본 논문에서 GOSST(Grade of Services Steiner Minimum Tree) 문제에 대한 개선된 휴리스틱을 제안한다. GOSST 문제는 스타이너 포인트 문제의 한 변형으로 G-Condition을 만족하는 최소비용의 네트워크 구성을 찾는 문제이며, NP-Hard 혹은 NP-Complete 문제로 알려져 있다. 이 문제에 대한 이전의 연구에서 우리는 거리 우선 최소 신장 트리 생성방법과 직접 스타이너 포인트 배치 방법을 결합한 휴리스틱을 제안했었다. 본 논문에서는 스타이너 포인트 배치 방법으로 지그재그 스타이너 포인트 배치방법을 새롭게 제안한다. 이 방법과 거리우선 최소 신장 트리 생성 방법을 결합한 거리 지그재그 GOSST 휴리스틱은 컨트롤인 G-MST에 비해 31.5%의 네트워크 구축 비용의 절감을 얻었고 이전의 가장 좋은 GOSST 휴리스틱인 거리 직접 GOSST 휴리스틱에 비해 2.2%의 비용 개선을 보였다.
주어진 네트워크에서 최적의 스타이너 트리를 구하는 문제는 NP-hard이며, 최적에 가까운 스타이너 트리를 구하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 유전자 알고리즘에서 염색체를 기존의 이진스트링 대신 부동소수점으로 표현하였다. 먼저 주어진 네트워크에 Prim의 알고리즘을 적용하여 스패닝 트리를 구하고, 부동소수점 표현을 갖는 유전자 알고리즘을 사용하여 새로운 스타이너 점을 트리에 추가하는 과정을 반복함으로써 최적에 가까운 스타이너 트리를 구했다 이 방법을 사용하면 이진스트링을 사용하는 기존의 방법에 비해서 트리가 보다 빠르고 정확하게 최적에 가까운 스타이너 트리에 접근했다.
REMICON(Ready Mixed Concrete), the most essential material of construction work, is produced from facility called "Batcher plant." In order to produce Remicon, Batcher Plant needs to be supplied with basic raw material such as ballast, sand, cement, admixture and water. In remicon industry, overland transport vehicles are used during the whole manufacturing process from producing to infilling at the construction site. Thus, the transportation cost sums up be to 20 percent of whole manufacturing cost and transport capacity and distance travelled have direct and major effect on manufacturing costs. This paper suggests a method to find optimal location of batcher plant using modified Steiner point, suggesting the most effective and flexible connection through among construction site, aggregate, cement and remicon producing plant. This paper also proposes reducing of transport cost at maximum 60% by calculation through optimized plant location. The modified Steiner point theory proposed in this paper also can be applied to optimal location of a $2^{ry}$ substation or MCC panel for minimizing of power loss, voltage drop, line distance and etc.
The shorter the electric power line is, the less its cost becomes. In this paper, the Steiner tree is applied to find the shortest path of the electric power line to obtain resultant cost reduction. Up to 18.3[%] of length reduction can be expected compared to conventional method when the lines are connected through the Steiner points, which also can result in appreciable cost reduction.
본 논문은 Grade Of Services Steiner Minimum Tree 문제 해결을 위한 우리의 휴리스틱의 개선에 관한 것이다. 이 문제는 멀티미디어 통신에서 응용할 수 있는 여러 등급의 서비스를 각기 제공할 수 있는 네트워크를 설계하는데 적용할 수 있다. NP-Hard 문제로 알려진 이 문제는 주어진 터미널 노드를 모두 연결하고 G-Condition을 만족하는 네트워크 중에서 가장 적은 구축비용을 만족하는 네트워크를 찾는 것이다. 우리의 이전 연구에서 이 문제를 해결하기 위한 몇 개의 휴리스틱을 제안했다. 본 논문에서는 이 휴리스틱의 성능을 개선하기 위해 G-Condition 검사 순서 및 방법에 대한 전략을 제안한다. 이 전략을 반영한 개선된 휴리스틱들에 관한 실험은 이전 것들에 비해 평균적으로 실행시간은 71.9%, 스타이너 포인트의 수는 28.9%, 네트워크 구축비용은 1.1%의 감소의 결과를 얻었다.
