본 논문은 최소신장트리를 쉽고 빠르게 구하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, 그래프의 가중치 간선의 수를 축소시키는 방법으로 그래프를 단순화 시켰다. 간선 수를 축소시키는 방법으로는 그래프 정점의 결합가가 3 이상인 경우, 최대 가중치 간선을 제거하는 방법을 적용하였다. 다음으로, 그래프를 단순화 시킨 축소된 모집단 간선들을 대상으로 사이클이 발생하는 부분을 확인하여 사이클 발생 간선들 중에서 최대 가중치를 갖는 간선을 삭제하는 방법을 적용하였다. 다양한 9개 그래프에 대해 제안된 사이클 최대 가중치 간선 제거 알고리즘을 적용한 결과 그래프의 사이클 개수만큼만 수행하여 MST를 쉽게 구하는 장점을 보였다. 모집단 축소 기법을 적용한 결과, 9개 그래프의 사이클 개수를 66%로 감소시키는 결과를 얻었으며, 최소 2개에서 최대 8개의 사이클에서의 최대 가중치 간선만 삭제하면 MST를 얻는 효과를 얻었다.
본 논문은 NP-난제로 알려진 능력한정 최소신장트리 문제(CMST)의 해를 다항시간으로 찾을 수 있는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안하였다. CMST는 다항시간으로 해를 구하는 방법인 EW 알고리즘의 성능이 좋지 않아 컴퓨터 프로그램의 도움을 받는 메타휴리스틱 기법들을 적용하고 있다. 그러나 메타휴리스틱 기법들도 최적 해를 찾지 못하는 성능의 한계를 보였다. 본 논문에서는 컴퓨터 도움 없이 시각적으로 손으로 CMST의 해를 찾는 규칙을 제시하였다. 제안된 방법은 먼저 MST를 작도하고, MST로부터 초기 CMST의 실현 가능 해를 구하고, CMST의 해를 개선하기 위해 서브트리의 게이트들이 근 노드에 보다 근접하도록 설정하는 최적화 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 OR-LIB의 10개 데이터, Q=3,5,10의 30개 경우에 대해 적용한 결과 최상의 성능을 보였다.
본 논문에서는 공유 트리에 기반에서 IP 멀티캐스팅을 위한 센트로이드 기반 백본코아트리 (Centroid-based Backbone Core Tree: CBCT) 생성 알고리즘을 제안한다 코아기반트리(Core Based Tree: CBT)는 공유 트리를 이용하여 멀티캐스트 자료를 전달하는 것으로 소스 기반 트리에 비하여 각 라우터가 유지해야 하는 상태 정보의 양이 적고, 적용하기 간단한 장점을 가지고 있지만, 코아 라우터(Core router) 선택이 어렵고, 멀티캐스트 트래픽이 코아로 집중되는 문제점을 가지고 있다. 백본코아트리(Backbone Core Tree: BCT)는 CBT의 단점을 보완하기 위해 제안되었다. BCT는 각 멀티캐스트 그룹마다 특정한 코아 라우터를 선정하지 않는 대신 코아라우터 후보들을 백본코아트리(BCT)로 연결하고, 이 트리를 통하여 코아라우터 후보들이 서로 협동하므로써 위의 두 가지 문제점을 해결한다. 이때 BCT를 어떻게 구성하는가에 따라 멀티캐스트 성능이 크게 변하게 된다. 본 논문에서는 백본코아라우터 후보들 및 이들을 연결하는 BCT를 생성하기 위해 네트워크의 최소 신장 트리와 센트로이드를 이용하는 효율적인 알고리즘 CBCT를 제시한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해서 CBT와 CBCT 프로토콜의 성능비교 결과를 보인다.
본 논문에서는 GIS와 네트웍 알고리듬을 이용하여 통신관망의 설계를 최적화하였다. 구체적이고 계량적인 분석을 위해 신규로 조성되는 대규모의 도시개발지역을 대상으로 하여 기존의 설계방식에 의해 산출된 통신관망과 최적경로 알고리듬을 이용한 통신관망과의 건설비용을 비교하였다. 본 연구의 결과 GIS와 최적경로 알고리듬을 적용한 설계 결과가 기존의 설계방법에 비해 상당한 비용절감 효과가 있음을 보여준다. 연구 대상지역에서 기존설계에 의해 산출된 통신관로의 거리는 5,267m이며 최적경로를 적용한 결과는 4,807m로 460m(9.5%)의 차이를 보였다. 결과를 비용으로 산정했을 경우 약 19,469천원(8.7%)의 비용절감 효과를 보였다. 본 연구에서 제시된 최적화 기법은 기존 설계기법에 비해 통신관망의 공사비의 절감 이외에 설계과정의 표준화 및 자동화가 가능하므로 이를 이용한 자동설계 시스템 개발로 설계비용과 인력이동에 따른 설계업무 적응기간 단축과 인건비 절감이 가능하며, 또한 설계 결과에 대한 객관적 검증이 가능할 것으로 판단된다.
