• 한국음향학회지
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• 제17권4호
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• pp.3-13
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• 1998

본 논문은 음성 다이어링 시스템을 구현하기 위한 한국어 단독 숫자음 및 연속 숫 자음 인식에 관한 것이다. 단독 숫자음의 인식은 미지의 입력 음성을 재귀 신경망을 이용하 여 모델링된 각 모델에 인가하고, 신경 회로망의 출력 노드의 상태열을 검사하여 적절한 상 태 전이를 하며 최고의 확률값을 출력하는 모델을 인식된 결과로 출력한다. 연속 숫자음의 인식은 미지의 연속 숫자음을 재귀 신경 회로망을 이용한 연속 숫자음 모델에 입력하고, 신 경 회로망의 출력에 대하여 적절한 상태 전이에 대한 검사와 레벨 빌딩(Level Building)을 수행하여 최소의 오차를 가지는 모델열을 인식된 결과로 출력한다. 재귀 신경 회로망을 이 용하여 음절 모델을 만드는 과정에서 재귀 노드는 예상치가 주어지지 않으므로 신경 회로망 의 학습에서 제외되어 현저한 학습 속도의 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 재귀 신 경 회로망의 학습 속도를 향상시키기 위한 2가지 방법을 제안 한다. 첫 번째는 재귀 신경 회로망의 재귀 노드의 예상치를 실험적으로 주어줌으로써 학습 속도의 향상을 도모하였다. 두 번째는 음절 모델의 출력노드의 개수와 음절 모델의 세그먼트 경계를 알고리듬을 이용하 여 자동적으로 조절하였다. 실험결과, 단독어의 경우 음절 '에'에 포함하는 한국어 11개의 숫 자음에 대하여 화자 종속의 경우 97.3%, 화자 독립의 경우 80.5%의 인식률을 얻었으며, 연 속 숫자음의 경우는 21종류의 연속 숫자음에 대하여 화자 종속에서 88.2%, 화자 독립의 경 우 81.3%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 건강소식
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• 제11권6호통권103호
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• pp.40-41
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• 1987

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.107-123
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• 2006

이 논문은 정규문법과 동등한 의미를 가지는 일반적인 이진 이차 재귀 신경망(Generalized Binary Second-order Recurrent Neural Networks: GBSRNN)의 구조 및 학습 방법을 제안하며 이를 이용하여 정규언어를 인식하는 어휘분석기 구현을 소개한다. GSBRNN는 성분들의 이진값 표현으로 정규문법과 동치인 모든 표현에 대하여 하드웨어로 표현할 수 있는 방법을 제공하며 정규 문법과의 구조적 관련성을 보여준다. 정규문법에서 심볼들의 개수 m, 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, k인 문자열이 입력된다고 할 때, GBSRNN의 크기는 $O(m(p+q)^2)$ 이고 병렬처리 시간은 O(k)이며 순차처리 시간은 $O(k(p+q)^2)$이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.11-25
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• 2012

이 논문은 이진 삼차 재귀 신경망(Binary Third-order Recurrent Neural Networks: BTRNN)에 유전자 알고리즘을 적용하여 문맥-자유 문법을 추론하는 방법을 제안한다. BTRNN은 각 입력심볼에 대응되는 재귀 신경망들의 다층적 구조이고 외부의 스택과 결합된다. BTRNN의 매개변수들은 모두 이진수로 표현되며 상태 전이와 동시에 스택의 한 동작이 실행된다. 염색체로 표현된 BTRNN들에 유전자 알고리즘을 적용하여 긍정과 부정의 입력 패턴들의 문맥-자유 문법을 추론하는 최적의 BTRNN를 얻는다. 이 방법은 기존의 신경망 이용방법보다 적은 학습량과 적은 학습회수로 작거나 같은 상태 수를 갖는 BTRNN을 추론한다. 또한 문법 표현의 염색체 이용방법보다 parsing과정에서 결정적인 상태전이와 스택동작이 실행되므로 입력 패턴에 대한 인식처리 시간복잡도가 우수하다. 문맥-자유 문법의 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, 그리고 길이가 k인 문자열이 입력이 될 때, BTRNN의 최대 상태수가 m이라고 하면, BTRNN의 인식처리 병렬처리 시간은 O(k)이고 순차처리 시간은 O(km)이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.655-657
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• 1998

