Skip to content

Graph #
Find similar titles

Structured data

Category
Computer science

Graph 란 무엇인가? #

그래프는 크게 통계에서 말하는 그래프와, 수학적인 그래프로 나뉘며 Computer Science에서 말하는 그래프는 수학적인 의미의 Graph를 자료구조형태로 나타낸 것을 의미한다 의미한다. Graph 자료구조는 Euler, Hamilton 등 수많은 수학자들의 그래프이론 (Graph Theory) 들을 이용하여 문제를 풀기 위해 만들어진 자료구조로 난해한 여러 문제들을 그래프 알고리즘을 이용하여 풀수 있다. Graph Visualization는 그래프 알고리즘과 달리 시각화하여 사용자에게 보여주는데 매우 고비용이 필요하며, 최근 빅 데이터에 대한 관심이 증가하면서 Graph Visualization 역시 중요한 이슈로 떠오르고 있다.

Graph(Statistical Graph) #

통계에서 Graph 는 Statistical Graph, Chart 그림표, 도표라고도 부르며 어떠한 데이터들을 그림상으로 시각화하여 나타낸 것을 의미한다.

Graph(Mathmetical Graph) #

수학적 Graph의 정의는 어떠한 정점(vertex)의 집합 V와 두 정점간의 관계를 표현하는 간선(edge)의 집합 E로 정의한 두 집합에 의해 정의 ( G =(V,E) )된다. Graph 는 정의에서처럼 단순히 점과 점들의 관계를 나타낸 선의 집합이지만, Graph Theory이 수학의 한분야로 나뉠정도로 많은 특성과 이론을 가지고 있으며, TSP(Travelling Salesman Problem), 한붓그리기(Eular Circle), Shortest Path Problem, Graph Coloring과 같이 수많은 문제들을 Graph 를 이용하여 수학적으로 정의 할 수 있었으며, 정의된 문제들을 여러 현실 상황과 접목하여 수많은 문제들을 해결 할 수 있다.

Graph(Graph Data Structure) #

수학적 의미의 Graph는 앞서 언급한 바와 같이 많은 문제들을 정의하고 문제의 해결책을 제시할 수 있었지만, Graph의 특성상 Vertex의 수가 100개만 넘어가더라도 사람이 이를 해결하기가 쉽지 않은 문제들이 대부분이었다. Graph Data Structure 는 이러한 문제를 빠른 연산이 가능한 컴퓨터를 이용하여 풀기위해 만든 자료구조로 해당 자료구조 및 그래프 알고리즘을 이용하여 여러 문제에 대한 해결 과정을 실생활에 적용 할 수 있다.

Incoming Links #

Related Data Sciences #

Suggested Pages #

0.0.1_20140628_0