문자열에 대한 편집 거리 문제는 하나의 문자열을 다른 문자열로 변환할 때 필요한 최소한의 연산의 개수를 구하는 문제이다. 편집 거리 문제는 오랫동안 연구가 진행되어 왔으며, 영어와 같이 1차원 문자열에 대해서는 최적해를 찾는 여러 가지 알고리즘이 개발되어 왔다. 그러나 한글 또는 한자와 같이 좀 더 복잡한 언어에 대한 편집 거리에 대해서는 많은 연구가 진행되지 못했다. 본 논문에서는 한글이 갖는 특징을 반영한 편집 거리를 정의하고, 한글 문자열에 대한 편집 거리를 구하는 알고리즘을 제안한다.
원격교육에서 학습자의 효율적 학습을 지원하기 위하여 학습추적 알고리즘을 통한 문제해결 경로 제시가 필요하다. 본 논문에서는 기존 학습추적 알고리즘을 보완하여 다양한 과목에서 다양한 난이도의 문제 해결경로를 제안하였다. 학습자의 문제해결을 위한 경로를 통하여 얻은 데이터 셋을 통하여 프림 최소비용신장트리를 통한 경로를 확보하고 해당 Path 데이터셋을 통하여 재귀신경망을 통한 최적의 문제해결 경로를 제시하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 내용에 대한 성능평가 결과 실험대상자 52% 이상이 문제해결 과정에서 제안한 문제해결 경로를 포함하였으며 문제해결 시간 역시 45% 이상 향상된 것을 확인하였다.
This paper deals with a heuristic algorithm for the vehicle routing-scheduling problem to minimize the total travel distance and the total cost. Because the aim of the Clarke-Wright method, one of famous heuristic methods, is to minimize the total travel distance of vehicles, it cannot consider the cost if the cost and the travel distance is not proportional. In the Clarke-Wright method, the route of each vehicle is found by using the saving matrix which is made by an assumption that the vehicle comes back to the starting point. The problem dealt with in the paper, however, does not need the vehicle to come back because each vehicle has its hoping-start-points and hoping-destination-points. Therefore we need a different saving matrix appropriate to this occasion. We propose a method to find an initial solution by applying network simplex method after transforming the vehicle routing-scheduling problem into the minimum cost problem. Moreover, we propose a method to minimize the total travel distance by using the modified saving matrix which is appropriate to no-return occasion and the method for the case of plural types of vehicles and freights.
N개의 signal net와 소스 노드 s, 싱크 노드가 있을 때, 최소 비용 직각선분 거리 유지 트리의 s와 싱크 간의 노선 길이는 s와 싱크 간의 직각선분의 길이와 일치한다. 최소 비용 직각선분 Steiner 거리유지 트리는 최단 s와 싱크 간의 직각선분 길이를 유지하면서 전체 트리 비용이 최소가 되도록 하는 것이다. 최소 비용 직각선분 Steiner 거리 유지 트리를 찾는 휴리스틱 알고리즘이 최근에 발표된 바 있는데, 본 논문에서는 O(n2 log m)2) 계산시간 내에 비용을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 네트워크 흐름 이론과 최소 비용 흐름 알고리즘을 이용하여 최적화 해를 발견하였다. 더욱 일반화된 응용 연구가 제안 되었고 관련 미해결 문제를 제시하였다.
