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    ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
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    정보 블록 정렬 알고리즘에 관한 연구 = A Study on Information Block Sort Algorithm

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    본 논문에서는 O(NlogN)의 시간 복잡도와 데이터의 분포상태에 영향을 받지 않는 정보블록 정렬알고리즘(IBSA : Information Block Sort Algorithm)을 제안하고, 시뮬레이터를 이용하여 그 성능을 평가하였다. 2백만 개의 랜덤 데이터를 이용하여 IBSA의 성능을 측정해본 결과, 퀵 정렬의 22%, 개선된 퀵 정렬의 36% 정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.
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    본 논문에서는 O(NlogN)의 시간 복잡도와 데이터의 분포상태에 영향을 받지 않는 정보블록 정렬알고리즘(IBSA : Information Block Sort Algorithm)을 제안하고, 시뮬레이터를 이용하여 그 성능을 평가하...

    본 논문에서는 O(NlogN)의 시간 복잡도와 데이터의 분포상태에 영향을 받지 않는 정보블록 정렬알고리즘(IBSA : Information Block Sort Algorithm)을 제안하고, 시뮬레이터를 이용하여 그 성능을 평가하였다. 2백만 개의 랜덤 데이터를 이용하여 IBSA의 성능을 측정해본 결과, 퀵 정렬의 22%, 개선된 퀵 정렬의 36% 정도의 비교회수만으로도 정렬할 수 있음을 보여주었다.

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    In this paper, I proposed a sort algorithm named Information Block Sort Algorithm(IBSA) which is not influenced on distribution of data in the list and has time complexity of O(NlogN). Also I evaluated the IBSA using a simulator. Performance analysis shows that, in case of sorting randomly generated two millions data, the number of actual comparisons has taken place about 36% of the number of comparisons in the improved Quick sort algorithm and 22% in Quick sort algorithm.
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    In this paper, I proposed a sort algorithm named Information Block Sort Algorithm(IBSA) which is not influenced on distribution of data in the list and has time complexity of O(NlogN). Also I evaluated the IBSA using a simulator. Performance analysis ...

    In this paper, I proposed a sort algorithm named Information Block Sort Algorithm(IBSA) which is not influenced on distribution of data in the list and has time complexity of O(NlogN). Also I evaluated the IBSA using a simulator. Performance analysis shows that, in case of sorting randomly generated two millions data, the number of actual comparisons has taken place about 36% of the number of comparisons in the improved Quick sort algorithm and 22% in Quick sort algorithm.

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    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 1.67 1.67 1.56
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    1.49 1.42 2.251 0.64
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