• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.787-790
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• 1998

In this paper we consider strongly polynomial variations of the auction algorithm for the single origin/all destinations shortest path problem. These variations are based on the idea of graph reduction, that is, deleting unnecessary arcs of the graph by using certain bounds naturally obtained in the course of the algorithm. We study the structure of the reduced graph and we exploit this structure to obtain algorithm with O(n min{m, nlogn}) and O(n$^{2}$) running time.

• 대한산업공학회지
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• 제31권1호
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• pp.10-19
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• 2005

The minimum spanning tree (MST) problem is one of the traditional optimization problems. Unlike the MST, the degree constrained minimum spanning tree (DCMST) of a graph cannot, in general, be found using a polynomial time algorithm. So, finding the DCMST of a graph is a well-known NP-hard problem of importance in communications network design, road network design and other network-related problems. So, it seems to be natural to use evolutionary algorithms for solving DCMST. Especially, when applying an evolutionary algorithm to spanning tree problems, a representation and search operators should be considered simultaneously. This paper introduces a new tree representation scheme and a genetic operator for solving combinatorial tree problem using evolutionary algorithms. We performed empirical comparisons with other tree representations on several test instances and could confirm that the proposed method is superior to other tree representations. Even it is superior to edge set representation which is known as the best algorithm.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.471-476
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• 2024

다양한 스마트 기기 및 컴퓨팅 디바이스의 보급에 따라 빅데이터 생성이 광범위하게 일어나고 있다. 기계학습은 데이터의 패턴을 학습하여 추론을 수행하는 알고리즘이다. 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 주목을 받는 알고리즘은 신경망 기반의 딥러닝 학습이다. 딥러닝은 다양한 응용이 발표되면서 빠른 성능 향상을 달성하고 있다. 최근 딥러닝 알고리즘 중에서 그래프 구조를 활용하여 데이터를 분석하려는 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 딥러닝 네트워크에 전달하기 위한 그래프 생성 방법을 제시한다. 본 논문은 그래프 생성 과정에서 노드의 속성과 간선의 가중치를 일반화하고 행렬화 과정을 제시하여 딥러닝 입력에 필요한 구조로 전환하는 방법을 제시한다. 그래프 생성 과정에서 속성과 가중치 정보를 보전할 수 있는 선형변환 매트릭스 적용 방법을 제시한다. 마지막으로 일반 그래프의 딥러닝 입력 구조를 제시하고 성능 분석을 위한 접근법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.234-242
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• 2010

본 논문은 가장 중요한 자료구조 중 하나인 그래프를 효과적으로 시각화하는 방법에 관해 다룬다. 그래프 시각화의 목적은 원래의 그래프 구조를 이해하기 쉽게 잘 표현하는 것이지만 일반적으로 그래프의 크기가 커짐에 따라 교차하는 간선의 수가 급격히 증가하여 각 정점 간의 관계를 눈으로 확인하기 쉽지 않게 된다. 우리는 이 문제에 대한 새로운 해결 방법을 제시한다. 기존의 연구들이 대부분 간선의 교차 수를 최소화하는 조건만 고려하였던 것을 벗어나 본 논문에서는 간선 교차 최소화와 더불어 정점 간의 거리를 보존하는 것을 동시에 고려하여 원래의 그래프 구조를 최대한 잘 표현하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 이 두 목적 값의 가중치 합으로 각 해를 평가하는 유전 알고리즘을 설계하여 시각화에 적용한다. 제안한 시각화 방법이 새로운 목적에 맞게 그래프를 잘 시각화할 수 있음을 실험을 통해 입증할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.201-206
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• 2006

