알고리즘이란 ‘유한한 단계를 거쳐 일련의 문제를 해결하기 위한 명확하고 체계적인 방법’ 으로써 수량에 관련된 문제를 보다 신속 ${\cdot}$ 정확하게 처리하기 위하여 역사적으로 다양한 알고리즘이 존재 ${\cdot}$ 변천해 왔다. 계산기가 발명되기 전까지는 지필 알고리즘이 매우 강조되어 왔으나 계산기가 상용화되면서 지필알고리즘에 대한 효용성과 활용도가 점차 줄어들고 있으나 지필 알고리즘은 수학학습의 기초 ${\cdot}$ 기본인 동시에 뼈대로써 그 가치와 역할은 여전히 중요하다. 그러나 표준화된 지필 알고리즘에 대한 지나친 강조로 인해 학생들은 대수적 구조나 계산 원리를 바르게 이해하지 못한 채 반복 연습을 통해 익힌 표준 알고리즘을 기계적으로 적용하여 답을 구하는 경우가 많으며, 이로 인해 학생들은 수학학습에 대한 불안감과 기피현상이 보이고 있다. 또 인간의 창조적 사고활동의 최종적인 산물인 표준 알고리즘은 대안적인 알고리즘에 비해 효율성에서 앞서지만 학생들의 사고 수준에서는 그 원리를 이해하기 힘든 경우가 있을 것이다. 따라서 수학교육의 목적 중의 하나인 문제 해결력을 기르기 위해, 그리고 표준 알고리즘의 가치와 효율성을 인식시키고, 수학학습에 대한 불안감을 줄이기 위해 표준 알고리즘뿐만 아니라 대안적인 알고리즘을 병행하여 지도할 필요가 있다.
두 문자열의 부분배치(local alignment)를 찾는 대표적인 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘(SW 알고리즘)은 정규화된 최적부분배치를 찾지 못하는 단점이 있다. 최근에 fractional programming 기법을 이용하여 여러 번의 SW 알고리즘을 수행함으로써 정규화된 최적부분배티를 찾는 알고리즘이 제시되었지만 이는 매우 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 fractional programming 기법을 이용하여 정규화된 최적부분배치를 찾는 알고리즘에, 완전매치(Exact Match)을 이용한 휴리스틱 기법인 Banded SW 알고리즘을 적용하여, 낮은 오차를 가지면서 실용적으로 매우 빠른 정규화된 최적부분배치를 찾는 알고리즘을 제시하고 이 알고리즘과 제시하고 이 알고리즘과 기존의 알고리즘을 직접 구현하여 실험한 결과를 비교 분석한다.
본 논문에서는 기존의 정렬 알고리즘의 성능을 향상시키기 위하여 정보블록 전처리알고리즘(IBPA)이라는 전처리 알고리즘을 제안한다. IBPA는 정렬된 리스트(list)에 있는 데이터에 관한 정보를 생성하고, 생성된 정보를 이용하여 각 데이터를 재배치하며, 실제적인 정렬은 기존의 정렬 알고리즘을 그대로 이용하여 이루어진다. IBPA의 성능을 측정해본 결과, 2백만개의 랜덤데이터를 정렬한 경우, O(N2)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 0.003%, O(NlogN)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 52%, 그리고 O(N)의 평균시간복잡도를 갖는 정렬알고리즘의 89%정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 임펄스 잡음 환경 하에서, 대표적인 Bussgang계열의 블라인드 등화 알고리즘인 LMS-Sato 및 LMS-CMA 블라인드 등와 알고리즘의 수렴특성을 컴퓨터 모의 실험을 통하여 살펴보았다. LMAD-Sato 및 LMAD-CMA 블라인드 등화 알고리즘을 유도 하고, 동일한 조건하에서 그 수렴특성을 살펴보았다. 16-QAM 데이터에 대한 실험 결과 임 펄스 잡음 환경 하에서 LMAD 형태의 블라인드 등화 알고리즘이 LMS 형태의 블라인드 등 화 알고리즘 보다 안정적인 수렴특성을 보여 주었다. 또한, normalized 형태의 LMAD-Sato 및 CMA 블라인드 등화 알고리즘을 제안하였으며, 실험 결과 이들 알고리즘들이 임펄스 잡 음 환경에서 LMAD 형태의 알고리즘 보다 더 우수한 수렴 특성을 보여 주었다.
