In this paper we study the Minimum Edge Addition Problem(MEAP) to decrease the diameter of a graph. MEAP can be used for improving the serviceability of telecommunication networks with a minimum investment. MEAP is an NP-hard optimization problem. We present two mathematical programming models : One is a multi-commodity flow formulation and the other is a path partition formulation. We propose a branch-and-price algorithm to solve the path partition formulation to the optimality. We develop a polynomial time column generation sub-routine conserving the mathematical structure of a sub problem for the path partition formulation. Computational experiments show that the path partition formulation is better than the multi-commodity flow formulation. The branch-and-price algorithm can find the optimal solutions for the immediate size graphs within reasonable time.
This paper presents precision machining of sculptured surfaces with a flat end cutter as follows; tool path generation using partition machining method and elimination interference. These days many researchers are getting interested in flat end cutter having a good cutting performance as machine tool for machining sculptured surfaces. It can get low curvature surfaces and have a much better material removal rates and longer tool life. Partition machining method is the first submitted in this paper. It is a new method of tool path generation, which means the way to map surfaces under the normal vector and then to cut them partially.
A parallel Monte Carlo photon migration algorithm for graphics processing units that implements an improved load-balancing strategy is presented. Conventional parallel Monte Carlo photon migration algorithms suffer from a computational bottleneck due to their reliance on a simple load-balancing strategy that does not take into account the different length of the mean free paths of the photons. In this paper, path-partition load balancing is proposed to eliminate this computational bottleneck based on a mathematical formula that parallelizes the photon path tracing process, which has previously been considered non-parallelizable. The performance of the proposed algorithm is tested using three-dimensional photon migration simulations of a human skin model.
This paper suggests heuristic polynomial time algorithm for crew scheduling problem that is a kind of optimization problems. This problem has been solved by linear programming, set cover problem, set partition problem, column generation, etc. But the optimal solution has not been obtained by these methods. This paper sorts transit costs $c_{ij}$ to ascending order, and the task i and j crew paths are merged in case of the sum of operation time ${\Sigma}o$ is less than day working time T. As a result, we can be obtain the minimum number of crews $_{min}K$ and minimum transit cost $z=_{min}c_{ij}$. For the transit cost of specific number of crews $K(K>_{min}K)$, we delete the maximum $c_{ij}$ as much as the number of $K-_{min}K$, and to partition a crew path. For the 5 benchmark data, this algorithm can be gets less transit cost than state-of-the-art algorithms, and gets the minimum number of crews.
We propose a new method of path planning for cleaning robots. Path planning problem for cleaning robots is different from conventional path planning problems in which finding a collision-free trajectory from a start point to a goal point is focused. In the case of cleaning robots, however, a planned path should cover all area to be cleaned. To resolve this problem in a systematic way, we propose a method based on a graph model as follows: at first, partition a given map into proper regions, then transform a divided region to a vertex and a connectivity between regions to an edge of a graph. Finally, a region is divided into sub-regions so that the graph has a unary tree which is the simplest Hamilton path. The effectiveness of the proposed method is shown by computer simulation results.
본 연구는 공간구문론(Space syntax)을 이용하여 조선 후기에 제작된 <동궐도(東闕圖)>의 판장의 설치에 따른 주요 권역별 공간변화를 비교하여 판장의 공간분할 기능과 역할을 재해석하였다. 연구방법으로는 <동궐도>의 공간을 단위 공간으로 분해하기 위한 설정 기준을 마련하였고, 판장의 설치 전·후에 따라 2개의 볼록공간도를 작성해 공간구문변수인 연결도, 통제도, 통합도 값을 산출하여 비교분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, <동궐도> 내 가림시설은 전각공간에 대한 변수의 평균값을 비교하였을 때, 동궐의 전체적인 배치에서 통제와 연결은 영향이 크지 않았다. 다만 특정 권역 내 공간의 접근성 측면에서 영향을 주었다. 가림시설이 집중적으로 설치된 내전과 동궁 그리고 후원으로 이동할 수 있는 공간을 중심으로 이동과 접근에 제한을 주었다. 둘째, 판장은 내전과 동궁에 집중적으로 분포되어 공간의 활용방식에 적극적으로 이용된 시설로 판장의 설치에 따른 공간의 특성이 뚜렷하게 나타났으며 기능에서도 차이가 확인되었다. 내전의 수정전 권역과 희정당 권역 그리고 동궁의 성정각 권역에 판장을 설치함으로써 개방적이고 통제성이 높았던 공간이 통제성이 낮은 폐쇄적인 공간으로 변모하였고 사적인 공간이 조성되었다. 동궁의 완영당 권역은 판장을 여러 방향으로 설치함으로써 공간의 깊이를 증가시켰다. 이는 거쳐서 오는 공간의 수가 증가됨으로써 자유롭고 은신이 가능한 공간이 조성되었다. 셋째, 판장은 기존 선행연구에서 밝혔던 '시선차단·공간분리·동선조절'의 기능 이외에 '접근통제가 용이한 공간'을 조성하였다. 일정한 공간으로 유도함과 동시에 동선이 집중됨에 따라 접근 통제가 가능한 공간이 되었으며, 판장의 개수와 배치에 따라 집중형 통제공간과 분산형 통제공간을 조성하였다. 본 연구는 그 간 가림시설의 기능과 역할에 대한 연구 외에 판장에 대한 기능을 수학적 모델로 분석하여 특정 공간속에서 판장이 어떠한 양상으로 공간을 통제하였는지 수치적으로 확인하였고, 공간의 통제와 연결, 은신과 개방성 등의 해석으로 연구의 방법을 확장한 것에 의의가 있다. 또한 연구의 방법론이었던 공간구문론을 <동궐도>에 적용하기 위해 궁궐의 건축 및 조경요소의 단위공간 분할 및 연결 유형에 따른 기준을 마련함으로써 궁궐과 유사한 전통주거단지에서도 적용이 가능한 분석툴을 마련하였다는 점에서 가치가 있다. 그러나 공간구문론의 분석을 통해 결과적으로 제공되는 것은 공간조직이 가지는 구성적 특질을 표현하는 숫자들로 제한된 체계 내에서만 의미를 가진다는 한계가 있다.
