shopkeeper/korean_wiki_content_only_120125 huggingface dataset:
인체 내에서 아연은 세포를 구성하고 생리적인 기능을 다루는 대표적인 무기물 중 하나이다. 임신한 여성에게 아연이 부족하게 되면 기형아나 저체중아를 낳을 수 있다. 아연이 부족할 경우 성장발육에 문제가 있게 되며, 아연을 과잉섭취하게 되어도 미네랄 불균형이 생기어 사망 확률도 있다. 한편 셀레늄처럼 아연은 효소(enzyme)의 보조인자(cofactor)로 작용하여 효소의 기능을 완수하도록하는 것으로 알려져 있다.
식물 내에서 역할.
제조 방법.
아연광석에는 다른 금속의 황화물 등의 불순물이 다량으로 함유되어 있으므로(아연 함유량은 보통 4～10%), 부유선광을 통해 아연 함유량을 60% 정도로 높인 다음, 이 광석을 융해점 419.5 °C 이하에서 가열하는 건식증류법 (乾式蒸溜法) 또는 습식제련법(濕式製鍊法)으로 제련하여 고순도의 아연을 만든다.
아연의 CAS 번호는 7440-66-6이다.
수학과 컴퓨터 과학, 그리고 경제학에서 동적 계획법(動的計劃法, dynamic programming)이란 복잡한 문제를 간단한 여러 개의 문제로 나누어 푸는 방법을 말한다. 이것은 부분 문제 반복과 최적 부분 구조를 가지고 있는 알고리즘을 일반적인 방법에 비해 더욱 적은 시간 내에 풀 때 사용한다.
주어진 문제를 풀기 위해서, 문제를 여러 개의 하위 문제(subproblem)로 나누어 푼 다음, 그것을 결합하여 최종적인 목적에 도달하는 것이다. 각 하위 문제의 해결을 계산한 뒤, 그 해결책을 저장하여 후에 같은 하위 문제가 나왔을 경우 그것을 간단하게 해결할 수 있다. 이러한 방법으로 동적 계획법은 계산 횟수를 줄일 수 있다. 특히 이 방법은 하위 문제의 수가 기하급수적으로 증가할 때 유용하다.
동적 계획 알고리즘은 최단 경로 문제, 행렬의 제곱 문제 등의 최적화에 사용된다. 이것은 동적 계획법은 문제를 해결하기 위한 모든 방법을 검토하고, 그 중에 최적의 풀이법을 찾아내기 때문이다. 문제가 가능한 모든 방법을 충분히 빠른 속도로 처리할 수 있는 경우, 동적 계획법은 최적의 해법이라고 말할 수 있다.
때로는 단순한 재귀함수에 저장 수열(이전의 데이터를 모두 입력하는 수열)을 대입하는 것만으로도 최적해를 구할 수 있는 동적 알고리즘을 찾을 수 있다. 그러나 대다수의 문제는 이보다 훨씬 더 복잡한 프로그래밍을 요구한다. 그 중에 일부는 여러 개의 매개 변수를 이용하여 재귀 함수를 작성해야 하는 것도 있고, 아예 이러한 방법으로 동적 알고리즘을 짤 수 없는 문제 또한 존재한다. 이러한 퍼즐로는 대표적으로 Egg Dropping Puzzle이 있다.
동적 계획법은 위에서 설명했듯이, 가능한 모든 방법을 고려해야 한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 동적 계획법 대신 그리디 알고리즘이 등장했다. 그리디 알고리즘은 항상 최적해를 구해주지는 않지만, 다행히 Minimum Spanning Tree(최소 신장 트리 문제) 등의 여러 문제에서 그리디 알고리즘이 최적해를 구할 수 있음이 이미 입증되었다.
그리디 알고리즘과 동적 계획법을 비교하자. 우리가 차량 정체 구간에서 A라는 지점에서 B라는 지점까지 가능한 빨리 이동하는 경로를 찾고 싶다고 하자. 이 문제에서 동적 계획법을 사용한다면, 우리가 갈 수 있는 모든 상황과 교통 정체를 전부 감안하여 최적의 경로를 찾아낸다. 반면 그리디 알고리즘은 전체적인 상황을 고려하지 않고, 순간순간 교차로가 보일 때마다 가장 빠른 경로를 검색하여 찾아줄 것이다.
물론 동적 계획법으로 경로를 검색하는 동안 우리가 운전을 잠깐 쉬어야 하듯이, 우리는 동적 계획법을 사용하면 약간의 시간이 걸린다는 단점이 있다. 그러나 이렇게 얻어낸 경로는 (교통 환경이 변하지 않았다는 가정 하에) 우리가 갈 수 있는 가장 빠른 길이 된다고 장담할 수 있다.
반면 그리디 알고리즘은 즉효성이 있는 대신, 항상 최적의 경로를 찾아주지는 않는다. 각 구간마다 최적의 경로를 찾는다고 해도 그것이 전체적으로 최적의 경로가 되지는 않기 때문이다. 즉, 동적 계획법은 그리디 알고리즘에 비해 시간적으로는 효율적이지 못할 수는 있어도, 그 결과에 대해서는 효율적인 값을 구할 수가 있다.
수학자인 리처드 벨만이 1940년대에 사용하던 용어였다. 1953년, 벨만은 큰 문제 안에 작은 문제가 중첩되어있는 문제를 해결하는 데 사용하는 이 방법을 '동적 계획법'이라 이름붙였다.
즉, 'Dynamic'이라는 말은 벨만이 이런 알고리즘의 '시가변적이며 다단계적인' 특성을 나타내기 위해서 채택한 용어인 것이다. 또한 'Programming'이라는 단어는 공군 내에서도 워드 프로세서 교육이나 군수 물자 운송 등에 이용되는 단어였기 때문에 사용하는데 아무 제약이 없었던 것이다. 이렇게 만들어진 '동적 계획법'이라는 단어는 선형 계획법이나 수리 계획법처럼 하나의 프로그래밍 기법을 나타내는 단어가 되었다.
피보나치 수열.
function fib(n)
else if n=1
여기에서 세 번째 줄의 fib(2)가 중복되어 계산되고, 이것은 전체적인 계산 속도를 떨어뜨린다. 이 알고리즘의 시간 복잡도는 지수 함수가 된다.
var m := map(0 → 1, 1 → 1)
if n not in keys(m)
m[n] := fib(n-1) + fib(n-2)
return m[n]
베틀루가강()은 마리옐 공화국과 니즈니노브고로드주를 흐르는 강이다. 볼가강의 지류이고 코지모데먄스크에서 가깝다. 배가 항행할 수 있다.
코지모데먄스크(, 초지마리어: Цикмä, 산지마리어: Чыкма)는 러시아 마리옐 공화국의 도시이다. 베틀루가강과 인접해 있으며 인구는 22,771명(2002년 기준)이다.
《피아노 소나타 16번 다장조 K. 545》는 볼프강 아마데우스 모차르트가 작곡한 가장 유명한 피아노 소나타 가운데 하나이다. 1788년에 빈에서 작곡되었다. 초심자용 피아노 소나타로도 불린다. 모차르트의 생전에는 출판되지 않았었고 1805년에야 출판되었다
구성은 다음과 같다.
1. 알레그로 (Allegro)
2. 안단테 (Andante)
3. 론도 (Rondo)
구논회(具論會, 1960년 6월 20일~2006년 11월 5일)는 대한민국의 교육인 출신의 정치인으로, 제17대 국회의원이다.
