본 논문은 여러 개의 다중 메트릭을 이용하여 경로 선택을 수행하는 문제에 대해 연구했다. 현재 인터넷에서의 라우팅은 하나의 메트릭을 이용하여 경로선택을 수행하고 있으며, 하나의 메트릭에 의해 선택된 경로는 하나의 요구사항만을 충족시켜 줄 수 있는 best-effort 서비스이다. 여러 서비스 품질(QoS)을 요구하는 콜에 대해 만족시켜주기 위해서는 경고가 여러 제한에 걸리게 된다. 많은 경우에 경로 선택문제라는 것은 NP-complete이다. 본 논문에서는 지연 메트릭에 기반을 두고 네트워크 자원에 대한 정보에 영향을 받는 비용 메트릭을 이용한 widest-least cost 라우팅 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 다중의 메트릭을 이용하는 라우팅 알고리즘으로써 트래픽 분산 능력을 갖고 있어서, 네트워크 링크가 부하가 적을 때는 최소거리 경로를 선택하도록 하는 것이고, 네트워크 부하가 클 경우에는 트래픽 엔지니어링이 수행되어 트래픽을 다른 경로로 이동시키도록 하는 것이 목표이다. 이러한 결과는 다른 알고리즘과의 실험 결과를 통해 비교하였다.
Chinese Postman Problem(CPP)는 주어진 네트워크에서 모든 에지나 아크를 적어도 한번씩 경유하는 최단 경로를 찾는 문제이다. 혼합네트워크에서의 CPP(MCPP)는 기존의 CPP를 일반화시킨 문제로 현실 세계에서 많은 응용 부분들을 가지고 있으며, MCPP는 NP-Complete로 알려져 있다. 본 논문에서는 Floyd 알고리즘을 이용하여 구성된 가상 아크를 이용하여 혼합네트워크를 대칭네트워크로 변환 후 근사최적해를 탐색하는데 효율적인 유전자 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘에 적용하기 위해 경로 문자열과 에지, 아크를 구분하기 위한 문자열의 쌍으로 구성된 염색체 구조, 인코딩 및 디코딩 방법을 제안한다. 또한 보정 방법으로 Power Law 보정 방법과 Logarithmic 보정 방법을 사용하고 비교 분석하였다 본 논문에서는 기존의 MIXED2 알고리즘과 제안된 유전자 알고리즘과의 성능 비교를 하였다. 에지가 많은 혼합 네트워크인 경우 제안된 유전자 알고리즘이 좋은 결과를 얻고, Logarithmic 보정 방법 보다 Power Law보정 방법을 사용할 경우 좋은 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
이 논문에서는 통신망 설계 응용분야의 문제를 그래프 이론 문제로써 고려해 보았다. 개별 기업체가 서로 떨어진 두 곳을 연결하고자 할 때 공용통신망의 회선을 빌려 통신망을 구축하게 되는데 많은 경우 여러 종류의 회선들이 공급됨으로 어떤 회선을 선택하느냐의 문제가 생긴다. 일반적으로 빠른 회선(low delay)은 느린 회선(high delay)에 비해 비싸다. 그러나 서비스의 질(Quality of Service)이라는 요구사항이 종종 종단지연(end-to-end delay)시간에 의해 결정되므로, 무조건 낮은 가격의 회선만을 사용할 수는 없다. 결국 개별 기업체의 통신망을 위한 통로를 공용 통신망 위에 덮어씌워(overlaying) 구축하는 것의 여부는 두 개의 상반된 인자인 가격과 속도의 조절에 달려 있다. 따라서 일반적인 최소경로 찾기의 변형이라 할 수 있는 다음의 문제가 본 논문의 관심사이다. 두 개의 지점을 연결하는데 종단지연시간의 한계를 만족하면서 최소경비를 갖는 경로에 대한 해결을 위하여, 그래프 채색(coloring) 문제와 최단경로문제를 함께 포함하는 그래프 이론의 문제로 정형화시켜 살펴본다. 배낭문제로의 변환을 통해 이 문제는 {{{{NP-complete임을 증명하였고 {{{{O($\mid$E$\mid$D_0 )시간에 최적값을 주는 의사선형 알고리즘과O($\mid$E$\mid$)시간의 근사 알고리즘을 보였다. 