• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1549-1555
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• 2009

무선센서 네트워크에서 노드들의 데이터를 수집하고 기지국에 전달하는 중계노드의 위치(Relay Node Placement)를 구하는 문제는 전체 네트워크의 생존시간에 관련되어 있기 때문에 매우 중요하다. 중계노드 위치문제는 전체 네트워크의 센서노드에서 소비되는 에너지를 최소화시키는데 그 초점이 맞추어져 있다. 그러나 중계노드 위치와 센서노드와의 거리가 모두 다르므로 센서노드에서 소비되는 에너지의 불균형이 초래된다. 본 논문에서는 클러스터링 모델에서 에너지 균형비(Energy Balance Ratio)라는 개념을 제안하고 이 에너지 균형비를 최대화시키는 목적함수를 사용하여 중계노드의 위치를 구한다. 에너지 균형비를 최대화시키는 것은 클러스터에 할당된 센서노드들의 에너지 소비를 클러스터 간에 균형 잡히게 한다. 이것은 궁극적으로 대규모 센서 네트워크의 에너지 소비를 최소화시켜서 네트워크 생존기간을 최대화시키는 효과가 있다. 그러나 이 문제의 해를 구하는 것은 NP-hard 문제이므로 완전해(Exact Solution) 를 구하는 것은 현실적으로 힘들다. 따라서 제약프로그래밍 방법을 사용하여 에너지 균형비와 중계노드 위치를 함께 고려하는 EBR-RNP 문제로 모델링하여 근사해를 구한다.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.165-170
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• 2023

본 논문은 지금까지 NP-완전 문제로 다항시간 알고리즘이 존재하지 않는 집합피복 문제에 대해 선형시간으로 해를 구할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 지금까지는 최대로 피복할 수 있는 집합을 선택하는 휴이스틱 탐욕 알고리즘만이 알려져 있다. 반면에 제안된 알고리즘은 최대 원소 수 2순위 또는 3순위까지의 노드들 k개를 대상으로 포함-배제 원리 규칙을 적용하여 N개의 노드 모두를 피복하는 피복집합을 구하고, 이들 중 최소 피복집합을 선택하는 경쟁 알고리즘이다. 제안된 알고리즘은 욕심쟁이 알고리즘이 최적 해를 얻지 못하는 단점을 보완하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 응용 사례들에 적용한 결과 O(kn²)의 다항시간으로 최적 해를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권4호
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• pp.467-478
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• 2016

본 논문에서는 PS-LTE(Public Safety-Long Term Evolution) 환경에서 단독기지국의 설치에 있어서 전체 사용자의 데이터 처리량을 최대화하는 PSO(Particle Swarm Optimization)기반의 최적기지국 위치 선정 방법을 제안한다. 또한 전체 재난 지역을 탐색하여 최적의 위치를 찾는 완전탐색(Exhaustive Search) 방법, 임의보행(Random Walk) 이동모형을 적용하여 위치를 선정하는 방법, 기지국 균일 배치방법과의 성능을 비교하였다. 제안하는 방법의 경우 모든 지역을 탐색하여 최적위치를 찾는 완전탐색 방법과 유사한 최적위치 및 전체 사용자의 데이터 처리량(Throughput)을 갖지만, 최적해 수렴시간에 있어서 완전탐색의 경우 재난지역의 크기가 커질수록 증가하지만, 제안하는 방법 경우 빠른 수렴 시간 및 거의 일정한 수렴시간을 갖는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.636-638
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• 1998

WDM망을 구성하는데 있어서 광학적 파장은 가장 중요한 자원의 하나이다. 그러나 주어진 통신 요구를 모두 수용하면서 동시에 최소한의 파장만을 사용하는 WDM망의 설계 문제는 이미 NP-complete 계열의 문제인 것으로 밝혀졌으며 많은 휴리스틱 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문에서는 임의의 물리적 망 위상(topology)과 완전 연결(full connection)형태의 통신 요구가 주어질 경우, 요구되는 파장 경로(Wavelength Path, lightpath)를 확립하기 위한 방법으로써 각 노드 사이의 최단 거리 경로를 기반으로 하여 탐색 공간을 만들고 구성된 탐색 공간 내에서 Branch-and-bound 탐색방식을 수행하는 파장 경로 설정 알고리즘을 제안한다. Branch-and-bound탐색방식은 초기에 좋은 bound조건을 가질 경우 주어진 시간 안에 보다 넓은 탐색 공간을 검색할 수 있으므로 최초의 탐색에서 가능한 좋은 성능의 파장 경로 설정을 발견할 수 있어야한다. 시뮬레이션 실험을 통하여 최초의 탐색에서 발견한 파장 경로 설정과 구성된 탐색 공간내의 최적해를 얻고, cut-set를이용하여 요구 파장 개수의 하위 한계값을 계산한후, 이를 상호 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가한다.

