• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권4호
• /
• pp.387-393
• /
• 2004

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.

• 대한산업공학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.253-258
• /
• 2003

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.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권12호
• /
• pp.2865-2870
• /
• 2015

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.

• 융합보안논문지
• /
• 제14권7호
• /
• pp.59-64
• /
• 2014

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권10호
• /
• pp.169-173
• /
• 2014

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.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제2권10호
• /
• pp.1349-1354
• /
• 2001

외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들 간의 거리비용이 주어졌을 때, 모든 도시들을 정확히 한번씩만 방문하면서 걸린 비용이 최소가 드는 경로를 찾는 문제이다. 따라서 최적해(optimal)를 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제 중의 하나로, 외판원 문제를 해결하려는 다양한 알고리즘들이 개발되고 있다. 특히 실제 생체 분자(bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법인 DNA 컴퓨팅은 DNA 분자가 잠재적으로 가지고 있는 막대한 병렬성을 이용해서 NP-완전 문제들을 해결하고자 하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 아직 실제 생체 분자의 특성을 잘 반영하는 계산 모델이나 분자 생물학에서 사용하는 연산들이 많이 개발되지 않아 계산 효율이 비교적 좋지 않다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 DAN컴퓨팅의 새로운 중합 효소 연쇄 반응(Polymerase Chain Reaction, PCR) 연산을 개발하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.263-269
• /
• 2014

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.

• Management Science and Financial Engineering
• /
• 제15권2호
• /
• pp.69-100
• /
• 2009

In this paper, we consider a relatively new two-machine flow shop scheduling problem where the unit time WIP cost increases as a job passes through various stages in the production process, and the objective is to minimize the total WIP (work-in-process) cost. Specifically, we study three special cases of the problem. First, we consider the problem where processing times on machine 1 are identical. Second, the problem with identical processing times on machine 2 is examined. The recognition version of the both problems is unary NP-complete (or NP-complete in strong sense). For each problem, we suggest two simple and intuitive heuristics and find the worst case bound on relative error. Third, we consider the problem where the processing time of a job on each machine is proportional to a base processing time. For this problem, we show that a known heuristic finds an optimal schedule.

• 한국경영과학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.35-49
• /
• 2008

To load a container in a yard block onto a ship, a Transfer Crane (TC) moves to a target yard bay, then its hoist picks up a selected container and loads it onto a waiting Yard Truck (YT). An optimal routing problem of Transfer Crane is a decision problem which determines a given TC's the visiting sequence of yard-bays and the number of containers to transfer from each yard-bay. The objective is to minimize the travel time of the TC between yard-bays and setup time for the TC in a visiting yard. In this paper, we shows that the problem is NP-complete, and suggests a new formulation for it. Using the new formulation for the problem, we investigate some characteristics of solutions, a lower and upper bounds for it. Moreover, our lower and upper bound is very efficient to applying some instances suggested in a previous work.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.111-117
• /
• 2015

시험 일정 계획 수립 문제는 정확한 해를 다항시간으로 구하는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전이다. 이 문제에 대해, Gu${\acute{e}}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 O(m) 복잡도의 채색 수 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 원 데이터를 교과목에 대한 부적합성 행렬과 그래프로 변환시켰다. 다음으로, 부적합성 제약조건을 충족하면서 최소의 시간으로 시험을 치루기 위해, 최소 차수 정점(교과목)부터 인접하지 않은 정점들을 $C_i$ 색으로 배정하여 $B_i$ 상자에 채웠다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 시험 일정 계획 수립 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(m)으로 단축시키면서도 동일한 해를 얻었다.