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.
We consider the channel allocation problem for the earth orbit (LEO) satellite systems. This problm is known to be NP-complete and a couple of heuristic algorithms have been developed. In this paper, we convert the problem into a simpler form through the concept of pattern. And we suggest another algorithm based on Simulated Annealing for this simplified problem. The results of performance comparison show that our method works very well. Simulation results are reported.
In this paper we consider an alternate m machine scheduling problem in which each job having at most two eligible machines should be assigned with the objective of makespan minimization. For this problem. we propose a $O(m2^m)$ time rounding algorithm with performance ratio at most 1.5. For a little general problem where each job can be processed in at most three machines, we prove that a polynomial time algorithm does not exist with performance ratio less than 1.5.
파장분할다중방식의 패킷 전송을 하는 광상호연결망에서 노드들 사이에 송수신하는 패킷의 수가 임의로 주어지는 일반적인 교통량의 스케쥴링은 NP-complete 문제이며, 이 경우에 대하여 리스트 스케쥴링이 좋은 성능을 보임이 알려져 있다. 리스트 스케쥴링은 각 시간 단위에 배치할 송신자를 고려하는 순서에 따라서 스케쥴 결과가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 송신자를 고려하는 순서를 다양하게 시도하여 효율적인 스케쥴을 구하는 방법을 제시한다. 다양한 순서를 탐색하는 방법으로서 유전자 알고리즘을 이용한다.
이질적인 계산자원들로 구성된 분산 컴퓨팅 환경에서 의존성이 존재하지 않는 독립적인 작업들을 자원들에 배치하기 위한 방법은 NP-Complete 문제로 알려져 있다[1]. 이질적인 자원으로 구성된 시스템의 대표적인 예가 GRID[2]이다. 현재까지 그리드 시스템에서 스케줄링 문제를 풀기 위한 다양한 휴리스틱 스케줄링 방법이 연구되어 왔다[1,3,4,5]. 스케줄링 방법은 정적인 방법과 동적인 방법으로 나뉘어진다. 동적 스케줄링 방법은 작업의 선후 관계를 예측할 수 없는 상황에서 사용되며 동적 스케줄링 방법은 스케줄링 시기에 따라 온라인방식과 배치방식으로 나뉘어진다[1,6]. 본 논문에서는 새로운 온라인 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안하였으며 제안된 스케줄링 알고리즘의 성능이 기존의 스케줄링 알고리즘의 성능보다 뛰어남을 시뮬레이션을 통하여 보였다.
많은 XML 응용들은 XML 문서에 대한 질의 언어로 XPath 패턴을 사용한다. XPath 패턴들 사이에는 포함 관계가 존재할 수 있으며, 하나의 XPath 패턴이 다른 XPath 패턴을 포함하는지를 결정하는 문제를 포함 문제라고 한다. 포함 문제는 많은 응용들에서 발생하고 있지만 co-NP complete 문제로 알려져 있다. 한편 XPath 패턴들 사이의 준동형 관계는 포함 관계의 충분 조건이면서 다항 시간에 얻을수 있다. 본 논문에서는 준동형 문제가 포함 문제를 대체하여 유용하게 쓰일 수 있는 응용들에 대해 논의하고, XPath 패턴들 사이의 준동형 정보를 유지하면 많은 이점을 얻을 수 있다는 사실에 대해 논의한다. 그리고 XPath 패턴들 사이의 준동형 관계를 유지하기 위하여 POX(Partially Ordered Set of XPath Patterns)라는 래티스 구조를 제안하고, 그것을 유지할 수 있는 알고리즘을 개발한다. 알고리즘 분석을 보면 알 수 있듯이, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다항 시간에 POX를 효율적으로 유지할 수 있다.
멀티캐스트 기술이 발전함에 따라 멀티캐스트 라우팅을 지원하는 실시간 그룹 어플리케이션들이 정점 증가하고 있으며 더욱 중요하게 되어가고 있다. 실시간 어플리케이션의 가장 중요한 요소 중의 하나는 지연변이 문제가 있으며 이는 DVBMT(Delay- and delay Variation-Bounded Multicast Tree) 문제로 잘 알려져 있다. DVBMT 문제란 제한된 시간 내에 종단간의 지연과 지연변이를 만족시키는 것을 뜻한다. DVBMT는 NP-Complete 문제로 알려져 있으며, 이를 풀기 위한 시도로 DVMA(Delay Variation Multicast Algorithm), DDVCA(Delay and Delay Variation Constratint Algorithm) 등이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 이러한 알고리즘보다 더욱 효율적인 알고리즘을 제안한다. 성능평가를 통한 본 알고리즘의 효율성은 DDVCA보다 더욱 높은 것으로 평가되었으며 그 효율 정도는 $9%{\sim}29%$ 성능향상을 보인다. 본 논문의 시간복잡도는 DDVCA와 같은 $O(mn^2)$M이다.
