• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.73-78
• /
• 2019

This paper proposes polynomial-time rule for maximum weighted independent set(MWIS) problem that is well known NP-hard. The well known distributed algorithm selects the maximum weighted node as a element of independent set in a local. But the merged independent nodes with less weighted nodes have more weights than maximum weighted node are frequently occur. In this case, existing algorithm fails to get the optimal solution. To deal with these problems, this paper constructs maximum weighted independent set in local area. Application result of proposed algorithm to various networks, this algorithm can be get the optimal solution that fail to existing algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06c
• /
• pp.104-106
• /
• 2012

다양한 그래프 문제들은 대부분 NP-완전 문제로, 그 중 하나인 독립집합을 구하는 문제 또한 최적의 알고리즘이 존재하지 않는다. 따라서 규모가 큰 대용량 그래프 데이터로 독립집합 문제를 처리하기 위해서는 많은 시간과 비용이 소요된다. 이를 효율적으로 해결하기 위해 분산 환경에서 그래프 처리에 적합한 모델인 Pregel을 이용하여 독립집합 문제를 푼다. 이를 위해 정점 사이의 메시지 전달에 따른 정점 상태 변환 방법을 이용하여 분산 병렬 환경에 알맞은 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.577-579
• /
• 2001

휴대용 전자 제품의 수요가 증가함에 따라 전자 제품의 전력 소모를 감소시키는 문제가 중요하게 되었다. 예를 들면 현재 사용자가 급속도로 늘고 있는 개인 휴대 전화기나 노트북 컴퓨터는 소형화와 배터리의 사용시간 연장 등이 가장 중요한 기술적인 요소로 작용하고 있다. 전력소모를 줄이기 위해서 게이트 크기를 재결정하는 방법과 버퍼를 삽입함으로써 글리치를 줄이는 방법이 사용되고 있는데 최근에 버퍼의 위치를 결정하는 데 정수 선형계획법이 제안되었다. 본 연구에서는 최대 가중 독립 집합을 찾는 알고리즘을 이용해 버퍼의 위치를 결정 방법을 제안하였고 실험을 통해 효율성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.259-261
• /
• 2002

대부분의 자동문서분류 시스템은 문서에 사용된 단어의 분포만 고려하고, 또 하나의 중요한 정보인 통사 정보는 무시한다. 본 논문에서는 통사정보와 어휘정보를 모두 사용함으로써 대규모의 비구조 문서를 분류하는 방법을 제시한다. 이를 위해, 학습 데이터에 대해 독립된 두 개의 관점을 요구하는 일종의 부분 감독 학습 알고리즘인 co-training 알고리즘을 사용한다. 어휘정보와 통사정보가 각각 문서의 독립된 관점이 될 수 있으므로, 이 두 정보와 레이블이 없는 문서를 사용하여 문서 분류의 성능을 높일 수 있다. Reelers-21578 문서집합과 TREC-7 filtering 문서집합에 대한 실험 결과는 제시된 방법의 유효성을 보인다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.18 no.9
• /
• pp.121-129
• /
• 2013

This paper proposes a linear-time algorithm that has been designed to obtain an accurate solution for Dominating Set (DS) problem, which is known to be NP-complete due to the deficiency of polynomial-time algorithms that successfully derive an accurate solution to it. The proposed algorithm does so by repeatedly assigning vertex v with maximum degree ${\Delta}(G)$among vertices adjacent to the vertex v with minimum degree ${\delta}(G)$ to Minimum Independent DS (MIDS) as its element and removing all the incident edges until no edges remain in the graph. This algorithm finally transforms MIDS into Minimum DS (MDS) and again into Minimum Connected DS (MCDS) so as to obtain the accurate solution to all DS-related problems. When applied to ten different graphs, it has successfully obtained accurate solutions with linear time complexity O(n). It has therefore proven that Dominating Set problem is rather a P-problem.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.354-356
• /
• 2000

