• 제목/요약/키워드: randomized algorithm

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매칭 문제를 위한 효율적인 랜덤 병렬 알고리즘 (Efficient Randomized Parallel Algorithms for the Matching Problem)

  • 우성호;양성봉
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제26권10호
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    • pp.1258-1263
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    • 1999
  • 본 논문에서는 CRCW(Concurrent Read Concurrent Write)와 CREW(Concurrent Read Exclusive Write) PRAM(Parallel Random Access Machine) 모델에서 무방향성 그래프 G=(V, E)의 극대 매칭을 구하기 위해 간결한 랜덤 병렬 알고리즘을 제안한다. CRCW PRAM 모델에서 m개의 선을 가진 그래프에 대해, 제안된 매칭 알고리즘은 m개의 프로세서 상에서 {{{{ OMICRON (log m)의 기대 수행 시간을 가진다. 또한 CRCW 알고리즘을 CREW PRAM 모델에서 구현한 CREW 알고리즘은 OMICRON (log^2 m)의 기대 수행 시간을 가지지만,OMICRON (m/logm) 개의 프로세서만을 가지고 수행될 수 있다.Abstract This paper presents simple randomized parallel algorithms for finding a maximal matching in an undirected graph G=(V, E) for the CRCW and CREW PRAM models. The algorithm for the CRCW model has {{{{ OMICRON (log m) expected running time using m processors, where m is the number of edges in G We also show that the CRCW algorithm can be implemented on a CREW PRAM. The CREW algorithm runs in {{{{ OMICRON (log^2 m) expected time, but it requires only OMICRON (m / log m) processors.

랜덤한 덧셈-뺄셈 체인에 대한 부채널 공격 (Side channel attack on the Randomized Addition-Subtraction Chains)

  • 한동국;장남수;장상운;임종인
    • 정보보호학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.121-133
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    • 2004
  • Okeya-Sakurai는 타원곡선 암호시스템에 대한 부채널 공격의 대응방법으로 소개된 Oswald-Aigner의 랜덤한 덧셈-뺄셈 체인(Randomized Automaton 1, 2) 대응방법 [18]이 SPA 공격에 취약함을 보였다$^{[15,16]}$. 그러나 본 논문에서는 Okeya-Sakurai의 공격 알고리즘 [15,16]에 두 가지 잠재된 문제가 있음을 보인다. 그리고 두 가지 문제점에 대한 해결책을 제시하고 [15,16,19]와는 다른 새로운 효율적인 공격 알고리즘을 제안한다. 표준에 제안되어 있는 163비트 비밀키를 사용하는 알고리즘에 본 논문의 분석방법을 적용해 구현한 결과, 단순한 형태의 랜덤한 덧셈-뺄셈 체인(Randomized Automaton 1)에서는 20개의 AD수열로 대략 94%의 확률로 공격이 성공하며 30개의 AD수열로는 대략 99%의 확률로 공격이 성공한다. 또한, 복잡한 형태(Randomized Automaton 2)에서는 40개의 AD수열로 94%의 확률로 70개의 AD수열로는 99%로의 확률로 공격이 성공한다.

전력분석 공격에 대응하는 타원곡선 상의 결합 난수 스칼라 곱셈 알고리즘 (A Combined Random Scalar Multiplication Algorithm Resistant to Power Analysis on Elliptic Curves)

  • 정석원
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.25-29
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    • 2020
  • 타원곡선 암호 알고리즘은 RSA 공개키 알고리즘에 비해 짧은 키의 길이와 적은 통신 부하 때문에 IoT 환경에서 인증용으로 많이 사용되고 있다. 타원곡선 암호 알고리즘의 핵심연산인 스칼라 곱셈이 안전하게 구현되지 않으면, 공격자가 단순 전력분석이나 차분 전력분석을 사용하여 비밀 키를 찾을 수 있다. 본 논문에서는 스칼라 난수화와 타원곡선점 가리기를 함께 적용하고, 연산의 효율성이 크게 떨어지지 않으며 전력분석 공격법에 대응하는 결합 난수 타원곡선 스칼라 알고리즘을 제안한다. 난수 r과 랜덤 타원곡선 점 R에 대해 변형된 Shamir의 두 배 사다리 알고리즘을 사용하여 타원곡선 스칼라 곱셈 kP = u(P+R)-vR을 계산한다. 여기에서 위수 n=2l±c일 때, 2lP=∓cP를 이용하여 l+20 비트 정도의 u≡rn+k(modn)과 ν≡rn-k(modn)를 구한다.

분산 망에서 자원발견을 위한 결정 알고리즘 (A Deterministic Resource Discovery Algorithm in Distributed Networks)

  • 박혜경;유관우
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제28권4호
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    • pp.455-462
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    • 2001
  • 본 논문에서는 네트웍으로 연결된 일련의 장치들이 서로를 발견하는 문제인 자원 발견 (Resource Discovery)문제를 해결하는 알고리즘을 제안한다. 최근 Harchol등은, 장치의 수를 n이라 할 때, O($nlog^2\;n$) 연결 통신복잡도와 O($n^2log^2\;n$) 포인터 통신복잡도를 가지고 O($log^2\;n$) 시간복잡도에 이문제를 해결하는 알고리즘을 제안하였는데, 이는 임의(randomized) 알고리즘이며 종료시점(convergence)을 식별할 방법이 없다는 단점을 가진다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점을 없앤 더욱 효율적인 결정(deterministic) 알고리즘을 제안한다 .제안 알고리즘은, 총 링크 수를 m이라 할 때,O(mlog n) 연결 통신 복잡도와 O($n^2log\;n$) 포인터 통신복잡도를 가지고 O(log n) 시간복잡도에 자원발견 문제를 해결한다.

