메뉴 건너뛰기

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
(인하대학교) (세종대학교) (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.9
발행연도
수록면
737 - 745 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.9.737

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?
🏆
연구결과
이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

두 문자열의 극대공통부분서열(MCS)은 어떤 문자를 삽입하여도 더 긴 공통부분서열을 만들 수 없는 공통부분서열이다. 최장공통부분서열(LCS)과 달리 MCS의 길이는 다양하고, 가장 긴 MCS가 LCS이다. LCS는 일반적으로 두 서열의 유사도를 비교할 때 사용되지만, 계산하는데 매우 긴 시간이 걸린다. MCS는 LCS보다 빠르게 계산할 수 있으므로 더 긴 MCS를 찾는 문제는 중요하다. 길이의 합이 n인 두 문자열 X와 Y의 MCS 중 하나를 O(n) 공간을 이용하여 O(n√(logn/loglogn)) 시간에 계산하는 알고리즘이 제시되었고 이를 개선한 알고리즘들도 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘들보다 더 많은 문자를 확인하여, 상수 k가 주어졌을 때 O(kn) 공간을 이용하여 O(n√(logn/loglogn)) 시간에 MCS를 계산하는 알고리즘을 제시한다. 실제 데이터와 무작위로 생성한 데이터를 이용하여 실험을 진행한 결과, 본 논문에서 제시한 알고리즘으로 계산된 MCS의 길이가 기존의 알고리즘으로 계산된 MCS보다, 최대 6.31배 길다.
#극대공통부분서열 #최장공통부분서열 #문자열 비교 #문자열 알고리즘 #maximal common subsequences #longest common subsequences #string comparison #string algorithms
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지
정보가 잘못된 경우 알려주세요!

목차

  1. 요약
  2. Abstract
  3. 1. 서론
  4. 2. 관련 연구
  5. 3. O(k)개의 문자를 확인하는 알고리즘
  6. 4. 실험 결과
  7. 5. 결론
  8. References

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기
260319_딥리서치
260319_AI리더
260304_새학기에이전트
260122_AIagent
260304_아그논문롤
260127_아그논문
260127_AI뷰어
UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-569-002049305