• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1089-1095
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• 2004

주어진 네트워크에서 최적의 스타이너 트리를 구하는 문제는 NP-hard이며, 최적에 가까운 스타이너 트리를 구하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 유전자 알고리즘에서 염색체를 기존의 이진스트링 대신 부동소수점으로 표현하였다. 먼저 주어진 네트워크에 Prim의 알고리즘을 적용하여 스패닝 트리를 구하고, 부동소수점 표현을 갖는 유전자 알고리즘을 사용하여 새로운 스타이너 점을 트리에 추가하는 과정을 반복함으로써 최적에 가까운 스타이너 트리를 구했다 이 방법을 사용하면 이진스트링을 사용하는 기존의 방법에 비해서 트리가 보다 빠르고 정확하게 최적에 가까운 스타이너 트리에 접근했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.136-138
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• 2002

관계형 OLAP 시스템에서는 다차원 분석에 사용될 데이터를 하나의 사실과 여러 개의 차원 테이블로 구성된 스타 스키마로 표현한다. 사실 테이블은 측정치의 속성을 포함하며, 차원 테이블들은 이러한 사실 테이블에서 중심으로 뻗어져 나온 형태로써, 측정치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 크기의 OLTP 소스 데이타베이스로부터 사실과 차원 테이블로 구성된 스타 스키마 설계하기 위해서는 풍부한 경험과 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 스타 스키마를 효과적으로 설계하기 위한 체계적인 설계 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소스 데이터베이스들에 대한 개념적 모델인 ER 도형을 이용하여 여러 개의 사실 엔터티를 추출하는 알고리즘과 이를 통해 자동적으로 스타 스키마를 설계하는 알고리즘을 제시하였다. 스타 스키마가 하나의 사실 테이블에 여러 개의 차원 테이블이 M:1의 관계로 연결되었다는 성질을 활용하여, 이 방법에서는 EH 도형이 연결된 위상 구조를 이용하여 각 엔터티에 연결된 M:1 관계의 개수에 근거하여 사실과 차원을 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에는 이러한 방법을 통해 데이터 웨어하우스의 스타 스키마들 자동적으로 쉽게 설계하여 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1110-1115
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• 2014

행렬-스타 그래프와 전위 그래프는 스타 그래프 부류로 그래프 이론 관점에서 노드 대칭성, 고장 허용도, 재귀적 확장성 등 스타그래프의 장점을 가지고 있는 상호연결망이다. 본 논문에서는 그래프 이론의 인접 성질을 이용하여 행렬-스타 그래프와 전위 그래프 사이의 일-대-일 사상 알고리즘을 제안한다. 행렬-스타 그래프가 전위 그래프에 연장율 n 이하에 사상할 수 있음을 보이며, 평균 연장율이 2 이하임을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.359-362
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• 2003

본 논문에서는 멀티캐스팅 경로 설정에 많이 사용되는 스타이너 트리 문제를 위한 새로운 유전자 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 휴리스틱 방법으로 스타이너 트리를 구성하고, 여기에 유전자 알고리즘을 반복 수행하여, 보다 최적에 가까운 스타이너 트리를 구하도록 하였다. 제안 알고리즘을 OR- 라이브러리의 스타이너 트리 문제 중 38개의 예제에 대하여 실험한 결과, 21개의 예제에서 최적 해를 찾아내었다. 또한 반복 계산 초기에 빠르게 수렴하는 성질을 볼 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권6호
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• pp.345-350
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• 2008

최근에 병렬처리를 위한 새로운 위상으로 하이퍼 스타 연결망 HS(2n,n)가 제안되었다. 하이퍼 스타 연결망은 하이퍼큐브와 스타 그래프의 성질을 가지고 있으면서, 같은 노드수를 갖는 하이퍼큐브보다 망비용이 우수한 연결망이다. 본 논문에서는 하이퍼스타 연결망 HS(2n,n)에서 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘에 의해 구성된 에지 중복 없는 스패닝 트리가 에지 중복없는 최적 스패닝 트리임을 증명한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권4호
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• pp.299-306
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• 2009

계층적 폴디드 하이퍼스타 네트워크는 동일한 노드 개수를 갖는 계층적 네트워크인 HCN(n,n)과 HFN(n,n)보다 망비용이 우수한 연결망이다. 본 연구에서는 하이퍼큐브, HCN(n,n), HFN(n,n)과 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$) 사이의 임베딩을 분석한다. 임베딩 결과는 HCN(n,n), HFN(n,n), 하이퍼큐브 $Q_{2n}$은 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)에 확장율 $\frac{C^n}{2^{2n}}$과 연장율 2, 3, 4로 각각 임베딩 가능하다. 또한, 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)는 계층적 네트워크인 HFN(2n,2n)에 연장율 1에 임베딩 가능하다. 이러한 임베딩 결과는 하이퍼큐브, HCN(n,n), HFN(n,n)에서 개발된 알고리즘을 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)에서 효율적으로 활용 가능함을 의미한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.430-436
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• 2014

