This paper presents a new hybrid data mining technique using error pattern modeling to improve classification accuracy when the data type of a target variable is binary. The proposed method increases prediction accuracy by combining two different supervised learning methods. That is, the algorithm extracts a subset of training cases that are predicted inconsistently by both methods, and models error patterns from the cases. Based on the error pattern model, the Predictions of two different methods are merged to generate final prediction. The proposed method has been tested using practical 10 data sets. The analysis results show that the performance of proposed method is superior to the existing methods such as artificial neural networks and decision tree induction.
In this paper, we propose the topological map building method about unknown environment using the ultrasonic sensors. An ultrasonic sensor inherently has the range error due to the specular reflection. To decrease this error, we estimate the obstacle states(position and velocity) using the local minimum sensor values and Jacobian. Estimated states are used to avoid the obstacles and build the topological map similar to the type that human being memorizes an environment. When a mobile robot is faced with three problems(comer way, cross way and dead end), it senses the movable directions using FIS(Fuzzy Inference System). Among these directions, it can select the target direction using binary decision tree(Turn Side Selector). Proposed algorithm has been verified with three simulations and three implementations.
It is required for UGV(Unmanned Ground Vehicle) to have a LPP(Local Path Plan) component which generate a local path via the center of road by analyzing binary map to travel autonomously unpaved road in rough environment. In this paper, we present the method of boundary estimation for unpaved road and a local path planning method based on RANGER algorithm using the estimated boundary. In specially, the paper presents an approach to estimate road boundary and the selection method of candidate path to minimize the problem of zigzag driving based on Bayesian probability reasoning. Field test is conducted with scenarios in rough environment in which bush, tree and unpaved road are included and the performance of proposed method is validated.
본 논문에서는 효율적인 RFID 시스템을 위한 Adaptive Group Separation 알고리듬을 제안하였다. AGS 알고리듬은 최적의 초기 prefix size j을 결정하고 개의 그룹으로 태그를 나눈다. 리더는 그룹을 차례로 하나씩 호출하여 태그 ID를 검색한다. 만약 충돌이 발생하면 리더는 충돌이 발생한 첫 번때 비트에 '0' 또는 '1'을 추가한다. 결과적으로, 태그를 인식하기 위한 전송비트와 인신 시간이 감소한다. 본 논문에서 제안한 AGS 충돌방지 알고리듬은 태그의 개수를 256개까지 변화시켜 가면서 반복횟수와 전송비트수를 기존의 충돌방지 알고리듬과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 AGS 알고리듬은 모의실험 결과를 통한 성능평가에서 슬롯 이진 트리 알고리듬보다 반복횟수는 약 32.3% 개선되었으며, 전송비트수는 약 1/40배 감소하였다.
This study proposes a novel double-base log encoder (DBLE) for flash Analog-to-Digital converters (ADCs). Analog inputs of flash ADCs are represented in logarithmic number systems with bases of 2 and 3 at the outputs of DBLE. A look up table stores the sets of exponents of base 2 and 3 values. This algorithm improves the performance of a DSP (Digital Signal Processor) system that takes outputs of a flash ADC, since the double-base log number representation does multiplication operation easily within negligible error range in ADC. We have designed and implemented 6 bits DBLE implemented with ROM (Read-Only Memory) architecture in a $0.18\;{\mu}m$ CMOS technology. The power consumption and speed of DBLE are better than the FAT tree and binary ROM encoders at the cost of more chip area. The DBLE can be implemented into SoC architecture with DSP to improve the processing speed.
The main aim of this study is to select the optimal set of genes from microarray cancer datasets that contribute to the prediction of specific cancer types. This study proposes the enhancement of the feature selection filter algorithm based on Joe's normalized mutual information and its use for gene selection. The proposed algorithm is implemented and evaluated on seven benchmark microarray cancer datasets, namely, central nervous system, leukemia (binary), leukemia (3 class), leukemia (4 class), lymphoma, mixed lineage leukemia, and small round blue cell tumor, using five well-known classifiers, including the naive Bayes, radial basis function network, instance-based classifier, decision-based table, and decision tree. An average increase in the prediction accuracy of 5.1% is observed on all seven datasets averaged over all five classifiers. The average reduction in training time is 2.86 seconds. The performance of the proposed method is also compared with those of three other popular mutual information-based feature selection filters, namely, information gain, gain ratio, and symmetric uncertainty. The results are impressive when all five classifiers are used on all the datasets.