Hindley/Milner let-다형성 타입체계(let-polymorphic type system)에는 두 가지 타입 유추(type-inference) 알고리즘이 있다. 하나는 표준으로 알려진 W 알고리즘으로 프로그램의 문맥에 상관없이 상향식으로 유추하는 알고리즘이고, 다른 하나는 프로그램의 문맥에 따라 하양식으로 유추하는 M 알고리즘이다. 본 연구에서는 함수 적용(application)이 중첩되는 경우, M 알고리즘에 병목현상이 발생함을 보이고, 이러한 병목현상이 발생하지 않는 혼성 알고리즘 H를 제시한다. H 알고리즘은 M 알고리즘을 함수 적용 부분만 W 알고리즘으로 변형한 알고리즘으로, W보다 일찍 M보다는 늦게 오류를 감지함을 보인다.
보안프로토콜로 기존의 SSL에서 인증 기능을 각각의 사용자, 상점, 금융기관에 강화시킨 ECSCET 프로토콜이 있다. ECSET프로토콜의 구성성분으로 비밀키 알고리즘의 DES, 공개키 알고리즘의 RSA, 메시지 서명 알고리즘인 SHA중 공개키 알고리즘의 RSA, 메시지 서명 알고리즘인 SHA중 공개키 알고리즘의 RSA를 ECC로 대체함으로 암, 복호화 속도를 분석하였고, 서명 알고리즘으로 타원곡선을 이용한 ECDSA을 보였다.
차분진화 알고리즘은 Storn 과 Price에 의해 제안된 메타휴리스틱 알고리즘이다. 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 차분진화 알고리즘을 소개한다. 차분진화 알고리즘은 실수 문제를 위한 알고리즘이므로 외판원 문제를 해결하기 위해 난수 키 표현법을 적용한다. OR Library의 표준 외판원 문제에 적용한 결과 제안한 알고리즘은 외판원 문제 해결에 가능성이 있음을 보여주었다.
eaRED(Efficient Adaptive RED)[1][2] 라우터 버퍼 관리 알고리즘 성능 향상을 위해서 eaRED 라우터 버퍼 사이즈 변화를 예측할 수 있는 예측 알고리즘 모듈의 추가 필요성을 느낀다. 그래서 본 논문에서는 eaRED 라우터 버퍼 관리 알고리즘의 원형인 RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘에 AR(AutoRegression Analysis), IIR(Infinite Impulse Response) MACD(Moving Average Convergence & Divergence), LR_Lines(Linear Regression Lines)등의 예측 알고리즘 모듈을 적용하여 변화를 살펴보고. 결과를 비교. 분석하여 eaRED 라우터 버퍼 관리 알고리즘 성능 향상에 가장 적합한 예측 알고리즘으로 LR_Lines를 선정했다. eaRED 라우터 버퍼 관리 알고리즘에 적합한 예측 알고리즘 선정을 위해서 RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘을 대신 이용한 이유는 eaRED 라우터 버퍼 관리 알고리즘의 경우 네트워크 상황에 따라, 버퍼 관련 파라미터 값을 수시로 바꾸기 때문에 예측 알고리즘의 정확성을 판단하는데 어려움이 있지만, RED 라우터의 경우는 버퍼 관련 파라미터 값을 변화시키지 않기 때문에, 좀 더 일관성 있고 정확한 분석을 수행할 수 있기 때문이다.
본 연구에서는 초등학교의 알고리즘 교육에 필요한 교육 내용과 교육 방법, 평가 유형을 제안하였다. 첫째, 교육 내용으로는 한국정보교육학회에서 제안한 정보교육과정을 보완하여 알고리즘의 표현, 알고리즘의 이해, 알고리즘과 순서도, 알고리즘의 구조, 알고리즘의 결과, 알고리즘의 수정, 알고리즘의 개선으로 구분하였다. 둘째, 교육 방법으로는 생활 속 코딩, 언플러그 활동, 블록 프로그래밍, 체감형 프로그래밍을 제안하였다. 셋째, Code.org에서 제공하는 'Hour of Code'의 모든 미션을 분석한 후 평가 유형을 알고리즘 선택하기, 알고리즘 채우기, 알고리즘 수정하기, 알고리즘 예측하기로 구성하였다.
저장 공간이나 전송 시간을 줄여서 비용을 아끼는 데이타 압축 기술은 그 유용성 때문에 오래전부터 연구되어 왔다. Lempel-Ziv 77(LZ77) 알고리즘은 실용적인 사전-기반 비손실 압축 알고리즘이다. 기존의 LZ77 알고리즘에서 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미치는, 사전의 크기는 고정되어 있다. 본 논문에서는 사전의 크기를 동적으로 바꾸면서 압축을 하는 동적 LZ77 알고리즘과 동적 LZ77 알고리즘에서 사용하는 전략을 진화시키는 유전 알고리즘을 소개한다. 유전 알고리즘으로 진화시킨 전략을 가지고 동적 LZ77 알고리즘은 기존의 LZ77 알고리즘보다 최대 약 16%까지 더 좋은 압축 효율을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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