행렬스타 그래프와 하프팬케익 그래프는 스타 그래프의 변형으로 노드 대칭성과 허용도 등 여러 가지 좋은 성질을 갖는다. 본 연구에서는 행렬스타 그래프와 하프팬케익 그래프 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$는 하프팬케익 그래프 $HP_{2n}$에 연장율 5, 확장율 1에 임베딩 가능하다. 또한 하프팬케익 그래프 $HP_{2n}$는 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$에 임베딩하는 연장율 비용이 O(n)임을 보인다. 이러한 결과는 스타 그래프에서 개발된 여러 가지 알고리즘을 하프팬케익 그래프에서 상수의 추가적인 비용으로 시뮬레이션 할 수 있음을 의미한다. 왜냐하면 스타 그래프 $S_n$은 행렬스타 그래프 $MS_{2,n}$의 부분 그래프이기 때문이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권2호
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• pp.95-100
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• 2008

본 논문에서는 Folded 하이퍼-스타 연결망을 기반으로 하는 새로운 상호연결망, 계층적 Folded 하이퍼-스타 연결망 HFH($C_n,\;C_n$)을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 HFH($C_n,\;C_n$)가 Folded 하이퍼-스타 연결망과 기존에 제안된 계층적 연결망인 HCN(m,m), HFN(m,m)보다 망비용(지름${\times}$분지수) 측면에서 우수한 연결망임을 보인다. 또한 HFH($C_n,\;C_n$)의 여러 가지 망 성질(연결도, 라우팅 알고리즘, 지름, 방송)을 분석한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권2호
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• pp.65-74
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• 2002

병렬 처리 시스템의 상호연결 네트워크로써 스타 그래프 구조간 그간 널리 사용되어 왔던 하이퍼규브에 비해 지름 및 차수 등의 특성에 우수한 성능을 보임으로 인해 최근 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 스타 그래프 네트워크에서 여러가지 통신문제들이 연구되어 지고 있는데 그러한 통신 문제 중 에 가장 기본이 될수있는 문제 중의 하나가 브로드캐스팅이다. 본 논문에서는 윕홀라우팅을 지원하는 스타 그래프 네트워크 시스템에서의 브로드캐스팅 문제를 다룬다. 윔홀라우팅을 사용하는 네트워크에서는 전송 노드간의 거리보다 전송 시 링크 충돌을 최소화하는 것이 전체 통신 시간을 줄이는 중요한 요소가 되는 데 본 논문에서는 스타 그래프 네트워크에서의 해밀 토니안 경로를 이용하여 링크 충돌이 없이 n 차원 스타 네트워크$([long_n n!]+1)$ 통신스텝이 전체 브로드캐스팅이 완료되는 알고리즘을 제시한다. 이는 이론 절 하한값 $([long_n n!]+1)$ 에 근접한 결과로 기존의 n-1 통신 스텝이 걸리는 알고리즘 보다 향상된 결과이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.115-124
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• 2014

하이퍼큐브와 스타 그래프는 상호연결망으로 널리 알려져 있다. 상호연결망의 임베딩은 임의의 연결망 G를 다른 연결망 H에 사상하는 것이다. 상호연결망 G가 H에 적은 비용으로 임베딩 가능하다는 것은 연결망 G에서 개발된 알고리즘들을 연결망 H에서 효율적으로 이용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 HCN과 HON 사이의 임베딩과 스타(star)그래프와 하프팬케익그래프 사이의 임베딩을 분석한다. 연구 결과로 HCN(n,n)은 HON($C_{n+1},C_{n+1}$)에 연장율 3에 임베딩 가능하고, HON($C_d,C_d$)를 HCN(2d-1,2d-1)에 임베딩 비용은 O(d)임을 보인다. 또한 스타그래프는 하프팬케익그래프에 연장율 11, 확장율 1에 임베딩 가능하고, 평균 연장율은 8이다. 본 연구 결과는 HCN 연결망과 스타그래프에서 이미 개발된 여러 가지 알고리즘을 HON 연결망과 하프팬케익그래프에서 효율적으로 이용할 수 있음을 의미한다.