본 논문은 아직까지 정확한 해를 다항시간으로 구하는 알고리즘이 존재하지 않아 NP-완전 문제로 알려진 지배집합 (DS) 문제의 정확한 해를 선형시간으로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 그래프의 간선이 존재하지 않을 때까지 최소차수 ${\delta}(G)$를 가진 정점 u의 인접정점들 중 최대차수 ${\Delta}(G)$를 가진 정점 v를 최소 독립지배집합(MIDS)의 원소로 포함시키고 v의 부속 간선을 삭제하는 방법을 반복적으로 수행하여 구하였다. MIDS로부터 최소 지배집합 (MDS)으로 변환시키고, MDS로부터 최소연결 DS (MCDS)로 변환시키는 방법으로 DS 관련 모든 문제의 정확한 해를 구할 수 있었다. 제안된 알고리즘을 10개의 다양한 그래프에 적용한 결과 정확한 해를 선형 시간복잡도 O(n)으로 구하는데 성공하였다. 결국, 제안된 지배집합 알고리즘은 지배집합 문제가 P-문제임을 증명하였다.
무선 센서 네트워크는 효과적인 라우팅과 브로드캐스팅을 위하여 가상 백본을 구성할 수 있는 연결 지배 집합 개념을 사용한다. 본 논문에서는 노드의 부하를 균형있게 분산하여 네트워크 수명을 늘리고 효과적인 라우팅을 수행하기 위하여 연결 지배 집합을 구성하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식인 타부 서치 알고리즘을 사용하였으며, 구성되는 연결 지배 집합에서 각 지배자에 피지배자의 수를 균형있게 배치되도록 설계하였다. 제안된 알고리즘으로 부하 균형 연결 지배 집합을 구축함으로써 지배자의 부하를 균형있게 분산시킴으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있게 하였다. 제안된 타부서치 알고리즘의 성능평가는 무선 센서 네트워크상에서 부하 균형과 관련된 항목들을 평가하였으며, 성능평가 결과에서 기존에 제안된 방식보다 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서 네트워크의 확장성과 효율성을 높이기 위한 방법으로 네트워크 구조를 계층적으로 구성하는 방법에 관심이 높다. 무선 네트워크를 계층 구조로 구성하는 방법은 특정 노드들을 선별하여 이들을 백본 네트워크로 구성하는 방법을 중심으로 연구가 진행되었다. 백본을 구성하는 노드들은 연결되어 있어서 자신들 간에 통신이 직접적으로 가능해야하며, 백본에 속하지 않은 모든 노드들이 백본을 통해 통신이 가능해야한다. 이러한 조건을 만족하는 최소 크기의 노드 집합을 선출하는 문제를 최소연결지배집합선출 문제라 한다. 최소연결지배집합선출 문제는 복잡도가 NP-hard로 알려져 있으며, 현재 효율적인 알고리즘이 존재하지 않는다. 본 논문은 최소연결지배집합선출 문제를 해결하기 위한 다중시작 지역탐색 알고리즘을 제안하다. 제안 방법의 성능 측정을 위해 다양한 조건에서 실험하고 결과를 제시한다.
본 논문은 연결 지배 집합에 속하는 노드들로 애드혹 망의 위상을 구성하는 완전 분산형 위상 제어 프로토콜을 제시한다. 제안한 프로토콜은 가능한 최소의 노드 수로 위상을 구성할 수 있게 하여 패킷 전송 시 발생하는 간섭을 줄일 수 있다. 제안한 프로토콜의 알고리즘 복잡도는 O(1)이다. 각 노드는 분산된 병렬 볼츠만 기계의 한 노드로서 동작한다. 이 볼츠만 기계의 목적 함수를 연결의 차수와 연결 지배 정도를 표현하는 두 개의 볼츠만 인수로 구성한다. 이 볼츠만 인수들을 정의하기 위해 두 개의 퍼지 집합을 정의한다. 하나는 연결 지배 노드로 이루어진 퍼지 집합이며, 다른 하나는 다중-링 위상 구성이 가능한 노드로 이루어진 퍼지 집합이다. 제안한 프로토콜은 이 두 퍼지 집합의 강한 원소 노드들을 애드혹 망의 클러스터 헤드로 선택한다. 모의 실험을 통해 패킷 손실율과 에너지 소비율 측면에서 제안 프로토콜이 기존 방법에 비해 우수함을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 도로 네트워크에서 지배받지 않는(non-dominated) 점 집합을 찾는 문제를 다루었다. 지배받지 않는 자료는 다른 자료들에 비해 질의에 대해서 한 가지 조건이라도 우위에 있는 자료들을 의미한다. 본 논문에서 주어진 도로는 연결된 그래프의 형태로 주어지면 각 도로는 도로를 이용하는데 소요되는 시간을 가중치로 가진다. 우리는 지배성(dominance)과 지배받지 않는 자료의 성질을 이용하는 알고리즘을 우선 제시한다. 또한 이 방법이 지배받지 않는 점을 찾을 때 비효율적인 연산을 수행함을 보이고, 이 알고리즘과 시간복잡도는 동일하지만 비효율적인 부분을 개선하여 실제 수행시간이 향상된 알고리즘을 제시한다. 이와 함께 실험을 통해 개선된 수행성능을 보인다.
문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.
COVID-19 팬데믹의 발생은 각국의 사회적 변화를 촉진하였다. 이러한 변화는 특히 기업 및 산업 부문에서 비대면 활동의 증가를 통해 불가피한 사회 구조의 변모를 초래하였다. 이 변화의 맥락 속에서, 2000년대 초반부터 존재해왔으나 주목을 받지 못했던 가상세계인 메타버스(Metaverse) 개념이 폭넓게 인식되기 시작하였다. 국내에서는 네이버, 카카오, 쿠팡 등의 빅테크 기업들이 장기간에 걸쳐 재택근무를 일상화하였으며, 신입사원 연수 또한 메타버스 플랫폼에서 진행되었다. IT 분야뿐만 아니라 대규모 인원 집합이 필요한 학교 등의 기관에서도 메타버스를 활용하여 환영회, 설명회 등의 주요 행사들을 개최하였다. 이러한 현상은 메타버스가 일시적인 사회적 현상이 아닌, 점차적으로 일반인의 일상에 스며들며 사회적 연결고리로 기능하고 있음을 시사하였다. 본 연구는 이러한 변화의 격동 속에서 메타버스를 통한 디자인적 사고와 방법론이 한국 사회가 직면한 환경, 사회, 지배구조(ESG) 문제들에 대한 해결책을 제시할 수 있는 가능성을 탐구한다. 특별히, 국내 반려동물 관련 사회적 이슈의 해결 방안 모색에 중점을 두고 진행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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