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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 53 - 61 (9page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2022
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최장 공통 부분 서열(Longest Common Subsequence, LCS)은 서열의 유사도(similarity)를 나타내는 주요 지표 중 하나로 사용되며, 일반적으로 두 문자열의 LCS를 계산하는 데는 문자열 길이의 곱에 비례하는 시간이 필요하다. 극대 공통 부분 서열(Maximal Common Subsequence, MCS)은 최장(longest) 조건을 극대(maximal)로 완화한 것으로, 최근 두 문자열의 MCS를 선형에 가까운 시간에 찾는 알고리즘이 개발되었다. 두 문자열의 MCS의 길이는 LCS의 길이와 달리 유일하지 않을 수 있으며, LCS의 길이가 매우 길더라도 길이가 1인 MCS가 존재할 수 있다. 따라서 MCS의 유사도로서의 효용성은 어떤 MCS를 찾는지에 따라 달라진다. 본 논문에서는 MCS 알고리즘의 효용성을 알아보기 위해, 다양한 실제 데이터와 랜덤 생성 데이터에 대해 MCS의 길이를 LCS의 길이와 비교하고 상관 관계를 분석한다. MCS의 길이는 LCS 길이 대비 실제 데이터에서는 15.5 ~ 58.0%, 랜덤 데이터에서는 12.6 ~ 55.3%로 나타났고, MCS의 길이와 LCS 길이의 상관 관계도 높지 않았다.
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