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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이동엽 (세종대학교) 나중채 (세종대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.7
발행연도
2022.7
수록면
507 - 513 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2022.49.7.507

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극대 공통 부분 서열(Maximal Common Subsequence, MCS)은 어떤 문자라도 추가하면 더 이상 공통 조건을 만족하지 않는 공통 부분 서열이다. 최근에 두 문자열의 MCS를 찾는 알고리즘이 제시되었는데, 이 알고리즘은 제곱 시간이 걸리는 최장 공통 부분 서열(Longest Common Subsequence, LCS) 계산 알고리즘에 비해 매우 빠르다. 하지만 이 알고리즘에 의해 계산된 MCS는 LCS보다 훨씬 짧다는 것이 실험적으로 밝혀졌다. 본 논문에서는 기존 알고리즘을 개선하여 더 긴 MCS를 찾는 두 가지 알고리즘을 제시하고, 다양한 실제 데이터와 랜덤 생성 데이터에 대한 실험을 통해 성능의 개선을 확인한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 실제 데이터에서는 1.47~3.17배, 랜덤 데이터에서는 1.50~3.08배 길이의 MCS를 찾는다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식
3. 알고리즘 개선
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (14)

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