• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권4호
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• pp.259-267
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• 2018

부분집합 합 문제는 유한개의 정수로 이루어진 집합이 있을 때 이 집합의 부분집합 중에서 그 집합의 원소들의 합이 특정 값이 되는 경우가 있는지를 알아내는 문제로, 잘 알려진 다항식 시간 내에 풀기 어려운 NP-완비 문제이다. 유전 알고리즘은 선택과 교차, 돌연변이 등의 연산을 통해 주어진 문제의 최적해를 구하는 알고리즘이다. 동적 계획법은 주어진 문제를 풀기 위해서 문제를 하나 또는 여러 개의 하위 문제로 나누어 풀이하는 방법이다. 본 논문에서는 부분집합 합 문제를 풀이하는 유전 알고리즘을 설계 및 구현하고, 답을 찾는 데까지 걸리는 시간 성능을 동적 계획법의 경우와 실험적으로 비교하였다. 양의 정수인 원소 63 개를 가진 집합에서 '쉬움'과 '어려움'의 난이도를 고려하여 총 17 개의 문제를 선정하고, 이 문제들을 풀이하는 두 알고리즘의 성능을 비교하는 실험을 진행하였다. 17 개의 문제 중 13 개의 문제에서 본 논문에서 제시한 유전 알고리즘은 동적 계획법과 비교하여 약 84%가 우수한 시간 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.9-14
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• 2022

본 논문은 부분집합 합 문제의 해를 수행 복잡도 O(nlogn)으로 얻는 알고리즘을 제안하였다. SSP는 집합 S의 원소가 초증가수열과 랜덤수열로 구성된 경우로 구분된다. 초증가수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 수행 복잡도 O(nlogn)의 가산 알고리즘 (Additive Algorithm)이 제안되었다. 그러나 랜덤수열 SSP의 해를 구하는 알고리즘은 2ⁿ-1의 가능한 모든 경우수를 확인하는 Brute-Force 방법으로 수행 복잡도는 O(n2ⁿ)만이 알려져 있다. 결국, SSP는 NP-완전 (NP-Complete) 문제로 알려져 있다. 본 논문은 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 대해 수행 복잡도 O(nlogn)으로 해를 구하는 감산 알고리즘 을 제안하였다. 기존 개념은 목표 값 t보다 작은 값으로 구성된 부분집합 S에 대해 부분집합의 합에서 목표값을 뺀 값을 잉여량 (Residual, r)으로 하여 잉여량 보다 작은 값들 중 최대 값을 S에서 제거하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 초증가수열과 랜덤수열 SSP에 적용한 결과 S의 원소 개수보다 적은 수행 횟수로 해를 빠르게 얻는데 성공하였다. 결국, 제안된 알고리즘은 SSP의 해를 얻는 일반적인 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.

• 한국경영과학회지
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• 제14권2호
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• pp.1-18
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• 1989

콘태이너 선박은 출발항과 종착항의 두항구 사이를 잇는 지정된 항로를 오가면서 항로의 중도에 있는 각 항구에 기항하여 화물을 상.하역하는 형태로 각 항구 사이의 화물운송을 수행한다. 이때 이윤을 최대화 하기 위해서 선박을 어느 항구에 기항하고, 또 기항하는 항구에서는 얼마만큼의 화물을 항.하역할 것인지를 적절하게 결정해야 한다. 이러한 콘테이너 선박 운항경로 문제를 모형화 하고, 0-1 혼합정수 계획법을 이용한 수리모형을 제시한 후, 최소비용 흐름문제와 분지한계 기법을 이용한 최적해법을 제시하였다. 본 논문에서는 제시한 해법에서는 먼저, 기항하기로 한 항구의 집합에 따라 부분문제를 정의한다. 또한 분해된 부분문제에서 추가로 기항할 항구들에 대한 운항구간의 적제 한계와 운항비용을 완화시킨 문제를 정의하고, 그것을 다시 최소비용흐름문제를 이용하여 풀어서 상한값ㄹ 구한다. 이와 같은 방법으로 각 부분문제의 하한값과 하한값을 계신히여, 그것을 이용하여 분지를 절단하고, 또한 상한값이 높은 부분문제를 우선적으로 선택하여 분지합으로써 최적해를 구한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.777-780
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• 1998

