본 논문은 NP-완전으로 다항시간 알고리즘이 존재하지 않는 대규모 외판원 문제의 최적 해를 $O(n^2)$의 다항시간으로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 대규모 외판원 문제에서 가장 큰 문제는 처리될 데이터가 $n{\times}n$으로 n이 커질수록 기하급수적으로 증가한다. 본 논문에서는 먼저, 데이터의 양을 약 n/2의 크기로 축소시킨다. 다음으로 임의의 정점에서 시작하여 양방향으로 경로를 탐색하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 26개의 유럽 도시들을 방문하는 TSP-1과 46개 미국 도시들을 방문하는 TSP-2에 적용한 결과 모두 최적 해를 $O(n^2)$ 수행 복잡도로 빠르게 구하는데 성공하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 TSP의 일반화된 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.
대부분의 상용 LED는 사파이어기판에 성장된 GaN를 기반으로 사용한다. GaN는 $1,000^{\circ}C$ 이상의 높은 온도에서 성장이 이루어지는데 이 경우 GaN과 사파이어 기판과의 높은 열팽창 계수로 인하여 compressive stress를 받게 된다. 이 compressive stress로 인하여 성장된 GaN wafer에 bowing이 일어나게 되고 이는 기판의 대면적화에 커다란 문제로 작용한다. 이런 문제들을 해결하기 위해 여러 방법이 고안되고 있지만 [1,2], 근본적으로 wafer bowing 문제의 해결은 이루어지고 있지 않다. 한편, 일반적으로 박막을 성장할 때 columnar structure를 가지는 박막이 coalescence되면 박막에 tensile stress가 걸린다는 사실이 알려져 있으며 [3], GaN를 저온에서 성장할 경우 columnar structure를 갖는다는 사실이 보고되었다 [4]. 본 연구에서는 이런columnar structure를 갖는 GaN을 이용하여 wafer bowing 문제가 해결된 GaN 박막 성장을 연구하였다. 본 실험에서는, c-plane 사파이어에 유기금속화학증착법(MOCVD)을 이용하여 nano-columnar structure를 갖는 저온 GaN layer을 성장하였다. 그 후 columnar structure를 유지하면서 $1,040^{\circ}C$까지 annealing한 후 고온에서 flat 한 GaN 박막을 nano-columnar structure GaN layer위에 성장 하였다. 우선 저온 GaN layer가 nano-columnar structure를 갖고, 고온에서도 nano-columnar structure가 유지되는 것을 scanning electron microscopy (SEM)과 transmission electron microcopy (TEM)을 통해 확인하였다. 또한 이런 columnar structure 위에 고온에서 성장시킨 flat한 GaN 박막이 성장된 것을 관찰할 수 있었다. 성장된 GaN박막의 wafer bowing 정도를 측정한 결과, columnar structure를 갖고 있는 고온 GaN 박막이 일반적인 GaN에 비해 확연하게 wafer bowing이 감소된 것을 확인할 수 있었다. Columnar structure가 coalescence가 되면서 생기는 tensile stress가 GaN박막의 성장시 발생하는 compressive stress를 compensation하여 wafer bowing이 줄어든 것으로 보인다. 본 발표에서는 이 구조에 대한 구조 및 stress 효과에 대해서 논의할 예정이다.
최적화는 시스템공학에서 자주 등장하는 문제이며 흔히 다음과 같은 수학적 계획(mathematical programming) 문제로 표현된다. min f(x) (P) subject to g(x) ≤ 0 h(x) : 0 여기서 x∈R/sup n/, f:R/sup n/→R, g:R/sup n/→R/sup l/, h:R/sup n/→R/sup m/, 그리고 n m이다. 만약 목적함수(objective function)와 가능 영역(feasible region)이 볼록(convex)하다면, 예를 틀어 f(x)와 g(x)가 아래로 볼록하고 h(x)가 선형이라면. 이는 볼록 문제(convex problem)이며 오직 하나의 지역 최소점(local minimum)을 가진다. 그러나 많은 경우. 예를 들어 h(x)가 비선형이라면, 여러 개의 지역 최소점을 가질 수 있는 비 볼록 문제(nonconvex problem)가 된다. 이때 진정한 최소점을 찾는 것. 즉 전역 최적화 (global optimization)가 요구된다.(중략)
대표문자열 문제는 k개의 문자열로 구성된 집합 S가 주어졌을 때 S를 대표하는 한 문자열인 대표문자열을 찾는 문제이다. 환형문자열은 일반적인 문자열과는 달리 문자열의 첫 글자와 마지막 글자가 연결되어 원 모양을 이루는 문자열이다. 본 논문에서는 먼저 k=3이고 길이 n인 환형문자열들로 구성된 S에 대해, 거리반경과 거리합을 동시에 고려한 대표문자열 문제를 O(n)개의 쓰레드를 사용하여 $O({\mid}{\Sigma}{\mid}nlogn)$ 시간에 병렬적으로 해결하는 알고리즘을 제시한다. 이때, ${\Sigma}$는 각 문자열을 구성하는 문자집합이다. 다음으로 k=4이고 길이 n인 환형문자열들로 구성된 S에 대해 거리합 기반 대표문자열 문제를 O(n)개의 쓰레드를 사용하여 $O({\mid}{\Sigma}{\mid}n^2logn)$ 시간에 병렬적으로 해결하는 알고리즘을 제시한다. 이후 두 문제에 대한 병렬 알고리즘들을 CUDA를 이용하여 구현하고 순차 알고리즘들과의 실행 속도를 비교한 결과를 제시한다.
