As the number of input and fuzzy set of a fuzzy system increase, the size of the rule base increases exponentially and becomes unmanageable (curse of dimensionality). In this paper, tree architectures of fuzzy controller (TAFC) is proposed to overcome the curse of dimensionality problem occurring in the design of fuzzy controller. TAFC is constructed with the aid of AND and OR fuzzy neurons. TAFC can guarantee reduced size of rule base with reasonable performance. For the development of TAFC, genetic algorithm constructs the binary tree structure by optimally selecting the nodes and leaves, and then random signal-based learning further refines the binary connections (two-step optimization). An inverted pendulum system is considered to verify the effectiveness of the proposed method by simulation.
In this paper, we present a new clock routing algorithm which minimizes total wirelength under any given path-length skew bound. The algorithm onstructs a bounded-skew tree(BST) in two steps:(ⅰ) a bottom-up phase to construct a binary tree of shortest-distance feasible regions which represent the loci of possible placements of clock entry points, and (ⅱ) a top-down phase to determine the exact locations of clock entry points. Experimental results show that our clock routing algorithm, named BST/DME, can produce a set of solutions with skew and wirelength trade-off.
교차큐브는 하이퍼큐브의 변형으로서 하이퍼큐브의 절반정도의 지름을 가지는 등의 개선된 망 성질을 가진다. N-노드 완전이진트리는 (N+1)-노드 교차큐브의 부그래프임이 알려져 있으나 [P. Kulasinghe and S, Bettayeb, 1995] 완전이진트리의 노드 개수가 교차큐브의 노드 개수보다 더 큰 경우에 대한 효과적인 임베딩 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 N-노드 완전이진트리를 N-노드 교차큐브에 연장을 1, 부하율 [N/M]로 임베딩할 수 있음을 보인다(N>M$\geq$2). 여기서 연장율과 부하율은 최적이다. 본 논문에서 제시하는 임베딩 방법은 같은 레벨의 트리 노드들을 교차큐브의 노드들에 골고루 분포시키는 특징도 가지고 있다. 이 특징은 트리 구조 알고리즘을 교차큐브에서 레벨 단위로 실행할 때 특히 유용하다.
인터넷 라우터는 라우팅 테이블로부터 입력 패킷의 목적지 주소에 맞는 다음 홉을 찾아 입력 패킷을 내보내는 패킷 포워딩을 수행하여야 한다. 그러나 링크 기술의 발달과 더불어 인터넷 사용자의 급증으로 인하여 입력되는 패킷과 같은 속도로 패킷을 처리하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 보다 빠른 주소 검색을 제공하기 위한 여러 이진 검색 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 기존에 나와 있는 대부분의 이진 검색 알고리듬들의 구조는 불균형 구조로서, 메모리 접근 횟수가 많아 빠른 주소 검색이 어렵다는 단점이 있다. 균형 구조를 갖는 경우에는 프리픽스 복사로 인하여 원래 프리픽스 수보다 노드 수가 늘어나는 단점이 있다. 본 논문에서는 균형 구조를 갖는 새로운 이진 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 구조에서는 디스조인트(disjoint)한 프리픽스들 즉, 이진 트라이(binary trio)에서 리프 노드에 위치한 프리픽스들만으로 이진 검색 트리를 구성하고, 각 노드에 프리픽스의 네스팅(nesting) 관계에 대한 정보를 담는 프리픽스 벡터(prefix vector)를 두도록 하였다. 그러므로 실제 프리픽스의 수 보다 훨씬 적은 수의 노드를 갖는 균형 이진 트리를 형성함으로서, 검색 성능을 매우 향상시킨 새로운 구조이다.
이진트리의 최소 선형 배열(MinLA) 문제의 해는 선형 복잡도 O(n)의 근사 알고리즘으로 구하고 있으며, k = 10에 대해 다양한 근사 알고리즘 수행 결과가 제시되어 있고, 단지 2개 알고리즘만이 최적 해 3,696을 얻었다. 본 논문은 이진트리의 정확한 해를 O(n) 복잡도로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, n = 2k - 1개 노드들에 중위 탐색(in-order search) 방법으로 번호를 부여하고, 2 ≤ 𝑙 ≤ k-2, (k = 5)와 2 ≤ 𝑙 ≤ k-3, (k = 6) 레벨에 존재하는 노드들에 대해 단 노드 자식들까지의 범위를 대상으로 번호를 재배열하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 k=5,6,7에 적용한 결과 Chung[14]의 S(k)min=2k-1+4+S(k-1)min+2S(k-2)min 이론을 증명하였으며, S(5)min에 대해서는 Chung[14]의 60보다 좋은 58을 얻었다. 또한, 기존의 근사 알고리즘들은 배열 결과를 제시하지 않고 있는데 비해 제안된 알고리즘은 정확한 배열 방법도 제시하는 장점을 갖고 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 k > 10인 이진트리에 대해서도 항상 빠르게 최적의 해를 얻을 수 있기 때문에 기존의 근사 알고리즘을 적용하지 않아도 된다.
