유클리드 최소 신장 트리(EMST) 문제는 2차원 평면상에 존재하는 입력노드들을 최소 비용으로 연결하는 것이다. EMST와 같은 다항 시간문제에 대하여 연구된 알고리즘들은 수많은 입력들에 대하여 최적의 해를 얻기 위해 매우 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해를 구하기 위해 분할과 병렬기법을 활용한 다항 시간 근사법(PTAS)을 제안하는데, 이 기법은 비교적 짧은 시간 내에 매우 큰 근사 EMST를 생성할 수 있다. 순수 PTAS는 비-다항 시간문제를 위해 개발되었지만, 다이내믹 프로그래밍을 활용하여 이것을 대형 EMST에 적용하였다. 제안된 방법에 의해 생성된 15,000개의 입력 단말노드와 16개의 분할 영역으로 구성된 근사 EMST의 생성 실험에서, 직렬 방식은 89%, 병렬 방식은 99%의 실행시간의 감축을 보였다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 평면상의 매우 많은 수의 입력 단말 노드에 대하여 근사 EMST를 신속히 구축해야 하는 응용에 잘 적용될 수 있다.
본 논문에서는 3차원 공간상에 존재하는 많은 입력노드를 신속하게 연결하는 PTAS 3차원 스타이너 최소트리를 제안한다. 스타이너 최소트리문제는 비 다항 적 문제 영역에 속하며 적절한 휴리스틱을 도입했을 경우 다항 적 문제 영역에서 최단 길이의 해를 생성하는 최소신장트리 방법과 같은 여러 방법에 비해 우수한 성능을 보이나, 입력노드의 수가 클 경우 과도한 실행시간을 요구한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 PTAS 기법을 도입한 방법을 제안한다. 3차원 공간상에 존재하는 70,000개의 입력 노드에 대한 실험에서, 본 논문에서 제안된 8개 공간 분할 PTAS 방법은, 순수 3차원 스타이너 최소트리방법에 비해 연결 길이는 0.81% 증가했으나, 실행시간은 86.88%의 단축되었다. 이는 제안된 방법이 시간적 제약이 비교적 큰 문제에서 공간상의 많은 노드들을 신속하게 연결하는 응용에 잘 적용될 수 있음을 나타낸다.
일반적으로 재료절단 문제는 재료를 절단할 수 있는 패턴을 찾고 선형계획법으로 최적의 패턴 수를 찾는다. 그러나 패턴 수는 일반적으로 지수적으로 증가하기 때문에 사전에 모든 패턴을 고려하는 것은 비현실적인 것으로 알려져 있다. 본 논문은 Suliman의 실현 가능 패턴을 구하는 방법을 적용하여 사전에 패턴을 구하는 방법을 적용하였다. 또한, 실현 가능 패턴들을 대상으로 선형계획법이나 근사 알고리즘을 적용하지 않고 정확한 해를 다항시간으로 얻는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 실현 가능 패턴들 중 모든 요구의 1st 발생 빈도가 손실량 0에 모두 분포하는 경우와 다양한 손실량에 분산되어 분포하는 경우로 구분하여 패턴 수를 분배하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 2개의 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에서 정확한 해를 구하는데 성공하였다.
GOSST의 생성은 NP-Complete 영역에 속하므로, 이 문제를 위한 휴리스틱들은, 다수의 입력 노드에 대해서 많은 시간과 계산을 요구한다. 본 논문에서는 가중치를 가지는 많은 입력 노드에 대해, 공간 지역성을 반영한 PTAS를 적용하여 GOSST를 효과적으로 구성하는 방법을 제안한다. 최대 가중치가 100인 40,000개의 입력 노드에 대하여 16개의 단위 영역으로 설계된 공간 지역성 PTAS GOSST는, 가중치 최소 신장 트리를 이용한 방법과 비교하여 연결비용은 약 4.00%, 실행시간은 89.26%를 절감할 수 있었으며, PTAS를 이용하지 않은 근사 GOSST 방법(SGOSST)에 비해서 연결비용은 0.03% 증가했으나, 실행시간은 96.39% 감소시켰다. 따라서 제안된 공간 지역성 PTAS GOSST 방법은 수많은 가중치 입력 노드들을 최소비용으로 신속히 연결하려는 다양한 응용에 잘 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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