DNA 컴퓨팅은 생체 분자들의 막대한 병렬성을 정보 처리 기술에 적용한 기술로, Np-complete문제를 해결하기 위하여 사용되고 있다. 하지만 DNA 컴퓨팅 기술만으로 NP-complete 문제를 해결할 경우에는 해를 찾지 못하거나 많은 시간이 걸리는 문제점이 있다. 본 논문에서는 DNA 코딩 방법을 적용하여 DNA 서열을 효율적으로 표현하고, 반응횟수 만큼 합성과 분리 과정을 거쳐 코드를 생성하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안했다. 그리고 ACO를 NP-complete 문제 중의 하나인 Hamiltonian Path Problem에 적용하였다. 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 효율적으로 표현할 수 있다는 것을 확인하였다. 또 한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 50%정도 줄일 수 있었으며, 빠른 시간 내에 정확한 경로를 탐색할 수 있었다.
최근 양자 컴퓨터가 개발되는 등 컴퓨팅 하드웨어의 성능이 발전하면서 단시간 내에 처리할 수 있는 정보의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. Koblitz-Fellows가 제안한 암호시스템은 생성할 수 있는 불변 다항식(invariant polynomial)의 개수가 충분하지 않아 특정 3-정규 그래프에서 완전지배집합(Perfect Dominating Set, PDS)을 찾는 문제가 NP-complete임을 보장할 수 없는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 취약점을 보완하기 위해 Koblitz-Fellows가 제안한 3-정규 그래프 상에서 완전지배집합을 이용하여 불변 다항식의 개수를 기하급수적으로 증가시킴으로 계산의 복잡도를 더욱 난해하게 하여 암호시스템의 취약점을 개선하도록 제안한다.
남자 대학생의 피부에서 분리한 Moraxella osloensis NP7는 베타-락탐과 아미노글리코사이드 항생제에 대해 내성을 보였다. 본 연구에서는 NP7 균주 유전체의 완전한 염기서열과 유전자 주석을 보고하고자 한다. NP7 균주는 원형 염색체와 7개의 플라스미드를 갖고 있다. 염색체는 43.9%의 G + C 함량을 갖는 2,389,582개의 염기쌍을 갖고 있으며, 단백질을 암호하는 2,065개의 유전자를 보유하고 있다. 전체 플라스미드는 평균적으로 40.5%의 G + C 함량을 갖는 654,202개의 염기쌍을 갖고 있으며, 단백질을 암호하는 667개의 유전자를 보유하고 있다. 염색체는 4개의 리보좀 RNA 오페론, 1개의 transfermessenger RNA 유전자, 47개의 tRNA 유전자, 3개의 핵산스위치 유전자 그리고 3개의CRISPR array를 포함하고 있으며, 1개의 CRISPR은 pNP7-1 플라스미드에 존재한다. 베타-락탐과 아미노글리코사이드 항생제에 내성을 부여하는 유전자는 pNP7-1 플라스미드에 존재하고 있다.
