

스 (710)에 새 운 스 가 가 는 경우, 그래 생 (720)는 스

(710)에 가 스 C'에 여 새 운 X' 독 고(S803), 그에 라 에지, 가

치 업 트 업 트 가 치 생 다(S805). 브샘 링 통 그래

는 시 에 , 그래 는 업 트 업 트 가 치 W＇ 값 0 가지고 지만, 에

지 업 트가 루어지는 과 에 업 트 가 치 W＇ 값 같 업 트 나가 에지 업

트 는 사 게 다.

단 (730)는 그래 생 (720)에 새 운 그래 G가 생 는 경우, 생 (720)에[0080]

생 새 운 에지가 에 생 그래 G에 재 는지 단 다(S807).

, 그래 생 (720)에 새 게 생 에지가 에 생 그래 에 재 ,[0081]

갱신 (740)는 생 그래 에지 업 트 가 치 가시킨다(S809). , 새 게 생

에지가 미 그래 에 재 는 에지라 에지가 가 지 않고

그래 에 재 는 에지에 는 업 트 가 치 W＇i만 업 트 다.

또 , 그래 생 (720)에 새 게 생 에지가 생 그래 에 재 지 않[0082]

, 그래 생 (720)는 새 게 생 에지 그에 는 가 치가 포 새 운 그

래 G" 생 , 갱신 (740)는 그래 에 새 게 생 그래 G" 가 다(S811).

단계 S805 내지 단계 S811 과 스 (710)에 새 가 스 독 스 [0083]

X' 여 만들어진 든 에지에 여 순차 수 다(S813).

같 에 재 는 그래 언어 가 그래 언어 에 여 도 5에 도시[0084]

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같 그래 언어 습과 수 다. , 그래 언어

습과 술 같 그래 생 시마다 숫 카운트 고, 카운트 값

치 상 지 복 수 수 다(S815). 그러나, 복 습 그래

생 수 카운트 는 식에 는 것 아니 , 다양 통 복 습 수 수 다.

비 (750)는 가 그래 내 에지 생 그래 내 에지[0085]

비 다(S817). , 가 그래 내 에지 가 치가 에지 가 치보다 크

고 체 가 치 평균값보다 큰 경우, 체 (760)는 생 그래 에지 가 그

래 에지 체 다.

상에 , 본 실시 는 든 들 나 결 거나 결 여 동 는 것 [0086]

었다고 , 본 드시 러 실시 에 는 것 아니다. , 본

안에 라 , 그 든 들 나 상 택 결 여 동 수도 다. 또 , 그 든

들 각각 나 독립 드웨어 수 지만, 각 들 그 또는 가 택

어 나 또는 복수 개 드웨어에 또는 능 수 는 그램 듈 갖

는 컴퓨 그램 수도 다. 그 컴퓨 그램 는 드들 드 그 트들 본

술 야 당업 에 게 수 것 다. 러 컴퓨 그램 컴퓨 가

수 는 매체(Computer Readable Media)에 어 컴퓨 에 여 지고 실 , 본 실

시 수 다. 컴퓨 그램 매체 는 매체, 매체, 캐리어 웨 브 매체

등 포 수 다.

또 , 상에 재 "포 다", " 다" 또는 "가지다" 등 어는, 특별 는 재가 없는 ,[0087]

당 가 내재 수 미 는 것 므 , 다 는 것 아니라 다

포 수 는 것 어야 다. 술 거나 과 어 포 든 어들 , 다 게

지 않는 , 본 는 술 야에 통상 지식 가진 에 는 것과

동 미가 다. 사 에 어 같 사 는 어들 술 맥상 미

치 는 것 어야 , 본 에 게 지 않는 , 상 거나 과도 게 식

미 지 않는다.

상 본 술 사상 시 것에 과 것 , 본 는 술 야에[0088]

통상 지식 가진 라 본 본질 특 에 어나지 않는 에 다양 수 변 가

능 것 다. 라 , 본 에 개시 실시 들 본 술 사상 것 아니라

것 고, 러 실시 에 여 본 술 사상 가 는 것 아니다. 본 보

는 아래 청 에 여 어야 , 그 동등 내에 는 든 술 사상 본

리 에 포 는 것 어야 것 다.

산업 가능

상에 같 본 실시 는 언어 습 야 갱신 야에 어, 사 심 역[0089]

변 에 라 당 심 역 언어 업 트 경에 , 시간에 언어 변

시 여 언어 습 수 도 , 또 사 심 역 변 에 라 당

심 역 언어 업 트 격 게 변 는 언어 경에 시간에

언어 변 시 수 도 는 과 생 는 매우 다.

도 간단

도 1 본 실시 에 그래 언어 습 치 개략 도시 도 다.[0090]

도 2는 그래 나타낸 도 다.[0091]

도 3 스트에 가 치가 어 생 는 그래 나타낸 도 다.[0092]

도 4는 동 언어 습과 도시 도 다.[0093]

도 5는 도 1 그래 언어 습 치에 그래 언어 습 나타낸 [0094]

도 다.

도 6 도 1 그래 언어 습 치에 그래 언어 나타낸 [0095]

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도 다.

도 7 본 다 실시 에 그래 언어 갱신 치 개략 도시 도 다.[0096]

도 8 도 7 그래 언어 갱신 치에 그래 언어 갱신 나타낸 도 다.[0097]

< 도 주 에 >[0098]

100: 그래 언어 습 치[0099]

110: 스 120: 에지 생[0100]

130: 가 치 계산 140: 그래 생[0101]

150: 누 160: [0102]

170: 질 그래 180: 결과 그래 [0103]

190: 계산 [0104]

700: 그래 언어 갱신 치[0105]

710: 스 720: 그래 생[0106]

730: 단 740: 갱신[0107]

750: 비 760: 체[0108]

도

도 1

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도 2

도 3

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도 4

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도 5

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도 6

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도 7

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도 8

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