합병 문제는 정렬된 두 개의 리스트 A=(a1, a2,....,al)와 B=(b1, b2,....,bm)가 주어질 때, 이두 리스트를 합병하여 하나의 정렬된 리스트 C=(c1, c2,....,cn),n=l+m,로 만드는 문제이다. 지금까지는 {{{{ SQRT {n} }}}}$\times${{{{ SQRT {n} }}}} 메쉬 상에서 odd-even 합병을 재귀적으로 수행하는 O({{{{ SQRT {n} }}}})시간 합병 알고리즘이 주로 사용되었는데, 이 재귀적 합병 알고리즘은 그 기본정책은 간단하나, 메쉬 상에 구현 될때 라우팅과 같은 복잡한 연산이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 간단한 행, 열 연산 만을 사용하여 메쉬 상에서 쉽게 구현가능한 O({{{{ SQRT {n} }}}})시 간의 최적 분할 합병 알고리즘을 제안한다.

• 대중서사연구
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• 제26권4호
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• pp.145-181
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• 2020

본 연구는 박경리의 장편소설에서 '계모'와 '자매' 유형의 변화를 분석하고 그 의미를 짚어보고자 하였다. 고전소설과 신소설에 등장하던 '부정적인 계모'의 패턴이 박경리의 장편소설에도 반복적으로 나타났는데, 후기 장편소설에서 변화가 일어났기 때문이다. 중점적으로 분석한 작품은 『재귀열』(1959), 『은하』(1960), 『김약국의 딸들』(1962), 『나비와 엉겅퀴』(1969) 등이다. 『은하』에 등장한 계모는 한국의 고전소설이나 신소설에 자주 등장하는 유형이다. 새롭게 '엄마'라는 역할과 지위를 얻었으나 여전히 가정의 구성원 되기를 거부하면서 전처의 딸과 경쟁관계를 형성하고 악행을 저질러 전처의 딸을 위기에 빠뜨린다. 그러나 『나비와 엉겅퀴』에서 젊은 계모는 오히려 전처의 딸로부터 악의적이고 병적인 괴롭힘을 당한다. 이 계모는 양육과 교육의 책임을 다하지 못했다는 죄의식을 보이는 선한 인물로, 결국 전쟁 중 폭격을 당하여 어린 친딸을 남겨둔 채 죽음에 이르는 희생자가 되고 있다. 한편, 『재귀열』과 『김약국의 딸들』에 등장하는 친자매는 결속력이 강하지는 않지만 한 인물이 위기에 빠졌을 때 조력을 자처하는 특징을 보인다. 이와는 달리 『나비와 엉겅퀴』에서 자매는 떼려야 뗄 수 없는 결속력을 지닌 관계이다. 이복자매인 이들은 서로 성장을 저해할 정도로 결박함으로써 결국 파국에 이른다. 이와 같은 분석을 통해 '젊은 계모'를 희생자의 위치에 자리하게 함으로써 기존의 통념에서 벗어나고 있는 점, 이전 작품들과는 달리 자매 갈등관계를 증폭시키면서 인간 본성의 문제를 더욱 첨예하게 다룬 점 등을 알 수 있다. 이 연구는 대작을 남기고자 하는 작가의 의지가 분명한 상황에서 기존에 반복되었던 인물 유형의 변화들이 장편소설에 어떻게 나타났는지 그 일면을 파악했다는 데에 의의가 있다.

