Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.3
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pp.250-254
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2010
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.
The crossed cube, a variation of the hypercube, possesses a better topological property than the hypercube in its diameter that is about half of that of the hypercube. It has been known that an N-node complete binary tree is a subgraph of an (N+1)-node crossed cube [P. Kulasinghe and S. Bettayeb, 1995]. However, efficient embedding methods have not been known for the case that the number of nodes of the complete binary tree is greater than that of the crossed cube. In this paper, we show that an N-node complete binary tree can be embedded into an M-node crossed cube with dilation 1 and load factor [N/M], N>M$\geq$2. The dilation and load factor is optimal. Our embedding has a property that the tree nodes on the same level are evenly distributed over the crossed cube nodes. The property is especially useful when tree-structured algorithms are processed on a crossed cube in a level-by-level way.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.5B
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pp.285-295
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2008
Internet routers perform packet forwarding which determines a next hop for each incoming packet using the packet's destination IP address. IP address lookup becomes one of the major challenges because it should be performed in wire-speed for every incoming packet under the circumstance of the advancement in link technologies and the growth of the number of the Internet users. Many binary search algorithms have been proposed for fast IP address lookup. However, tree-based binary search algorithms are usually unbalanced, and they do not provide very good search performance. Even for binary search algorithms providing balanced search, they have drawbacks requiring prefix duplication. In this paper, a new binary search algorithm which provides the balanced binary search and the number of its entries is much less than the number of original prefixes. This is possible because of composing the binary search tree only with disjoint prefixes of the prefix set. Each node has a prefix vector that has the prefix nesting information. The number of memory accesses of the proposed algorithm becomes much less than that of prior binary search algorithms, and hence its performance for IP address lookup is considerably improved.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.2
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pp.99-104
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2024
In the deficiency of an exact solution yielding algorithm, approximate algorithms remain as a solely viable option to the Minimum Linear Arrangement(MinLA) problem of Binary tree. Despite repeated attempts by a number of algorithm on k = 10, only two of them have been successful in yielding the optimal solution of 3,696. This paper therefore proposes an algorithm of O(n) complexity that delivers the exact solution to the binary tree. The proposed algorithm firstly employs an In-order search method by which n = 2k - 1 number of nodes are assigned with a distinct number. Then it reassigns the number of all nodes that occur on level 2 ≤ 𝑙 ≤ k-2, (k = 5) and 2 ≤ 𝑙 ≤ k-3, (k = 6), including that of child of leaf node. When applied to k=5,6,7, the proposed algorithm has proven Chung[14]'s S(k)min=2k-1+4+S(k-1)min+2S(k-2)min conjecture and obtained a superior result. Moreover, on the contrary to existing algorithms, the proposed algorithm illustrates a detailed assignment method. Capable of expeditiously obtaining the optimal solution for the binary tree of k > 10, the proposed algorithm could replace the existing approximate algorithms.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.33
no.2
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pp.1-16
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2008
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.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.17
no.3
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pp.358-363
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2014
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.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.3
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pp.413-420
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2006
In this thesis, a RFID baseband system is implemented based on the international standard ISO/IEC 18000-6 Type-B using FPCA, and also anti-collision algorithm is implemented to improve the system performance. We compares the performance of the proposed anti-collision algorithm with that binary tree algorithm and bit-by-bit algorithm, and also validated analytic results using OPNET simulation. The proposed algorithm for Type-B transmission protocol and collision prohibition was designed using ISE7.1i which is a FPGA design-tool of Xilinx and implemented with Spartan2 chip which is a FPGA device.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.14
no.4
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pp.348-359
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1989
The multitree pattern recognition algorithm proposed by [1] and [2] is modified in order to improve its performance. The basic idea of the multitree pattern classification algorithm is that the binary dceision tree used to classify an unknow pattern is constructed for each feature and that at each stage, classification rule decides whether to classify the unknown pattern or to extract the feature value according to the feature ordet. So the feature ordering needed in the calssification procedure is simple and the number of features used in the classification procedure is small compared with other classification algorithms. Thus the algorithm can be easily applied to real pattern recognition problems even when the number of features and that of the classes are very large. In this paper, the wighting factor assignment scheme in the decision procedure is modified and various classification rules are proposed by means of the weighting factor. And the branch and bound method is applied to feature subset selection and feature ordering. Several experimental results show that the performance of the multitree pattern classification algorithm is improved by the proposed scheme.
Quaternary tree plus multi-type tree (QT+MTT) structure was adopted in the Versatile Video Coding (VVC) standard as a block partitioning tool. QT+MTT provides excellent coding gain; however, it has huge encoding complexity due to the flexibility of the binary tree (BT) and ternary tree (TT) splits. This paper proposes a fast inter coding unit (CU) partitioning algorithm for BT and TT split types based on prediction accuracy functions using the mean of the absolute error (MAE). The MAE-based decision model was established to achieve a consistent time-saving encoding with stable coding loss for a practical low complexity VVC encoder. Experimental results under random access test configuration showed that the proposed algorithm achieved the encoding time saving from 24.0% to 31.7% with increasing luminance Bjontegaard delta (BD) rate from 1.0% to 2.1%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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