본 논문에서는 규칙의 수를 줄여 간결한 지식 기반을 보장할 수 있는 합 기반의 전건부를 가지는 뉴로-퍼지 제어기를 제안하였다. 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 모든 입력 변수의 AND 조합을 전건부로 하는 구조의 퍼지 규칙보다 더 큰 입력 영역을 커버하기 위해 전건부에 입력 퍼지 집합의 합집합 연산을 허용하였다. 이러한 뉴로-퍼지 제어기를 구성하기 위해 본 논문에서는 OR 및 AND 퍼지 뉴런으로 구성된 multiple-term unified logic processor (MULP)를 고려하였다. 이러한 OR 및 AND 퍼지 뉴런은 조정 가능한 연결 강도 집합을 가지므로 학습을 통하여 최적의 연결 강도 집합을 찾을 수 있다. 초기 최적화 단계에서 유전 알고리즘은 제안된 뉴로 퍼지 제어기의 최적화된 이진 구조를 구성하고, 이후 확률에 기반한 강화 학습은 성능 지수를 더욱 향상시켜서 유전 알고리즘에 의해 최적화된 제어기의 이진 연결을 개선하였다. 역진자 시스템을 제어하기 위한 모의실험 및 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
TANT회로라함은 진입력만을 NAND게이트만으로 구성되는 3단회로를 말한다. 본논문에서는 임의의 Boole함수에 대한 최소수게이트의 TANT회로를 발견하는 방법을 제시한 것이다. 합성절차의 첫 단계는 Quine-McCluskey의 절차 또는 기타방법에 의하여 essential prime implicants(EPI)를 정하고 채 두년산법을 적용하여 EPI와 동일한 두부를 갖는 prime implicants(PI)를 유도하는 것이다. 두째 단계로 동일한 두부를 갖는 EPI 및 PI를 통합하고 유용한 미부요소를 발생시키는 것이다. 그 다음에 이들 미부요소중에서 공통요소를 선정하는데 이 단계는 C-C표를 이용하는 것과 상통한 점이 있다. 마지막 단계로 용장한 PI를 삭제함으로써 입력수를 줄이는 것이다. 이 방법에 의하면 입력수가 5 및 6의 경우에는 수동적으로 용이하게 해를 얻을 수 있다.
B.M. Schen([2])은 함수의 합성 "${\circ}$" 과 차집합 연산 "-"에 대하여 닫혀있는 함수들의 집합 ${\Phi}$에서의 대수적 구조인 subtraction semigroup (${\Phi}$; ${\circ}$,-)를 정의하였다. 이 구조에서 (${\Phi}$; ${\circ}$)는 semgroup, (${\Phi}$; -)는 [1]에서 정의한 subtraction algebra를 이룬다. B.M. Schen은 [2]에서 모든 subtraction semigroup은 invertible function들의 difference semigroup과 동형이라는 사실을 밝혔다. 본 논문에서는 이 subtraction semigroup의 일반화로써 near subtraction semigroupd을 정의하고 이의 한 특수한 형태인 strong near subtraction semigroup의 개념을 정의하여 이들의 일반적인 성질과 ideal의 특성을 조사하고 이들의 응용도를 조사하고자 한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.9-14
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2002
Boolean retrieval is simple and elegant. However, since there is no provision for term weighting, no ranking of the answer set is generated. As a result, the size of the output might be too large or too small. Relevance feedback is the most popular query reformulation strategy. in a relevance feedback cycle, the user is presented with a list of the retrieved documents and, after examining them, marks those which are relevant. In practice, only the top 10(or 20) ranked documents need to be examined. The main idea consists of selecting important terms, or expressions, attached to the documents that have been identified as relevant by the user, and of enhancing the importance of these terms in a new query formulation. The expected effect is that the new query will be moved towards the relevant documents and away from the non-relevant ones. Local analysis techniques are interesting because they take advantage of the local context provided with the query. In this regard, they seem more appropriate than global analysis techniques. In a local strategy, the documents retrieved for a given query q are examined at query time to determine terms for query expansion. This is similar to a relevance feedback cycle but might be done without assistance from the user.
In this paper, a CLB-based CPLD low-power technology mapping algorithm consider area and delay time is proposed. To perform low power technology mapping for CPLD, a given Boolean network have to be represented to DAG. The proposed algorithm are consist of three step. In the first step, TD(Transition Density) calculation have to be performed. In the second step, the feasible clusters are generated by considering the following conditions: the number of output, the number of input and the number of OR-terms for CLB(Common Logic Block) within a CPLD. The common node cluster merging method, the node separation method, and the node duplication method are used to produce the feasible clusters. In the final step, low power technology mapping based on the CLBs is packing the feasible clusters into the several proper CLBs. The proposed algorithm is examined by using benchmarks in SIS. In the case of that the number of OR-terms is 5, the experiments results show that reduce the power consumption by 30.73% comparing with that of TEMPLA, and 17.11% comparing with that of PLAmap respectively.
