최장 공통 부분 스트링이란 주어진 두 개 이상의 스트링에서 가장 길게 일치하는 공통 부분 스트링을 계산하는 문제이다 최장 공통 부분 스트링은 스트링 프로세싱이나 생물정보학 분야에서 널리 사용되고 있는 중요한 문제이지만, 현재까지 연구된 동적 프로그래밍이나 써픽스 트리를 사용한 방법은 저장 공간을 많이 차지하므로 효율적이지 못하다 따라서 적은 저장 공간을 차지하면서도 최장 공통 부분 스트링을 빨리 구할 수 있는 알고리즘이 필요하며, 본 논문에서는 이를 위해 써픽스 배열을 도입하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 선형 시간, 공간 복잡도를 가지며, 써픽스 트리의 최하 공통 조상(LCA, Lowest Common Ancestor) 연산이나 써픽스 배열에서 사용하는 그와 비슷한 구간 최소 값 질의(RMQ, Range Minima Query)를 전혀 사용하지 않으므로 매우 효율적이다.
와일드카드 문자를 포함하는 스트링 데이타는 텍스트에 나타나는 특정 패턴을 표현하는 데에 사용될 수 있다. 임의의 두 패턴 사이의 포함 관계는 각 패턴과 매칭이 가능한 모든 스트링의 집합 사이의 포함관계로 나타낼 수 있으며, 포함 관계를 결정하는 것은 패턴이 나타내는 스트링의 집합을 중복성없이 표현하기 위해 필요하다. 본 논문에서는 이와 같이 패턴의 중복성을 판단하기 위해 와일드카드 문자를 포함하는 스트링 데이타 사이의 포함 관계를 결정하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 먼저 기존의 접미사 트리 알고리즘을 단순하게 확장하여 와일드카드 문자를 포함하는 스트링 데이타 사이의 포함 관계를 확인할 수 있도록 하는 방법과 이러한 접미사 트리를 스트링 데이타의 각 위치 별로 나누어 구성하여 포함 관계를 확인하는 방법을 제안한다.
본 논문은 아이콘 인덱싱 메커니즘(Icon indexing Mechanism)을 이용한 물체 인식 시스템을 구성함에 있어 기존의 모델을 계층적으로 찾아가는 탐색 트리의 방법을 보완하여 해시 테이블을 작성함으로써 모델의 검색에 필요한 시간을 줄이는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 인접하는 다섯 개의 장점을 이용하여 매칭에 필요한 모델을 구조적 단위의 스트링으로 선정하였으며, 모델 스트링들간의 유사성을 측정하기 위하여 스트링 매칭 알고리듬을 이용하였다. 그리고 이들 스트링중 유사성이 가장 높은 스트링을 참조 스트링으로 선정하여, 참조 스트링으로부터의 각 스트링간의 거리를 해시의 킷값으로 이용하여 검색에 필요한 해시 테이블을 검색한다. 검색 결과 입력 영상으로부터 구해진 하나의 특권 스트링은 하나 혹은 여러 개의 모델에 대한 가설을 생성할 수 있으며, 이를 다시 해싱을 통하여 검색된 모델 스트링들과의 거리를 재계산하여 이 값이 주어진 임계값보다 작은 모델스트링과 최종 매칭이 되는 것으로 간주하였다. 실험결과 모델을 계층적으로 찾아가는 기존의 방식이 평균 8-10번의 거리를 계산해야만 매칭을 행할 수 있었음에 반해 제안한 방법은 2-3번의 거리 계산만으로 매칭을 행할 수 있었다.
본 논문에서는 여러 난수열 발생기들의 안전성 평가를 위한 새로운 통계적 검정법을 소개한다. 검정에서 구현된 기본 개념은 다음 비트 검정 이론을 바탕으로 하였으며 전체 스트링과 스트링의 일부분에 관한 확률적 통계치가 주어진다면 이를 이용하여 추측할 수 있는 다음 비트들에 관한 정보를 얻을 수 있게 된다는 점을 이용하였다. 본 검정에서는 난수 발생기의 랜덤성 평가시 입력되는 스트링 크기의 크고 작음에 관계없이 모든 임의 길이의 스트링에 적용될 수 있도록 하였으며 이는 난수 발생기를 이용한 암호 시스템의 안전성 평가에 있어서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
태양광 발전시스템에서 태양광 모듈은 고압의 발전전압 형성을 위해 직렬로 구성한 스트링을 사용하고 있다. 그러나 직렬로 연결된 태양광 모듈 중 한 개의 모듈이라도 노후화가 발생하면 노후화가 발생한 스트링의 발전 효율이 감소하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광 스트링에서 노후화 모듈을 판정을 위해 순시 PV 특성곡선을 계측할 수 있는 토포로지를 제안하고 계측된 PV 특성곡선을 이용한 노후화 판정 알고리즘을 제안한다.
