서열 정렬에 있어서 전체를 비교하여 두 서열 사이의 최대의 유사성 또는 상동성을 찾는 전역 정렬은 넓은 범위를 선호하게 되는 편향성을 갖게 된다. 비일치 부분을 과감히 제거하고 높은 일치도를 갖는 부분 영역을 정렬하게 되면 정렬점수를 높이는 효과를 갖게 된다. 여러 개의 부분 지역 정렬을 탐색하게 하는 다중 지역정렬 방법을 적용하여 다수의 지역정렬을 수행하는 알고리즘을 구현하고 결과를 분석해 본다. 지역 정렬에 일반적으로 사용되는 Smith-Waterman 알고리즘의 제한점 중 하나인 서열이 길어지는 것을 방지하고, sub-optimal sequence를 찾기 위한 방법을 응용하여 다중지역 정렬을 수행한다.
두 서열을 비교하여 유사성(similarity)이나 상동성(homology)를 찾기 위한 서열 정렬 방법 중에서 지역 정렬에 많이 사용되는 Smith-Waterman 알고리즘의 제한점인 Mosaic effect와 Shadow effect를 극복하기 위한 효율적인 방법을 살펴보고, 하나의 최대 값이 아닌 다수개의 최대 값을 찾아 다수개를 정렬함으로써 서열내에 존재 할 수 있는 다수개의 지역 정렬을 찾고 Normalized sequence alignment 알고리즘을 이용하여 서열 정렬된 결과들의 우선 순위를 매겨본다.
본 논문에서는 기존의 정렬 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 정보블록 전처리 알고리즘(IBPA)이라는 전처리알고리즘을 제안한다. IBPA는 정렬될 리스트(list)에 있는 데이터에 관한 정보를 생성하고, 생성된 정보를 이용하여 각 데이터를 재배치하며, 실제적인 정렬은 기존의 정렬 알고리즘을 그대로 이용하여 이루어진다. IBPA의 성능을 측정해본 결과, 2백만개의 랜덤데이터를 정렬한 경우, O($N^2$)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 0.003%, O(NlogN) 의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 52%, 그리고 O(N)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 89%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 정보블록알고리즘(IBPA; Information Block Preprocessing Algorithm)을 이용한 정보블록 정렬알고리즘(IBSA; Information Block Sort Algorithm)을 제안하고 그 성능을 평가하였다. IBSA의 시간복잡도는 O(N)이며, 데이터의 분포상태에 영향을 받지 않는다. IBPA의 성능을 측정해본 결과, 2백만개의 랜덤데이터를 정렬한 경우, 중복 값 허용의 경우(a)는 퀵 정렬의 32.42%, 기수정렬의 9%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었으며, 중복 값이 없는 경우(b)는 퀵 정렬의 53.12%, 기수정렬의 12.79%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.
단백질들의 복수서열정렬은 단백질 서열간의 관계를 유추할 수 있는 유용한 도구이다. 최적화된 복수서열 정렬을 얻기 위해 사용되는 가장 유용한 방법인 dynamic programming은 특정한 비용함수를 사용할 수 없기 때문에 특별한 경우 최적의 복수서열정렬을 제공하지 못하는 문제점이 있어 이를 해결하기 위하여 이 논문에서는 부분정렬 개선 기법을 사용한 알고리즘을 제안하였으며, 서열정렬을 하는 사용자가 윈도우 시스템의 GUI환경을 사용하여 서열정렬을 보다 편하게 할 수 있도록 우리가 제안한 알고리즘과 다양한 서열정렬 알고리즘을 및 여러 개의 서열포맷형식을 하나의 프로그램으로 통합한 서열정렬 및 편집 프로그램을 Visual C++ 사용하여 개발하였다.
버블정렬 그래프는 노드 대칭이며 데이터 정렬 알고리즘에 활용 할 수 있다. 본 연구에서는 버블정렬 그래프의 망 비용을 개선한 하프 버블정렬 그래프를 제안하고 분석한다. 하프 버블정렬 그래프 $HB_n$의 노드수는 n!이고 분지수는 ${\lfloor}n/2{\rfloor}+1$이다. 하프 버블정렬 그래프의 분지수는 버블정렬 그래프의 분지수의 $${\sim_=}0.5$$배 이고, 지름은 $${\sim_=}0.9$$배 이다. 버블정렬 그래프의 망 비용은 $${\sim_=}0.5n^3$$이고, 하프 버블정렬 그래프의 망 비용은 $${\sim_=}0.2n^3$$이다. 하프 버블정렬 그래프는 버블정렬 그래프의 서브 그래프임을 증명하였다. 추가로 라우팅 알고리즘을 제안하였고 지름을 분석하였다. 마지막으로 버블정렬 그래프와 망 비용을 비교 하였다.