본 논문은 지금까지 미해결 문제로 알려진 정점 색칠 문제에 대한 Hadwiger 추측의 반증을 제시하였다. Hadwiger 추측은 "모든 $K_k$-minor free 그래프는 k-1개의 색으로 칠할 수 있다. 즉, $K_k$-마이너를 얻으면 ${\chi}(G)=k$이다." Hadwiger 추측을 적용하여 정점 색칠을 할 경우, 먼저 NP-완전 (NP-complete)인 $K_k$-마이너를 구하여 ${\chi}(G)=k$를 결정하고, 다시 NP-완전인 정점 색칠 문제를 풀어야 한다. Hadwiger 추측을 반증하기 위해 본 논문은 정점 색칠의 정확한 해를 O(V)의 선형시간으로 구하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 그래프의 최소 차수를 가진 정점을 최대독립집합 (MIS)으로 하고, MIS 정점의 인접 정점 간선을 삭제한 축소된 그래프에 대해 이 과정을 반복하면서 하나의 색을 가진 MIS를 얻는다. 다음으로 MIS 정점의 간선을 삭제한 축소된 그래프에 대해 동일한 과정을 수행하여 MIS의 개수가 정점 채색수 ${\chi}(G)=k$가 되는 해를 얻는다. 제안된 알고리즘을 적용하여 NP-완전 문제인 완전 색칠 (total coloring) 채색수 ${\chi}^{{\prime}{\prime}}(G)$의 해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 $K_4$-마이너 그래프에 적용한 결과 ${\chi}(G)=4$가 아닌 ${\chi}(G)=3$을 얻었다. 결국, Hadwiger 추측은 모든 그래프에 대해 적용되지 않음을 알 수 있다. 제안된 알고리즘은 마이너를 구하지 않으며, 주어진 그래프에 대해 직접 ${\chi}(G)=k$인 독립집합 마이너를 구하여 각 독립집합 정점들에 동일한 색을 배정하는 단순한 방법이다.
We consider the problem of grouping orders into lots. The problem is modelled by a graph G=(V,E), where each node ${\nu}{\in}V$ denotes order specification and its weight ${\omega}(\nu)$ the orders on hand for the specification. We can construct a lot simply from orders of single specification. For a set of nodes (specifications) ${\theta}{\subseteq}V$, if the distance of any two nodes in $\theta$ is at most d, it is also possible to make a lot using orders on the nodes. The objective is to maximize the number of lots with size exactly $\lambda$. In this paper, we prove that our problem is NP-Complete when $d=2,{\lambda}=3$ and each weight is 0 or 1. Moreover, it is also shown to be NP-Complete when $d=1,{\lambda}=3$ and each weight is 1,2 or 3.
Lee, Hyun;Lee, Jong Kil;Bae, Yong Chul;Yang, Song Hyun;Okino, Nozomu;Schuchman, Edward H.;Yamashita, Tadashi;Bae, Jae-Sung;Jin, Hee Kyung
Molecules and Cells
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제37권2호
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pp.161-171
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2014
In several lysosomal storage disorders, including Niemann-Pick disease Type C (NP-C), sphingolipids, including glycosphingolipids, particularly gangliosides, are the predominant storage materials in the brain, raising the possibility that accumulation of these lipids may be involved in the NP-C neurodegenerative process. However, correlation of these accumulations and NP-C neuropathology has not been fully characterized. Here we derived NP-C mice with complete and partial deletion of the Siat9 (encoding GM3 synthase) gene in order to investigate the role of ganglioside in NP-C pathogenesis. According to our results, NP-C mice with homozygotic deletion of GM3 synthase exhibited an enhanced neuropathological phenotype and died significantly earlier than NP-C mice. Notably, in contrast to complete depletion, NP-C mice with partial deletion of the GM3 synthase gene showed ameliorated NP-C neuropathology, including motor disability, demyelination, and abnormal accumulation of cholesterol and sphingolipids. These findings indicate the crucial role of GM3 synthesis in the NP-C phenotype and progression of CNS pathologic abnormality, suggesting that well-controlled inhibition of GM3 synthesis could be used as a therapeutic strategy.
