선형배정문제 (LAP)와 선형병목배정문제 (LBAP)는 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-난제로 분류되어 메타휴리스틱 방법이나 O(m4) 계산 복잡도의 선형계획법 (LP) 소프트웨어 패키지나 헝가리안 알고리즘 (HA)을 적용하고 있다. 본 논문은 LAP와 LBAP에 대해 O(mn)=O(m2),m=n 복잡도의 다항시간 알고리즘을 제안하였다. LAP에 대해서는 선택-삭제 방법을, LBAP에 대해서는 삭제-선택 방법을 단순히 적용하였다. 모든 데이터에 적합한 유일한 알고리즘이 존재하지 않는 실험 데이터에 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 제안된 알고리즘은 모든 데이터에 대해 최적 해를 구할 수 있었다.
본 논문은 주어진 예산과 광고를 접하는 최소 인원수를 초과하는 제약조건을 만족시키면서 신제품에 대한 인지도를 극대화시키기 위해 다수의 광고매체들 중에서 어느 광고매체를 몇 회 광고해야 하는지를 결정하는 최적화 문제를 다룬다. 본 문제에 대해 지금까지는 선형계획법 (LP) 소프트웨어 패키지를 활용하는 수학적 접근법만이 활용되고 있으며, 다항시간 알고리즘은 제안되지 않고 있는 실정이다. 본 논문은 이 문제에 대해 O(nlog n) 수행 복잡도의 다항시간으로 최적 해를 얻을 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 광고매체를 가장 경제적으로 선정하는 평가기준을 제안하였으며, 이 평가기준을 적용하여 광고매체 선정과 광고횟수를 결정하였다. 제안된 알고리즘은 Excel을 활용하였음에도 불구하고, 실험 데이터에 적용한 결과 LP와 동일한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 영상의 전체의 특징을 포함하는 다항계수를 추출하고, 신경회로망을 이용하여 얼굴영상을 인식하는 다항계수를 이용한 얼굴 영상 인식 시스템을 제안한다 시스템은 먼저, 입력 영상의 특징 파라미터로 사용되는 다항계수의 수를 줄이기 위하여 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 크기를 1/4씩 줄였다. 3차 웨이브렛 변환된 저주파 계수 행렬로부터 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수를 추출하였다. 추출된 각 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수들을 신경회로망의 입력벡터로 사용하기 위하여 정규화 과정을 거친다. 정규화된 다항계수를 역전파 알고리즘을 가진 신경회로망의 입력 백터로 사용하여 얼굴영상을 인식하였다.
본 논문은 NP-완전으로 다항시간 알고리즘이 알려져 있지 않은 3-분할 문제(TPP)에 대한 선형시간 알고리즘을 제안하였다. 본 논문은 기존에 알려진 다항시간 알고리즘인 최대-최소치와 제3의 숫자 합을 이용하는 MM법이 갖고 있는 해를 구하지 못하는 문제점을 개선한 역추적 법을 제안하였으며, 또한 역추적 법을 적용한 MM의 문제점도 개선하였다. 제안된 알고리즘은 내림차순 정렬된 S 집합을 3-분할하여 순방향, 역방향과 최대 여유량 순서인 최적합 배정 법으로 배정한 결과 10개 데이터 중 5개 데이터인 50.00%에 대해서는 최적 해를 찾을 수 있었다. 나머지 5개 데이터에 대해서도 최소 1회, 최대 7회의 잉여 상자와 부족 상자 간 숫자 교환으로 최적 해를 찾을 수 있는 성능을 보였다. 제안된 알고리즘은 n개 데이터를 3-분할한 m=n/3 보다도 적은 O(k)의 선형시간 수행 복잡도로 단순 배정과 교환 최적화를 수행하는 알고리즘으로 TPP가 NP-완전이 아닌 P-문제인 다항시간 알고리즘이 존재할 수 있음을 보였다.
본 논문은 NP-난제로 널리 알려진 최대 가중치 독립집합(MWIS) 문제에 대해 다항시간으로 풀 수 있는 알고리즘을 제시하였다. MWIS 문제에 대해 지금까지는 특정 그래프 형태에 특화된 다항시간 알고리즘, 또는 분산형, 클러스터 형성 방법들이 제안되기도 하였으나 모든 그래프 형태에 적합한 단일화된 알고리즘이 제안되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 어떠한 형태의 그래프에도 적합한 유일한 다항시간 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최대 가중치를 갖는 정점 vi를 vi와 이웃하지 않은 정점 들 중 최대 가중치를 갖는 vj 정점과 병합하였다. 제안된 알고리즘을 무방향 그래프와 트리에 적용한 결과, 최적 해를 얻었다. 특히, 일부 데이터에 대해서는 기존에 알려진 해를 개선하는 결과도 얻었다.
