본 논문에서는, 1차원 및 2차원 웨이브렛 함수를 전역통과필터(APF)와 지연기의 병렬접속에 위한 재귀형(IIR) 디지털 필터로 구성하는 방법을 제안한다. Mallat에 의하여 웨이브렛 변환과 필터뱅크가 밀접한 관계에 있다는 것이 알려졌고, 완전 재구성 필터뱅크로부터 웨이브렛 함수를 도출하는 다양한 방법이 알려져 있다. 그러나, 이러한 방법의 대부분은 비재귀형(FIR) 디지털 필터에 근거를 두는 것으로, 재귀형 디지털 필터에 의한 방법은 거의 제안되어 있지 않다. 재귀형 필터를 이용하는 장점은 비재귀형에 비하여 낮은 차수로 표현되는 점이다. 또 직교 웨이브렛 함수를 끌어내기 위한 직교조건을 용이하게 만족시킬 수 있다. 본 논문에서는 웨이브렛 함수에 요구되는 레귤레리티(Regularity)조건을 만족시키기 위하여, 최대 평탄성(Maximally Flat)을 부가한 새로운 1차원 및 2차원 재귀형 웨이브렛 함수의 도출법을 보인다.
자료 병렬성이란 자료 집합의 원소들에 대하여 동일한 작업을 동시에 수행하므로써 얻어지는 병렬성을 말한다. 함수형 언어에서 자료 집합에 대한 반복 수행은 재귀적 자료형에 대한 재귀 함수에 의하여 표현된다. 본 논문에서는 이러한 재귀 함수를 자료 병렬 프로그램으로 변환하기 위한 병렬화 방법을 제시한다. 생성되는 병렬 프로그램의 병렬 수행 구조로는 일반적인 형태의 재귀적 자료형에 대하여 정의되는 다형적인 자료 병렬 연산을 사용하여 트리, 리스트 등과 같은 일반적인 재귀적 자료 집합에 대한 자료 병렬 수행이 가능하도록 하였다. 재귀 함수의 병렬화를 위해서는, 함수를 이루는 각각의 계산들의 병렬성을 재귀 호출에 의해 존재하는 의존성에 기반하여 분류하고, 이에 기반하여 각각의 계산들에 대한 적절한 자료 병렬 연산을 사용하는 병렬 프로그램을 생성하였다.Abstract Data parallelism is obtained by applying the same operations to each element of a data collection. In functional languages, iterative computations on data collections are expressed by recursions on recursive data structures. We propose a parallelization method for data-parallel implementation of such recursive functions. We employ polytypic data-parallel primitives to represent the parallel execution structure of the object programs, which enables data parallel execution with general recursive data structures, such as trees and lists. To transform sequential programs to their parallelized versions, we propose a method to classify the types of parallelism in subexpressions, based on the dependencies of the recursive calls, and generate the data-parallel programs using data-parallel primitives appropriately.
Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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v.5
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pp.23-51
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2002
이 글은 문법화의 관점에서 관사, 비인칭구문, 재귀동사 구문을 독일어와 우리말을 중심으로 비교하였다. 우리말의 경우 관사의 범주가 아직 문법 화하지는 않았지만 수사 '하나/한'은 서양 언어에 못지 않게 다양한 문법적 기능으로 발전하였다. 독일어의 정관사나 대명사에 해당되는 요소는 우리말에서 자주 생략된다. 비인칭구문도 유럽언어의 특징인데 독일어의 경우 이는 지시대명사에서 문법 화한 것이다. 우리말의 경우 비인칭구문은 문법 화하지 않았으며 이를 위해 우리말은 주어생략 통 다른 문법적 기재들을 사용한다. 독일어에는 또 재귀구문이 잘 발달되어 있는데 우리말은 재귀구문이 그렇게 다양하게 문법 화되지 않았다 한편 우리말의 재귀사는 다양한 지시적 기능을 발전시켰다. 즉 이들은 순수하게 재귀적으로 쓰이는 경우 이외에 문장 내적 혹은 문장 외적 지시사로 사용되고 있으며 부분적으로 독일어의 man과 같은 부정대명사의 기능도 가지고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06a
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pp.422-424
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2012
ML 언어에서 제공하는 모듈 시스템은 강력한 모듈화 프로그래밍과 데이터 추상화를 지원함에도 불구하고 재귀모듈을 지원하지 못한다는 점이 단점으로 지적되어 왔다. 재귀모듈을 이용하면 상호의존적이지만 개념적으로는 서로 분리된 소프트웨어 컴포넌트들을 각각 다른 모듈에 작성할 수 있기 때문에 코드의 재사용성을 더욱 증진시킬 수 있다. 이러한 중요성 때문에 재귀모듈은 지난 10년 동안 프로그래밍 언어 분야에서 깊이 있게 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구는 복시문제와 순환타입문제를 완벽하게 해결하지 못하여 한정된 재귀모듈 프로그래밍 패턴만을 지원하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 복시문제와 순환타입 문제를 해결하고 다양한 재귀모듈 패턴을 지원하는 타입시스템을 제안한다.
