Earticle

현재 위치 Home

간선 모집단 규모축소 기법을 적용한 빠른 최소신장트리 결정
Fast Determination of Minimum Spanning Tree Based on Down-sizing Technique of Edges Population

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제14권 제1호 (2014.02)바로가기
  • 페이지
    pp.51-59
  • 저자
    이상운, 최명복
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A215115

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
This paper suggests a method of lessening number of a graph's edges population in order to rapidly obtain the minimum spanning tree. The present minimum spanning tree algorithm works on all the edges of the graph. However, the suggested algorithm reduces the edges population size by means of applying a method of deleting maximum weight edges in advance from vertices with more than 2 valencies. Next, it applies a stopping criterion which ideally terminates Borůvka, Prim, Kruskal and Reverse-Delete algorithms for reduced edges population. On applying the suggested algorithm to 9 graphs, it was able to minimize averagely 83% of the edges that do not become MST. In addition, comparing to the original graph, edges are turned out to be lessened 38% by Borůvka, 37% by Prim, 39% by Kruskal and 73% by Reverse-Delete algorithm, and thereby the minimum spanning tree is obtained promptly.
한국어
본 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 축소 된 간선 모집단을 대상으로 Borůvka, Prim, Kruskal과 역-삭제 알고리즘을 최적으로 종료시키는 종료시점 기준을 적 용하였다. 9개 그래프에 제안된 알고리즘을 적용한 결과 MST에 기여를 하지 못하는 간선을 사전에 평균 38% 축소 시킬 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 구하였 다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련 연구와 연구 배경
  1. MST 알고리즘
  2. MST 알고리즘 적용
  3. MST 알고리즘 분석과 연구 배경
 Ⅲ. 모집단 축소 기법 적용 빠른 MST결정
  1. 모집단 축소 기법
  2. 축소된 모집단 대상 MST 결정
  3. 알고리즘 성능 분석
 Ⅳ. 알고리즘 적용성 평가
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

Minimum Spanning Tree Valency Edges Population Stopping Criteria

저자

  • 이상운 [ Sang-Un Lee | 정회원, 강릉원주대학교 멀티미디어공학과 ]
  • 최명복 [ Myeong-Bok Choi | 종신회원, 강릉원주대학교 멀티미디어공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

이 권호 내 다른 논문 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 제14권 제1호

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장