본 논문은 NP-완전으로 다항시간 알고리즘이 존재하지 않는 대규모 외판원 문제의 최적 해를 $O(n^2)$의 다항시간으로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 대규모 외판원 문제에서 가장 큰 문제는 처리될 데이터가 $n{\times}n$으로 n이 커질수록 기하급수적으로 증가한다. 본 논문에서는 먼저, 데이터의 양을 약 n/2의 크기로 축소시킨다. 다음으로 임의의 정점에서 시작하여 양방향으로 경로를 탐색하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 26개의 유럽 도시들을 방문하는 TSP-1과 46개 미국 도시들을 방문하는 TSP-2에 적용한 결과 모두 최적 해를 $O(n^2)$ 수행 복잡도로 빠르게 구하는데 성공하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 TSP의 일반화된 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다.
로트 크기 문제(LSP)는 다항시간으로 최적 해를 찾을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전의 난제이다. LSP에 대해 다항시간으로 해를 구할 수 있는 W-W 알고리즘이 알려져 있지만, 이 알고리즘은 너무나 복잡하여 이해와 적용에 어려움이 있어 S-M의 휴리스틱 근사 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 LSP의 근사 해가 아닌 최적 해를 찾을 수 있는 간단한 공식을 가진 O(n)의 선형 복잡도 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 t시점에서의 로트 크기(생산량) Xt∗은 비축 비가 절차 비를 초과하지 않는 t+k 시점을 결정하여 [t,t+k] 구간의 요구량 합으로 단순히 결정하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 찾았다.
본 논문은 2차 할당 문제의 최적 해를 찾을 수 있는 휴리스틱 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 선형 할당 문제의 최적 해는 헝가리안 알고리즘으로 구한다. 그러나 2차 할당문제의 최적 해를 찾는 알고리즘은 제안되지 않고 있다. 제안된 알고리즘은 거리행렬의 단위거리로부터 그리드 형태의 배치를 찾아내고, 이 형태에 맞도록 흐름량 행렬의 최대 값부터 내림차순으로 최대흐름을 최소 거리에 배치하는 최대흐름/최소거리 기법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 그리드형 2차 할당문제에 적용한 결과 2차 할당문제의 해를 다항시간에 구할 수 있는 알고리즘이 존재할 가능성을 보였다.
동등분할 문제(EPP)는 학생이 특정 분야에 대한 경험 유무인 [0/1]이진수 형태를 갖는 경우와 [1,2,3,4,5]와 같은 정수형의 기량 수준을 갖고 있는 문제로 분류된다. 이진수형 EPP에 대해서는 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있다. 반면에, 정수형 기량 수준을 갖는 EPP에 대해서는 다항시간으로 해를 구하는 알고리즘이 존재하지 않아 아직까지는 메타휴리스틱의 일종인 타부탐색법만이 알려져 있는 난제이다. 본 논문은 NP-난제인 정수형 기량 수준을 갖는 EPP에 대해 다항시간으로 해를 찾아가는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 분야의 기량 수준별 빈도수 내림차순으로 그룹 수를 충족하는 하한치(LB)를 구하고, LB 이상인 기량수준을 가진 학생들을 각 그룹 상자에 우선하여 채우고, LB 이하 기량수준을 가진 학생들을 추가로 각 상자에 배분하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 타부탐색법으로 구한 결과를 개선하는 효과도 얻었다.
최대 지배집합의 수인 도메틱 수 문제 (DNP)는 정확한 해를 다항시간으로 구하는 알고리즘이 존재하지 않아 NP-완전 문제로 알려져 있다. 본 논문은 DNP의 해를 다항시간으로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 그래프의 최대 차수 ${\Delta}(G)$ 정점 $v_i$를 $D_i,i=1,2,{\cdots},k$의 지배집합의 원소로 선택하는 방법을 적용하고, $V_{i+1}=V_i{\backslash}D_i$의 축소된 그래프에 대해 $D_{i+1}$을 구하였다. 또한 $V{\backslash}D_i=N_G(D_i)$로 $D_i$가 지배집합으로 되는지 여부를 검증하였다. 제안된 알고리즘을 15개의 다양한 그래프에 적용한 결과 정확한 해를 다항시간 복잡도 O(kn)으로 구하는데 성공하였다. 결국, 제안된 알고리즘은 도메틱 수 문제가 P-문제임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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