특별한 경우에 대한 {{{{O($\mid$V$\mid$ + $\mid$E$\mid$)시간과 {{{{O($\mid$E$\mid$^2 + $\mid$E$\mid$$\mid$V$\mid$log$\mid$V$\mid$)시간 알고리즘을 보였으며 배낭 문제의 해결책과 유사한 그리디 휴리스틱(greedy heuristic) 알고리즘이 그물 구조(mesh) 그래프 상에서 좋은 결과를 보여주고 있음을 실험을 통해 확인해 보았다.Abstract This paper considers a graph-theoretic problem motivated by a telecommunication network optimization. When a private organization wishes to connect two sites by leasing physical lines from a public telecommunications network, it is often the cases that several categories of lines are available, at different costs. Typically a faster (low delay) lines costs more than a slower (high delay) line. However, low cost lines cannot be used exclusively because the Quality of Service (QoS) requirements often impose a bound on the end-to-end delay. Therefore, overlaying a path on the public network involves two diametrically opposing factors: cost and delay. The following variation of the standard shortest path problem is thus of interest: the shortest route between the two sites that meets a given bound on the end-to-end delay. For this problem we formulate a graph-theoretical problem that has both a shortest path component as well as coloring component. Interestingly, the problem could be formulated as a knapsack problem. We have shown that the general problem is NP-complete. The optimal polynomial-time algorithms for some special cases and one heuristic algorithm for the general problem are described.
무선 매쉬 네트워크에서의 액세스 포인트의 배치는 예상 가입자의 위치와 서비스 공급자의 위치, 액세스 포인트의 수를 모두 고려해야 하는 NP-complete 문제이나, 효율과 비용의 측면에서 간과할 수 없는 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 대규모 매쉬 네트워크의 효율적인 배치를 위해, 유전 알고리즘을 사용하여 최소한의 액세스 포인트를 사용하여 최대한의 가입자를 수용할 수 있는 무선 메쉬 네트워크의 배치 방안을 모색한다. 구현을 통한 성능평가 결과와 수치적 분석은 본 문제 공간에서의 유전 알고리즘의 효용성을 입증한다.
통신시스템의 발전과 더불어 WDM 전송기술의 등장은 미래의 다양한 광대역 서비스의 제공이 가능하게 되었다. 하지만, 개별 수요들이 요구하는 대역폭이 광파장의 대역폭에 비해 매우 작으므로. 개별 수요들을 다중화하여 하나의 광경로를 통해 전송하는 수요집적(traffic grooming)에 관한 연구들이 많은 관심을 받고. 있다 본 연구는 mesh 구조의 WDM 통신망에서의 수요집적 및 광경로 설정에 관한 문제를 다루고 있다. 주어진 네트워크 상에 하나의 가상노드와 아크를 추가하여 새로운 네트워크를 구성하고 이를 대상으로 목적함수를 사용되는 광파장의 수를 최소화하는 혼합정수계획 모형을 수립하였다. 아울러. NP-Complete로 알려진 본 문제의 해를 효과적으로 구하기 위한 발견적 해법을 제안하며, 실제 다양한 실험을 통해 제안된 알고리즘의 효율성을 보인다.