유사 서브 시퀀스 검색은 분자 생물학 분야에서 사용되는 매우 중요한 연산이다. 본 논문에서는 대규모 DNA 시퀀스 데이타베이스를 처리 대상으로 하여 효율성과 정확도를 보장하는 실용적인 유사 서브 시퀀스 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 이진 트라이를 인덱스 구조로 채택하여 DNA 시퀀스로부터 추출한 일정 길이의 윈도우 서브 시퀀스를 인덱싱 대상으로 한다. 유사 서브 시퀀스 검색 알고리즘은 기본적으로 다이나믹 프로그래밍 기법에 근거하여 이진 트라이를 루트로부터 너비 우선(breadth-first)방식으로 운행하며, 경로 상에 존재하는 모든 유사 서브 시퀀스를 검색해 낸다. 그러나 질의 길이가 윈도우의 크기보다 큰 일반적인 경우에는 질의를 일정 길이의 서브 시퀀스로 분해하여 각 서브 시퀀스에 대하여 유사 서브 시퀀스 검색을 수행한 후, 후처리 과정에 의하여 정확도에 손상 없이 이들 결과를 결합하는 분할 질의 처리 방식을 채택한다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 실험을 통한 성능 평가를 수행한다. 실험 결과에 의하면 제안된 인덱스 기법은 접미어 트리에 비하여 약 40%의 작은 저장 공간을 가지고도 약 4-17배의 검색 성능의 개선 효과를 나타낸다. 또한 분할 질의 처리 방식에 의한 유사 서브 시퀀스 검색 알고리즘은 질의 길이가 긴 경우에도 효율적으로 동작하여 Suffix와 Smith-Waterman 알고리즘에 비하여 각각 수배에서 수십배의 검색 성능의 개선 효과를 나타낸다.
본 논문에서는 투영면 컨벌루션과 결정트리 분류기법을 사용하여 주변 환경이 복잡한 차량영상으로부터 실시간으로 번호판을 추출하고 인식하는 적응적 차량번호판 인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 고속도로 톨게이트와 주차장 출입구에서의 차량영상은 설치 카메라와 도로 환경에 따라 차량번호판의 크기, 각도변화, 주변잡음 등으로 매우 다양하므로 번호판 추출과 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 영상을 획득한 후 번호판 후보영역을 검출하고 진입 위치 변화에 따라 번호판의 기울기와 크기를 자동으로 보정하여 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 차량의 에지누적 분포와 번호판의 일정한 명암값 변화 빈도수를 누적한 투영면 컨벌루션과 체인코드를 사용하여 크기와 기울기가 일정하지 않은 번호판으로부터 번호판영역을 정확히 추출하고, 적응적 이진화 기법을 이용하여 문자를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로써 실험한 결과 복잡한 영상에서 전방 및 후방 차량영상으로부터 번호판 인식이 가능하였으며 각각 $98.8\%$와 $95.5\%$의 추출률과 분할된 문자영역에서 $97.3\%$와 $96\%$의 인식률 개선 결과를 나타내었다.
병렬처리 컴퓨터 시스템을 구성하는 기본 네트워크는 많은 사용자의 요구에 따라 그 내부에 여러 위상을 포함할 수 있는 성질을 갖도록 요구된다. 이러한 성질을 만족하는 네트워크러서 bisectional 상호연결 네트워크가 있으며, 이 네트워크는 여러 위상으로 최적화되어 적용될 수 있다. 또한, 근래에는 메시지 전달 다중 컴퓨터 시스템으로 하이퍼큐브에 큰 관심이 있기 때문에 bisectional 네트워크에서 하이퍼큐브의 구현은 그만큼 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 응용이 매우 자유로운 bisectional 네트워크에서 하이퍼큐브를 구현시키고, 여기에 필요한 경로배정 알고리즘과 방송 알고리즘을 제안한다. 따라서 기존의 bisectional 네트워크가 가지는 위상인 선형 배열, 완전 이진 트리, 메쉬 구조 뿐만 아니라 하이퍼큐브를 구현시킴으로써, bisectional 네트워크가 범용의 슈퍼 컴퓨터 통신 구조로서 활용될 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안하는 bisectional 네트워크상의 하이퍼큐브 경로배정 알고리즘과 방송 알고리즘은 기존의 하이퍼큐브에서 제공하는 각 알고리즘의 성질을 그대로 수용하는 범용알고리즘이다.
본 논문에서는 OVSF 코드의 단일 코드 인덱싱 기법과 이를 기반으로 하는 다단 확산 방식을 이용한 효율적인 코드 생성 기법을 제안한다. 기존의 코드 트리 구조(code-tree structure) 기반의 인덱싱 방식에서는 확산 계수와 코드 번호라는 두 개의 인덱스를 이용하여 하나의 코드워드(codeword)를 표시한 반면에 단일 코드 인덱싱 기법에 서는 하나의 코드 인덱스만을 사용하여 각 층의 코드워드의 확산 계수와 코드 번호를 모두 표시할 수 있다. 단일 코드 인덱스의 이진 표현은 코드워드의 패턴을 나타내 주어 코드워드를 코드 인덱스로부터 직접 생성할 수 있게 할 뿐만 아니라, 두 개의 다른 코드워드의 직교 여부를 코드 인덱스의 비교로 결정할 수 있게 한다. 본 논문에서는 긴 코드의 확산을 여러 단계의 짧은 코드의 확산으로 나누어 실행하도록 하는 다단 확산 방식을 코드 생성에 적용하여 3GPP UMTS 시스템을 위한 빠르고 효율적인 코드 생성기를 설계하고 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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