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$\%$
This paper proposes a bidirectional platoon control law using a coupled distance error based on the backstepping-like feedback linearization control method for an interconnected mobile agent system with a string structure. Unlike the previous results where the single agent was controlled using the only own information without other agents, the proposed control law cannot show the only distance error convergence of each agent, but also the string stability of the whole system. Also, the control performances are improved by the proposed control law in spite of low performance of bidirectional control strategy in the previous results. The proposed bidirectional platoon control algorithm is based on the backstepping-like feedback linearization control method. The position errors between each agent and the preceding and the behind agents are coupled by weighted summation. By the proposed control law, the distance error of each agent can converge to zero while the string stability is guaranteed when the coupled errors can converge to zero. To this end, the back-stepping control method is employed. The pseudo velocity input is determined considering the kinematic relationship between agents and the string stability. Then, the actual dynamic control input is determined to make the actual velocity converge to the pseudo velocity input. The stability analysis and the simulation results of the proposed method are included in order to demonstrate the practical application of the proposed algorithm.
단백질 시퀀스처럼 가중치를 가지는 스트링에 대한 탐색 알고리즘을 개발한다. ${\sum}$를 알파벳이라 하고 모든 $a{\in}{\sum}$에 대해서 무게 ${\mu}(a)$가 주어진다고 하자. 스트링 $A=a_1a_2…a_n\; 에서 (단, 모든 ai{\in}{\sum})$, 서브스트링 $A(i.j)=a_ia_{i+1}…a_j$로 정의하면, 이것의 무게는 ${\in}(A(i.j))={\in}(a_i)+{\in}(a_i+1)+…+{\in}(a_j)$가 된다. 다루고자하는 문제는 스트링 A를 사전 처리하여 탐색 자료구조를 만드는데, 이 자료구조는 나중에 질문 무게 M이 주어진 경우, $M={\in}(A(i,j))$인 서브스트링 A(i,j)가 있는가 라는 질문에 응답하는데 사용된다. 본 논문에서는 기존의 결과를 향상시키는 알고리즘을 제시한다. 기존의 알고리즘의 경우 O(n) 만큼의 메모리를 사용하는 탐색 자료구조를 이용하여 $0(\frac{nlog\;logn}{log\; n})$ 시간에 질문응답을 하였으나, 본 논문의 알고리즘은 질문 응답시간은 그대로 유지하면서 메모리만 $0(\frac{n}{log\; n})$으로 줄인다.
In Korean, each digit is monosyllable and some pairs are known to have high confusability, causing performance degradation of connected digit recognition systems. To improve the performance, in this paper, we employ various discriminant analyses (DA) including Linear DA (LDA), Weighted Pairwise Scatter LDA WPS-LDA), Heteroscedastic Discriminant Analysis (HDA), and Maximum Likelihood Linear Transformation (MLLT). We also examine several combinations of various DA for additional performance improvement. Experimental results show that applying any DA mentioned above improves the string accuracy, but the amount of improvement of each DA method varies according to the model complexity or number of mixtures per state. Especially, more than 20% of string error reduction is achieved by applying MLLT after WPS-LDA, compared with the baseline system, when class level of DA is defined as a tied state and 1 mixture per state is used.
In this paper we propose an EWLD(Enhanced Weighted Levenshtein Distance) algorithm to organize code-string pattern matching linear array processor based on the mappting to an one-dimensional array from a two-dimensional matching matrix, and design a processing element(PE) of the processor, N PEs are required instead of NS02T in the processor because of the mapping. Data input and output between PEs and all internal operations of each PE are performed in bit-serial fashion. The bit-serial operation consists of the computing of word distance (WD) by comparison and the selection of optimal code transformation path, and takes 22 clocks as a cycle. The layout of a PE is designed based on the double metal $1.5\mu$m CMOS rule. About 1,800 transistors consistute a processing element and 2 PEs are integrated on a 3mm$\times$3mm sized chip.
