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NTIS 바로가기주관연구기관 | 세종대학교 Sejong University |
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연구책임자 | 나중채 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300010948 |
과제고유번호 | 1711163692 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 공통 증가 부분서열.최장 공통 부분서열.서열 유사도.문자열 알고리즘.Common Increasing Subsequences.Longest Common Subsequences.Sequence Similarity.String Algorithms. |
□ 연구개요
본 연구에서는 증가 서열 유사도 분석을 위한 새로운 모델 및 효율적인 알고리즘을 개발한다. 본 연구의 세부 내용은 다음과 같다.
(1) 극대 공통 부분서열 문제에 대한 효율적인 알고리즘 개발
(2) 최장 공통 증가 부분서열 문제에 대한 효율적인 알고리즘 개발
(3) 공통 증가 부분서열 문제에 대한 새로운 모델 및 효율적인 알고리즘 개발
□ 연구 목표대비 연구결과
(1) 극대 공통 부분서열 문제에 대한 효율적인 알고리즘을 개발:
본 연구에서는 최장(longest)이라는 조건을
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