1960년 충청남도 보령에서 태어났고, 1985년 충남대학교 경제학과를 나왔다.
1995년 2월 위암 3기 선고를 받아 투병·수술을 하였으며, 이듬해 폐결핵을 앓게 되었다. 동시에 제약회사 영업사원과 학원강사로 활동하였으며, 1996년에는 대전 중구에 입시전문학원인 대학학원을 설립하여 대전 지역 명문 대형학원으로 성장시켰다.
1999년 이후 시민단체 후원과 난치병 어린이 돕기, 북한동포 돕기 등으로 사회에 봉사하였다.
2004년 5월 제17대 열린우리당 소속으로 국회의원으로 당선되었다. 2006년 열린우리당 원내부대표, 대전지역 지방선거 기획단장, 국회 정치개혁특별위원회 위원과 교육위원회 교육위원, 신행정수도 후속대책특위 위원, 행정자치위원으로 활동하였다.
위암이 2006년 4월 중순에 재발하여 늑막암 말기 진단을 받고 7개월간 투병하였고, 2006년 11월 5일에 46세로 별세했다.
조용순(趙容淳, 1898년 2월 19일~1975년 8월 27일)은 대한민국의 법조인이다. 제7대 법무부 장관과 제2대 대법원장을 역임했다. 본관은 임천, 호는 춘산(椿山)이며 충청남도 대덕군 출신이다.
1918년 3월에 경성고등보통학교(현재의 경기고등학교의 전신) 본과를 졸업했으며 1922년 3월에 경성법학전문학교를 졸업했다. 1923년 3월부터 경성지방법원 개성지청에서 서기과 서기 겸 통역생으로 근무했고 1925년 4월에 실시된 판검사 특별 임용고시에 합격하여 판사 활동을 시작하였다. 1926년 7월 30일에는 해주지방법원 재령지청 판사로 임명되었고 1928년 11월 16일에는 일본 정부로부터 쇼와 대례 기념장을 받았다.
1932년 10월 28일에는 평양지방법원 판사로 임명되었고 1936년 8월 14일부터 1940년 8월 31일에 퇴직할 때까지 광주지방법원 순천지청 판사로 근무했다. 1937년 8월에는 일본 정부로부터 훈6등 서보장을 받았고 1940년 9월에는 종5위에 서위되었다. 1941년 5월 10일에는 황해도 해주부에서 변호사로 개업했으며 1943년 5월부터 1945년 8월 광복 때까지 황해도 해주부 부회의원을 역임했다. 이러한 행적으로 인해 민족문제연구소의 친일인명사전에 수록되었다.
1945년 11월 19일에 대전지방법원 재판장으로 임명되었으며 1946년 4월 4일부터 1946년 5월 16일까지 대법원장을 역임했다. 1948년 8월 13일부터 1948년 11월 13일까지, 1952년 2월 7일부터 1953년 11월 6일까지 대구고등법원장을 2차례 역임했고 1954년 4월 18일부터 1958년 3월 31일까지 중앙선거위원회 위원장을 역임했다.
1954년 6월 30일부터 1955년 9월 15일까지 법무부 장관을 역임했고 1955년 11월 2일부터 1958년 6월 8일까지 사정위원회 위원장을 역임했다. 1958년 6월 20일부터 1960년 5월 16일까지 대법원장을 역임했다.
1990년 민주화 이후 최초의 진보정당인 민중당이 창당되었으나 선거득표 기준에 미치지 못하여 선관위에 의해 해산되었다. 민중당의 해산으로 인해 민중당 창당에 참여했던 노동운동가들은 분열을 겪었으며 이들은 민중당 재건파와 민자당 입당파로 나뉘었다. 이재오, 김문수 등을 위시로 한 민자당 입당파는 통일민주당의 대통령 후보였던 김영삼을 따라 민자당에 입당했으며 민중당 재건파는 진보정치연합을 창당하여 재기를 노렸다. 1995년 진보정치연합은 저명한 노동운동가인 권영길 민주노총 위원장을 대표로 추대했으나 권영길 민주노총 위원장은 "지금은 노동운동, 농민운동, 빈민운동에 집중할 시기"라 하여 진보정치연합에 선을 그었다. 이후 한국 최대 규모의 진보정치 단체인 민주주의 민족통일 전국연합이 진보정치연합에 합류하였으나 전국연합은 당 내 노선 갈등으로 인해 진보정치연합을 탈퇴하였고, 전국연합은 건설국민승리21 창당에 회의적이었던 진보정치연합과는 달리 직접적으로 국민승리21 창당에 참여하였다. 결국 전국연합의 탈퇴로 세력이 위축된 진보정치연합은 노선을 바꾸어 국민승리21에 합류하기로 결정하였다.
이후 1996년 신한국당의 노동법 날치기 사건을 겪은 뒤 자극받은 노동운동계와 노동운동가들이 1997년 대한민국 대통령 선거에서 진보 진영의 대통령 후보를 추대하기 위해 전국민주노동조합총연맹이 건설국민승리21 창당에 합류하였고 이후 1997년 9월 7일에 당시 민주노총 위원장이던 권영길을 대통령 후보로 추대했는데, 그는 '일어나라 코리아'라는 구호 아래 '정치세력을 물리치고 참된 개혁과 진보의 정치를 펴자'라는 구호를 내걸고 대선에 뛰어들었으며, 투표 결과 306,026표를 획득하여 1.2%의 득표율을 기록하였다. 이후 국민승리21은 공동대표제를 실시하여 민주노총의 초대 위원장을 지낸 권영길과 민주주의 민족통일 전국연합의 대표를 지낸 이창복을 공동대표로 선출하였다.
1998년에 실시된 대한민국 제2회 지방 선거 때에는 노동계와 연대하면서 무소속 후보로 출마했으며, 울산광역시에서 2명의 기초단체장을 당선시키는 데에 기여했다.이 외에 성남시와 전라남도에서도 노동계 무소속 후보와의 연대를 통해 기초의원 당선자를 배출했다. 이후 국민승리21의 당원수가 급격히 증가하고 영향력이 커지자 민주노동당으로 당명을 변경하였다.
신태영(申泰英, 平山輔英, 1891년 2월 1일 ~ 1959년 4월 8일)은 일제강점기의 군인이자 대한민국의 군인, 정치인이다. 본관은 평산이다. 일본군 장교, 학생 동원을 위한 군사교관 등으로 참전과 병력 동원을 위한 선전에 협력하여 친일반민족행위자에 이름을 올렸다.
1912년 일본육군사관학교에 입학하여 1914년 5월 28일 제26기로 졸업하였다. 졸업 동기 중 한국인은 후에 일본군 중장을 지낸 홍사익을 비롯하여 지청천, 이응준, 조철호 등 13명이었다.
1917년 러시아 혁명을 계기로 일본이 군을 파병한 ‘시베리아 간섭전쟁’ 당시, 신태영은 북만주 이북에 파견된 일본군 연대 소속 장교로 일제의 침략 전쟁에 참가했다. 태평양 전쟁 당시 일본 제국 육군 중좌였다. 그는 특히 1943년 무렵에는 학생들을 전쟁에 동원하기 위한 ‘임시특별지원병제도 종로익찬위원회’에 참여해 병력 동원의 선전, 선동에 협력했다. 조선총독부 기관지인 ‘경성일보’에 발표한 ‘잡아라 철의 신념, 첫 출진의 목표는 야스쿠니 신사’라는 제목의 수기에서는 “제국의 신민이 되어 대화민족과 혼연일체가 되어 일본인을 중심으로 동아시아를 개척할 것”을 주장하는 한편 자신의 첫 출진의 목표가 “야스쿠니 신사(안장)”였다고 밝히기도 했다.