클러스터 센서 네트워크는 여러 개의 중심 노드 주위에 다른 입력 노드들이 밀집된 분포를 보이는 센서 네트워크이다. 최소 스타이너 트리는 스타이너 포인트들을 도입하여 모든 입력 노드들을 최소 비용으로 연결하는 트리이다. 본 논문에서는 센서 노드와 베이스 스테이션의 연결인 간선들을, 클러스터 내에서와 클러스터 사이에서 각각 생성하고, 이를 이용하여 근사 최소 스타이너 트리를 반복적으로 생성하여, 단축된 길이의 클러스터 센서 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 실행 시간 복잡도가 O($N^2$)인 제안된 방법으로 생성된 클러스터 센서 네트워크들은, 본 논문의 실험에서 유클리드 최소 신장 트리 방법의 네트워크들과 비교하여 생성 시간이 1170.5% 증가하였으나 최소치보다 0.1% 증가된 길이의 네트워크는 20.3%의 증가된 시간에 생성이 가능했다. 이 클러스터 센서 네트워크의 평균 길이는 유클리드 최소 신장 트리 방법과 비교하여 최대 3.7%, 평균 1.9% 감소되었다.
Delaunay refinement algorithm is a classical method to generate quality triangular meshes when point cloud and/or constrained edges are given in two- or three-dimensional space. It computes the Delaunay triangulation for given points and edges to obtain an initial solution, and update the triangulation by inserting steiner points one by one to get an improved quality triangulation. This process repeats until it satisfies given quality criteria. The efficiency of the algorithm depends on the criteria and point insertion method. In this paper, we propose a method to accelerate the Delaunay refinement algorithm by applying geometric hashing technique called bucketing when inserting a new steiner point so that it can localize necessary computation. We have tested the proposed method with a few types of data sets, and the experimental result shows strong linear time behavior.
본 논문은 수중 센서 네트워크에서 효율적인 하향링크 멀티캐스트 데이터 전송기법을 제시하였다. 기존에 센서 네트워크에서 많은 멀티캐스트 전송 기법이 제안되었지만, 배터리를 지속적으로 공급받거나 충전시키기 어려운 환경에 있는 수중 센서 네트워크에 특화된 멀티캐스트 기법은 없었다. 본 논문에서는 이를 위하여 수중 센서 네트워크에서의 멀티캐스트 두 가지 특성을 파악하여 이를 알고리즘에 적용하였다. 싱크 노드에서 목적지 노드들의 위치 정보를 가공하여서 각도 정보를 추출하였고, 이렇게 추출한 목적지 노드들의 각도 정보를 바탕으로 가상의 유클리디언 스테이너 포인트를 이용한 최적의 멀티캐스트 전송 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘은 저 계산 능력과 제한된 전송파워를 가지는 수중 센서 네트워크에서 구동하기에 알맞음을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 제안한 방식은 기존의 방식들에 비하여 감소된 전송 전력과 감소된 라우팅 계산량을 보였다.
센서네트워크 중에는 센서노드들이 넓은 지역에 걸쳐 정해진 위치에 산재되어야 하는 경우가 있다. 이런 경우 센서노드들을 interconnect하기 위한 최소개수의 연결노드들을 추가하는 문제가 대두되며, 이는 The Minimum number of Steiner Points라는 추상화된 문제로 귀결된다. 이 문제는 NP-hard 문제이므로, 본 논문에서는 문제가 내포하는 기하학적인 성질을 이용하여 연결노드의 최소개수에 근접하는 방안을 제시한다. 센서네트워크에서 노드의 개수를 줄임으로써 네트워크 내부에서 오가는 메시지의 교환량이 대폭 감소하게 된다.
In this paper, we introduce a point-to-multipoint minimum cost flow problem with convex and demand splitting. A source node transmits the traffic along the tree that includes members of the point-to-multipoint connection. The traffic is replicated by the nodes only at branch points of the tree. In order to minimize the sum of arc costs, we assume that the traffic demand can be splitted and transmitted to destination nodes along different trees. If arc cost is linear, the problem would be a Steiner tree problem in networks eve though demand splitting is permitted. The problem would be applied in transmitting large volume of traffic from a serve to clients in Internet environments. Optimality conditions of the problem are presented in terms of fair tree routing. The proposed algorithm is a finite terminating algorithm for $\varepsilon$-optimal solution. convergence of the algorithm is obtained under monotonic condition and strict convexity of the cost function. Computational experiences are included.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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