New PCR of DNA Computing

DNA 컴퓨팅의 새로운 PCR 연산

In the Traveling Salesman Problem(TSP), a set of N cities is given and the problem is to find the shortest route connecting them all, with no city visited twice and return to the city at which it started. Since TSP is a well-known combinatorial optimization problem and belongs to the class of NP-complete problems, various techniques are required for finding optimum or near optimum solution to the TSP. Especially DNA computing, which uses real bio-molecules to perform computations supported by molecular biology, has been studied by many researchers to solve NP-complete problem using massive parallelism of DNA computing. Though very promising, DNA computing technology of today is inefficiency because the effective computing models and operations reflected the characteristics of bio-molecules have not been developed yet. In this paper, I design new Polymerase Chain Reaction(PCR) operations of DNA computing to solve TSP.

외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들 간의 거리비용이 주어졌을 때, 모든 도시들을 정확히 한번씩만 방문하면서 걸린 비용이 최소가 드는 경로를 찾는 문제이다. 따라서 최적해(optimal)를 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제 중의 하나로, 외판원 문제를 해결하려는 다양한 알고리즘들이 개발되고 있다. 특히 실제 생체 분자(bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법인 DNA 컴퓨팅은 DNA 분자가 잠재적으로 가지고 있는 막대한 병렬성을 이용해서 NP-완전 문제들을 해결하고자 하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 아직 실제 생체 분자의 특성을 잘 반영하는 계산 모델이나 분자 생물학에서 사용하는 연산들이 많이 개발되지 않아 계산 효율이 비교적 좋지 않다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 DAN컴퓨팅의 새로운 중합 효소 연쇄 반응(Polymerase Chain Reaction, PCR) 연산을 개발하였다.