광복 후 육사 동기생 대부분이 남조선국방경비대에 참여하였으나, 그는 근신하는 뜻으로 군문에 들어가지 않았다. 그 뒤 여순 14연대 반란사건이 터진 이후 자진 입대, 1948년 11월 대령계급과 함께 육군본부 행정참모부장 겸 국방부 제1국장이 되었다.
1949년 준장으로 진급, 호국군참모부장이 되었으며, 1949년 10월 소장진급과 함께 제3대 대한민국 육군 참모총장이 되었으나 재임 기간 7개월 만인 1950년 4월에 스스로 물러났다. 그것은 당시의 국방부 수뇌들과 의견이 맞지 않았고, 정세 판단에서도 낙관적인 견해를 보인 당시의 미국 고문관들과 달랐기 때문이다. 한국 전쟁이 발발하자 육군 전라북도 편성관구사령관으로서 이 지역의 방어에 임하였다. 그러나 이 때도 당시의 국방장관 신성모와 작전상의 의견충돌을 빚었으며 이에 따라 1950년 7월 해임되었다. 1952년 1월 복직되면서 곧 중장으로 승진하였으며, 2개월 후 1952년 3월, 육군 중장 예편과 동시에 국방부 장관이 되어 휴전 협정이 성립되기 직전까지 1년 3개월간 재임하였다. 같은 해 대한민국 재향군인회 회장(대한 제대장병보도회 회장)도 지냈다.
김용우(金用雨, 1912년 4월 29일 ~ 1985년 9월 13일)는 대한민국의 정치인이다. 제2대 국회의원을 지냈으며 제6대 국방부 장관이다.
배재고등보통학교 졸업을 거쳐 연희전문학교 수물과 본과와 미국 서던캘리포니아대학을 나온 후 남가주 대학교 대학원 수물과를 수료하였다. 서울특별시 후생국장, 중앙기술교육위원회 사무총장, 중앙관재처 운영처장, 조선주택영단이사장을 거쳐 1950년 제2대 국회의원에 당선되고 1954년 국회 사무총장을 거쳐, 1955년부터 1956년까지는 제6대 국방부차관, 1956년부터 1957년까지 제6대 국방부장관을 역임하고, 1957년 주영국 초대 대사에 임명되어 10월 28일, 영국 런던에 도착하였다. 1972년부터 1975년까지 대한적십자사 제11대 총재를 역임하였다. 국방부장관 재직시인 1957년 4월 3일 장관 특명 ‘국방총제2288호’를 통해 각 군 참모총장에게 안식교인 병사들을 위생병 또는 기타 직접 무기를 휴대치 않는 병과에 가급적 배치할 것을 명령했다.
주영국 대사 김용우는 1958년 2월 24일부터 개막되어 4월 28일에 막을 내린 제네바 국제해양법회의에서 한국 측 대표로 참석하였다. 중요 5개 의제 중 하나였던 영해 문제에 대하여, 미국은 영해를 6리로 하고, 영해선에서 다시 6리를 연안국의 독점어업구역으로 하되, 부대조건으로서 독점어업구역에 있어서는 동 구역 내에서 과거 5년 이상 어로를 한 실적이 있는 국가의 기득권은 인정하되 연안국가와 이의가 있을 경우에는 5개국으로 구성되는 중재위원회의 재결을 받도록 하자고 제안하였다. 이와 같은 미국안에 대하여 한국 대표단은 전기한 독점어업권에 이의를 가져 이를 반대할 생각을 갖고 있었다. 그런데 미국대표단에서는 사람을 통하여 은근히 한국 대표단에게 자국안을 지지해 줄 것을 바라는 눈치를 보였다. 그러나 한국 대표단은 부대조건에 찬동할 수 없다는 태도를 표명하였다.
미국대표단 아서 딘은 과거 판문점회담에서 유엔측 대표로 참석한 일도 있었고 제네바 회의에 나오기 전까지는 덜레스 미국무장관의 사설 법률사무소 사무국장으로 있었던 사람인데, 아서 딘은 일본정부 당국과 매우 친근한 사이로 널리 알려진 인사였다. 김용우 수석대표는 한국의 입장으로서는 도저히 미국안에 찬동할 수 없다고 결심하고 있었으니, 특히 한국은 당시 동해를 사이에 두고 일본과 어노문제로 야릇한 이해관계를 갖고 있음을 생각할 때 아무리 불가분의 우호관계에 있는 미국안이라고 해도 이를 받아들일 수는 없다는 것이 김용우의 배짱이었다. 미국대표단 측에서는 한국 측에서 명백히 미국안에 반대하리라는 것을 예측하자 본국과 연락하여 즉각적으로 서울과 지시가 내려 주한 미국대사관을 통하여 한국 외무부로 교섭이 닿았을 것으로 추측되었다. 4월 15일 총회에서 미국안에 대하여 김용우는 반대표를 던졌다. 표결 결과는 38대 36으로 아슬아슬하게 미국안이 부결되었다. 그런데 표결이 있던 날 아침 김용우는 돌연히 정부로부터 "긴급훈령"을 접수하였다. 긴급훈령의 내용은 영해6리를 제안하는 미국안에 찬동하라는 내용으로 추정되었다. 단, 미국안 중 중요한 부대조항에 대해서는 언급이 없었다. 김용우는 이 훈령에 대하여 망설이다가 반대표를 던진 것이었다. 유럽지역 주재 공관장 회의에 참석하기 위하여 귀국한 김용우는 사표를 제출하였다. 어쨌든 정부는 미국측과의 외교 신의를 깨뜨린 체면을 세워야 했다. 사표를 냈지만 "의원면직"이 아닌 "해임"이 김용우 대사에게 내려졌다.(5월 14일)
1962년 동양방송 TV(현 KBS 2TV)를 설립하였다.
족제비()는 식육목 포유동물이다. 족제비는 대한민국, 북한, 중국, 러시아 연해주 지역에 분포하며, 인가에도 흔히 나타난다.
몸길이는 수컷이 40cm, 암컷이 30cm이고 꼬리 길이는 수컷 20cm, 암컷 10cm 정도이다. 털빛은 보통 황적갈색으로서 광택이 나는데, 등쪽은 갈색이고 입술과 턱은 흰색이며 주둥이 끝은 흑갈색을 띤다. 몸은 가늘고 길며 다리는 짧다. 귀는 둥글고 넓적하다. 짝짓기는 늦겨울에서 초여름까지이며, 임신기간은 30~35일이고 한배에 2~10마리의 새끼를 낳는다. 수명은 7년 정도이다. 먹이는 주로 들쥐, 집쥐, 메추라기, 새알, 새우, 올챙이, 개구리, 가재, 게, 물고기 등을 잡아먹으나 사육하는 닭이나 오리 등의 가금류를 해치기도 한다. 털가죽은 목도리나 밍크의 대용, 서예용 붓을 만드는 데 쓰인다. 주로 개울을 끼고 있는 숲, 굴, 빈 나무, 인가 근처, 나무뿌리·돌무덤 등의 굴에 서식한다. 평소 땅위에서 생활 하지만 나무에 오르는 것을 좋아한다. 그 외에도 야생성이 짙은 특색상 족제비는 숨어 있는 공간까지도 쉽게 지나가는 것을 가지고 있으며, 심지어는 음식까지 훔쳐 먹게 되는 경우도 간혹 있다.보경
컴퓨터 과학에서 데이크스트라 알고리즘() 또는 다익스트라 알고리즘은 도로 교통망 같은 곳에서 나타날 수 있는 그래프에서 꼭짓점 간의 최단 경로를 찾는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 컴퓨터 과학자 에츠허르 데이크스트라가 1956년에 고안했으며 삼 년 뒤에 발표했다.