드릴스트링의 종진동 해설을 위한 이론적 모델을 제시하였다. 드릴스트링은 균일봉들로 모델링하였으며, 비트와 바닥 암석과의 경계조건은 스프링과 댐퍼로 모델링하였다. 연결부(tool joint)의 영향, 드릴스트링 주위의 진흙물(mud)과 주변 암석의 영향등은 이론적으로 산정하였다. 비트에서의 경계조건을 산정하기 위하여, 드릴스트링의 종진동에 대한 강제진동 시험기법을 개발하여 실제의 드릴스트링에 대한 실험을 비트에 걸리는 힘(WOB)을 변화시키면서 수행하였다. 그 결과는 이론치 와 잘 일치함을 확인하였다. 본 연구결과 가장 중요한 결론은 드릴스티링의 종진동 해석에 있어서, 바닥 암석의 강성이 고려되어야 하며, 이 강성은 비트에 걸리는 힘의 크기에 따라 다르다는 것이다.
외부 메모리 계산 모델에서 스트링의 최대서픽스를 찾는 문제를 고려한다. 외부메모리 모델에서는 디스크와 내부메모리 사이의 디스크 입출력 횟수를 줄이는 알고리즘을 설계하는 것이 중요 사항이다. 길이가 N인 스트링은 N개의 서픽스를 가지는데, 이중에서 사전 순서에 따라 가장 큰 것을 최대 서픽스라 부른다. 최대서픽스를 구하는 것은 여러 스트링 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 길이가 N인 스트링의 최대 서픽스를 구하는 외부메모리 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 네 개의 내부 메모리 블록을 사용하고 최대 4(N/L)번의 디스크 입출력을 한다. 여기서 L은 블록의 크기이다.
DNA 스트링과 같은 대용량의 데이타에 대한 빠른 검색을 수행하기 위해서는 전체 텍스트 인덱스 자료구조를 구축하여 검색하는 방법이 효율적이다. 가장 일반적인 인덱스 자료구조는 써픽스 트리와 써픽스 배열이다. 써픽스 배열은 써픽스 트리보다 적은 공간을 사용하기 때문에 DNA 스트링과 같은 대용량의 데이타에 적합한 자료구조이다. 기존의 써픽스 배열 구축 알고리즘들은 정수 문자집합에 적합한 알고리즘들이어서 DNA 스트링에 적합하지 않았다. 본 논문에서는 DNA 스트링의 문자집합이 4로 고정되어 있는 사실을 이용하여 DNA 스트링에 대한 써픽스 배열을 마르게 구축하는 방법을 제안한다. 고정길이 문자집합에 효율적인 Kim et. al.[1]의 알고리즘의 인코딩 과정과 합병 과정 개선으로 전체 구축 시간을 향상시켰다. 실험 결과 1.3배에서 1.6배 정도 구축 속도가 향상되었으며, 기존의 다른 써픽스 배열 구축 알고리즘들과 비교한 결과에서도 대부분 가장 빠르게 써픽스 배열을 구축하였다.
단백질 시퀀스처럼 가중치를 가지는 스트링에 대한 탐색 알고리즘을 개발한다. ${\sum}$를 알파벳이라 하고 모든 $a{\in}{\sum}$에 대해서 무게 ${\mu}(a)$가 주어진다고 하자. 스트링 $A=a_1a_2…a_n\; 에서 (단, 모든 ai{\in}{\sum})$, 서브스트링 $A(i.j)=a_ia_{i+1}…a_j$로 정의하면, 이것의 무게는 ${\in}(A(i.j))={\in}(a_i)+{\in}(a_i+1)+…+{\in}(a_j)$가 된다. 다루고자하는 문제는 스트링 A를 사전 처리하여 탐색 자료구조를 만드는데, 이 자료구조는 나중에 질문 무게 M이 주어진 경우, $M={\in}(A(i,j))$인 서브스트링 A(i,j)가 있는가 라는 질문에 응답하는데 사용된다. 본 논문에서는 기존의 결과를 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 기존의 알고리즘의 경우 O(n) 만큼의 메모리를 사용하는 탐색 자료구조를 이용하여 $0(\frac{nlog\;logn}{log\; n})$ 시간에 질문응답을 하였으나, 본 논문의 알고리즘은 질문 응답시간은 그대로 유지하면서 메모리만 $0(\frac{n}{log\; n})$으로 줄인다.
스트링 패턴 매칭 알고리즘은 특정 검색어, 키워드를 검색하는 속도에서는 우수성이 다양한 방법으로 입증되었지만 다양한 패턴에 대해서는 기존의 알고리즘으로는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 정규 표현식을 이용하여 특정 키워드를 포함하여 다양한 패턴의 검색어에 대해서도 효율적인 패턴 매칭을 수행하여 패턴 검색의 효율을 높이고자 한다. 이러한 연구는 기존의 단순한 키워드 매칭에 비해 각종 유해한 스트링 패턴을 효과적으로 검색할 수 있으며 스트링 패턴 매칭 속도에서도 기존의 알고리즘에 비해 우수성을 갖는다. 본 연구에서 제안한 LEX로부터 생성된 스트링 검색 엔진은 패턴 검색 속도에 대한 실험에서 패턴의 수가 1000개 이상인 경우에서는 BM&AC 알고리즘보다 효율적이지만 키워드 검색에서는 유사한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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