• 대한산업공학회지
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• 제27권4호
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• pp.379-383
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• 2001

The restricted shortest path problem is known to be weakly NP-hard and solvable in pseudo-polynomial time. Four fully polynomial approximation schemes (FPAS) are available in the literature, and most of these are based on pseudo-polynomial algorithms. In this paper, we propose a new FPAS that can be easily derived from a combination of a set of standard techniques. Although the complexity of the suggested algorithm is not as good as the fastest one available in the literature, it is practical in the sense that it does not rely on the bound tightening phase based on approximate binary search as in Hassin's fastest algorithm. In addition, we provide a review of standard techniques of existing works as a useful reference.

• 한국경영과학회지
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• 제28권4호
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• pp.191-198
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• 2003

The generalized knapsack problem or gknap is the combinatorial optimization problem of optimizing a nonnegative linear function over the integral hull of the intersection of a polynomially separable 0-1 polytope and a knapsack constraint. The knapsack, the restricted shortest path, and the constrained spanning tree problem are a partial list of gknap. More interesting1y, all the problem that are known to have a fully polynomial approximation scheme, or FPTAS are gknap. We establish some necessary and sufficient conditions for a gknap to admit an FPTAS. To do so, we recapture the standard scaling and approximate binary search techniques in the framework of gknap. This also enables us to find a weaker sufficient condition than the strong NP-hardness that a gknap does not have an FPTAS. Finally, we apply the conditions to explore the fully polynomial approximability of the constrained spanning problem whose fully polynomial approximability is still open.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.696-703
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• 2017

In this paper, we show how to design based on solving Sudoku problem that is one of the NP-complete problems like Go. We show how to use greedy method which can minimize depth based on tree expansion and how to apply heuristic algorithm for pruning unnecessary branches. As a result of measuring the performance of the proposed method for solving of Sudoku problems, this method can reduce the number of function call required for solving compared with the method of heuristic algorithm or recursive method, also this method is able to reduce the 46~64 depth rather than simply expanding the tree and is able to pruning unnecessary branches. Therefore, we could see that it can reduce the number of leaf nodes required for the calculation to 6 to 34.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.849-852
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• 2005

일반 행렬이나 불리언 행렬의 연산에 대한 많은 연구가 있다. 대부분의 연구는 두 행렬의 효율적 곱셈을 다루고 있으며 하드웨어나 소프트웨어적 응용에 적합한 다양한 알고리즘을 제시하였다. 모든 행렬 쌍의 곱셈에 대한 연구는 NP-완전 계산 복잡도와 이러한 곱셈을 요구하는 응용의 희소성으로 인해 관심밖에 있었으며 최근에야 원소가 불리언 값을 가지는 n 차 정사각 불리언 행렬을 대상으로 기초적인 연구 결과를 보이고 있다. 본 논문은 모든 n 차 정사각 불리언 행렬 사이의 곱셈을 보다 효율적으로 할 수 있는 벡터 기반 불리언 행렬 곱셈 이론과 이를 바탕으로 설계한 알고리즘 그리고 실행 결과에 대하여 논한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.929-932
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• 2005

D-클래스의 계산은 NP-완전 문제로서 그 결과를 개인키, 공개키로 이용하여 보안에 응용될 수 있는 가능성을 가지고 있으나 계산 복잡도로 인해 현재 극히 제한된 크기의 행렬에 대한 D-클래스만이 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 D-클래스 계산을 효율적으로 할 수 있는 수식과 알고리즘을 설계 및 구현하였지만, 행렬의 크기가 증가함에 따라 결과를 얻는 것에는 한계가 있다. 이것을 해결하기 위해 많은 컴퓨터를 사용할 수 있는 그리드 컴퓨팅이 필요하다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경에서 최적화된 알고리즘 설계 및 구현을 위해 Globus 가 설치된 클러스터를 구축하고, MPICH 를 이용 효율적인 D-클래스의 계산 알고리즘을 설계 및 구현하여 실행 결과에 대해 논한다.