이 알고리즘은 변형이 많다. 데이크스트라의 원래 알고리즘은 두 꼭짓점 간의 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘이지만, 더 일반적인 변형은 한 꼭짓점을 "소스" 꼭짓점으로 고정하고 그래프의 다른 모든 꼭짓점까지의 최단경로를 찾는 알고리즘으로 최단 경로 트리를 만드는 것이다.
그래프에서 주어진 소스 꼭짓점에 대해서, 데이크스트라 알고리즘은 그 노드와 다른 모든 꼭짓점 간의 가장 짧은 경로를 찾는다. 이 알고리즘은 어떤 한 꼭짓점에서 다른 한 도착점까지 가는 경로를 찾을 때, 그 도착점까지 가는 가장 짧은 경로가 결정되면 멈추는 식으로 사용할 수 있다. 예컨대 어떤 그래프에서, 꼭짓점들이 각각 도시를 나타내고, 변들이 도시 사이를 연결하는 도로의 길이를 나타낸다면, 데이크스트라 알고리즘을 통하여 두 도시 사이의 최단 경로를 찾을 수 있다. 따라서 최단 경로 알고리즘은 네트워크 라우팅 프로토콜에서 널리 이용되며, 특히 IS-IS (Intermediate System to Intermediate System)와 OSPF(Open Shortest Path First)에서 주로 사용된다. 또한 데이크스트라 알고리즘은 존슨 알고리즘 같은 알고리즘의 서브루틴으로 채택되었다.
데이크스트라의 원래 알고리즘은 우선순위 큐를 사용하지 않았기 때문에 시간 복잡도가 formula_1 (formula_2는 꼭짓점의 개수이다)이다. 이 알고리즘의 개념은 에서도 사용된다. 최소 우선 큐에 기반한 알고리즘은 피보나치 힙으로 수행되며 시간복잡도는 때문에 formula_3 (formula_4는 변의 개수이다)이다. 이 알고리즘은 알려진 제한 없는 음이 아닌 가중치를 가지는 무작위 유향 그래프에서의 단일 소스 최단 경로 알고리즘 중 점근적으로 가장 빠른 알고리즘이다. 하지만, 특별한 경우(제한이 있는 정수 가중치나 유향 비순환 그래프 등의 경우)에는 다른 으로 개선할 수 있다.
데이크스트라는 1956년에 네덜란드 국립 수학 정보과학 연구소에서 새로운 컴퓨터 ARMAC의 수용력을 입증하는 프로그래머로 일할 때 최단 경로 문제에 대해서 생각했다. 이제 해야 할 일은 컴퓨터를 다루지 않는 사람들도 이해할 수 있도록 문제와 (컴퓨터가 만들어낸)해법을 둘 다 선택하는 것이었다. 그는 최단 거리 알고리즘을 고안하고, 이후 ARMAC에서 약간 단순화된 네덜란드 도시 64개(도시의 숫자를 표시하기 위해서 6 비트만 필요하도록 64를 선정했다)의 교통 지도에 대해서 수행했다. 일 년 뒤, 데이크스트라는 기관의 다음 컴퓨터를 작업하던 하드웨어 엔지니어들의 문제를 직면했다: 기계의 후면 패널에 있는 핀을 연결할 때 필요한 전선의 개수를 최소화하는 것이다. 그 해법으로, 프림 최소 신장 트리 알고리즘으로 알려진 알고리즘을 재발견 했다(이전에는 Jarník에 의해 알려져 있었고, 또한 프림에 의해 재발견 되었었다). 데이크스트라는 이 알고리즘을 프림이 발표한 지 2년 뒤이고 Jarník이 발표한 지 29년 뒤인 1959년에 발표했다.
시작할 꼭짓점은 초기점으로, 꼭짓점 "Y"의 거리를 초기점에서 "Y"까지의 거리로 정의한다. 데이크스트라 알고리즘은 초기 거리 값을 부여하고, 단계를 거듭하며 개선시킬 것이며, 이 개선시키는 것을 간선 완화(edge relaxation)이라고 한다.
도시의 지도에서 출발지와 목적지 사이의 가장 짧은 거리를 찾는다고 하자. 데이크스트라 알고리즘에서는 교차점마다 출발지로부터의 거리를 적어서 가장 짧은 거리를 찾는다.
데이크스트라 알고리즘에서는 우선 모든 교차점에 "무한대"를 적어놓는다. 이 표시는 실제 거리가 무한대라는 뜻이 아니라 교차로에 가보지 않았다는 것을 의미한다. 변형된 데이크스트라 알고리즘에서는 "표시되지 않음"을 써놓기도 한다.
다음으로는 모든 교차점을 표시할 때까지 반복한다. 우선 현재 위치를 정하고 시작점으로부터의 거리를 쓴다. 시작할 때의 현재 위치는 시작점이다. 그리고 시작점으로부터의 거리는 당연히 0이다.
그 다음 현재 위치와 연결되어있는 교차로들의 거리를 갱신한다. 현재 위치에는 시작점으로부터 가장 짧은 거리가 쓰여 있다. 현재 위치 formula_5에 쓰여 있는 거리를 formula_6, 이웃 교차로로 연결된 도로의 길이를 formula_7, 이웃 교차로에 쓰여 있는 거리를 formula_8라고 할 때, formula_9이면 이웃 교차로에 최단 거리는 formula_10이며 이 값은 formula_5로부터 계산되었다라고 쓴다. 이 과정을 완화라고 한다.
현재 위치에서 연결된 모든 이웃 교차로에 대해 완화가 끝나면 현재 위치에 방문함이라고 적고 현재 위치에서 가장 가까운, 방문하지 않은 교차로로 이동한다. 방문표시가 된 교차로에는 항상 최단거리가 적혀있을 것이다. 만약 방문하지 않은 이웃 교차로가 없는 경우에는 현재 위치의 거리가 계산된 교차로로 돌아가서 가까운 방문하지 않은 교차로로 이동한다.
출발지를 제외한 모든 교차로에는 자신이 계산되어온 교차로가 쓰여 있을 것이다. 이 교차로를 부모 노드라고 한다. 목적지에서 부모 노드를 계속 따라가면 최단경로를 따라서 출발지에 도착하게 된다.
의사 코드.
다음 알고리즘에서, 코드 는 꼭짓점 집합 에서 가장 작은 값을 가지는 꼭짓점 를 찾는다. 는 두 인접한 꼭짓점인 와 를 연결하는 변의 길이 (둘 간의 거리)를 반환한다. 18번째 줄의 변수 는 루트 꼭짓점에서 를 통해서 인접 꼭짓점 까지 가는 경로의 길이이다. 이 경로가 현재 에 대해서 기록된 최단 경로보다 짧다면, 현재 경로를 이 경로로 대체한다. 배열은 소스까지 최단 경로를 찾기 위한 소스 그래프의 "다음" 꼭짓점을 나타내는 배열이다.
