LFSR 기반의 효과적인 패턴분류기 설계

Abstract

Maji 등에 의해 제안된 MACA 기반의 패턴분류기는 시간을 O(n^3)에서 O(n)으로 줄였지만 0-트리를 구하는 초기설정 시간이 필요했다. 본 논문에서는 LFSR기반의 패턴분류기를 제안하였다. 제안된 LFSR 기반의 패턴분류기는 각 패턴의 Hamming weight를 알면 패턴분류가 가능하므로 초기 설정시간이 요구되지 않는다. 그리고 m개의 LFSR을 합성하여 패턴분류기 T를 설계하면 주어진 n비트 패턴 x가 2^m개의 Class 중 어느 Class에 속하는 지를 쉽게 분류할 수 있다. 그리고 LFSR 기반의 두 단계 패턴분류기는 m개의 LFSR을 합성하여 설계한 패턴분류기 T에 의해 생성된 n-비트 패턴 x를 단일 비트(0 또는1)에 맵핑하게 한다. 따라서 본 논문에서 제안된 패턴분류기는 큰 테스트 패턴집합을 효율적으로 분류할 수 있다.