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간선 모집단 규모축소 기법을 적용한 빠른 최소신장트리 결정

원문정보

Fast Determination of Minimum Spanning Tree Based on Down-sizing Technique of Edges Population

이상운, 최명복

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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

저자정보

  • 이상운 Sang-Un Lee. 정회원, 강릉원주대학교 멀티미디어공학과
  • 최명복 Myeong-Bok Choi. 종신회원, 강릉원주대학교 멀티미디어공학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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