• 제목/요약/키워드: Boolean Cardinality Constraint

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이진 변수 기수 조건을 위한 CNF 변환 방법의 분석 (Comparative Analysis on CNF Encodings for Boolean Cardinality Constraints)

  • 이민;권기현
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권2호
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    • pp.81-90
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    • 2008
  • 이진 변수의 기수 조건이란 여러 이진 변수 중에서 하나를 선택하는 것이다. 이러한 조건을 줄여서 BCC(Boolean Cardinality Constraint)라고 부른다. BCC는 소프트웨어 공학을 비롯해서 전산학의 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그래서 BCC를 CNF로 변환하는 효율적인 방법이 많이 연구되었다. 본 논문에서는 지금까지 제시된 변환 방법을 효율성과 유연성 측면에서 분석한다. 뿐만 아니라 이해하기 어려운 것으로 잘 알려진 CNF 절을 시각화하여 숨겨진 구조를 드러냄으로서 기존 분석과 차별화를 하였다. 분석 결과를 확인하기 위해서 다양한 비둘기-집 문제에 적용하였다. 그 결과 BCC를 다루는데 있어서 커멘더 변환 방법이 다른 방법보다 우수하였다.

만족가능성 처리기를 이용한 이진 변수 서브시퀀스 추출 (Extracting Subsequence of Boolean Variables using SAT-solver)

  • 박사천;권기현
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제15D권6호
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    • pp.777-784
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    • 2008
  • 최근 정형 검증 분야에서 상태 폭발 문제를 극복하기 위해 만족가능성(Satisfiability) 처리기를 사용하는 방법이 많이 연구되고 있다. 만족가능성 처리기를 사용하려면 대상을 CNF 식으로 변환해야 하는데, 이진 기수 제약 조건은 시스템을 CNF 식으로 변환하기 위해 많이 사용되는 기법이다. 그러나 이진 기수 제약 조건은 이진 변수들의 집합을 다루기 때문에 이진 변수들의 순서 정보는 변환할 수 없었다. 본 논문에서는 이진 변수의 시퀀스에서 길이가 k인 서브시퀀스 추출 문제에 대한 CNF 변환 방법을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 방법이 순서정보를 고려치 않고 적용한 변환 방법보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

이진 기수 조건에서 인접성 표현을 위한 최적화된 CNF 변환 (Optimal CNF Encoding for Representing Adjacency in Boolean Cardinality Constraints)

  • 박사천;권기현
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권11호
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    • pp.661-670
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    • 2008
  • 만족가능성 처리기는 모델 검증 및 임베디드 프로그램 검증과 같이 소프트웨어 공학의 여러 분야에서 활용되고 있다. 만족가능성 처리기를 활용하기 위해서는 주어진 문제를 처리기의 입력인 CNF 형식으로 변환해야 한다. 그러나 이 형식은 소스코드나 소프트웨어 모델보다 표현력이 낮기 때문에 최적화된 변환이 요구된다. 본 논문에서는 "n개에서 인접된 $k{\leq}n$개 선택" 문제를 CNF형식으로 변환하는 최적화된 기법을 제시한다. 제안된 방법을 다양한 일본 퍼즐에 적용한 결과 우수한 성능이 입증되었다. 우리가 알고 있는 한, 인접성에 대한 최적화된 CNF 변환 연구는 거의 없다.