유전 알고리즘은 강인한 탐색과 최적화 기술이기는 하나 조기 수렴과 국부 최적해에 수렴하는 문제점들을 내포하고 있다. 모집단의 다양성이 작은 값으로 수렴할수록 탐색능력이 감소하고, 국부 최적해에 수렴하지만, 모집단의 다양성이 높은 값으로 수렴할수록 탐색능력이 증가하고 전역 최적해에 수렴할 수 있으나 유전 알고리즘은 발산할 수도 있다. 유전 알고리즘이 전역 최적해에 수렴하는 것을 보장하기 위해서는 유전 연산자가 적절하게 선정되어야 한다. 본 논문에서는 조기 수렴으로부터 벗어나기 위하여 모집단의 다양성을 유지하도록 평균해밍거리와 적합도 값을 혼합한 함수를 이용한 유전 연산자들을 제안하였다. 모의실험을 통하여 다양성의 유지를 위한 돌연변이 연산자와 수렴 특성의 향상을 위한 다른 유전자들의 효과를 확인할 수 있었으며, 본 논문에서 제안한 유전 연산자들이 조기 수렴이나 국부 최적해에 수렴하는 경우를 피하는데 유용한 방법임이 확인되었다.
논리회로 심화학습에 사용할 수 있는 논리식 간략화 도구로 활용하고 더 나아가 반도체 부품 최적화를 위한 설계자동화 도구로 활용할 수 있는 도구를 제안한 것이다. 본 논문에서 제시하는 논리식 간략화 방법은 여러 논리식에 존재하는 공통부분을 찾아 반복 사용을 줄이는 것이다. 최종적으로 전체 논리식에 사용된 리터럴 개수를 최소화하는 것을 목표로 한다. 이 전의 연구들이 나눗셈 원리를 이용해서 공통식을 찾았기 때문에 논리식에 내재한 공통식을 산출하는 데는 실패하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 논리식들 사이에 내재된 공통식을 찾도록 해밍거리가 3인 큐브들을 이용하였다. 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 타 방법들과 간략화 정도를 비교했을 때, 제안한 방법으로 최대 47% 정도의 리터럴 개수를 줄이는 효과를 보였다.
본 논문에서는 인쇄체 숫자를 인식하기 위해 가중 원형 정합(weighted template matching) 방법을 제안한다. 원형 정합은 입력 영상 전체를 하나의 전역적인 특징으로 처리하는데 반해, 제안된 가중 원형 정합은 패턴의 특징이 나타나는 국부적인 영역에 해밍 거리(Hamming distance)의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높인다. 또한 원형 정합은 영상을 이진화(binarization)할 때 발생되는 패턴의 윤곽선을 울퉁불퉁하게 만드는 랜덤 노이즈에 취약하다. 이러한 랜덤 노이즈를 제거하기 위해 본 논문에서는 체인 코드 트리밍(chain code trimming)방법을 제안한다. 체인 코드 트리밍은 패턴의 외부 윤곽선과 내부 윤곽선의 체인 코드 분석을 통해 특정 유형의 체인 코드를 제거, 교정함으로써 이루어진다. 실험에서는 기존의 원형 정합을 사용했을 때와 체인 코드 트리밍을 한 후 가중 원형 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)을 서로 비교한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법에 의해 인쇄체 숫자의 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.
This paper is proposed a Modified WLD (Weighted Levenshtein Distance) algorithm for processor desihn of code-string matching. A proposed MWLD (Modified Weighted Levenshtein Distance) algorithm is consist of 1-dimension bit-serial array processor to pattern matching using a Hamming Distance. The proposed processor is applied to recognition of character with real time input. The recognition rate of Hangul strokes is resulted to 98.65$\%$
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권1호
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pp.4-9
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2009
Fuzzy entropy is designed for non convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. Design procedure of convex fuzzy membership function is represented through distance measure, furthermore characteristic analysis for non convex function are also illustrated. Proof of proposed fuzzy entropy is discussed, and entropy computation is illustrated.
Fuzzy entropy is designed for non-convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. Design procedure of convex fuzzy membership function is represented through distance measure, furthermore characteristic analysis for non-convex function are also illustrated. Proof of proposed fuzzy entropy is discussed, and entropy computation is illustrated.
Edit distance metrics are widely used for many applications such as string comparison and spelling error corrections. Hamming distance is a metric for two equal length strings and Damerau-Levenshtein distance is a well-known metrics for making spelling corrections through string-to-string comparison. Previous distance metrics seems to be appropriate for alphabetic languages like English and European languages. However, the conventional edit distance criterion is not the best method for agglutinative languages like Korean. The reason is that two or more letter units make a Korean character, which is called as a syllable. This mechanism of syllable-based word construction in the Korean language causes an edit distance calculation to be inefficient. As such, we have explored a new edit distance method by using consonant normalization and the normalization factor.
The similarity measure is constructed for non-convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. Comparison with convex fuzzy membership function is carried out, furthermore characteristic analysis for non-convex function are also illustrated. Proposed similarity measure is proved and the usefulness is verified through example. In example, usefulness of proposed similarity is pointed out.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권1호
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pp.8-11
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2011
Atanassov [1,2] and Szmidt and Kacprzyk[7,8] studied various methods for measuring distances between intuitionistic fuzzy sets. In this paper, we consider interval-valued intuitionistic fuzzy sets and discuss these methods for measuring distances between interval-valued intuitionistic fuzzy sets.
본 논문은 scale-space filtering을 이용한 홍채인식 알고리즘으로 추출한 홍채코드의 크기별 인식성능을 분석한 것이다. 전처리 과정을 통하여 홍채 이미지를 생성하고 scale-space filtering을 이용하여 특징을 추출하고 16가지 크기의 코드를 생성하였다. 생성된 코드는 Hamming Distance를 이용한 정합 방법으로 FAR과 FRR을 구하여 코드별 성능을 비교하였다. 모든 코드가 동일인과 타인 집단 사이에 겹치는 부분이 적어 제안한 알고리즘의 우수성이 입증 되었으며, 실제로 구현 하였을 때의 사용의 편리성을 중심으로 홍채 코드의 크기별 성능을 분석 하였다. 상용화를 고려하여 신뢰성이 높으며, 오거부로 인한 사용자의 불편을 줄일 수 있는 홍채인식 시스템에 적합한 홍채코드도 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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