본 논문은 NP-완전으로 알려진 최대 클릭의 정확한 해를 선형시간으로 찾는 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 주어진 그래프 G=(V,E)에서 최대 차수 ${\Delta}(G)$ 정점 $v_i$를 클릭의 대표 정점으로 결정한다. $v_i$ 인접 정점 $N_G(v_i)$에서 ${\Delta}(G)$ 정점 $v_j$를 선택하여 $N_G(v_i){\cap}N_G(v_j)$를 후보 클릭 w와 $v_k$로 결정한다. $d_G(v_k)$ 내림차순으로 $w=w{\cap}N_G(v_k)$를 얻는다. 마지막으로, $G{\backslash}w$그래프에서 동일한 절차를 수행하여 얻은 클릭이 기존에 얻은 클릭과 동일하거나 크면 이 클릭을 선정하는 검증과정을 거쳤다. 이와 같은 방법으로 독립된 다수의 클릭도 얻을 수 있는 장점이 있다. 제안된 알고리즘을 다양한 정규와 비정규 그래프에 적용한 결과 모든 그래프에 대해 선형시간 O(n)으로 정확한 해를 구하였다.
본 논문은 광통신망에서 (s,t)에 대한 다중 패킷 통신 요구에 대해 최적의 광 경로를 설정하고, 최소 파장 수를 배정하는 경로설정과 파장 배정 문제 (RWAP)를 다룬다. RWAP는 지금까지 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전으로 근사 해를 다항시간으로 구하고 있다. 본 논문은 주어진 망의 모든 (s,t)에 대해 최단 광 경로로 동일한 홉 수를 갖는 주경로와 대체경로를 사전에 결정하고, (s,t)에 대한 실제 특정 다중 패킷 통신이 요구될 때 이들 이중 경로를 이용하여 최대로 이용되는 간선의 이용횟수를 b개로 줄이고, b개의 파장 수 상자에 중복 간선 없이 담는 방법으로 O(kn) 계산 복잡도로 최적 해를 구할 수 있었다. 2개의 실험 데이터 망에 적용한 결과, 제안된 알고리즘은 기존에 알려진 최적 해를 얻을 수 있음을 보였다.
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.
본 논문은 지금까지 NP-완전인 난제로 알려진 최대 독립집합(MIS) 문제를 선형시간 복잡도로 해결한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 "MIS 집합의 모든 정점들은 상호간에 연결되지 않는다"는 기본 성질을 적용하여 n개의 정점으로 구성된 그래프에서 최소 차수 ${\delta}(G)$ 정점 ${\nu}$를 선택하고 부속 간선을 제거하였을 때 차수가 변하지 않는 정점들을 차수 오름차순으로 계속적으로 선택하는 단순한 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 22개 그래프에 적용한 결과, 시각적으로 그래프를 보면서도 MIS를 쉽게 찾을 수 있는 장점을 갖고 있으며, 알고리즘은 항상 MIS 집합의 원소 개수인 ${\alpha}(G)$회를 수행하여 알고리즘 복잡도는 O(n)으로 선형 알고리즘이다. 결국, 제안된 MIS 알고리즘은 MIS의 최적 해를 도출하는 일반적인 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.
2차원 할당 문제는 다항시간 알고리즘이 알려지지 않은 NP-완전 문제이다. 본 논문은 위치간 거리가 일정하지 않은 랜덤형 2차원 할당 문제의 최적 해를 O(n2) 수행 복잡도로 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 위치 행렬 L에서의 최소 거리 합 위치 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj를 M={(li,fj)}으로 매치키시고, M을 기준으로 최소 거리 합 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj의 매칭 쌍 (li,fj)을 점진적으로 증대시키는 전략을 수행하고, 위치별 거리와 시설별 물동량 상관관계를 최적으로 반영하기 위해 시설들을 교환하는 전략을 적용하였다. 실험 데이터에 적용한 결과, 제안 알고리즘은 O(n2) 의 다항시간 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 방법의 일종인 유전자 알고리즘의 해를 개선할 수 있었다.