본 논문은 NP-완전으로 알려진 3-SAT 문제에 대해 O(nm)의 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 여기서 n은 3-SAT 수식 f에 포함된 문자수이며, m은 모든 문자의 총 발생 빈도수이다. 제안된 알고리즘은 우선순위롤 정하여 문자의 진리 값을 결정하였다. 하나의 절에 포함된 최소 문자의 수가 1개(k=1)인 문자, k≥2 이고 진리 값이 '0' 또는 '1'만 존재하는 문자, 발생 빈도수가 최소인 문자 우선순위로 진리 값을 결정하였다. 진리 값이 결정된 문자의 r인 절을 삭제하고, 남아 있는 절에서 해당 문자를 삭제하는 방법으로 식을 축소시킨다. 이 과정을 문자 수 l회를 수행하면 주어진 f의 충족 가능 여부를 결정할 수 있다. 이 방법을 적용한 결과 주어진 식 f의 충족 가능 여부를 판단할 수 있었으며, 모든 문자의 진리 값도 결정할 수 있었다. 제안된 알고리즘을 다양한 문제들에 적용한 결과 모든 문제들에서 충족가능 여부를 정확히 결정할 수 있었다. 결국, 제안된 알고리즘은 모든 SAT 문제를 선형시간으로 풀 수 있는 일반화된 알고리즘으로 확장 가능하며, 오랜 숙원이던 P vs. NP 문제를 풀 수 있는 기반을 제공하였다.
본 논문에서는 병렬 및 분산 시스템에서 자원을 배치함에 있어서 최소한의 자원 복사(copy)만을 사용하면서 임의의 노드 및 링크 상에서 고장이 발생하더라도 주어진 성능 요건을 만족하게 하는 자원의 최적 배치 방법을 모색하고자 한다. 이러한 성능 요건의 만족과 시스템의 고가용성을 위하여, 모든 노드들에 대하여 최소한의 자원 복사를 사용하여 그 노드나 혹은 인접한 노드 중 적어도 두 개 이상에 자원 복사가 존재해야 하는데, 이것을 본 논문에서는 고장 허용 자원 배치 문제라고 부른다. 병렬 및 분산 시스템은 그래프로 표현할 수가 있다. 여기에서 고장 허용 자원 배치 문제는 그래프 상에서 가장 작은 고장 허용 dominating set을 찾는 문제로 변환이 된다. Dominating set 문제는 NP-complete로 증명이 되어 있으며, 본 논문에서는 A* 알고리즘을 사용하여 상태 공간 탐색 방법으로 최적 배치를 구한다. 또한, 최적 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 단축시키기 위하여, 고장 허용 dominating set의 특성들을 분석하여 유용한 휴리스틱 정보들을 도출한다. 또한 여러가지 정형 그래프와 임의 그래프 상에서의 실험을 통하여, 이들 휴리스틱 정보들을 사용하여 최적 고장 허용 자원 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 상당히 줄일 수 있음을 보인다.
Chinese Postman Problem(CPP)는 주어진 네트워크에서 모든 에지나 아크를 적어도 한번씩 경유하는 최단 경로를 찾는 문제이다. 혼합네트워크에서의 CPP(MCPP)는 기존의 CPP를 일반화시킨 문제로 현실 세계에서 많은 응용 부분들을 가지고 있으며, MCPP는 NP-Complete로 알려져 있다. 본 논문에서는 Floyd 알고리즘을 이용하여 구성된 가상 아크를 이용하여 혼합네트워크를 대칭네트워크로 변환 후 근사최적해를 탐색하는데 효율적인 유전자 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘에 적용하기 위해 경로 문자열과 에지, 아크를 구분하기 위한 문자열의 쌍으로 구성된 염색체 구조, 인코딩 및 디코딩 방법을 제안한다. 또한 보정 방법으로 Power Law 보정 방법과 Logarithmic 보정 방법을 사용하고 비교 분석하였다 본 논문에서는 기존의 MIXED2 알고리즘과 제안된 유전자 알고리즘과의 성능 비교를 하였다. 에지가 많은 혼합 네트워크인 경우 제안된 유전자 알고리즘이 좋은 결과를 얻고, Logarithmic 보정 방법 보다 Power Law보정 방법을 사용할 경우 좋은 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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