유전자 알고리즘은 공학 분야에서 필요한 여러 가지 최적화 문제에 대하여 최적에 가까운 해를 제공해주는 반복적 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는 특정 교배방법에서 유전자의 배열순서가 적합도가 높은 스키마의 길이에 미치는 영향을 고찰하였다. 또한 이에 따른 유전자 알고리즘의 성능 변화를 두 개의 예제를 이용한 실험을 통하여 관찰하였다. 예제로 사용된 그래프 분할과 knapsack 문제를 위해 몇 가지 유전자 재배열 방법을 제시하였다. 실험결과에 따르면 유전자 재배열 방법마다 서로 다른 유전자 알고리즘 성능을 보여주었으며, 적합도가 높은 스키마의 길이를 고려한 재배열 방법이 재배열을 하지 않았을 때 보다 유전자 알고리즘의 성능을 향상시켜 주는 것을 관찰하였다. 따라서 주어진 문제에 적합한 유전자 재배열 방법을 찾는 것이 대단히 중요함을 확인하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제20권3호
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• pp.3-14
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• 1994

In this study, two reliability computational algorithms which respectively utilize a factoring method are proposed for a system represented by reliability block diagram. First, vertex factoring algorithm is proposed. In this algorithm, a reliability block diagram is considered as a network graph with vertex reliabilities. Second algorithm is mainly concerned with conversion of a reliabilities block diagram into a network graph with edge reliabilities. In this algorithm, the independence of edges is preserved by eliminating replicated edges, and in computing the reliability of a converted network graph, existing edge factoring algorithm is applied. The efficiency of two algorithms are compared for example systems with respect to computing times. The results shows that the second algorithm is shown to be more efficient than the first algorithm.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제5권2호
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• pp.329-336
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• 1998

The class of doubly chordal graphs is a subclass of chordal graphs and a superclass of strongly chordal graphs which arise in so many application areas. Many optimization problems like domination and Steiner tree are NP-complete on chordal graps but can be solved in polynomial time on doubly chordal graphs. The central to designing efficient algorithms for doulby chordal graphs is the concept of (canonical)doubly perfect elimination orderings. We present linear time algorithms to compute a (canonical) double perfect elimination ordering of a doubly chordal graph.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1096-1100
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• 2012

Most of previous genetic algorithms for solving graph problems have used a vertex-based encoding. We proposed an edge encoding based new genetic algorithm using a spanning tree. Contrary to general edge-based encoding, a spanning tree-based encoding represents only feasible partitions. As a target problem, we adopted the MAX CUT problem, which is well known as a representative NP-hard problem, and examined the performance of the proposed genetic algorithm. The experiments on benchmark graphs are executed and compared with vertex-based encoding. Performance improvements of the spanning tree-based encoding on sparse graphs was observed.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.863-868
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• 2013

본 논문에서는 최근의 디지털논리시스템의 함수구성시에 도입되고 있는 그래프이론에 바탕을 둔 새로운 형태의 데이터구조 형태인 모서리값 확장 그래프를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 수학적 배경으로는 리터럴 함수와 리드 뮬러 확장에 대해 논의하였으며, 본 논문의 근간인 모서리 확장 그래프의 도출에 대해 논의하였다. 또한, 모서리 확장 그래프로부터 임의의 m치 n변수의 축약된 함수구성을 도출하는 알고리즘을 제안하였으며 이를 예에 적용하여 그 타당성을 보였다. 제안된 알고리즘의 규칙성을 고려하여 동일부분을 모듈화함으로써 일반성을 가짐을 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권2호
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• pp.69-74
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• 2011

그래프 G의 최소 dominating set 문제는 G의 dominating set들 중 가장 작은 크기의 dominating set을 찾는 문제이며, NP-complete class에 속해 polynomial time안에 해결할 수 없는 문제로 잘 알려져 있다. 그러나, heuristic한 방법 혹은 approximation 방법을 이용해 특정한 분야에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 세 개의 서로 다른 simulated annealing 알고리즘을 제시하여, 이들 알고리즘을 DIMACS에서 제시한 그래프들에 적용한 경우 효율성 증가가 이루어지는 것을 실험적으로 보이고자 한다.