광 네트워크에서의 효율성과 안정성을 위해 보호 복구가 요구되면서 기존의 여러 보호 복구 방법들이 제안되고 있으며, 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 연구 중에서 네트워크 토폴로지를 하나의 사이클로 구성하여 어느 한 링크가 손상되더라도 복구가 가능한 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 해밀턴 사이클(Hamiltonian cycle)을 이용하여 네트워크 토폴로지를 하나의 사이클이 아닌 몇 개의 다중 도메인으로 분리하여 장애 발생 시 해당 도메인 내에서 복구경로 설정이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 분석한 결과 복구경로길이가 단일 사이클의 경우에 비해 $57{\%}$ 이상 감소함을 볼 수 있다. 즉, 다중 도메인으로 분리, 보호복구를 수행 할 경우 복구 용량의 증가는 크지 않으면서 고속 복구가 가능함을 확인할 수 있다.
이 연구에서는 개정 교육과정의 수학 I 에서 다루어지는 그래프의 지도 목표가 7차 교육과정의 이산수학에서 그래프의 지도 목표와 같지 않음을 확인하였다. 이를 바탕으로 수학 I 에서 그래프와 행렬 단원의 내용 요소인 경로의 교수학적 변환 방식과 학생들의 이해 정도를 분석하였으며, 그 결과 개정 교육과정의 수학 I 에서 경로는 trail로 정의되지만 교과서에 따라서는 이를 path로 해석한 경우가 있으며 학생들 역시 경로를 trail보다는 path로 이해하려는 경향이 있음을 파악할 수 있었다. trail로서 경로의 정의는 오일러 회로와 해밀턴 회로를 다루는 체계에서 보다 의미를 가지며 개정 교육과정의 수학I에서는 trail로서 경로의 가치를 찾는 것이 쉽지 않다.
장르 및 행위는 스토리의 분류뿐만 아니라 그 특성 데이터의 분포를 가시적으로 나타나는 데에도 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 스토리 특성 데이터의 분포를 장르-행위의 2차원 평면에서 가시화함에 있어, 인접한 장르 및 인접한 행위가 서로 유사성을 가지는 즉 공간적 특성을 가지는 장르-행위 좌표계를 제안한다. 제안된 장르-행위 좌표계를 이용하여 스토리 특성 데이터의 분포를 가시화 해본 결과 유사도가 높은 항목들이 연이여 좌표계의 항목을 이루고 또한 관련성 있는 특성 데이터들이 군집을 이루어 나타나는 등 공간적 의미를 가지도록 스토리 특성 데이터의 가시화가 가능함을 확인하였다.
다면체에 관한 연구 문제를 통해 수학사를 통한 문제 제기, 컴퓨터와 교구 등을 통한 수학실험, 추측, 그리고 정당화를 통한 수평적 수학화와 수직적 수학화의 과정을 다룬다. 구체적으로 본 논문에서는 아르키메데스 다면체와 카탈란 다면체를 중심으로, 수학사를 통해 등장하는 해밀턴 경로 문제, 다면체 색칠 문제, 그리고 다면체 전개도를 통한 구성 문제 등을 컴퓨터와 교구 등을 통해 수학실험으로 탐구하고, 추측과 정당화의 과정을 통해 얻어진 결과를 보고하며 또한 수학실험을 통해 발견된 미해결 문제를 제시한다.
방향 가중 그래프의 차수제약 최소신장트리 (degree-constrained minimum spanning tree, d-MST) 문제는 정확한 해를 구하는 다항시간 알고리즘이 존재하지 않아 NP-완전 문제로 알려져 왔다. 따라서 휴리스틱한 근사 알고리즘을 적용하여 최적 해를 구하고 있다. 본 논문은 차수와 사이클을 검증하는 Kruskal 알고리즘으로 d-MST의 초기 해를 구하고, d-MST의 초기 해에 대해 k-opt를 수행하여 최적 해를 구하는 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 4개의 그래프에 적용한 결과 2-MST까지 최적 해를 구할 수 있었다.