요본 논문은 혈액의 총 배송비용 최소화와 배송 허용시간 $T^*$ 조건을 만족시키는 최적의 물류센터 위치를 결정하는 알고리즘을 제안하였다. Zhang과 Yang은 각 지역에서 최대 거리에 위치한 2개 지점의 평균값이 배송제약시간보다 작은 지점의 위치를 이동시키는 방법을 제안하였으나 최단거리 계산 오류로 인해 물류센터 위치를 잘못 선정하였다. 제안된 알고리즘은 지역 간 최단거리 $l_{ij}$를 구하여 $_{max}l_{ij}{\leq}L^*$인 지점과 $l_{ij}>L^*$인 경로 $P_{ij}=v_i,v_k,{\cdots},v_l,v_j$에 대해 ($v_i,v_k$)와 ($v_j,v_l$)로 $l_{ij}-L^*$ 위치를 이동시킨 지점들 중에서 $_{max}l_{ij}{\leq}L^*$인 지점들을 최종 후보 물류센터 위치로 결정하였다. 이들 후보 지점들 중 총 배송비용이 최소가 되는 지점을 최적의 물류센터 지점으로 결정하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권3호
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pp.667-676
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2000
This paper focuses on the problem of detecting multiple leverage points and outliers in multivariate linear models. It is well known that he identification of these points is affected by masking and swamping effects. To identify them, Rousseeuw(1985) used robust estimators of MVE(Minimum Volume Ellipsoids), which have the breakdown point of 50% approximately. And Rousseeuw and van Zomeren(1990) suggested the robust distance based on MVE, however, of which the computation is extremely difficult when the number of observations n is large. In this study, e propose a new algorithm to reduce the computational difficulty of MVE. The proposed method is powerful in identifying multiple leverage points and outlies and also effective in reducing the computational difficulty of MVE.
Most hyper-ellipsoidal clustering (HEC) approaches use the Mahalanobis distance as a distance metric. It has been proven that HEC, under this condition, cannot be realized since the cost function of partitional clustering is a constant. We demonstrate that HEC with a modified Gaussian kernel metric can be interpreted as a problem of finding condensed ellipsoidal clusters (with respect to the volumes and densities of the clusters) and propose a practical HEC algorithm that is able to efficiently handle clusters that are ellipsoidal in shape and that are of different size and density. We then try to refine the HEC algorithm by utilizing ellipsoids defined on the kernel feature space to deal with more complex-shaped clusters. The proposed methods lead to a significant improvement in the clustering results over K-means algorithm, fuzzy C-means algorithm, GMM-EM algorithm, and HEC algorithm based on minimum-volume ellipsoids using Mahalanobis distance.
2차원 할당 문제는 다항시간 알고리즘이 알려지지 않은 NP-완전 문제이다. 본 논문은 위치간 거리가 일정하지 않은 랜덤형 2차원 할당 문제의 최적 해를 O(n2) 수행 복잡도로 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 위치 행렬 L에서의 최소 거리 합 위치 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj를 M={(li,fj)}으로 매치키시고, M을 기준으로 최소 거리 합 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj의 매칭 쌍 (li,fj)을 점진적으로 증대시키는 전략을 수행하고, 위치별 거리와 시설별 물동량 상관관계를 최적으로 반영하기 위해 시설들을 교환하는 전략을 적용하였다. 실험 데이터에 적용한 결과, 제안 알고리즘은 O(n2) 의 다항시간 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 방법의 일종인 유전자 알고리즘의 해를 개선할 수 있었다.
Genetic algorithm is well known as the efficient algorithm which can solve a difficult problem. Network design considering reliability is NP-hard problem with cost, distance, and volume. Therefore genetic algorithm is considered as a good method for this problem. This paper suggests the reliable network which can be constructed with minimum cost using genetic algorithm and the rank method based on reliability for improving the performance. This method shows more excellent than existing method and confirms the result through simulation.
에너지 효율성과 같은 센서 네트워크에 중요한 요소들을 보장하기 위한 트리기반 프로토콜들이 여럿 제시되었다. 하지만 선박이나 해양 분야와 같이 베이스 노드의 이동성이 큰 네트워크 환경을 전제로 한 토폴로지에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크 환경에 적합한 토폴로지로 최소 Wiener 수 신장트리를 제안한다. 가중치 있는 그래프로부터 최소 Wiener 수를 가진 신장트리를 구하는 문제는 NP-hard로 알려져 있다. 문제 해결을 위해 분기 한정 알고리즘을 설계하고 대표적인 신장트리 중 하나인 최소신장트리를 대상으로 1라운드 패킷 전송에 필요한 전송 거리 및 에너지 소모량, 네트워크 수명을 모의실험을 통해 비교하였다. 전송 거리와 에너지 소모량은 제시한 트리가 최소신장트리에 비해 우수하였지만 네트워크 수명은 오히려 열등함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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