• 공업화학
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• 제28권1호
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• pp.35-41
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• 2017

외부에 노출된 재료는 자외선, 열, 온도, 습도 등의 다양한 환경 인자에 의해 성능저하가 일어나게 되며, 열화속도 및 사용수명에 대한 예측은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 가장 많이 사용되고 있는 색상 중 흰색, 초록색 재귀반사시트를 가지고 미국 아리조나, 인도 첸나이, 프랑스 세너리, 한국 서산 등 4개 지역에서 옥외폭로시험 및 제논아크촉진시험을 통하여 재귀반사시트 반사성능의 변화율을 측정하였다. 서산지역 및 제논아크 촉진시험을 통하여 얻어진 반사성능 값을 통해 회귀분석을 이용하여 가속계수를 구하였다. 또한, solar uv 프로그램을 이용하여 다양한 기후지역별 가속계수를 구할 수 있었으며, 그 결과 서산지역을 기준으로 프랑스 세너리 1.04배, 미국 아리조나 1.82배, 인도 첸나이 1.92배의 가속계수를 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.11-18
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• 2022

신약 디자인은 단백질 수용체와 같은 생물학적 표적과 상호작용할 수 있는 약물 후보물질을 식별하는 과정이다. 전통적인 신약 디자인 연구는 약물 후보 물질 탐색과 약물 개발 단계로 구성되어 있으나, 하나의 신약을 개발하기 위해서는 10년 이상의 장시간이 요구된다. 이러한 기간을 단축하고 효율적으로 신약 후보 물질을 발굴하기 위하여 심층 학습 기반의 방법들이 연구되고 있다. 많은 심층학습 기반의 모델들은 SMILES 문자열로 표현된 화합물을 재귀신경망을 통해 학습 및 생성하고 있으나, 재귀신경망은 훈련시간이 길고 복잡한 분자식의 규칙을 학습시키기 어려운 단점이 있어서 개선의 여지가 남아있다. 본 연구에서는 self-attention과 variational autoencoder를 활용하여 SMILES 문자열을 생성하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안된 모델은 최신 신약 디자인 모델 대비 훈련 시간을 1/26로 단축하는 것뿐만 아니라 유효한 SMILES를 더 많이 생성하는 것을 확인하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.301-305
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• 2003

최근에 R은 여러 분야에서 많이 사용되고 있다. 특히 모의실험(simulation)이나 통계학 관련 연구에 많이 사용되고 있다. 모의실험을 하는 경우에는 많은 반복으로 인해 R 프로그램의 수행 속도가 매우 중요하다. 또한 데이터마이닝 분야에서도 R을 많이 사용하고 있다. 우리는 데이터 마이닝에서 데이터의 전처리 과정 중 Fayyad & Irani 방법을 사용하여 연속형 변수를 이산화하는 실험을 하였으며, 이를 위해 R을 사용하였다. 이 프로그램은 재귀 함수를 이용하고 이런 과정에서 빈도표 작성, information계산, 빈도표의 분할, 정지 규칙 등의 여러 함수를 사용하게 되어있다. 우리가 작성한 R 로드를 사용하여 UCI DB의 Iono 자료를 (속성이 35개, 사례수가 약 1000개정도) 이산화 하였을 때 7초 이상의 상당한 시간이 소요된다. 반면에 JAVA로 만들어진 Weka에서 똑같은 Fayyad & Irani 방법을 수행했을 때 위와 같은 큰 자료를 이산화하는 속도가 매우 빨라 수행시간은 거의 무시할 만하였다. 이런 차이점을 보고 R 프로그램의 수행 속도를 늘이는 방법을 찾게 되었다. 이 본 발표에서는 R 코드 중 시간이 많이 소요되는 것들을 몇 가지 선정하고 이들을 더 효율적으로 만들 수 있는 코드를 작성하여 이들 코드의 수행속도를 비교하였다. 또한 몇 가지 명령에 대해서는SAS와도 비교하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.279-280
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• 2008

In order to improve the performance and simplify the structure of the conventional detectors in high density magnetic channels, a new equalizer based on bilinear recursive polynomial (BRP) models, which uses the previously estimated sequence, is proposed. The performance is compared with the conventional equalizers and the maximum likelihood sequence detection (MLSD) bound.