1 function Dijkstra("Graph", "source"):
3 create vertex set Q
5 for each vertex "v" in "Graph": "// 초기화"
6 dist["v"] ← INFINITY "// 소스에서 v까지의 아직 모르는 길이"
7 prev["v"] ← UNDEFINED "// 소스에서 최적 경로의 이전 꼭짓점"
8 add "v" to "Q" "// 모든 노드는 초기에 Q에 속해있다 (미방문 집합)"
10 dist["source"] ← 0 "//" "소스에서 소스까지의 길이"
12 while "Q" is not empty:
13 "u" ← vertex in "Q" with min dist[u] "// 최소 거리를 갖는 꼭짓점"
14 "// 을 가장 먼저 선택한다"
15 remove "u" from "Q"
17 for each neighbor "v" of "u": "// v는 여전히 Q에 있다."
18 "alt" ← dist["u"] + length("u", "v")
19 if "alt" &lt; dist["v"]: "// v 까지의 더 짧은 경로를 찾았을 때"
20 dist["v"] ← "alt"
21 prev["v"] ← "u"
23 return dist[], prev[]
1 "S" ← empty sequence
2 "u" ← "target"
3 while prev["u"] is defined: "// 스택 S로 최단 경로를 만든다"
4 insert "u" at the beginning of "S" "// 꼭짓점을 스택에 넣는다"
5 "u" ← prev["u"] "// target에서 source로 이동한다"
6 insert "u" at the beginning of "S" "// source를 스택에 넣는다"
더 일반적인 문제는 에서 까지 가는 모든 최단 경로를 찾는 것이다(같은 길이를 가지는 다른 경로가 있을 수 있다). 그러면, 각각의 에 꼭짓점 하나만을 저장하는 것이 아니라, 경감 조건을 만족하는 모든 꼭짓점을 모두 저장할 수 있다. 예를 들어, 과 가 둘 다 으로 연결되어 있고 (변의 비용이 두 경우 모두 다 같아서) 둘 다 으로 가는 다른 최단 경로에 있다면, 에 과 모두 추가해야 한다. 알고리즘이 끝나면, 의 자료구조는 원래 그래프의 일부 변이 제거된 부분 집합을 나타낼 것이다. 이 자료구조의 가장 중요한 특성은 알고리즘의 시작점이 여러 개였을 때, 새 그래프에서 그 꼭짓점에서 다른 꼭짓점으로 가는 모든 경로가 원래 그래프의 그 꼭짓점에서도 최단 경로라는 점과, 원본 그래프에서 그 길이를 가지는 모든 경로가 새로운 그래프에도 나타난다는 점이다. 실제로 주어진 두 꼭짓점 간의 최단 거리를 모두 찾기 위해서는 새로운 그래프에서 깊이 우선 탐색 같은 경로 찾기 알고리즘이 필요하다.
우선순위 큐 사용.
최소 우선 큐는 다음의 세 기본 연산을 제공하는 추상 자료형이다: , 그리고 이다. 이전에 언급했듯이, 이런 자료구조를 사용하면 기본 큐를 사용하는 것 보다 계산 시간이 더 빨라질 수 있다. 특히, 피보나치 힙 이나 브로들 큐는 이 3가지 연산에 대해서 최적의 수행을 제공한다. 알고리즘이 약간 다르기 때문에 아래에 의사 코드로 나타냈다:
2 dist["source"] ← 0 "// 초기화"
4 create vertex set Q
6 for each vertex "v" in "Graph":
7 if "v" ≠ "source"
8 dist["v"] ← INFINITY "// 소스에서 v까지의 아직 모르는 길이"
9 prev["v"] ← UNDEFINED "// v의 이전 노드"
11 "Q".add_with_priority("v", dist["v"])
14 while "Q" is not empty: "// 메인 루프"
15 "u" ← "Q".extract_min() "// 최고의 꼭짓점을 제거하고 반환한다"
16 for each neighbor "v" of "u": "// Q에 여전히 남아 있는 v에 대해서만"
17 "alt" ← dist["u"] + length("u", "v")
18 if "alt" &lt; dist["v"]
19 dist["v"] ← "alt"
20 prev["v"] ← "u"
21 "Q".decrease_priority("v", "alt")
23 return dist, prev
초기화 단계에서 우선순위 큐에 모든 꼭짓점을 채우는 대신에, "소스"만을 포함하도록 초기화 할 수 있다. 그러면, 블록에서 (decrease_priority 연산을 하는 대신에) 꼭짓점이 큐에 없다면 꼭짓점을 큐에 삽입해야 한다.
정확성의 증명.
그렇지 않으면, 이 가정이 방문한 꼭짓점이 "n-1"일 때 성립한다고 가정하자. 이 경우에, 모든 미방문 꼭짓점에서 가 가장 작은 에 대해서 을 만족하는 변 를 선택한다. 는 에서 까지의 가장 짧은 거리로 볼 수 있다. 만약 그 경로보다 더 짧은 경로가 있고, 그 경로의 첫 번째 미방문 꼭짓점을 라고 한다면 처음의 가정인 &gt; 에 의해서 모순이 생긴다. 이와 비슷하게, 로 가는 경로 중 미방문 꼭짓점을 지나지 않는 더 짧은 경로가 있고, 그 경로의 마지막 꼭짓점이 라고 한다면, 이여야 하기 때문에 여전히 모순이 생긴다.
를 처리하고 나서도 각각의 미방문 꼭짓점 에 대해서, 는 여전히 방문한 꼭짓점만을 통해서 에서 로까지의 최단 거리이다. 그 이유는 를 통과하지 않는 경로 중 더 짧은 경로가 있다고 한다면 이미 찾았었을 것이며, 를 통하는 경로가 더 짧다면 를 처리할 때 갱신되었을 것이기 때문이다.
실행 시간.
간선 와 꼭짓점를 가지는 그래프에서 데이크스트라 알고리즘의 실행 시간의 상한은 대문자 O 표기법을 사용해서 변의 개수 formula_4와 꼭짓점의 개수 formula_2의 함수로 나타낼 수 있다. 상한을 어떻게 정하는지는 꼭짓점 집합 을 수행하는 방법에 의존한다. 다음에서, 어떤 그래프든지 formula_14이기 때문에 상한을 단순화 할 수 있지만, 이 단순화는 formula_4에 대한 다른 상한이 있을 수 있다는 점을 간과한다.
이 때 formula_17와 formula_18은 각각에서 "decrease-key"와 "extract-minimum" 연산의 복잡성이다. 가장 간단한 데이크스트라 알고리즘은 꼭짓점 집합 를 일반적인 연결 리스트나 배열로 저장하고, extract-minimum은 단순히 에 있는 모든 꼭짓점의 선형 탐색이다. 따라서 이 경우에 실행 시간은 formula_19이다.