본 논문은 NP-완전으로 알려진 k-SAT 문제의 절의 수 m에 대해 O(km)의 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 기존에 널리 알려진 DPLL은 문자 수 𝑙에 대해 분기한정법의 전수탐색으로 해를 찾지 못하면 역추적을 수행하는 방식으로 최악의 경우 O(2𝑙)을 수행해야 한다. DPLL은 최소 빈도수 문자가 포함된 절을 참(T)으로 하도록 문자에 참(T) 또는 거짓(F)을 대입하여 해당 문자가 포함된 절을 제거하는 방식으로 SAT Solver의 근간을 이루고 있다. 제안된 알고리즘은 DPLL과는 반대로 부울 수식 f에 존재하는 최대 빈도수 문자 max𝑙을 선택하고, $_{\max}({\mid}l{\mid},{\mid}{\bar{l}}{\mid})=1$로 설정하고, 𝑙∈ci 절은 삭제하며, ${\bar{l}}{\in}c_i$절에서 ${\bar{l}}$를 삭제하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 k-SAT 문제들에 적용한 결과 기존의 DPLL 알고리즘보다 적은 횟수를 수행함을 알 수 있었다.
주어진 숫자 쌍 간에 빈 셀을 경유하는 선을 연결함에 있어 다른 숫자의 연결선과 교차가 발생하지 않도록 하는 숫자 연결 퍼즐은 다항시간으로 퍼즐을 풀 수 있는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전 문제이다. 지금까지는 임의의 숫자를 선정하여 시행착오 법으로 퍼즐을 풀고 있다. 본 논문은 주어진 문제에 대해 빈 셀을 정점으로, 인접 셀들 간에 간선으로 연결한 격자 그래프로 변환하였다. 다음으로 숫자 쌍 들 간에 직선을 긋고, 교차가 발생한 숫자 그룹으로 분할하였다. 교차 숫자 그룹에서 교차를 회피하는 우회 경로를 설정하였다. 제안된 알고리즘을 18개의 벤치마킹 데이터들에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 퍼즐을 O(n)의 선형시간 복잡도로 풀 수 있음을 보였다.
본 연구는 비스플라인 근사기법을 사용한 분지한계법 기반의 새로운 전역 최적화 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다. 이러한 평가 결과는 제안 알고리즘이 직관에 의존하지 않는 완전 알고리즘이며, 대용량의 최적화 문제에도 높은 가능성이 있음을 보여주는 것이다.
동적 무기할당 문제는 전형적인 NP-완전 문제로써 위협하는 표적에 대해 아군의 무기를 적절히 할당하는 문제이다. 이는 매우 시간 제약적인 문제로써 가능한 단 시간 내에 적절한 무기할당 및 대응을 도출하여야 하지만 매우 유동적인 전장 환경에서 이는 쉽지 않다. 최근 이와 같이 높은 복잡성을 가진 빅데이터를 기반으로 하는 응용에서 분산 처리 시스템을 활용한 분석 및 처리에 대한 연구가 큰 주목을 받고 있고, 대표적인 프레임워크로써 맵리듀스가 활용되고 있다. 그러나 맵리듀스는 전체 데이터에 대한 일괄 처리 기능만을 제공하므로 동적 데이터에 대한 유전자 알고리즘의 수행이 쉽지 않고, 최종 결과 도출에 여전히 많은 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경에서 유전자 알고리즘 기반의 동적 무기할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 맵리듀스 환경에서 유전자 알고리즘의 연속적인 데이터 처리의 지원을 위해 새롭게 추가 및 제거된 무기-표적 데이터만을 분석하고, 이를 기 분석 완료된 데이터와 결합하여 최종 결과를 도출한다. 이를 통해, 신속한 동적무기할당의 수행이 가능하다.
As the demand for big data and big data-based artificial intelligence (AI) technology increases, the need for privacy preservations for sensitive information contained in big data and for high-speed encryption-based AI computation systems also increases. Fully homomorphic encryption (FHE) is a representative encryption technology that preserves the privacy of sensitive data. Therefore, FHE technology is being actively investigated primarily because, with FHE, decryption of the encrypted data is not required in the entire data flow. Data can be stored, transmitted, combined, and processed in an encrypted state. Moreover, FHE is based on an NP-hard problem (Lattice problem) that cannot be broken, even by a quantum computer, because of its high computational complexity and difficulty. FHE boasts a high-security level and therefore is receiving considerable attention as next-generation encryption technology. However, despite being able to process computations on encrypted data, the slow computation speed due to the high computational complexity of FHE technology is an obstacle to practical use. To address this problem, hardware technology that accelerates FHE operations is receiving extensive research attention. This article examines research trends associated with developments in hardware technology focused on accelerating the operations of representative FHE schemes. In addition, the detailed structures of hardware that accelerate the FHE operation are described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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