GOSST의 생성은 NP-Complete 영역에 속하므로, 이 문제를 위한 휴리스틱들은, 다수의 입력 노드에 대해서 많은 시간과 계산을 요구한다. 본 논문에서는 가중치를 가지는 많은 입력 노드에 대해, 공간 지역성을 반영한 PTAS를 적용하여 GOSST를 효과적으로 구성하는 방법을 제안한다. 최대 가중치가 100인 40,000개의 입력 노드에 대하여 16개의 단위 영역으로 설계된 공간 지역성 PTAS GOSST는, 가중치 최소 신장 트리를 이용한 방법과 비교하여 연결비용은 약 4.00%, 실행시간은 89.26%를 절감할 수 있었으며, PTAS를 이용하지 않은 근사 GOSST 방법(SGOSST)에 비해서 연결비용은 0.03% 증가했으나, 실행시간은 96.39% 감소시켰다. 따라서 제안된 공간 지역성 PTAS GOSST 방법은 수많은 가중치 입력 노드들을 최소비용으로 신속히 연결하려는 다양한 응용에 잘 적용될 수 있을 것이다.
The purpose of this paper is to develop a method of the sensitivity analysis that can be applied to a non-tree solution of the minimum cost flow problem. First, we introduce two types of sensitivity analysis. A sensitivity analysis of Type 1a is the well known method applicable to a tree solution. However this method can not be applied to a non-tree solution. So we propose a sensitivity analysis of Type 2 that keeps solutions of upper bounds at upper bounds, those of lower bounds at lower bounds, and those of intermediate values at intermediate values. For the cost coefficient we present a method that the sensitivity analysis of Type 2 is solved by finding the shortest path. Besides we also show that the results of Type 2 and Type 1 are the same in a spanning tree solution. For the right-hand side constant or the capacity, the sensitivity analysis of Type 2 is solved by a simple calculation using arcs with intermediate values.
The purpose of this paper is to develop a method of the sensitivity analysis that can be applicable to a degenerate tree solution of the minimum cost flow problem. First, we introduce two types of sensitivity analysis. A sensitivity analysis of Type 1 is the well known method applicable to a spanning tree solution. However, this method have some difficulties in case of being applied to a degenerate tree solution. So we propose a sensitivity analysis of Type 2 that keeps solutions of upper bounds remaining at upper bounds, those of lower bounds at lower bounds, and those of intermediate values at intermediate values. For the cost coefficient, we present a method that the sensitivity analysis of Type 2 is solved by using the method of a sensitivity analysis of Type 1. Besides we also show that the results of sensitivity analysis of Type 2 are union set of those of Type 1 sensitivity analysis. For the right-hand side constant or the capacity, we present a simple method for the sensitivity analysis of Type 2 which uses arcs with intermediate values.
본 기술해설에서는 전산 기하학에서 다루는 많은 기본 문제들 중에서도 특히 평면상에 놓여있는 n개의 점들에 대한 여러문제, 예를 들면 Euclidean Minimum Spanning Tree을 구하는 문제, 점 사이의 거리가 가장 가까운 두점(two closest point pair)을 찾는 문제, Convex hull을 찾는 문제 등을 효율적으로 처리할 수 있는 Voronoi 도표 (Voronoi Diagram)라는 기본적인 structure에 대해 설명을 하고 이 Voronoi 도표가 위에서 언급한 문제를 해결하는데 이용됨을 살펴보고자 한다.
무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Network, WMN)는 다중 인터페이스와 다중 채널을 지원함으로써 기존의 무선 네트워크에서 발생되는 여러 문제점을 해결할 수 있는 핵심적인 미래기술로 대두되고 있다. WMN에서 다중 채널의 사용은 무선 네트워크 노드들이 사용하는 대역폭을 본질적으로 증가시켜준다. 그러나 이러한 대역폭을 충분히 사용하기 위해서는 다중 채널 환경에서 발생할 수 있는 채널 간 간섭을 최소화하는 채널 할당 기법이 요구된다. 본 논문에서는 WMN의 성능 향상을 위하여 클러스터링 기반의 최소 간섭 채널 할당(Minimum Interference Channel Assignment, MI-CA) 알고리즘을 제안한다. MI-CA 알고리즘은 클러스터 간의 Inter-Cluster 채널 할당과 클러스터 내부의 Intra-Cluster 채널 할당으로 구성된다. Inter-Cluster 채널 할당에서는 전체 WMN을 위한 베어본 채널을 MST(Minimum Spanning Tree) 기반으로 클러스터 헤더와 보더 노드에 할당하고, Intra-Cluster 채널 할당에서는 클러스터 멤버들 간에 직교채널을 재 할당함으로써 간섭을 최소화 한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 MI-CA 알고리즘이 채널 간섭을 최소화함으로써 WMNs의 성능을 향상시킬 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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