본 논문에서는 휴대폰 카메라를 통해 간판영상의 한글문자를 인식한 후 오인식 된 결과를 교정하는 방법으로 인식 후보를 음소단위 분할하고 연산 가중치를 적용한 weighted Disassemble Levenshtein Distance(wDLD)를 제안한다. 제안된 방법은 인식된 문자열을 음소 단위로 분할한 후 입력 형태의 거리값을 산출하여, 가장 유사한 상호명을 데이터베이스에서 검출 한다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해, 전국의 상호명 중 중복되는 상호명을 제거한 130만개의 상호명을 이용하여 데이터베이스 사전을 구축하였다. 또한 대표적인 문자열 비교 알고리즘인 Levenshtein Distance와 음소를 분할하여 적용한 Disassemble Levenshtein Distance 방법, 그리고 본 논문에서 제안한 인식 후보의 음소 단위 분할 방법과 연산 가중치를 적용한 weighted Disassemble Levenshtein Distance의 교정율을 비교 분석 하였다. 그 결과 제안된 weighted Disassemble Levenshtein Distance(wDLD)은 Levenshtein Distance와 Disassemble Levenshtein Distance방법에 비해 각각 평균 29.85%와 6%의 인식률의 향상을 보였다.
기존의 트리 비교에 관한 연구는 대부분 노드에 가중치가 있거나 레이블이 있는 트리(장식이 있는 트리)에 대해서 연구되었다. 그러나 본 연구에서는 장식이 없는 서로 다른 두개의 트리를 비교하여 유사도를 평가하는 알고리즘을 제시하고 구현한다. 본 시스템에서 제시한 트리 유사도 평가 알고리즘은 비교할 두 개의 트리를 언파서에 의해 노드 스트링으로 변환된 후, 유사도 알고리즘에 의해서 평가되며, 0.0-1.0 사이의 유사 값을 돌려준다. 본 논문의 실험 부분에서는 여러 형태의 트리를 비교 분석하였으며, 두 트리 사이에 일치되는 노드와 불일치 되는 노드를 시각적으로 표현하였다. 본 연구를 활용하면, 특정한 프로그램이나 문서의 유사도 및 중복 코드 발견 등에 활용할 수가 있다.
사용자는 정보검색에서 단어의 약어나 부분문자열, 혹은 오타가 포함된 단어와 같은 이형태로 자료를 검색하고자 한다. 이형태 검색을 위한 단순한 방법은 사전에 모든 이형태를 등록하는 것이다. 그러나 이 방법은 이형태 사전 구축에 막대한 시간과 비용이 필요할 뿐만 아니라 오타로 인해 생기는 이형태를 처리할 수 없는 문제점이 있다. 이에 대한 대안으로 근사 문자열 매칭 기법을 이용한 방법이 개발되었으나 이 방법 또한 약어 형태의 이형태를 처리하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 트라이 인덱스를 이용해 약어나 오타를 포함한 대부분의 이형태를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 패스 가중치의 계산을 통한 이형태 매칭 방법을 보이고, 검색 속도 향상을 위한 이형태 검색 알고리즘을 제시한다.
반복적인 문자열에 대한 연구는 최근 들어 여러 분야에서 활발히 진행되어 왔다. 특히, DNA 염기서열의 분석 등 분자생물학에서 그 필용성이 대두되어 있다. 주기 커버, 시드 시퀘어 등이 반복적인 문자열의 대표적인 예들이다. 근사문자열 매칭 분야에서도 근사주기, 근사스퀘어 등 반복적인 문자열에 관 한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 근사커버의 개념을 제시한다. 길이가 각각 m, n 인 두 문자열 P. T가 주어졌을 때, P가 T의 근사커버가 되는 최소의 편집거리를 O(mn) 시간, 최소의 가중편집거리를 $O(mn^2)$시간에 찾는 알 고리즘을 제시한다. 또한 문자열 T만 주어졌을 때. T의 최소 근사커버 거리를 갖는 문자열 P를 찾는 문제가 NP-완전 결과임을 증명한다.
주기와 같은 반복문자열에 대한 연구는 데이터압축, 컴퓨터활용 음악분석, 바이오인포매틱스 등 다양한 분야에서 진행되고 있다. 바이오인포매틱스 분야에서 주기는 유전자 서열이 반복적으로 나타나는 종렬중복과 밀접한 관련이 있으며 이는 근사문자열매칭을 이용한 근사주기 연구와 관련이 있다. 본 논문에서는 기존의 근사주기에 대한 정의를 보완하는 거리합기반 근사주기를 정의하고 이에 대한 연구 결과를 제시한다. 길이가 각각 m과 n인 문자열 p와 x가 주어졌을 때, p의 x에 대한 거리합기반 최소 근사주기거리를 가중편집거리에 대해 $O(mn^2)$ 시간, 편집거리에 대해 O)(mn) 시간, 해밍거리에 대해 O(n) 시간에 계산하는 알고리즘을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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