본 논문에서는 혼돈함수들 중 하나인 텐트함수의 변환을 수행하는 이산화된 8비트 텐트맵의 설계 절차를 보이기 위해서, 먼저 이산화 텐트맵의 진리표를 작성하였고, 진리표를 통해 구해진 간략화된 부울대수에 따라, 배타적 논리합 게이트만을 사용하여 이산화 맵을 실제 하드웨어로 구현하였다. 제안된 텐트맵 회로는 혼돈맵의 혼돈 특성에 따라8비트 유한 정밀도와 주기 8의 상태들을 발생시키는 궤환회로로 구성되었으며, 설계된 회로도를 제시하였다. 이산화된 텐트맵은 스트림 암호시스템의 키스트림 발생회로에서 혼돈 2진 순서들을 발생시키는데 새롭게 사용될 것이다.
The purpose of this study was to develop a framework for predicting searching performance through an understanding of how cognitive ability relates to searching process and outcome. Specifically, this study examined the relationship between spatial visualization, logical reasoning, integrative reasoning, and information searching process and outcome. Information searching process was assessed by seven search process indicators: (1) search command selection: (2) combination of search commands; (3) application of Boolean logic: (4) application of truncation; (5) use of limit search function; (6) number of search statements; and (7) number of search errors made. Searching outcome was assessed by the number of correct answers to search questions. Subjects first took three standardized cognitive tests that measured cognitive abilities, and performed online catalog searching in response to seven information search questions. The searches were logged using Lotus ScreenCam, and reviewed for the analysis. Factor analysis was used to find underlying structures of the seven search process variables. Multiple regression analysis was applied to examine the predictive power of three cognitive variables on three extracted factors, and search outcome. Results of the data analysis showed that individual differences in logical reasoning could predict information searching process and outcome.
정보(情報)의 축적(蓄積)과 검색(檢索)을 위한 개념(槪念) 조직과정(組織過程)에서는 개념(槪念) 뿐만 아니라 이들 개념간(槪念間)의 상관관계(相關關係)가 명확히 표현되어야 하며 이를 위해서는 인간(人間)의 사고과정(思考科程)에 기초해야 한다. 연관색인법(聯關索引法)에서는 9개의 연관기호(聯關記號)를 통하여 문신 중에서 각 개념간의 관계표현이 가능하며 이들 개념을 순열(順列)시키므로써 주제색인(主題索引)으로서의 기능을 수행할 수 있으며 기존의 색인(索引)시스템에 비해 검색효율의 개선(改善)을 초래할 수 있을 것이다.
Using BDD, we can represent Boolean functions uniquely and compactly, Hence, BDD have become widely used for CAD applications, such as logic synthesis, formal verification, and etc. The size of the BDD representation for a function is very sensitive to the choice of orderings on the input variables. Therefore, it is very important to find a good variable ordering which minimize the size of the BDD. Since finding an optimal ordering is NP-complete, several heuristic algorithms have been proposed to find good variable orderings. In this paper, we propose a variable ordering algorithm based on the $\mu$O(microcanonical optimization). $\mu$O consists of two distinct procedures that are alternately applied : Initialization and Sampling. The initialization phase is to executes a fast local search, the sampling phase leaves the local optimum obtained in the previous initialization while remaining close to that area of search space. The proposed algorithm has been experimented on well known benchmark circuits and shows superior performance compared to a algorithm based on simulated annealing.
본 연구는 최근 시설의 확충이 절실히 요구됨에서 불구하고 사회적 기피시설로 인식되어 그 입지를 둘러싸고 많은 사회적 문제를 일으키고 있는 쓰레기 소각장의 후보입지를 선정하는데 있어서 보다 유연성있고 객관적인 방법론을 도입하여 의사결정을 위한 지원시스템으로의 GIS 기능을 높이려는데 목적을 두었다. 본 연구에서는 종전의 입지분석시에 주로 많이 활동된 부울 논리에 의한 단순 도면중첩기능의 문제점을 제시하고 쓰레기 소각장의 입지를 선정하는데 있어서 퍼지집합(Fuzzy Set) 과 계층분석과정(AHP : Anlaystic Hierarchy Process) 이론을 활용하여 후보 입지들에 대한 적합도 수준을 평가하는데 보다 유연성을 l할수 있는 방법론을 모색하였다. 특히 본 연구는 쓰레기 소각장의 후보입지들을 선정하는데 있어서 어떠한 요인을 기회요인으로 하였는가, 또한 각 요인들에 대한 상대적 중요성, 즉 가중치를 어떻게 설정하였는가에 따라서 다양한 결과들이 추출될 수 있음을 제시하려는데 초점을 두었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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