변이 formula_20보다 한참 적은 희소 그래프에 대해서는, 데이크스트라 알고리즘은 그래프를 인접 리스트의 형태로 저장하고 최소 추출을 효율적으로 하기 위해서 우선순위 큐로 자가 균형 이진 탐색 트리, 이진 힙, 페어링 힙, 또는 피보나치 힙을 사용해서 효율적으로 수행할 수 있다. decrease-key 단계를 이진 힙으로 효율적으로 수행하기 위해서는 각각의 꼭짓점에서 힙의 위치로 연결하는 보조 자료 구조를 사용하고 우선순위 큐 가 바뀔 때마다 갱신할 필요가 있다. 자가 균형 이진 탐색 트리나 이진 힙에서 데이크스트라 알고리즘은 최악의 경우에 다음의 시간이 필요하다(formula_21는 이진 로그 formula_22를 의미한다):
연결 그래프에서는 이 시간 상한을 formula_24로 단순화 할 수 있다. 피보나치 힙은 이 시간을 다음과 같이 개선시킬 수 있다:
게다가, 그래프에 있는 모든 꼭짓점을 삽입하지 않으면 알고리즘을 무한 그래프나 메모리로 표현하기에는 너무 큰 그래프에서 시작점에서 도착점까지의 최단 경로를 찾도록 확장할 수 있다. 그 결과로 나타나는 알고리즘은 인공지능 분야에서 "균일 비용 탐색" (UCS)이라고 불리고 다음의 의사 코드로 나타낼 수 있다
procedure "UniformCostSearch"(Graph, start, goal)
node ← start
cost ← 0
frontier ← priority queue containing node only
explored ← empty set
if frontier is empty
return failure
node ← frontier.pop()
if node is goal
return solution
for each of node's neighbors n
if n is not in explored
frontier.add(n)
explored.add(n)
세분화된 변형.
변의 비용이 작은 정수일 때("C" 보다 작을 때), 데이크스트라 알고리즘의 속도를 높이기 위해서 단조 우선순위 큐를 쓸 수 있다. 이 종류의 첫 번째 알고리즘은 Dial's algorithm으로, 버켓 큐를 사용해서 수행 시간이 formula_28로, 정수 가중치를 갖는 그래프의 가중 지름에 의존한다. 를 우선순위 큐로 사용하면 복잡성은 formula_29가 된다. 새로운 기수 힙과 잘 알려진 피보나치 힙의 결합에 기반한 수행은 formula_30의 시간이 소요된다. 마지막으로, 여기에서 언급한 특수한 경우에 대한 최적의 알고리즘은 다음과 같다. 의 알고리즘은 formula_31의 시간이 소요되고 의 알고리즘은 formula_32의 시간이 소요된다.
관련 문제와 알고리즘.
데이크스트라의 원 알고리즘의 기능성은 변형의 다양성을 통해 확장할 수 있다. 예를 들면, 종종 수학적으로 덜 최적인 해법을 나타내는 것이 바람직할 때가 있다. 최적 이하의 해법의 순위표를 얻기 위해서는 먼저 최적 해법을 계산해야 한다. 최적 해법의 한 변을 그래프에서 제거하고, 이 새로운 그래프에서 최적 해법을 계산한다. 원래 해법의 각각의 변을 차례로 제거하고 새로운 최단 경로를 계산한다. 그러면 두 번째 해법을 순위매기고 첫 번째 최적 해법의 다음에 표시한다.
데이크스트라 알고리즘과는 달리, 벨먼-포드 알고리즘은 소스 꼭짓점 "s"에서 도달할 수 있는 음수 사이클이 없으면 음수 가중치가 있을 때에도 사용할 수 있다. 이런 사이클이 존재하면, 이 사이클에 들어가서 한 바퀴를 돌 때마다 전체 비용이 감소하기 때문에 최단 경로가 없다. 데이크스트라 알고리즘에 (음수 변을 제거하고 음수 사이클을 감지하기 위해)벨먼-포드 알고리즘을 결합해서 음수 가중치를 다룰 수 있으며, 이런 알고리즘은 존슨 알고리즘이라고 불린다.
A* 알고리즘은 데이크스트라 알고리즘을 일반화 한 것으로, 목적지까지의 "거리"의 하한에 관한 정보를 얻을 수 있을 때 탐색해야 할 부분 그래프의 크기를 줄일 수 있다. 이 접근은 선형 계획법의 관점에서 볼 수 있다: 최단 경로의 계산에서 선형 계획법이 있고, 그 쌍대 선형 계획법의 해법이 실행 가능하다는 것은 일관 휴리스틱을 형성한다는 것이다(대략적으로 말하면, 서명 관례가 문헌마다 다르기 때문이다). 이 실행 가능한 쌍대 / 일관 휴리스틱은 음이 아닌 감소 비용을 정의하고 A*은 본질적으로 이 감소 비용을 가지고 데이크스트라 알고리즘을 돌리는 것이다. 쌍대 선형 계획법이 약한 허용성 조건을 만족하면, A*는 벨먼-포드 알고리즘에 더 비슷하다.
데이크스트라 알고리즘의 기초가 되는 과정은 프림 알고리즘에서 사용되는 탐욕 과정과 유사하다. 프림 알고리즘의 목적은 그래프에 있는 모든 꼭짓점을 연결하는 최소 신장 트리를 찾는 것이나, 데이크스트라 알고리즘은 꼭짓점 두 개 만을 고려하는 것이다. 프림 알고리즘은 시작 꼭짓점의 전체 가중치로 평가하지 않고 각각의 가중치만을 평가한다.
동적 계획법의 관점.
유효 사거리(有效射距離)란 보통 화기의 포탄이나 총탄이 표적을 맞힐 수 있고, 일정한 피해를 입힐 수 있는 거리를 말한다. 사정 거리, 유효 거리, 유효 범위(Effective range)라고도 한다. 상황에 따라 여러 가지 정의가 있는 용어이다. 무기체계에 따라 개념이 조금씩 다르다.
총기류의 유효 사거리.
소총에서는 보통 맨눈으로 조준했을 때 사람의 상반신을 맞출 수 있고, 철모를 관통시킬 수 있는 거리를 뜻한다. 하지만, 총기 회사나 국가에 따라 유효 사거리에 대한 기준이 조금씩 다르다. 이 때문에, 같은 탄을 사용하고 총열의 길이가 비슷한 소총들의 서류 상 유효 사거리에 상당한 차이가 있는 경우가 종종 있다. 그러나 이러한 서류 상의 차이는 대부분의 경우 별 의미가 없으며, 같은 탄을 사용하고 총열 길이가 비슷할 경우 실질적인 유효 사거리는 거의 같다고 보아도 무방하다. 현대 군용 돌격소총의 경우 유효 사거리는 보통 300~600m이다.
저격용 소총의 경우 정밀하게 생산되고 광학 조준 장치를 사용한다. 또한 많은 저격용 소총은 단순한 구조의 볼트 액션 방식에 부동총신(free floating barrel)을 가지고 있으므로 같은 탄을 사용하더라도 일반 소총보다 유효 사거리가 길다.
기관총의 경우 표적이 사람이 아닌 지역이기 때문에 소총과 비슷한 성능을 지닌 탄을 사용하더라도 유효 사거리는 더 길며, 양각대나 삼각대를 사용하면 유효 사거리를 더 늘릴 수 있다. 5.56 × 45 mm NATO 탄을 사용하는 기관총(FN Minimi)의 유효 사거리는 보통 800~1000m이다. 7.62 × 51 mm NATO 탄을 사용하는 기관총(FN MAG, M60)의 유효 사거리는 보통 1.1km ~ 2km이다.
권총의 경우 보통 25~50m이며, 기관단총의 경우 100~200m 정도이다. 기관단총의 경우 권총탄을 사용하지만, 총열이 권총보다 길고 무게도 더 나가며 보통 견착사격하기 때문에 유효 사거리가 권총보다 길다.
