즉 , 패리티 집합 이 i 개 의 인덱스 들 을 포함 하 고 , 후보 집합 이 j 개 의 인덱스 들 을 포함 하 는 경우 패리티 집합 의 인덱스 pi 에 대하 여 비교기 ( comparator ) 를 이용 하 여 후보 집합 의 인덱스 들 aj 를 비교 함 으로써 , 인덱스 pi 보다 작 은 후보 집합 의 인덱스 aj 를 찾 아서 웨이트 함수 ( operator ) 를 적용 함 으로써 , 인덱스 pi 에 대한 벡터 와 해당 인덱스 aj 에 대한 벡터 의 합의 웨이트 값 과 해당 인덱스 aj 에 대한 벡터 의 웨이트 값 을 비교 ( comparator ) 하 여 i 번 째 패리티 노드 Hi 에 포함 되 는 후보 집합 의 원소 들 을 결정 한다 . 예 를 들 어 , 인덱스 pi 에 대한 벡터 와 해당 인덱스 aj 에 대한 벡터 의 논리 곱 의 웨이트 값 이 해당 인덱스 aj 에 대한 벡터 의 웨이트 값 보다 작 으면 해당 인덱스 aj 를 해당 패리티 노드 Hi 의 원소 로 포함 시킴 으로써 , 최소 거리 와 오류 정정 능력 을 향상 시킬 수 있 는 패리티 노드 Hi 를 생성 할 수 있 다 .