의사형태소를 디코딩 단위로 한국어 연속 음성 인식에서의 조사, 어미, 접사 및 짧은 용언의 어간등의 단어가 상당수의 인식 오류를 발생시킨다. 이러한 단어들은 발화 지속시간이 매우 짧고 생략이 빈번하며 결합되는 다른 형태소의 형태에 따라서 매우 심한 발음상의 변이를 보인다. 본 논문에서는 이러한 단어들은 한국어 기능어라 정의하고 실제 의사형태소 단위의 인식 실험을 통하여 기능어 집합 1, 2를 규정하였다. 그리고 한국어 기능어에 기능어용 음소를 독립적으로 적용하는 방법을 제안했다. 또한 기능어용 음소가 분리되어 생기는 음향학적 변이들을 처리하기 위해 Gaussian Mixture 수를 증가시켜 보다 견고한 학습을 수행했고, 기능어들의 음향 모델 스코어가 높아짐에 따른 인식에서의 삽입 오류 증가를 낮추기 위해 언어 모델에 fixed penalty를 부여하였다. 기능어 집합1에 대한 음소 모델을 적용한 경우 전체 문장 인식률은 0.8% 향상되었고 기능어 집합2에 대한 기능어 음소 모델을 적용하였을 때 전체 문장 인식률은 1.4% 증가하였다. 위의 실험 결과를 통하여 한국어 기능어에 대해 새로운 음소를 적용하여 독립적으로 학습하여 인식을 수행하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.7 no.11
• /
• pp.3408-3416
• /
• 2000

This paper proposes an efficient method for improving the performance of a general regression neural network by using the feature to the independent variables as the center for partern-layer neurons. The adaptive principal component analysis is applied for extracting, efficiently the fcarures by reducing the dimension of given independent variables. In can acluevc a supertor property of the principal component analysis that converts input data into set of statistically independent features and the general regression neuralnetwork, espedtively. The proposed general regression neural network has been applied to regress the Solow's economy(2-independent variable set) and the wie elephone(1-independent vanable set). The simulation results show that the proposed meural networks have better performances of the regressionfor the lest data, in comparison with those using the means or the weighted means of independent variables. Also,it is affected less by the number of neurons and the scope of the smoothing factor.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06c
• /
• pp.569-573
• /
• 2008

패턴인식 문제를 다루는 연구에서 인식 성능을 향상시키고자 베이스 에러율의 상한인 조건부 엔트로피를 응용하는 시도가 있었다. 본 논문에서는 다수의 인식기로 구성된 다수 인식기 시스템이 우수한 성능을 보이도록 인식기의 집합을 결정하는 문제에서 이러한 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 시도한 방법과 다른 방법들을 간단하고 분명한 예제를 통하여 비교, 분석해 보았다. 다수 인식기의 결합 방법으로 대표적인 투표 기법과 조건부 독립 가정의 베이지안 기법을 사용하였으며, 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 인식기의 집합을 결정하는 방법에 대한 유용성을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.193-199
• /
• 2019

In this paper I propose an algorithm of linear time complexity for NP-complete Maximum Independent Set (MIS) problem. Based on the basic property of the MIS, which forbids mutually adjoining vertices, the proposed algorithm derives the solution by repeatedly selecting vertices in the ascending order of their degree, given that the degree remains constant when vertices ${\nu}$ of the minimum degree ${\delta}(G)$ are selected and incidental edges deleted in a graph of n vertices. When applied to 22 graphs, the proposed algorithm could obtain the MIS visually yet effortlessly. The proposed linear MIS algorithm of time complexity O(n) always executes ${\alpha}(G)$ times, the cardinality of the MIS, and thus could be applied as a general algorithm to the MIS problem.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.16 no.7
• /
• pp.85-93
• /
• 2011

The Vertex Coloring Problem hasn't been solved in polynomial time, so this problem has been known as NP-complete. This paper suggests linear time algorithm for Vertex Coloring Problem (VCP). The proposed algorithm is based on assumption that we can't know a priori the minimum chromatic number ${\chi}(G)$=k for graph G=(V,E) This algorithm divides Vertices V of graph into two parts as independent sets $\overline{C}$ and cover set C, then assigns the color to $\overline{C}$. The element of independent sets $\overline{C}$ is a vertex ${\upsilon}$ that has minimum degree ${\delta}(G)$ and the elements of cover set C are the vertices ${\upsilon}$ that is adjacent to ${\upsilon}$. The reduced graph is divided into independent sets $\overline{C}$ and cover set C again until no edge is in a cover set C. As a result of experiments, this algorithm finds the ${\chi}(G)$=k perfectly for 26 Graphs that shows the number of selecting ${\upsilon}$ is less than the number of vertices n.