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Robot path planning is a NP problem, traditional optimization methods are not solve it very well just like genetic algorithm, which are easy to trap into local optimal. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm was developed under the inspiration of behavior laws of bird flocks, fish schools and human communities, compared with genetic algorithm the PSO algorithm has high convergence speed. In this paper, aim at the disadvantages of standard PSO algorithm like being trapped easily into a local optimal, we improves the standard PSO and proposes a new algorithm to solve the overcomes of the standard PSO. The new algorithm keeps not only the fast convergence speed characteristic of PSO, but effectively improves the capability of global searching as well. Compared with genetic algorithm on the robot path planning problem, the results show that the new algorithm can get more accuracy path and the calculation time is faster.

Energy conservation is an important issue in wireless networks. We propose a method for estimating the least amount of energy needed for broadcasting a message to all nodes in the network. The method can work with any reasonable energy mod-els. We prove that this least-energy problem is NP-complete by showing that the maximum-leaf spanning-tree problem is a special case of the least-energy problem.

센서네트워크 중에는 센서노드들이 넓은 지역에 걸쳐 정해진 위치에 산재되어야 하는 경우가 있다. 이런 경우 센서노드들을 interconnect하기 위한 최소개수의 연결노드들을 추가하는 문제가 대두되며, 이는 The Minimum number of Steiner Points라는 추상화된 문제로 귀결된다. 이 문제는 NP-hard 문제이므로, 본 논문에서는 문제가 내포하는 기하학적인 성질을 이용하여 연결노드의 최소개수에 근접하는 방안을 제시한다. 센서네트워크에서 노드의 개수를 줄임으로써 네트워크 내부에서 오가는 메시지의 교환량이 대폭 감소하게 된다.

In some wireless sensor networks, the sensor nodes are required to be located sparsely at designated positions over a wide area, introducing the problem of adding minimum number of relay nodes to interconnect the sensor nodes. The problem finds its form in literature: the Minimum number of Steiner Points. Since it is known to be NP-hard, this paper proposes an approximation scheme to estimate the minimum number of relay nodes through the properties of the abstract from. Reducing the number of nodes in a sensor network, the amount of data exchange over the net will be far decreased.

In some wireless sensor networks, the sensor nodes are required to be located sparsely at designated positions over a wide area, introducing the problem of adding minimum number of relay nodes to interconnect the sensor nodes. The problem finds its a bstract form in literature: the Minimum number of Steiner Points. Since it is known to be NP-hard, this paper proposes an approximation scheme to estimate the minimum number of relay nodes through the properties of the abstract form. Note that by reducing the numb er of nodes in a sensor network, the amount of data exchange over the net will be far decreased.

최근 양자 컴퓨터가 개발되는 등 컴퓨팅 하드웨어의 성능이 발전하면서 단시간 내에 처리할 수 있는 정보의 양이 기하급수적으로 증가하고 있다. Koblitz-Fellows가 제안한 암호시스템은 생성할 수 있는 불변 다항식(invariant polynomial)의 개수가 충분하지 않아 특정 3-정규 그래프에서 완전지배집합(Perfect Dominating Set, PDS)을 찾는 문제가 NP-complete임을 보장할 수 없는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 취약점을 보완하기 위해 Koblitz-Fellows가 제안한 3-정규 그래프 상에서 완전지배집합을 이용하여 불변 다항식의 개수를 기하급수적으로 증가시킴으로 계산의 복잡도를 더욱 난해하게 하여 암호시스템의 취약점을 개선하도록 제안한다.

Recently, due to the hardware computing enhancement such as quantum computers, the amount of information that can be processed in a short period of time is growing exponentially. The cryptography system proposed by Koblitz and Fellows has a problem that it can not be guaranteed that the problem finding perfect dominating set is NP-complete in specific 3-regular graphs because the number of invariant polynomial can not be generated enough. In this paper, we propose an enhanced method to improve the vulnerability in 3-regular graph by generating plenty of invariant polynomials.

여러 문자열들을 비교하여 유사성 또는 거리(오차)를 계산하는 문제는 패턴매칭, 웹검색 바이오인포매틱스, 컴퓨터 보안 등 다양한 응용 분야와의 연관성으로 인해 활발히 연구되어 왔다. 주어진 문자열 집합 내의 여러 문자열들의 거리를 비교하기 위해 주어진 집합 내의 모든 문자열들을 대표하는 한 문자열(대표문자열)을 찾는 방법이 있다. 대표문자열 방법은 주어진 문자열 집합과 가장 유사한 한 문자열을 찾는 방법으로 주로 이용되는 목적함수는 거리반경과 거리합이 있다. 거리반경은 집합 내의 문자열들과 특정 문자열과의 거리들의 최대값으로 정의되며, 모든 문자열들 중에서 최소의 거리반경을 만드는 문자열을 주어진 문자열 집합에 대한 거리반경기반 대표문자열이라 한다. 거리합은 집합 내의 문자열들과 특정 문자열과의 거리들의 합으로 정의되며, 모든 문자열들 중에서 최소의 거리합을 만드는 문자열을 주어진 문자열집합에 대한 거리합기반 대표문자열이라 한다. 본 논문에서는 메트릭 거리함수에 대해 거리반경기반 대표문자열 문제가 NP-완전임을 증명한다.

The problems to compute the distances or similarities of multiple strings have been vigorously studied in such diverse fields as pattern matching, web searching, bioinformatics, computer security, etc. One well-known method to compare multiple strings in the given set is finding a consensus string which is a representative of the given set. There are two objective functions that are frequently used to find a consensus string, one is the radius and the other is the consensus error. The radius of a string x with respect to a set S of strings is the smallest number r such that the distance between the string x and each string in S is at most r. A consensus string based on radius is a string that minimizes the radius with respect to a given set. The consensus error of a string with respect to a given set S is the sum of the distances between x and all the strings in S. A consensus string of S based on consensus error is a string that minimizes the consensus error with respect to S. In this paper, we show that the problem of finding a consensus string based on radius is NP-complete when the distance function is a metric.