무선 애드혹 통신망은 고정된 기간망 없이 이동 기기들이 모여서 형성하는 임시 무선 시스템이다. 무선 애드혹 통신망에서는 이동 기기들이 모여서 통신망을 형성하므로 개개의 이동 기기의 수명이 통신망 자체의 수명을 결정짓는 중요한 요소가 된다. 망의 구조에 따라서 어떠한 경우는 단지 하나의 이동 기기가 자신의 배터리를 모두 소모하고 동작을 멈추었을 뿐인데, 이것이 통신망의 분할(partition)을 가져올 수도 있다. 이처럼 이동 기기의 수명은 각 이동 기기가 가지고 있는 배터리에 의존하므로 될 수 있는 한 소모하는 에너지량을 줄여 모든 이동 기기들이 골고루 오래 살수 있도록 하는 것이 전체 통신망의 수명을 늘릴 수 있는 방안이 된다. 본 연구에서는 모든 이동 기기들이 오랫동안 함께 살 수 있도록 최적의 경로를 선택하여 통신을 하도록 하는 전력 인식 동적 소스 라우팅(Power-Aware Dynamic Source Routing: PADSR) 프로토콜을 제안한다. PADSR에서는 송신 기기가 패킷(packet) 전송을 위한 경로를 선택할 때 어떤 특정 이동 기기의가 에너지를 많이 소모하지 않도록 하기 위하여 경로 선택 시에 경로에 포함되어 있는 이동 기기들의 남아있는 배터리량과 패킷을 전달하는데 소모하게 되는 송신 에너지량을 고려한다. 따라서 PADSR을 사용하게 되면 통신망의 수명이 연장된다.
XML에 대한 질의 언어는 데이타 그래프 내의 경로를 이용하여 질의를 표현한다. 특히, 경로에 패턴 (예를 들어, 정규식)을 사용함으로써, 데이타의 구조를 정확히 알지 못하더라도 질의가 가능하도록 한다. 이때, 패턴을 이용하는 질의는 데이타 그래프의 탐색범위를 크게 넓히게 된다. 기존의 XML색인 기법은 질의의 탐색범위를 줄이기 위해 데이타 그래프 내의 서로 동일한 경로들을 하나로 묶어 작은 크기의 색인 그래프를 생성하는 방법을 이용한다. 하지만 이러한 색인들은 많은 경우 색인의 크기가 데이터 그래프의 크기만큼 증가하게 되어 질의의 탐색범위를 줄이지 못하고, 따라서 효율적인 질의 처리를 보장하지 못한다. 본 논문에서는 데이타 내에 존재하는 모든 경로를 분할(partitioning)하고 질의 처리 시 질의에 맞는 분할 영역을 빠르게 찾아낼 수 있는 색인 그래프를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 색인 그래프는 데이터 그래프의 크기와 상관없이 색인 그래프의 크기를 조절할 수 있다. 따라서 색인 그래프의 크기를 작게 구성함으로써 색인 그래프 탐색 비용을 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는, 실험을 통해 기존의 그래프 기반색인 기법들보다 본 논문의 색인 기법이 보다 효율적임을 보이고 색인의 크기 변화에 따른 성능 변화에 대해 알아본다.
Path finding and path planning is crucial in today's world where time is an extremely valuable element. It is easy to plan the optimum path to a destination if provided a map but the same cannot be said for an unknown and unexplored environment. It will surely be exhaustive to search and explore for paths to reach the destination, not to mention planning for the optimum path. This is very much similar to finding for an exit of a maze. A very popular competition designed to tackle the maze solving ability of autonomous called Micromouse will be used as a guideline for us to design our maze. There are numerous ways one can think of to solve a maze such as Dijkstra's algorithm, flood fill algorithm, modified flood fill algorithm, partition-central algorithm [1], and potential maze solving algorithm [2]. We will analyze these algorithms from various aspects such as maze solving ability, computational complexity, and also feasibility to be implemented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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