광선 슈팅 문제는 주어진 기하 객체들에 대해서 직선을 따라서 이동하는 광선이 처음으로 부딪히는 객체의 점을 찾는 문제이다. 광선은 보통 질의의 형태로 주어지기 때문에, 이 문제의 일반적인 해법은 다음과 같다. 먼저, 전처리 과정으로, 주어진 객체들에 대한 자료구조를 구축한다. 그 다음, 이 자료구조를 이용하여 각 질의에 대한 답을 빠르게 구한다. 본 논문에서는 x축 상에 놓인 수직 선분들 집합에 대한 광선 슈팅 문제를 고려한다. 본 논문에서는 입력으로 주어진 n개의 수직 선분들에 대해 볼록 레이어 트리라고 부르는 새로운 자료구조를 제시한다. 이것은 수직 선분들의 볼록 외피들의 레이어로 구성되는 이진 트리이다. 이 트리는 O(n log n) 시간과 O(n) 공간의 알고리즘으로 구축되며 구현이 용이하다. 또한 이 자료구조를 사용하여 각 질의를 O(log n) 시간에 수행하는 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 트리에서의 배달문제를 제안하고, 이를 해결하는 두 개의 알고리즘을 제안한다. 트리상에서의 배달문제는 n개의 서로 다른 이동속도를 갖는 로봇을 이용하여 배달물을 트리의 한 노드에서 다른 노드로 배달하는 시간을 최소화 하는 문제이다. 첫 번째 알고리즘은 핸드오버가 발생하는 장소에 대한 제한을 두어 트리에서의 배달문제를 위한 최적해를 생성한다. 이 알고리즘에서 핸드오버는 주어진 트리의 정점에서만 발생하는 것으로 가정하며, 시작점에서 도착점까지 핸드오버가 발생하는 위치와 핸드오버에 참여하는 로봇의 색인을 순서대로 찾는 방법으로 문제를 해결한다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘을 확장하여 핸드오버 장소에 대한 제약을 제거하며, 여전히 최적해를 생성한다. n을 로봇의 수라 하고, m을 트리의 노드 수라 할 때 두 개의 알고리즘은 모두 $O((n+m)^2)$ 시간복잡도를 갖는다.
병렬 처리 시스템의 상호연결 네트워크로써 스타 그래프 구조간 그간 널리 사용되어 왔던 하이퍼규브에 비해 지름 및 차수 등의 특성에 우수한 성능을 보임으로 인해 최근 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 스타 그래프 네트워크에서 여러가지 통신문제들이 연구되어 지고 있는데 그러한 통신 문제 중 에 가장 기본이 될수있는 문제 중의 하나가 브로드캐스팅이다. 본 논문에서는 윕홀라우팅을 지원하는 스타 그래프 네트워크 시스템에서의 브로드캐스팅 문제를 다룬다. 윔홀라우팅을 사용하는 네트워크에서는 전송 노드간의 거리보다 전송 시 링크 충돌을 최소화하는 것이 전체 통신 시간을 줄이는 중요한 요소가 되는 데 본 논문에서는 스타 그래프 네트워크에서의 해밀 토니안 경로를 이용하여 링크 충돌이 없이 n 차원 스타 네트워크$([long_n n!]+1)$ 통신스텝이 전체 브로드캐스팅이 완료되는 알고리즘을 제시한다. 이는 이론 절 하한값 $([long_n n!]+1)$ 에 근접한 결과로 기존의 n-1 통신 스텝이 걸리는 알고리즘 보다 향상된 결과이다.
본 논문은 재구성 가능한 메쉬(RMESH) 병렬 모델에서 상수 시간에 구멍이 있는 다각형의 한 점으로부터의 가시성 다각형을 구하는 문제를 고려한다. 알고리즘의 기본 전략은 프로세서의 수에 있어 준-최적인 상수 시간 알고리즘을 사용하여 문제의 크기를 감소시킴으로써 최적인 상수 시간 알고리즘을 얻는 것이다. 이 전략을 사용해 모두 N개의 에지로 구성된 구멍이 있는 다각형에 대한 가시성 다각형을 N$\times$N RMESH에서 상수 시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 다각형들의 집합이 주어져 있을 때 외부의 한 점에서 가시 영역을 구하거나, 선분들의 집합이 주어져 있을 때 평면상의 한 점에서 가시 영역을 구하는 문제도 해결할 수 있다.
본논문은 n이 음이 아닌 정수로서 X+A>O 일 때, f(x)=(X+A)$^{-n}$ 모양의 확률변수 X의 기대치를 구하는 문제를 연구한 것이다. 이 문제는 이미 CHAO, STRAWDERMAN에 의해서 연구된바 있으나, 여기서는 더욱 간단하게 단순한 결과를 얻었으며 n=1일 때는 양 결과는 일치한다.
본 논문에서는 할당 문제의 최적해를 간단히 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 할당 문제의 최적해는 Hungarian 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 4단계 수행 과정을 1단계로 단축시켰으며, 행과 열의 최소 비용만을 선택하여 비용을 감소시키는 최적화 과정을 거쳐 최적해를 구하였다. 제안된 알고리즘을 27개의 균형 할당 문제와 7개의 불균형 할당 문제에 적용한 결과 유전자 알고리즘으로 찾지 못한 최적해를 찾는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복잡도 O($n^3$)을 O(n)으로 향상시켰다. 따라서 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘을 대체하여 할당 문제에 일반적으로 적용할 수 있는 알고리즘으로 널리 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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