사정 거리는 한 지점이 다른 지점에서 에너지 방출을 받는 두 지점 사이의 거리를 나타낼 수 있다. 사정 거리를 정의하려면 두 지점 사이의 소스, 수신기 및 조건을 지정해야 한다. 사정 거리는 측정 장치나 수신기가 지정된 규모의 에너지 방출에 예측 가능하게 반응하는 최대 거리를 나타낼 수 있다. 또는 사정 거리는 지정된 장치에서 방출된 에너지가 대상 수신기에 원하는 효과를 일으키는 최대 거리일 수 있다. 각도 분산은 작은 목표를 향한 비대칭 에너지 전파의 효율성에 중요할 수 있다.
미국 국방부는 "무기가 정확하고 원하는 효과를 얻을 것으로 예상되는 최대 거리"라는 정의를 내렸다. 탄약 단위당 특정 명중 확률이 없으면 정확도가 모호하다. 특정 무기에 대해 원하는 효과는 대상에 따라 다르게 해석될 수 있다. 이러한 변수에 대한 주관적인 해석은 한 세기가 넘도록 끝없이 열띤 논쟁을 불러일으켰다.
대한민국 제14대 국회의원 선거는 대한민국 제14대 국회의원을 선출하기 위한 선거이다. 1992년 3월 24일 화요일에 실시하였고 총 299명을 선출하였다. 각 지역구에서 1구 1인의 국회의원을 뽑는 소선거구제를 통한 직접선거다.
6월 항쟁 이후 국민들의 민주화 요구는 거세졌고, 대통령 직선제 개헌이 이루어졌다. 이후 13대 대선에서 야권 단일화 실패로 노태우가 당선되어 민주정의당은 정권을 연장하게 되었으나, 이어 치러진 13대 국회의원 선거에서 여당인 민주정의당이 과반에 미치지 못하는 125석밖에 얻지 못한 데 이어 철저한 원내교섭단체 4당 체제가 구축되면서 위기에 봉착하게 된다. 13대 국회 초기 평화민주당 총재 김대중, 통일민주당 총재 김영삼, 신민주공화당 총재 김종필등에게 노태우 대통령과 집권여당 민주정의당은 엄청난 견제를 받았다. 집권여당 민주정의당는 이러한 상태로는 정권 재창출이 어렵다고 보고 일단 의원 권력을 여소야대 판세를 뒤집고 이를 극복하여 권력 기반을 강화하고 정국 주도권를 다시 되찾을 목적으로 보수 대통합을 추진하시 시작하였다. 이 결과로 통일민주당 김영삼 총재와 신민주공화당 총재 김종필와의 결합하여 3당 합당을 통해 민주자유당이 탄생하여, 218석의 거대 여당이 된다. 노무현등 통일민주당 통합 반대파는 독자적으로 꼬마 민주당를 창당했고 반면 제1야당 평화민주당는 신민주연합당으로 당명 변경을 한 이후에 14대 총선을 앞두고 신민주연합당과 꼬마 민주당 그리고 재야세력을 통합하여 민주당으로 출범하였다. 이번 14대 총선은 노태우 정부의 마지막 평가전이자 14대 대선을 8개월을 앞둔 전초전으로 평가받았다.
민주자유당의 내분.
1991년 12월 말부터 민주자유당의 총선 공천을 두고 김영삼을 중심으로 하는 민주계와 노태우, 김종필을 중심으로 하는 민정,공화계간의 갈등이 발생하였다. 민주계는 노태우 대통령의 측근들에 대한 공천 배제 13대 총선 이전 대통령 후보 확정등을 주장하였다. 김영삼 당시 대표는 1992년 1월 8일에 연 공개 기자회견에서 '민자당의 대선 후보 13대 총선 이전에 확정되어야 한다'고 말하였다. 이후 민주계는 탈당까지 불사하겠다는 태도로 강경하게 대응하여 분쟁이 커졌다. 이후 갈등 해결을 위하여 1월 9일 민자당의 3명의 최고위원과 노태우 대통령의 회담을 통하여 갈등은 다소 진정되었다. 회담의 결과로 민주계와 민정,공화계가 조금씩 물러난 합의를 하게 되었다. 노태우 대통령은 민주계의 당 내부 지분 추가 확보와 김영삼 대표의 위상 강화, 의원내각제의 포기 등을 받았다. 언론들은 김영삼 대표가 의원내각제를 반대한 이유로 의원내각제가 실시되면 의회에서 총리를 선출하게 되는데 다수당에서 의원 투표를 통하여 총리를 선출하기 때문에 민주계보다 소속 계파 의원수가 많은 민정, 공화계 출신이 총리로 선출될 가능성이 높기 때문이라고 전망하였다.
정주영의 노태우 정치자금 폭로.
정주영 전 현대그룹 명예회장은 (가칭) '재벌 신당'을 창당을 준비하였다. 한겨례는 이에 대하여 '돈 선거판'이 될 수 있다며 우려를 표시하였다.
1992년 1월 8일 열린 기자회견에서 정주영 전 회장은 자신이 과거부터 매년 2번씩 청와대에 '정치 헌금'이라고 불리는 수십억원의 정치자금을 제공하였으며 노태우 대통령에게 제공된 정치자금은 3백억원에 육박한다고 폭로하였다. 언론들은 이번 폭로가 신민주 공화당의 '재벌당'이라는 이미지를 희석시키고 대중적인 기반을 마련하기 위함이라고 평가하였다. 이에 대하여 김대중 민주당 대표는 "정씨 발언에서 가장 충격적인 점은 노태우 대통령이 정치자금을 받고 있으면서도 안 받고 있다고 한 것과 오히려 받으면 차벌하겠다고 한것"이라며 노태우 대통령을 강하게 비판하였다. 한편 야당인 민주당은 정치자금 수수에 대한 의회 차원에서의 엄정한 조사를 촉구하였다. 동아일보는 1월 9일 '정치자금의 진상 밝혀라'이라는 제목의 사설에서 정주영 전 회장의 정확한 자금 전달 방식 공개 요구와 함께 ' 정치자금 수수의 실체를 조속히 규명' 하여야 한다고 주장하였다.
자치단체장 연기와 후폭풍.
노태우 대통령은 10일 기자회견에서 올해 상반기에 실시하도록 되어있는 자치단체장 선거를 1~2년정도 연기하는 것이 좋다는 등의 발언을 하며 '자치단체장 선거 시기는 14대 국회에서 결정하도록 하는것이 바람직하다는 입장을 표현하였다.
야당들은 '선거 관권개입을 노골화'하고 있다며 정부를 강하게 비판하였고 이후 대규모 정부 규탄대회도 추진하였다. 규탄대회에서 이 상태로 총선을 치르게 된다면 모든 자치단체장들이 선거 없이 민주자유당 소속 '임명직'이기 때문에 선거가 공정하게 관리될 수 없으며 여당에 압도적으로 유리할 수 밖에 없다고 말하였다. 이후 13일 김대중-이기택 민주당 공동대표는 기자회견에서 '지자체장 선거 연기는 위헌'이라고 주장하였다.
또한 여러 언론들도 자치단체장 선거 연기에 대하여 비판적으로 평가하는 사설들을 줄줄이 발표하였다.
