• 제목/요약/키워드: 인터벌 그래프

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Notes On Inverse Interval Graph Coloring Problems

  • Chung, Yerim;Kim, Hak-Jin
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제24권10호
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    • pp.57-64
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    • 2019
  • 이 논문에서는 인터벌 그래프 컬러링 역문제 중 다항시간 안에 풀이 가능한 경우에 대해 연구한다. 인터벌 그래프의 컬러링 역문제는 주어진 인터벌 그래프를 K개의 서로 다른 색깔로 색칠할 수 없는 경우를 가정하며, 다음과 같이 정의된다. 주어진 인터벌 그래프가 K개의 색깔을 이용해서 모두 칠해질 수 있도록 인터벌 그래프와 연관되어 있는 인터벌 시스템을 최소한으로 수정하는 문제이다. 인터벌 시스템에서 두 인터벌이 부분적으로라도 서로 겹쳐있는 구간이 있을 경우 두 인터벌에 해당하는 노드들이 엣지로 연결되어 있음을 의미하고, 따라서 이 경우에는 해당 노드들을 같은 색깔을 이용해 칠할 수 없다. 따라서 겹쳐져 있는 인터벌들을 이동시켜 해당 그래프의 chromatic number를 바꿀 수 있다. 본 논문에서는 인터벌의 길이가 모두 1 또는 2이며, 인터벌의 이동이 본래 위치 대비 오른쪽으로만 가능하다는 제한이 있는 경우에 대해 집중 탐구한다. 이 문제를 해결하는 다항시간 알고리즘으로 sorting과 선입선출 방식을 사용하는 2단계 알고리즘을 제안한다.

다계층 멀티미디어 스트리밍을 위한 의미기반 패킷 스케줄링 (Semantics Aware Packet Scheduling for Optimal Quality Scalable Video Streaming)

  • 원유집;전영균;박동주;정제창
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제33권10호
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    • pp.722-733
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    • 2006
  • 계층적 압축 기법을 지원하는 스트리밍 시스템 응용은 제한된 네트워크 자원의 효과적인 활용과 사용자가 느끼는 화질을 최대로 해야 한다. 이를 위해서는 적절한 전송 계층의 선택 및 패킷 인터벌 결정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 계층이 갖는 화질의 영향력을 바탕으로 패킷 인터벌 결정 및 계층 선택 알고리즘 SAPS를 제시한다. 인터-프레임 압축 기법을 사용하는 비디오 스트리밍 시스템에서 패킷 손실의 감소만으로는 재생 화질의 향상을 이룰 수 없고, 재생 화질에 높은 영향력을 가진 패킷의 복원율이 높아질 때, 비로소 재생 화질이 향상된다. SAPS는 패킷의 의존성 그래프를 바탕으로 전송 계층을 결정하며, 이렇게 결정된 전송 계층은 사용자가 느끼는 서비스의 품질을 최대로 만든다. 또한, 선택된 계층에 대한 패킷의 인터벌 조절을 통해 계층 선택에 의한 효과가 유지되도록 한다. 실험을 통해 SAPS 알고리즘이 사용자가 느끼는 서비스 품질의 향상뿐만 아니라, 네트워크 자원 활용도 효과적으로 이루고 있음을 보여준다.

진화하는 그래프 구조 학습을 위한 부스티드 DNA 컴퓨팅 (Boosted DNA Computing for Evolutionary Graphical Structure Learning)