Sequential Ordering Problem(SOP)은 여러 개의 도시를 방문함에 있어 '어떤 도시를 다른 도시보다 먼저 방문해야 한다'는 선행제약이 있는 비대칭 순회 세일즈맨 문제(Traveling Salesman Problem)로서, 주어진 선행 제약을 만족하면서 모든 도시를 한번씩만 경유하는 가장 짧은 경로를 찾는 NP-Complete에 속하는 문제이다. 유전자 알고리즘은 SOP와 같은 조합 최적화문제에 대해 유용한 메타휴리스틱의 한가지이다. 본 논문에서는 SOP에 유전자 알고리즘을 적용할 때, 선행제약을 만족하는 해를 생성하는데 사용할 수 있는 선행관계유지 유전 연산자를 소개하고 이를 비교한다. 비교하는 유전 연산자는 선행관계유지 교차연산자, 선행관계유지 순서기반 교차연산자, 최대부분순서/임의삽입 연산자, 선행관계유지 간선재결합 연산자이다.
DNA 컴퓨팅은 생체 분자들이 갖는 막대한 병렬성을 정보 처리 기술에 적용한 기술이다. Adleman의 DNA 컴퓨팅은 랜덤한 고정길이의 형태로 문제를 표현하기 때문에 해를 찾지 못하거나 시간이 많이 걸리는 단점을 갖고 있다. 본 논문은 DNA 컴퓨팅에 DNA 코딩 방법을 적용하여 DNA 서열을 효율적으로 표현하고 반응횟수 만큼 합성과 분리 과정을 거쳐 최적의 코드를 생성하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. DNA 코딩 방법은 변형된 유전자 알고리즘으로 DNA 기능을 유지하며, 서열의 길이를 줄일 수 있으므로 최적의 서열을 생성할 수 있는 특징을 갖는다. ACO를 NP-complete 문제 중 Hamiltonian path problem에 적용하여 실험한 결과, Adleman의 DNA 컴퓨팅 보다 초기 문제 표현에서 높은 적합도 값을 갖는 서열을 생성했으며, 경로의 변화에도 능동적으로 대처하여 최적의 결과를 빠르게 탐색할 수 있었다.
오버레이 멀티캐스트의 성능 향상을 위해서는 멀티캐스트 트리의 최적화가 필요하다. 오버레이 멀티캐스트 트리의 최적화 문제는 그래프 상에서 각 노드의 차수가 제한되어 있을 때 지름이 가장 작은 트리를 만드는 문제와 같으며, 이는 NPcomplete문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 멀티캐스트 트리의 최적화를 위한 동적, 분산화 알고리즘을 제안한다. 각 사용자는 자신에서 출발하는 최대 경로의 길이를 계산하고, 주변 사용자와 변을 교환함을 통해 멀티캐스트 트리의 지름을 줄여나가게 된다. 이 알고리즘은 계산 상의 부하가 적고, 동적인 환경에 적응할 수 있으며, 중앙의 통제가 필요하지 않다는 장점을 가지고 있다.
XML을 이용하면 다이어그램에서 변경 내용을 검출하는 문제는 트리 구조에서 변경 내용을 검출하는 문제로 전환할 수 있다. 트리 구조의 털러 버전(version) 간에 형제(sibling) 노드의 순서가 유지되지 않는 조건하에서, 트리 구조의 변경 내용을 검출하는 문제는 NP-complete임이 증명되어 있다. 그러므로 본 논문에서는, 트리 연산에 몇 가지 제한을 부가하여, 빠른 시간 내에 최적에 가까운 변경 내용을 검출하는 방법을 제안한다.
The layout is an important and difficult problem in industrial applications like sheet metal manufacturing, garment making, circuit layout, plant layout, and land development. The module layout problem is known to be non-deterministic polynomial time complete(NP-complete). To efficiently find an optimal layout from a large number of candidate layout configuration a heuristic algorithm could be used. In recent years, a number of researchers have investigated the combinatorial optimization problems by using neural network principles such as traveling salesman problem, placement and routing in circuit design. This paper describes the application of Self-organizing Feature Maps(SOM) of the Kohonen network and Simulated Annealing Algorithm(SAA) to the layout problem of the two-dimensional rectangular shapes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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