한겨례는 11일자 사설에서 '법이 정한 선거를 정당간 합의도 없이, 또 국민의 뜻도 물어보지 않고 기습적으로 연기를 선언하는것은 민주주의 나라의 대통령의 취할 태도가 아니다'며 과거 6·29 선언에서 노태우가 발표한 자치단체장을 민주적으로 선거를 통하여 뽑는다는 내용 또한 어겼다고 비판하였다. 동아일보 또한 같은 날자에 '자치단체장 선거 연기 안된다'라는 제목의 사설을 발표하고 사설에서 자치단체장 선거 연기에 대하여 '법치주의에 위배되는 대통령의 월권이라 하지 않을수 없다'고 강하게 비판하였으며 민주당, 공화당 등 야당이 제기한 선거 연기로 발생할 수 있는 관권선거 논란에 대하여도 '지방자치단체의 완전한 민주화 없이 치러질 대통령선거를 관권에 의해 치르겠다고 비난받아도 답변이 매우 어려울 것이다'고 평가하였다. 또한 또 다른 이슈로 평가받던 민주자유당의 대통령 후보 선출 과정에 대하여는 대통령이 다음 대통령 후보를 지명하는것은 권위주의 시대의 발상이라면서 자유 경선을 진행할 것이라고 말하였다.
여야 공천 내분과 공천 확정.
정부가 일본군 위안부 문제에 대하여 소극적으로 대응하면서 야당의 지지세가 상승하였다. 노태우 정부는 1965년 한일기본조약으로 보상이 일단 매듭을 지었다는 기존 입장을 고수하고 일본 수상에 별도 요구를 하지 않기로 하였다. 야당은 정부 외교에 대하여 비판하였고 동아일보,한겨례등 일부 언론들 또한 사설을 통하여 정부의 조치를 비판하였다. 한편 민주당에서 공천을 두고 내분이 발생하였다. 한겨례는 민주당이 조직책 인선과 영입 과정에서 개혁의지를 살리지 못하였으며 영입한 일부 인사중 노조 간부 해고를 주도하거나 군인 장성 출신 인사등 부적적한 후보를 공천한다고 비판하였다. 한겨례는 '극우'와 부패분자는 배제하라'라는 1월 21일자 사설에서 '마땅이 응징해야할 극우세력이나 부패분자에 대한 용서나 화해의 단계도 없이 그런 인물들을 영입 한다면 민주당이 주장하는 개혁은 유권자들의 공감을 사기 어려울 것이'라고 비판하였다.민주당은 신한민주당 출신 신민계와 민주당 출신이나 영입인사 등으로 구성된 민주계로 대표되는 보수파와 혁신파의 공천 갈등이 심각한 상황에 이르게 되었고 결국 현역의원의 다수가 물갈이 될 것으로 예상되으나 계파지분 다툼등 여러 요인으로 현역 의원들은 대부분 직을 유지하고 10명 가량만 교체되게 되었다.
민주자유당은 총선에 민자당 후보로 출마하려는 청와대 일부 비서관들과 정부의 고위정무직 공무원들이 국회의원 선거법을 악용하여 공천신청서를 낸 뒤에도 공직에 있으면서 지휘를 이용한 사전선거운동을 하고 있다는 비판을 받았다. 또한 노태우 대통령의 측근과 5공화국 출신 인사들이 아무런 경쟁 없이 '낙하산 공천'을 받으며 논란이 되기도 하였다. 이러한 공천으로 민자당의 지지율이 하락하는 가운데 대학학력고사 문제지 유출 사건이 발생하고 이에 대하여 정부의 대응이 미미하다는 지적을 받으며 더 큰 타격을 입게 되었다 또한 경선에는 안기부가 개입되어 무소속으로 출마하려는 후보들을 압박,회유하여 출마하지 못하게 하고 출마 하려는 인물을 모색하는등 법은 어긴것이 아니냐는 지적을 받았다. 김태룡등 결선 탈락자중 일부는 '민자당의 공천은 동과 정보기관의 공작에 의해 좌지우지 되었다.'고 강도높게 비판하였다. 2월 1일 발표된 경선 결과에서는 민정계의 강세가 드러났는데 경선 경합 지역인 대부분의 선거구를 민정계가 획득하였다. 결과론적으로는 영입 인사등으로 공천 0순위인 당협위원장 22명을 제외한 대부분의 현역 의원은 공천을 받게 되었다. 동아일보는 1월 25일자 신문에 실린 '민자당 공천과정에 문제있다.' 라는 제목의 사설에서 '향우나 동창회에 금일봉을 빠지지 않고 내미는 졸부들이 국회의원 후보들이 되어서야 되겠는가' 라며 민자당의 '정치헌금' 공천을 비판하였다.
노태우 정부의 여당 지원.
민주당의 폭로에서 야당에 합류한 일부 군 장성들이 보안사령부등 군대 정보기관으로부터 압력을 받고 있다는 주장을 하였다. 또한 정부 산하 총리실 주도로 1월 25일에 이미 존재하는 공정선거협의회 (약칭 '공선협') 대신 정부가 공정선거 실현 민간단체 연합 (약칭 '공민련')을 결성하여 공정선거를 관리하는 민간 단체에 정부가 개입한다는 비판을 받았다.이에 대하여 정부가 주도하는 민간단체가 선거를 관리한다면 공정한 관리가 어려울 것이라는 언론들의 비판을 받았다. 한편 시민들의 자발적인 모금으로 예산을 충당하는 공선협의 모금운동을 정부가 '기부금 금지법'을 들어 제동을 건 것 또한 자치단체들에서 거액의 지원금을 받아 정부,여당에 유리한 선거운동을 할 것이라는 의심을 받고 있는 공민련과의 형평성에 맞지 않는다는 지적을 받았다.
2월 10일에는 민자당이 경선 낙선 후보들을 대상으로 국영 업체장 자리를 준다며 불출마를 회유하였다는 사실이 대대적으로 보도되었다. 동아일보는 1면 머릿기사로 "국영 업체장 자리 주겠다" 민자 낙천자회유 물의" 라는 제목으로 이 사건을 보도하였다. 해당 기사의 내용은 공천 낙선자를 대상으로 정부산회기관의 장이나 국영기업체 사장 또는 이사장 자리를 보장하는 식으로 공천 낙선자들의 불출마를 회유하고 있다는 사실과 해당 행위가 낙하산 인사로 인한 공공기관 운영의 효율성을 낮출수 있다는 비판 또한 포함되어 있었다.
동아일보의 14일자 보도에 따르면 부산,전북등 일부 지역에서는 '구청 직원'들이 민자당의 선거 상황실을 운영하거나 경기도 일부 군에서는 민자당 지구당 사무실에 '구청 행정전화'를 설치해주기도 했다. 이 행정전화는 문제가 발생하자 철거하였다. 또한 일부 지역의 군수가 관내 단체와 부녀회장등을 초청하여 술과 음식등을 대접하며 "혼란이나 안정 중 안정을 택해야"한다면서 여당을 지지하는듯한 대도를 취하였다. 민자당 소속이 구청장을 맞고 있는 서울 용산구청은 구청 소식지인 '반상회 선거'에 정부 여당의 자치단체장 선거 연기를 옹호하는 내용을 적어 주민들에게 배포하였다. 이에 대하여 여러 언론들은 사설을 통하여 '관권 선거' 라고 비판하였다.
한겨례 또한 같은 날자에 사설에서 정부의 "공정선거 추진단체"에 대한 개입을 비판하며 "정부가 압장서 '순수 민간단체'의 결성을 주도하고,거액의 돈까지 대주고, 이제 그 구성원의 상당수가 집권여당의 간부라는 사실이 들어난 마당"이라며 상식적으로 국민들이 정부가 추진하는 공명선거 운동의 공정성을 믿을 수 있겠냐고 비판하였다.