물체의 3차원적인 정보를 복원하는 일은 그 정보의 일련된 이용에 있어서 중요한 문제이다. 이를 위해 여러가지 방법들이 연구되고 있으며, 그 중 shape from focus(SFF) 방법은 영상의 초점이 맞는 렌즈의 위치를 찾아내어 렌즈 공식에 의해 초점이 맞는 부분의 거리 정보를 구할 수 있다. 기존의 이 방법은 초점이 맞았는지의 정도를 계산하기 위한 focus measure 값들을 카메라의 광학축에 수직인 단순한 평면으로 가정하여 그 합이 최대가 되는 위치를 찾아내었다. 이를 개선하기 위해서 focused image surface(FIS) 개념이 연구되었고 그로 인해 더욱 나아진 결과를 얻었다. 물체의 FIS는 카메라 렌즈에 의해 초점이 맞게된 물체의 점들의 집합으로 이루어진 공간상의 면이다. 기하광학에 의해 물체의 모양과 FIS 상이에는 일대일 대응 관계가 있고 FIS의 형태를 구하는것이 결국은 물체의 모양을 복원하는것이다. FIS 개념을 처음 적용할 때는 물체의 모양이 부분적으로 영상 탐지기(image detector)와 같은 평면으로 가정하여 3차원 공간상에서 가능한 모든 방향의 평면에 대한 focus measure를 구하여 그 값이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하였다. 그러나 이러한 방법은 focus measure의 합이 정사각형의 윈도우에서 계산되기 때문에 곡면으로 이루어진 실제 물체에서는 오차르 ㄹ가지게 된다. 본 논문에서는 이와는 달이 평면이 아닌 곡면에 대한 focus measure의 합이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하여 이전의 방법들 보다 정확한 복원이 가능함을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.147-152
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• 2020

야구배제문제(BEP)는 잔여경기를 모두 승리하더라도 리그전에서 최다승 팀이 되지 못하는 팀들을 잔여경기 진행없이 경기에서 배제시키고 시즌을 조기 종료시키는 문제이다. 이 문제는 최대흐름-최소절단 정리를 적용하여 해를 구하고자 하였다. 그러나 이 방법은 어느 한 팀이 아닌 다수의 팀을 배제할 수 있는 경우 반복적으로 망을 구성해 최소절단을 구하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 승리한 경기 수와 잔여 경기 수 합 오름차순으로 정렬시켜, 하위 성적 1/2팀들을 배제 후보 팀 집합 K로 설정하고, 이 팀을 배제할지 여부를 결정하는 부분집합 R이 존재 유무를 판단하는 가장 쉽고 단순하면서도 빠른 계산 방법을 제시하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에 존재하는 모든 배제 팀을 빠르고 정확하게 결정할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.57-60
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• 2020

순위다중패턴매칭문제는 길이가 n인 텍스트 T와 패턴들의 집합 P' = {P₁,P₂…,P_k}가 주어졌을 때, P'에 속하는 패턴들과 상대적인 순위가 일치하는 T의 모든 부분문자열들의 위치를 찾는 문제이다. P'에서 가장 짧은 패턴의 길이가 m, 가장 긴 패턴의 길이를 $\bar{m}$, 모든 패턴들의 길이의 합을 M, q개의 연속된 문자들을 q-그램이라 할 때, 기존에 텍스트의 핑거프린트를 이용하여 순위다중패턴매칭문제를 $O(q!+nqlogq+Mlog\bar{m}+nM)$ 시간에 해결하는 알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 텍스트의 핑거프린트를 활용하여 O(max(q!,M,n))개의 스레드를 이용하여 순위다중패턴매칭문제를 평균적으로 $O(\bar{m}+qlogq+n/q!)$ 시간에 해결하는 병렬 구현 방법을 제시한다. 실험 결과, n = 1,000,000, k = 1,000, m = 5, q = 3일 때, 본 논문에서 제시하는 병렬 구현 방법은 기존의 순차 알고리즘보다 약 19.8배 빠르게 수행되었다.