• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.277-280
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• 2007

통신 시스템에 대한 관심은 인터넷의 급격한 발전에 의해 가상공간의 출현과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 구축에 대한 요구가 증대됨에 따라 관련 이론 및 기술의 발전을 주도해 왔다. 이와 관련한 문제들 중에 가장 근간이 되는 문제들 중 하나는 최적 통신 걸침 나무 (OCST: Optimal Communication Spanning Tree) 문제이다. 본 논문에서는 이러한 최적 통신 걸침 나무 문제를 해결하기 위해 유전 알고리즘 (GA)를 이용한다. 유전 알고리즘을 이용함에 있어서 중요한 단계중 하나는 유전자표현을 어떻게 문제에 적합하게 설계하느냐이다. 본 논문에서는 걸침나무를 표현하기 위해 기존의 $Pr\ddot{u}fer$수 기반의 유전자 표현법을 개선하여 n개의 노드에 대해 n-2개의 숫자열로 표현가능하면서도 보다 더 최적 통신 걸침 문제에 적합하도록 고안한 새로운 유전자 표현법을 이용한다. 임의로 생성된 예제에 대한 수치 실험을 통해 통신시스템의 기본 문제 중 하나인 최적 통신 걸침 문제의 해법으로서의 제안 알고리즘의 유용성과 효율성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.466-469
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• 2007

최근 늘어가는 통신 서비스에 대한 관심은 관련 이론 및 기술의 발전을 주도해 왔다. 이러한 통신 시스템에 관련한 문제들 중에 가장 근간이 되는 문제 중 하나는 최적 통신 걸침 나무 (OCST: Optimal Communication Spanning Tree) 문제이다. 본 논문에서는 이러한 최적 통신 걸침 나무 문제에 대한 해법으로 최적 통신 걸침 나무 문제에 적합한 새로운 유전자 표현법을 이용한 유전 알고리즘을 설계하여 구현한다. 제안하는 유전 알고리즘은 n개의 노드에 대해 n-2개의 숫자 열로 표현가능하다고 알려진 기존의 $Pr\ddot{u}fer$수 기반의 유전자 표현법을 개선하여 보다 더 최적 통신 걸침 문제에 적합하도록 고안한 새로운 유전자 표현법을 이용한다. 임의로 생성된 예제에 대한 수치 실험을 통해 통신시스템의 기본 문제 중 하나인 최적 통신 걸침 문제의 해법으로서의 제안 알고리즘의 유용성과 효율성을 확인한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.4
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• pp.268-276
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• 2005

This paper deals with optimum communication spanning tree(OCST) problem. Generally, OCST problem is known as NP-hard problem and recently, it is reveled as MAX SNP hard by Papadimitriou and Yannakakis. Nevertheless, many researchers have used polynomial approximation algorithm for solving this problem. This paper uses evolutionary algorithm. Especially, when an evolutionary algorithm is applied to tree network problem such as the OCST problem, representation and genetic operator should be considered simultaneously because they affect greatly the performance of algorithm. So, we introduce a new representation method to improve the weakness of previous representation which is proposed for solving the degree constrained minimum spanning tree problem. And we also propose a new decoding method to generate a reliable tree using the proposed representation. And then, for finding a suitable genetic operator which works well on the proposed representation, we tested three kinds of genetic operators using the information of network or the genetic information of parents. Consequently, we could confirm that the proposed method gives better results than the previous methods.