  • 석호식;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.265-267
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    • 2005
  • DNA 컴퓨팅은 분자 수준(molecular level)에서 연산을 수행한다. 따라서 일반적인 실리콘 기반의 컴퓨터에서와는 달리, 순차적인 연산 제어를 보장하기 어렵다는 특징이 있다. 그러나 DNA 컴퓨팅은 화학반응에 기초한 연산이기 때문에, 실험자가 의도한 연산을 많은 수의 분자에 동시에 적용할 수 있으므로 실리콘 기반의 컴퓨터와는 비교할 수 없는 병렬 연산을 구현할 수 있다. 병렬 연산을 구현하고자 할 때, 일반적으로 연산에 사용하는 모든 DNA 분자들을 대상으로 연산을 구현할 수도 있다. 그러나 전체가 아닌 일부의 분자들을 상대로 연산을 수행하는 것 역시 가능하며 이 때 자연스러운 방법으로 사용할 수 있는 방법이 배깅(Bagging)이나 부스팅(Boosting)과 같은 앙상블(ensemble) 계열의 학습 방법이다. 일반적인 부스팅과 달리 가중치를 부여하는 것이 아니라 특정 학습자(learner)를 나타내는 분자들을 증폭한다면 가중치를 분자의 양으로 표현하는 것이 가능하므로 분자 수준에서 앙상블 계열의 학습을 구현하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 앙상블 계열의 학습 방법 중 특히 부스팅의 효과를 DNA 컴퓨팅에 응용하고자 할 때, 어떤 방법이 가능하며, 표현 과정에서 고려해야 할 사항은 어떠한 것들이 있는지 고려하고자 한다. 본 논문에서는 규모를 사전에 한정할 수 없는 진화 가능한 그래프 구조(evolutionary graph structure)를 학습할 수 있는 방법을 찾아보고자 한다. 진화 가능한 그래프 구조는 기존의 DNA 컴퓨팅 방법으로는 학습할 수 없는 문제이다. 그러나 조합 가능한 수를 사전에 정의할 수 없기 때문에 분자의 수에 상관없이 동일한 연산 시간에 문제를 해결할 수 있는 DNA 컴퓨팅의 장정을 가장 잘 발휘할 수 있는 문제이기도 하다.개별 태스크의 특성에 따른 성능 조절과 태스크의 변화에 따른 빠른 반응을 자랑으로 한다. 본 논문에선 TIB 알고리즘을 리눅스 커널에 구현하여 성능을 평가하였고 그 결과 리눅스에서 사용되는 기존 인터벌 기반의 알고리즘들에 비해 좋은 전력 절감 효과를 얻을 수 있었다.과는 한식 외식업체들이 고객들의 재구매 의도를 높이기 위해서는 한식 외식업체의 서비스요인, 식음료요인, 이벤트 요인 등을 강화함으로써 전반적인 종사원 서비스 품질과 식음료품질을 높이는 전략을 취해야 한다는 것을 시사해주고 있다. 본 연구는 대구 경북소재 한식 외식업체만을 대상으로 하여 연구를 실시하여 연구의 일반화와 한식 외식업체를 이용하는 이용 고객들이 한식 외식업체를 재방문하는 재구매 의도가 발생하는데 있어 발생하는 과정을 설명하는 종단적 연구를 실시하지 못한 한계점을 가지고 있다.아직 산업 디자인이 품질경쟁력에 크게 영향을 미치는 성숙단계에 이르지 못하였음을 의미한다. (2) 제품 디자인에게 영향을 끼치는 유의적인 변수는 연구개발력, 연구개발투자 수준, 혁신활동 수준(5S, TPM, 6Sigma 운동, QC 등)이며, 제품 디자인은 우선 품질경쟁력을 높여 간접적으로 고객만족과 고객 충성을 유발하는 것으로 추정되었다. 상기의 분석결과로부터, 본 연구는 다음과 같은 정책적 함의를 도출하였다. 첫째, 신상품 개발과 혁신을 위한 포괄적인 연구개발 프로젝트를 품질 경쟁력의 주요 결정요인(제품의 기본성능, 신뢰성, 수명(내구성) 및 제품 디자인)과 연계하여 추진해야 할 것이다. 둘째, 기업은 디자인 경영 마인드 제고와 디자인 전문인력 양성을, 대학은 디자인 현장 업무를 통하여 창의력 증진과 기획 및 마케팅 능력 교육을, 정부는 디자인 기술개발 및 디자인 교육지원의 강화를 통하여 각각 디자인 경쟁력$\righta

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스트림 데이터 환경에서 배치 가중치를 이용하여 사용자 특성을 반영한 빈발항목 집합 탐사 (Discovering Frequent Itemsets Reflected User Characteristics Using Weighted Batch based on Data Stream)

  • 서복일;김재인;황부현
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.56-64
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    • 2011
  • 스트림데이터는 무한하고 연속적인 특성을 지니고 있기 때문에 전체 데이터를 기반으로 빈발 항목 집합을 탐사하는 것은 어렵다. 이 때문에 데이터의 특성과 사용자의 특성을 반영한 특수한 데이터마이닝 방법이 필요하다. 이 논문에서는 사용자가 최근에 발생한 데이터에 더 많은 관심이 있다는 특성을 반영하여 빈발 항목을 탐사하는 FIMWB 방법을 제안한다. FIMWB는 과거 데이터의 발생 시점과 현재 시점과의 시간 간격에 따라 가변적인 가중치를 배치에 부여하여 최신 데이터에 더 많은 관심과 중요성을 반영한다. FP-Digraph는 FIMWB를 통해 탐사된 빈발 항목으로 그래프를 구성하여 빈발 항목 집합을 탐사한다. 실험 결과로 FIMWB 방법이 불필요한 항목의 생성을 감소시키고 트리기반(FP-Tree)의 빈발 항목 집합 탐사에 비해 제안하는 FP-Digraph 방법이 스트림 데이터 환경에 더 적합함을 알 수 있다.