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동적 무장할당 문제에서의 GRASP 알고리즘 연구 (GRASP Algorithm for Dynamic Weapon-Target Assignment Problem)

  • 박국권;강태영;유창경;정영란
    • 한국항공우주학회지
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    • 제47권12호
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    • pp.856-864
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    • 2019
  • 무장할당(Weapon-Target Assignment, WTA) 문제는 다수 위협과 다종의 무장을 효과적으로 할당하는 문제이다. 실제 급변하는 교전환경에서의 무장할당은 위협과 무장의 특성과 위협-무장 선정에 따른 영향성을 모두 고려해야한다. 본 논문에서는 동적 무장할당 문제에서의 최적해 도출을 위해 메타휴리스틱 방법의 일종인 Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) 알고리즘 적용 방안을 제안한다. 먼저 동적 무장할당 문제를 정의하고 알고리즘 적용을 위해 수학적 모델을 정식화한다. 무장할당 전략을 수립하기 위하여 목적함수를 정의하고 시간변화를 고려한 구속조건을 설정한다. 이를 바탕으로 GRASP 알고리즘을 동적 무장할당 문제에 적용한다. 교전 시뮬레이션을 통해 정식화한 무장할당 문제의 최적해 특성을 분석하며, Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 알고리즘 성능 검증을 수행한다.

Markov Chain Monte Carol estimation in Two Successive Occasion Sampling with Radomized Response Model

  • Lee, Kay-O
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제7권1호
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    • pp.211-224
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    • 2000
  • The Bayes estimation of the proportion in successive occasions sampling with randomized response model is discussed by means of Acceptance Rejection sampling. Bayesian estimation of transition probabilities in two successive occasions is suggested via Markov Chain Monte Carlo algorithm and its applicability is represented in a numerical example.

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시간제약이 있는 외판원 문제를 위한 메타휴리스틱 기법 (An Iterative Insertion Algorithm and a Hybrid Meta Heuristic for the Traveling Salesman Problem with Time Windows)

  • 김병인
    • 대한산업공학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.86-98
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    • 2007
  • This paper presents a heuristic algorithm for the traveling salesman problem with time windows (TSPTW). Aniterative insertion algorithm as a constructive search heuristic and a hybrid meta heuristic combining simulatedannealing and tabu search with the randomized selection of 2-interchange and a simple move operator as animproving search heuristic are proposed, Computational tests performed on 400 benchmark problem instancesshow that the proposed algorithm generates optimal or near-optimal solutions in most cases. New best knownheuristic values for many benchmark problem sets were obtained using the proposed approach.

후향전파 알고리즘과 동적터널링 시스템을 조합한 다층신경망의 새로운 학습방법 (A new training method of multilayer neural networks using a hybrid of backpropagation algorithm and dynamic tunneling system)

  • 조용현
    • 전자공학회논문지B
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    • 제33B권4호
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    • pp.201-208
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    • 1996
  • This paper proposes an efficient method for improving the training performance of the neural network using a hybrid of backpropagation algorithm and dynamic tunneling system.The backpropagation algorithm, which is the fast gradient descent method, is applied for high-speed optimization. The dynamic tunneling system, which is the deterministic method iwth a tunneling phenomenone, is applied for blobal optimization. Converging to the local minima by using the backpropagation algorithm, the approximate initial point for escaping the local minima is estimated by the pattern classification, and the simulation results show that the performance of proposed method is superior th that of backpropagation algorithm with randomized initial point settings.

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유전 알고리즘을 이용한 FCM 알고리즘의 초기 군집 중심 선택 (A initial cluster center selection in FCM algorithm using the Genetic Algorithms)

  • 오종상;정순원;박귀태
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.290-293
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    • 1996
  • This paper proposes a scheme of initial cluster center selection in FCM algorithm using the genetic algorithms. The FCM algorithm often fails in the search for global optimum because it is local search techniques that search for the optimum by using hill-climbing procedures. To solve this problem, we search for a hypersphere encircling each clusters whose parameters are estimated by the genetic algorithms. Then instead of a randomized initialization for fuzzy partition matrix in FCM algorithm, we initialize each cluster center by the center of a searched hypersphere. Our experimental results show that the proposed initializing scheme has higher probabilities of finding the global or near global optimal solutions than the traditional FCM algorithm.

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천장형 설비의 배치 설계를 위한 해법의 개발 (Algorithms on layout design for overhead facility)

  • 양병학
    • 대한안전경영과학회지
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    • 제13권1호
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    • pp.133-142
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    • 2011
  • Overhead facility design problem(OFDP) is one of the shortest rectilinear flow network problem(SRFNP)[4]. Genetic algorithm(GA), artificial immune system(AIS), population management genetic algorithm (PM) and greedy randomized adaptive search procedures (GRASP) were introduced to solve OFDP. A path matrix formed individual was designed to represent rectilinear path between each facility. An exchange crossover operator and an exchange mutation operator were introduced for OFDP. Computer programs for each algorithm were constructed to evaluate the performance of algorithms. Computation experiments were performed on the quality of solution and calculations time by using randomly generated test problems. The average object value of PM was the best of among four algorithms. The quality of solutions of AIS for the big sized problem were better than those of GA and GRASP. The solution quality of GRASP was the worst among four algorithms. Experimental results showed that the calculations time of GRASP was faster than any other algorithm. GA and PM had shown similar performance on calculation time and the calculation time of AIS was the worst.