본 논문은 최소신장트리를 구하는 Kruskal과 역-삭제 알고리즘의 수행 횟수를 줄이는 방법을 제안하였다. 기존의 Kruskal과 역-삭제 알고리즘은 그래프의 모든 간선들을 대상으로 사이클이 발생하는지 여부를 검증한다. 이로 인해 알고리즘 수행 과정에서 이미 최소신장트리를 얻었음에도 불구하고 나머지 간선들에 대해 알고리즘을 추가로 불필요하게 수행하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문은 먼저, Kruskal과 역-삭제 알고리즘과 동일하게 모든 간선들을 대상으로 알고리즘은 수행하지만 알고리즘 종료 시점 기준을 적용하여 수행 횟수를 줄이는 "제1방법"을 제안하였다. 다음으로, 최소신장트리에 전혀 영향을 미치지 않는 불필요한 간선을 사전에 제거하고 남은 간선들을 대상으로 최소신장트리를 찾는 "제2방법"을 제안하였다. 제안된 방법들을 실제 그래프들에 적용한 결과 기존의 Kruskal과 역-삭제 알고리즘보다 최소 1.4배에서 최대 3.86배 빨리 알고리즘을 종료시키는 효과를 얻었다. 제안된 2개 방법을 2개 알고리즘에 적용한 4개 알고리즘 중에서 역-삭제 알고리즘 "제2방법"이 가장 빨리 알고리즘을 종료시키는 결과를 얻었다.
본 논문은 선형 병목할당 문제의 최적해를 간단히 찾는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 병목할당 문제의 최적해는 한계 또는 증대경로 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 2단계를 수행하는 역-삭제 알고리즘이다. 첫 번째로, 행 또는 열의 개수가 1개가 될 때까지 최대 비용을 삭제하여 초기해를 구한다. 두 번째로 한계치 보다 큰 값이 초기해로 선택되었으면 해를 개선하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 28개의 병목 균형 할당 문제와 7개의 병목 불균형 할당 문제에 적용한 결과 최적해를 쉽게 찾는데 성공하였다.
In this paper, we develop an algorithm of soccer image sequences mosaicing using reverse affine transform. The continuous mosaic images of soccer ground field allows the user/viewer to view a “wide picture” of the player’s actions The first step of our algorithm is to automatic detection and tracking player, ball and some lines such as center circle, sideline, penalty line and so on. For this purpose, we use the ground field extraction algorithm using color information and player and line detection algorithm using four P-rules and two L-rules. The second step is Affine transform to map the points from image to model coordinate using predefined and pre-detected four points. General Affine transformation has many holes in target image. In order to delete these holes, we use reverse Affine transform. We tested our method in real image sequence and the experimental results are given.
본 논문은 원 그래프를 2-간선 연결 그래프로 단순화하고, 사이클 속성을 적용하여 최소신장트리를 빠르게 얻는 알고리즘을 제안하였다. Borůvka 알고리즘은 정점 (v) 당 최소 가중치 간선 (v) 을 1개씩 선택하는 1-간선 연결 그래프에 대해 사이클 속성을 적용하여 부분신장트리를 얻는다. 추가적으로 절단속성을 적용하여 부분신장트리를 연결하는 최소 가중치 간선을 선택한다. Kruskal 알고리즘은 그래프의 모든 간선을 대상으로 오름차순으로 절단 속성을 적용한다. 역-삭제 알고리즘은 내림차순으로 사이클 속성을 적용한다. Borůvka, Kruskal과 역-삭제 알고리즘은 모든 간선들을 대상으로 하기 때문에 항상 |e| 회 수행된다. 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 정점 당 최소 가중치 간선을 2개씩 선택하는 2-간선 연결 그래프를 얻는다. 두 번째로, 2-간선 연결 그래프에 대해 사이클 속성을 적용하여 |e|=|v|-1 일 때 알고리즘을 종료시켰다. 제안된 방법들을 10개의 실제 그래프들에 적용한 결과 모두 최소신장트리를 얻는데 성공하였다. 또한, Borůvka, Kruskal과 역-삭제 알고리즘에 비해 수행 횟수를 60% 단축시켰다.
논문은 최소신장트리를 보다 빠르게 구하기 위해 그래프의 간선 모집단을 축소시키는 방법을 제안하였다. 기존의 최소신장트리 알고리즘은 그래프의 모든 간선을 대상으로 한다. 반면에, 제안된 알고리즘은 사전에 결합가가 3 이상인 정점에 대해 최대 가중치 간선을 삭제하는 방법을 적용하여 간선 모집단 크기를 축소시킨다. 다음으로 축소된 간선 모집단을 대상으로 Borůvka, Prim, Kruskal과 역-삭제 알고리즘을 최적으로 종료시키는 종료시점 기준을 적용하였다. 9개 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 MST에 기여를 하지 못하는 간선을 사전에 평균 38% 축소시킬 수 있었다. 또한, 원래의 그래프를 대상으로 하는 경우와 비교 결과 알고리즘에서 비교되는 간선의 수를 Borůvka는 38%, Prim은 37%, Kruskal은 39%, 역-삭제 알고리즘은 73%를 단축시켜 신속하게 최소신장트리를 구하였다.
본 논문은 n개의 행정구역으로 구성된 도시에 p개의 시설을 신규로 설치하는 경우, 비용이 최소가 되는 최적의 시설 위치를 선정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 문제는 정확한 해를 찾는 다항시간 알고리즘이 제안되지 않아 NP-난제로 분류되어 있다. 제안된 방법은 p=[1, n-1]에 대해 먼저 노드들을 증가시키는 방법으로 p개를 선택하고, p번째 선택된 시설 위치를 교체하는 방법을 적용하여 기존의 Myopic 알고리즘의 단점을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 n=5, 7, 10, 55인 데이터에 적용한 결과 역-삭제 방법에 비해 최적 해에 가장 근사한 해를 구할 수 있었으며, 엑셀을 활용해 간단히 구현할 수 있는 장점도 있다.
본 논문은 $m$개의 후보 시설과 $n$개의 거주지역이 존재하는 경우, 비용 (주민수 ${\times}$ 최단거리) 측면에서 $p$개의 최적의 시설 위치를 선정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 문제는 다항시간 알고리즘이 제안되지 않아 NP-난제로 분류되어 있다. 본 논문에서는 각 지역에서의 최소 비용을 선택한 $p=m$의 시설로부터 각 지역을 다음 최소 비용 시설로 이동시킬 경우 최소비용합으로 삭제할 수 있는 후보 시설을 $p=2$가 될 때까지 한 번에 하나씩 제거하는 방법으로 역-삭제 방법이다. 제안된 알고리즘은 다양한 문제들에 적용한 결과 $m{\times}n$이 $5{\times}5$, $7{\times}7$인 경우에는 초기 해로 최적해를 구하였다. Swain의 55-노드 망에 대해서는 $p=4$인 경우 해 개선 과정을 수행하여 최적해를 구하였으며, $p=5$인 경우에는 초기해로 최적해를 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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