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DNA 컴퓨팅은 생체 분자들의 막대한 병렬성을 정보 처리 기술에 적용한 기술로, NPcomplete문제를 해결하기 위하여 사용되고 있다. 하지만 DNA 컴퓨팅 기술만으로 NP-complete 문제를 해결할 경우에는 해를 찾지 못하거나 많은 시간이 걸리는 문제점이 있다.
본 논문에서는 DNA 코딩 방법을 적용하여 DNA 서열을 효율적으로 표현하고, 반응횟수 만큼 합성과 분리 과정을 거쳐 코드를 생성하는 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안했다. 그리고 ACO를 NP-complete 문제 중의 하나인 Hamiltonian Path Problem에 적용하였다. 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 효율적으로 표현할 수 있다는 것을 확인하였다. 또 한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 50%정도 줄일 수 있었으며, 빠른 시간 내에 정확한 경로를 탐색할 수 있었다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련연구

3. ACO

4. 실험 및 분석

5. 결론 및 향후 연구과제

참고문헌

저자소개

참고문헌 (11)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017890174