The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.233-241
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2014
This paper suggests a fast minimum spanning tree algorithm which simplify the original graph to 2-edge connected graph, and using the cycling property. Borůvka algorithm firstly gets the partial spanning tree using cycle property for one-edge connected graph that selects the only one minimum weighted edge (e) per vertex (v). Additionally, that selects minimum weighted edge between partial spanning trees using cut property. Kruskal algorithm uses cut property for ascending ordered of all edges. Reverse-delete algorithm uses cycle property for descending ordered of all edges. Borůvka and Kruskal algorithms always perform |e| times for all edges. The proposed algorithm obtains 2-edge connected graph that selects 2 minimum weighted edges for each vertex firstly. Secondly, we use cycle property for 2-edges connected graph, and stop the algorithm until |e|=|v|-1 For actual 10 benchmark data, The proposed algorithm can be get the minimum spanning trees. Also, this algorithm reduces 60% of the trial number than Borůvka, Kruskal and Reverse-delete algorithms.
Cluster sensor network is a sensor network where input nodes crowd densely around some nuclei. Steiner minimum tree is a tree connecting all input nodes with introducing some additional nodes called Steiner points. This paper proposes a mechanism for efficient construction of a cluster sensor network connecting all sensor nodes and base stations using connections between nodes in each belonged cluster and between every cluster, and using repetitive constructions of approximate Steiner minimum trees. In experiments, while taking 1170.5% percentages more time to build cluster sensor network than the method of Euclidian minimum spanning tree, the proposed mechanism whose time complexity is O($N^2$) could spend only 20.3 percentages more time for building 0.1% added length network in comparison with the method of Euclidian minimum spanning tree. The mechanism could curtail the built trees' average length by maximum 3.7 percentages and by average 1.9 percentages, compared with the average length of trees built by Euclidian minimum spanning tree method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.6
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pp.71-80
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2014
Employing PTAS to building minimum spanning tree for a large number of equal distribution input terminal nodes can be a effective way in execution time. But applying PTAS to building minimum spanning tree for tremendous unequal distribution node may lead to performance degradation. In this paper, a partial PTAS reflecting the scheme into specific node dense area is presented. In the environment where 90% of 50,000 input terminal nodes stand close together in specific area, approximate minimum spanning tree by our proposed scheme can show about 88.49% execution time less and 0.86%tree length less than by existing PTAS, and about 87.57%execution time less and 1.18% tree length more than by Prim's naive scheme. Therefore our scheme can go well to many useful applications where a multitude of nodes gathered around specific area should be connected efficiently as soon as possible.
This study deals with the DCMST (Delay constrained Capacitated Minimum Spanning Tree) problem applied in the topological design of local networks or finding several communication paths from root node. While the traditional CMST problem has only the traffic capacity constraint served by a port of root node, the DCMST problem has the additional mean delay constraint of network. The DCMST problem consists of finding a set of spanning trees to link end-nodes to the root node satisfying the traffic requirements at end-nodes and the required mean delay of network. The objective function of problem is to minimize the total link cost. This paper presents two-phased heuristic algorithm, which consists of node exchange, and node shift algorithm based on the trade-off criterions, and mean delay algorithm. Actual computational experience and performance analysis show that the proposed algorithm can produce better solution than the existing algorithm for the CMST problem to consider the mean delay constraint in terms of cost.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.5
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pp.159-171
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2011
This paper suggests an algorithm that obtains the Minimum Spanning Tree for directed graph (DMST). The existing Chu-Liu/Edmonds DMST algorithm has chances of the algorithm not being able to find DMST or of the sum of ST not being the least. The suggested algorithm is made in such a way that it always finds DMST, rectifying the disadvantage of Chu-Liu/Edmonds DMST algorithm. Firstly, it chooses the Minimum-Weight Arc (MWA) from all the nodes including a root node, and gets rid of the nodes in which cycle occurs after sorting them in an ascending order. In this process, Minimum Spanning Forest (MST) is obtained. If there is only one MSF, DMST is obtained. And if there are more than 2 MSFs, to determine MWA among all MST nodes, it chooses a method of directly calculating the sum of all the weights, and hence simplifies the emendation process for solving a cycle problem of Chu-Liu/Edmonds DMST algorithm. The suggested Sulee DMST algorithm can always obtain DMST that minimizes the weight of the arcs no matter if the root node is set or not, and it is also capable to find the root node of a graph with minimized weight.
This paper proposes a mechanism for prompt and efficient construction of sensor network connecting sensor nodes and base stations using limited length edges minimum spanning tree. This mechanism can rapidly build a connecting tree which may be used in routing of sensor network. In an experiment for 2000 input terminal nodes, this mechanism can curtail 94.7% construction time comparing with the method by naive minimum spanning tree without tree length overheads. This shows the proposed mechanism can apply well to the application of swift construction of a sensor network.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.1
no.2
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pp.184-193
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1994
This paper considers the Updating Minimum-weight Spanning Tree Problem(UMP), that is, the problem to update the Minimum-weight Spanning Tree(MST) in response to topology change of the network. This paper proposes the algorithm which reconstructs the MST after several links deleted and added. Its message complexity and its ideal-time complexity are Ο(m+n log(t+f)) and Ο(n+n log(t+f)) respectively, where n is the number of processors in the network, t(resp.f) is the number of added links (resp. the number of deleted links of the old MST), And m=t+n if f=Ο, m=e (i.e. the number of links in the network after the topology change) otherwise. Moreover the last part of this paper touches in the algorithm which deals with deletion and addition of processors as well as links.
In this paper, we deals with optimizing traffic signal timing in grid networks by using a network topology design method. Optimizing traffic signal timing includes minimizing delay time delay between departure and destination by interlocking straight traffic signal in the minimum spanning tree(MST). On the assumption that users of network abide by the paths provided in this paper, this paper shows optimizing traffic signal timing in grid networks. the paths provided in this paper is gathered by using Dijkstra algorithm used in computer networks. The results indicate minimizing delay time of passing through the grid network and interlocking traffic signal in the grid network.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.5
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pp.31-39
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2015
The degree-constrained minimum spanning tree (d-MST) problem is considered NP-complete for no exact solution-yielding polynomial algorithm has been proposed to. One thus has to resort to an heuristic approximate algorithm to obtain an optimal solution to this problem. This paper therefore presents a polynomial time algorithm which obtains an intial solution to the d-MST with the help of Kruskal's algorithm and performs k-opt on the initial solution obtained so as to derive the final optimal solution. When tested on 4 graphs, the algorithm has successfully obtained the optimal solutions.
Wireless Sensor Network (WSN) is a wireless network that gathers information from remote area with autonomously configured routing path. We propose a fusion based routing for a 'convergecast' in which all sensors periodically forward collected data to a base station. Previous researches dealt with only full-fusion or no-fusion case. Our Fusion rate based Spanning Tree (FST) can provide effective routing topology in terms of total cost according to all ranges of fusion rate f ($0{\leq}f{\leq}1$). FST is optimum for convergecast in case of no-fusion (f = 0) and full-fusion (f = 1) and outperforms the Shortest Path spanning Tree (SPT) or Minimum Spanning Tree (MST) for any range of f (0 < f < 1). Simulation of 100-node WSN shows that the total length of FST is shorter than MST and SPT nearby 31% and 8% respectively in terms of topology lengths for all range of f. As a result, we confirmed that FST is a very useful WSN topology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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