The purpose of this paper is to propose a new binary classification method for predicting corporate failure based on genetic algorithm, and to validate its prediction power through empirical analysis. Establishing virtual companies representing bankrupt companies and non-bankrupt ones respectively, the proposed method measures the similarity between the virtual companies and the subject for prediction, and classifies the subject into either bankrupt or non-bankrupt one. The values of the classification variables of the virtual companies and the weights of the variables are determined by the proper model to maximize the hit ratio of training data set using genetic algorithm. In order to test the validity of the proposed method, we compare its prediction accuracy with ones of other existing methods such as multi-discriminant analysis, logistic regression, decision tree, and artificial neural network, and it is shown that the binary classification method we propose in this paper can serve as a premising alternative to the existing methods for bankruptcy prediction.
In this paper, we present two constructions of the attribute-based broadcast encryption(ABBE) algorithm. Attribute-based encryption(ABE) algorithm enables an access control mechanism over encrypted data by specifying access policies among private keys and ciphertexts. ABBE algorithm can be used to construct ABE algorithm with revocation mechanism. Revocation has a useful property that revocation can be done without affecting any non-revoked uers. The main difference between our algorithm and the classical ones derived from the complete subtree paradigm which is apt for military hierarchy. Our algorithm improve the efficiency from the previously best ABBE algorithm, in particular, our algorithm allows one to select or revoke users by sending ciphertext of constant size with respect to the number of attributes and by storing logarithm secret key size of the number of users. Therefore, our algorithm can be an option to applications where computation cost is a top priority and can be applied to military technologies in the near future.
본 논문에서는 현재 900MHz 대역의 RRD에서 사용하는 ISO18000-6의 규격 중 Type-B의 전송 프로토콜과 충돌방지 알고리즘을 개선해보고자 FPGA를 이용하여 RFID 시스템을 설계 및 구현하였고 그 성능을 측정하였다 제안한 RFID 시스템에서의 충돌 방지 알고리즘을 기존의 이진 트리 알고리즘 및 bit-by-bit 알고리즘과 성능을 비교 분석하였다. 태그의 개수가 증가할수록 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 우수한 성능을 보임을 OPNET 모의실험을 통하여 검증하였다. 개선한 Type-B의 전송 프로토콜과 충돌 방지 알고리즘은 Xilinx사의 FPGA 디자인 툴인 ISE7.1i를 사용하여 설계 하였으며 Xilinx사의 FPGA 디바이스인 Spartan2칩에 구현하였다.
본 논문은 [1]와 [2]에 의해 제안된 multitree 형상 인식 기법의 성능 개선에 관한 논문이다. Multitree 형상 인식 기법의 기본적인 생각은, Classifier 설계과정에서 각 특징별로 Binary Decision Tree 를 구성하고, 이들의 탐색 순서를 결정하며, 인식 과정에서는 앞에서 정한 탐색 순서에 의거하여, BDT(Binary Decision Tree)를 탐색해 나간다는 것이다. 이때 BDT를 추가하여 탐색하기 전에 그때까지 얻은 정보를 이용하여 입력 물체를 인식할 수 있는지에 대한 여부를 결정하며, 인식이 가능한 경우 BDT의 탐색을 멈추고, 인식이 불가능한 경우 BDT의 탐색을 계속해 나간다. 이 방법은 BDT를 각 특징별로 만들기 때문에 새로운 특징의 삭제나 첨가가 상당히 용이하며 인식에 사용되는 특징의 갯수가 감소하게 된다. 따라서 이 알고리즘은 특징의 수가 많거나 class수가 많을 경우 쉽게 이용될 수 있다. 본 논문은 각 특징에서 구한 근사화된 확률 분포로부터 입력 특징값에 대한 확률값을 구해 인식에 이용하였으며, 이 값을 이용한ㄴ 여러가지 인식 방법을 제안하였다. 그리고 Branch and Bound 방법을 사용하여 특징의 선택 순서와 탐색 범위를 구하였다. 위에서 제안한 것들을 실험한 결과 기존의 multitree형상 인식 기법보다 본 논문에서 제안한 기법의 성능이 향상되었다.
VVC(Versatile Video Coding) 표준에서는 블록 분할 기술로써 QT+MTT(Quaternary Tree plus Multi-Type Tree) 분할 구조가 채택되었다. QT+MTT 분할 구조는 우수한 부호화 효율을 제공하지만, BT(Binary Tree)와 TT(Ternary Tree) 분할 타입으로 인한 블록 분할의 확장성 때문에, 전반적인 부호화 복잡도가 크게 증가하였다. 본 논문에서는 MAE(Mean of the Absolute Error)에 기한반 예측 정확도 함수를 이용하여, BT와 TT 분할 타입을 위한 화면간 CU(Coding Unit) 분할 알고리즘의 고속화 기법을 제안한다. 제안하는 고속화 기법은 부호화 복잡도 감소율의 일관성과 안정적이고 낮은 부호화 손실을 통해, 저복잡도 VVC 부호화기 설계 시에 실용적인 방법으로 활용될 수 있다. RA(Random Access) 실험 환경에서 휘도 성분의 BD(Bjontegaard Delta) 비트율은 1.0%~2.1% 증가한 반면에 부호화 시간 복잡도는 24.0%~31.7% 감소시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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