지금까지 조직의 정렬에 관한 대다수 연구는 비즈니스 전략과 정보기술 간의 정렬에 집중되어 왔다. 더구나 이러한 정렬은 조직의 관점, 시각, 범위 요소를 포함한 전사적이고 통합적인 정렬이기 보다는 관점 등 일부분의 요소를 중심으로 이루어져 왔다. 한편, 전사적 아키텍처는 조직의 구성요소와 이들 간의 상호관계를 전사적이고 통합적으로 제시한 청사진이다. 요즈음 많은 조직들은 이러한 전사적 아키텍처 개념을 기반으로 비즈니스 전략과 정보기술 간의 정렬을 시도하고 있다. 그러나 이러한 전사적 정렬 방법은 아직 개념적이고 추상적인 수준에 머무르고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문은 기존의 부분적인 정렬보다 구조화된 전사적 정렬 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 기존의 연구 결과를 분석하고, 전사적 아키텍처 개념을 기반으로 관점, 범위 및 시각 등 3차원 요소를 포함한 전사적 정렬을 위한 개념적 모델, 논리적 모델 및 물리적 모델들을 제안한다. 마지막으로 제안된 모델이 기존의 모델들 보다 조직의 구성요소를 전사적으로 정렬하는데 적합함을 비교 및 평가를 통하여 보여주고 있다.
정렬 알고리즘 효율성을 분석하는 O 표기법은 자료 크기에 관한 모형을 구축하지 않고 자료 크기가 무한하게 증가될 때의 정렬 비교 횟수의 증가율에 관한 대략적인 정보만을 제공하는 점근적 알고리즘 분석 결과이다 그러므로 제한된 유한개의 자료들만을 정렬하는 응용 면에서도 정렬 알고리즘 효율성 검정이 필요하다. 9,000개 이하의 수치 자료에 삽입 정렬과 퀵 정렬 알고리즘을 적용하여 자료 개수에 따른 정렬 시 필요한 원소 교환 횟수 관계 모형을 구축하였다. 효율성이 O(nlogn)으로 분류되는 퀵 정렬의 경우 추정된 모형은 S=0.9305 $N^{1.1339}$으로, O( $n^2$) 으로 분류되는 퀵 정렬에서는 S=0.12232 $N^{2.013}$으로 추정되었다. 또한 모형의 적합도 검정 결과 정렬 시 자료 개수에 따른 원소 교환 횟수 관계가 추정된 모형들에 의하여 99% 이상이 설명될 수 있으며 적합성을 증명하는 강한 확률적 증거가 발견 되었다. 본 연구 결과들은 정렬 자료 개수가 적은 경우나 새로 개발된 정렬 알고리즘 효율성에 관한 검정의 필요성을 제시한다.
CSUnplugged에 나타난 교육용 정렬 놀이는 만 8세 이상이면 할 수 있지만, 학생들을 지도하기에 쉬운 활동은 아니다. 왜냐하면 (1) 좋은 정렬 방법을 찾는 것은 컴퓨팅 사고력이 뛰어난 전공자라 하더라도 어려울 수 있고, (2) 정렬 알고리즘의 수가 많아 모든 내용을 파악하기가 어렵기 때문이다. 또, (3) 우수한 성능을 나타낸다고 알려져 있는 정렬 알고리즘들이 교육용 정렬 놀이에서는 반드시 좋은 결과를 만들어 내지도 않는다. 본 논문에서는 정렬 놀이를 할 때 어떤 알고리즘이 더 효과적인지 분석하고, 교수자가 알아야 하는 내용이 무엇인지에 대해 논의한다.
본 논문은 대용량 주기억장치를 갖는 컴퓨터 상에서 효율적으로 수행 될 수 있는 외부 합병정렬 방법에 대하여 기술한다. 제시된 정렬 방법은 주기억 장치의 용량이 정렬될 화일 크기의 제곱근보다 크다는 조건하에서, 주기억 장치를 최대로 이용하여 외부 합병정렬에 소요되는 외부 합병의 횟수를 최소화 함으로써 외부 합병정렬의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 입출력 시간을 크게 줄일수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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