외판원 문제(TSP; Traveling Salesman Problem)는 경로탐색 최적화문제로 '풀리지 않는 문제'(NP-complete; None-deterministic Polynomial-time complete)에 속하므로 경유지 수가 많아짐에 따라 급격히 계산시간이 증가한다. 때문에 적용시 정확한 최적해보다는 최적 근사해에 대한 발견적 (heuristic) 알고리즘들을 이용한다. 본 연구는 TSP에 적용되는 발견적 알고리즘으로 개미 시스템알고리즘(ASA; Ant System Algorithm)을 검토하고. 국내 택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. ASA는 NP-complete 문제를 위한 발견적 알고리즘으로, 1990년대 초 M. Dorigo 등에 의해 연구되어졌다. ASA는 개미들이 이동간에 페로몬이라는 일종의 화학물질을 분비할 때, 이동경로 상에 분비된 페로몬 누적에 따라 확률적 방법으로 경로를 결정하게 된다. 이러한 ASA는 NP-complete문제에서 계산시간이나 최단경로탐색에서 우수한 결과를 얻는 것으로 발표되고 있으며, 교통분야에서 차량경로탐색뿐만 아니라 네트워크 관리 및 도로선형계획 등 그 적용범위가 점차 확대되어지고 있다. 현재 국내 택배시스템에서 차량배차시 명확한 기준이 없으며 주로 담당 운전자의 경험과 판단에 의해 결정된다. 본 연구에서는 국내택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. 담당 운전자의 경로결정이 가로 10.0km, 세로 10.0km의 범위에서 인접이웃알고리즘(NNA: Nearest Neighbor Algorithm)을 따른다고 가정했을 때와 랜덤한 20개의 경유지를 가질 때, 그리고 경유지 수를 10개씩 증가하여 200개까지 증가할 때를 비교 분석한 결과, ASA이 NNA 보다 우수하였다. ASA을 국내택배시스템에 적용시 운송비용 절감 등의 운영개선을 기대할 수 있으며, 특히 영세한 택배업체에서 보다 저렴하고 우수한 택배시스템을 구축할 수 있을 것으로 보인다.
최적 해를 다항시간으로 얻을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전인 상자포장 문제의 일종인 바지선 적재 문제에 대해, Gu$\acute{e}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 이득 우선순위로 적재하는 규칙인 O(m log m) 복잡도의 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 첫 번째로 이득 우선순위를 결정하였다. 다음으로, 이득 우선순위 물품들을 바지선에 적재하는 방법으로 초기 적재 결과를 얻었다. 마지막으로, 바지선 적재 용량을 미달하는 경우, 이전에 적재된 물품과 미선적된 물품을 상호 교환하여 바지선 적재용량을 충족시켰다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 NP-완전 문제인 바지선 적재 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(m log m)으로 단축시켰다.
본 논문은 NP-완전 문제인 간선 색칠과 그래프 부류 결정 문제를 동시에 해결하는 O(E)의 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 최대차수-최소차수 정점 쌍 간선을 단순히 선택하는 방법으로 간선 채색수 ${\chi}^{\prime}(G)$를 결정하였다. 결정된 ${\chi}^{\prime}(G)$는 ${\Delta}(G)$ 또는 ${\Delta}(G)+1$을 얻는다. 결국, 알고리즘 수행 결과 얻은 ${\chi}^{\prime}(G)$로부터 ${\chi}^{\prime}(G)={\Delta}(G)$이면 부류 1, ${\chi}^{\prime}(G)={\Delta}(G)+1$이면 부류 2로 분류할 수 있다. 또한, 미해결 문제로 알려진 "최대차수가 6인 단순, 평면 그래프는 부류 1이다."라는 Vizing의 평면 그래프 추정도 증명하였다.
이 논문에서는 고정된 개수를 가진 bin들을 이용하여 실행 복잡도가 $p(n){\cdot}2^{O(\sqrt{n})}$인 알고리즘을 제시한다, 여기서 x는 (5)n개의 객체들에 대한 리스트의 길이에 대한 총 비트 수를 나타낸다. 이러한 방법은 수치적 크기나 비중의 합의 리스트를 이용하는 여러 가지 최적화 알고리즘이나 결정 문제등에 적용할 수 있다. 이 논문에서 제시한 알고리즘은 의사-다항식(pseudo-polynomial) 시간을 갖는 NP-Complete의 많은 문제들을 결정적인 서브-지수 시간에 해결할 수 있은 가능성을 제시한다. 여기서 제시한 알고리즘을 이용하여 생명공학의 유전자 분석에 적용하려고 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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