단순 무방향 그래프 G 의 L(2,1)-coloring은 d(u,v)가 두 정점 사이의 거리일 때 두 가지 조건 (1) d(x,y) = 1 라면 |f(x)-f(y)|≥ 2, (2) d(x,y) = 2 라면 |f(x)-f(y)|≥ 1 을 만족하는 함수 f : V → [0,1,…,k]를 정의하는 것이다. 임의의 L(2,1)-coloring c 에 대하여 G 의 c-span 은 λ(c)=max{|c(u)-c(v)|| u,v∈V} 이며, L(2,1)-coloring number 인 λ(G)는 모든 가능한 c 에 대하여 λ(G) = min{λ(c)} 로 정의된다. 본 논문에서는 Harary의 정리에 기반하여 지름이 2인 그래프에 대하여 여그래프에 해밀턴 경로의 존재여부를 Tabu Search를 사용해 판단하고 이를 통해 λ(G)가 n(=|V|)과 같음을 분석한다.
연구목적 : 기존 연구에서 만성적인 경과를 갖는 신체 질환과 인격간의 상호 관련성이 지속적으로 제시되어 왔다. 본 연구에서는 기질성격검사를 이용하여 섬유근육통 환자의 인격 성향을 평가하고 섬유근육통 증상의 강도에 영향을 미치는 인격 성향을 알아보고자 한다. 방법: 40명의 여성 섬유근육통 환자와 40명의 건강한 정상 여성 대조군이 본 연구에 참여하였다. 모든 대상군에게 인격을 평가하는 기질성격검사와 우울 상태를 평가하는 해밀턴 우울 평가 척도가 시행되었으며, 섬유근육통 환자의 증상 평가를 위해 섬유근육통 영향 척도를 시행하였다. 결과: 섬유근육통 환자군은 연령과 우울 상태를 공변으로 보정하였을 때, 정상 대조군에 비해 유의하게 높은 위험회피 점수(F=2.187, p=0.047)와 낮은 자율성 점수(F=4.551, p=0.036)를 나타내었다. 섬유근육통 환자군에서 연령과 우울을 보정하였을 때, 섬유근육통 영향 척도 점수와 위험 회피 점수가 양의 상관관계를 나타내었으며(R=0.399, p=0.013), 다중선형 회귀 분석에서 위험 회피 점수가 섬유근육통 영향 척도 점수에 영향을 미치는 인자로 밝혀졌다(95% CI=0.004-1.942, p=0.049). 결론: 본 연구를 통해 여성 섬유근육통 환자는 건강한 정상 여성에 비해 특징적인 인격 성향이 있음을 확인하였다 또한, 위험 회피 성향이 섬유근육통 환자에서 증상의 강도에 영향을 미치는 인자로 나타났다.
본 논문은 외판원 문제의 해를 쉽게 구하는 알고리즘을 제안하였다. 사전에, n(n-1)개의 데이터에 대해 각 정점에서의 거리 오름차순으로 정렬시켜 최단거리 상위 10개인 10n개를 결정하였다. 첫 번째로, 각 정점 $v_i$의 최단거리인 $r_1=d\{v_i,v_j\}$로 연결된 부분경로를 하나의 지역으로 결정하였다. $r_2$에 대해서는 지역 내 정점간 간선은 무조건 연결하고, 지역간 간선은 연결 규칙을 적용하였다. 전체적으로 하나의 해밀턴 사이클이 형성될 때까지 $r_3$ 부터는 지역간 간선만 연결하는 방법으로 정복하였다. 따라서 제안된 방법은 지역분할정복 방법이라 할 수 있다. 실제 지도상의 도시들인 TSP-1(n=26) TSP-2(n=42)와 유클리드 평면상에 랜덤하게 생성된 TSP-3(n=50)에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 TSP-1과 TSP-2는 최적해를 구하였다. TSP-3에 대해서는 Valenzuela와 Jones의 결과보다 거리를 단축시킬 수 있었다. 전수탐색 방법은 n!인데 반해, 제안된 알고리즘의 수행복잡도는 $O(n^2)$이며, 수행횟수는 최대 10n이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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