This paper derives a sufficient condition on the stability of recursive third-order Volterra filters based on their filter coefficients. A Volterra filter is very effective in modeling nonlinear systems with memory. However, it is well-known that the nonrecursive Volterra filter requires a large number of filter coefficients to describe a nonlinear system. For this reason, recursive Volterra filters are usually considered because the recursive implementation requires a smaller number of coefficients compared to the nonrecursive one. Unfortunately, the main problem of the recursive Volterra filters is their inherent instablility. In this paper. we present a simple condition for the output of a recursive discrete-time third-order Volterra filter to be bounded whenever the input signal to the recursive Volterra filter is bounded by a finite constant.
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.
The applications for retro-reflectors, with their unique reflection characteristics, have been expanding, to include venetian blind slats, displays, traffic safety mark, etc. We propose expandable structures of inclined corner cube retro-reflectors and analyze their corresponding reflection characteristics. Various traffic safety structures with retro-reflectors may be designed more quantitatively using the chart of characteristics we have presented.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1989.10a
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pp.296-301
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1989
본 논문의 목적은 매개변항(parameter)과 부분집합원리(subset principle)를 재귀대명사 구조분석 및 습득에 적용하여 보편문법(Universal Grammar)과 언어습득의 상호관계를 검토하는 데에 있다. 본 논문은 첫째, 재귀대명사 '자기'를 매개변항이론에 근거하여 분석하고, 둘째, 재귀사의 구조를 부분집합원리에 적용하여 '자기'의 습득과정을 관찰한다. 본 논문의 목적을 위해 두 가지 가설을 세워 실험적으로 검증하였다. 실험결과, 선행사자격 습득단계의 가설이 확증되었으며, 지배변항 습득단계의 가설은 결정적 증거가 미비해 앞으로의 과제로 남아 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10c
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pp.51-53
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1999
시스템을 설계함에 있어 시스템의 성능과 비용 및 시간을 고려한 하드웨어 소프트웨어를 혼합한 통합설계(codesign) 환경이 많아 연구되고 있다. 통합 설계 과정을 자동화하기 위해서는 기술 언어를 툴에 맞게 자동적으로 바꾸어주는 기능이 필요하게 된다. C를 VHDL로 변환하는 방법에서 특히 동적 할당, 포인터, 재귀 호출에 대한 변환이 어렵다. 본 논문은 재귀 호출 부분을 제어부, 연산부, 입력부, 메모리로 나누어 각각을 component로 설계하게 만들었다. C언어로부터 합성 가능한 VHDL로의 변환 중 재귀 호출에 관한 연구를 수행함으로써 상위 수준에서의 시스템 설계를 할 수 있도록 도와주고, C로부터 VHDL로의 변환에 유연성을 부여하여, 설계를 자동화시키는데 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 완전삼트리를 재귀원형군에 임베딩하는 문제를 고려한다. 재귀원형군 G(N,d)는 N개의 노드와 N보다 작은 d의 거듭제곱에 의한 점프에지를 가지는 원형군그래프이다. 임베딩 문제를 해결하고자 본 논문에서는 노드수가 3k인 삼항트리 Tk새롭게 도입한다. 먼저 N개 이하의 정점을 가지는 삼항트리가 G(N, 2)와 G(N,3)의 부그래프임을 보인다. 또한 완전 삼진트리가 삼항트리에 연장률 2, 확장률2, 밀집률 2로 임베딩됨을 보인다. 이러한 결과들을 결합하면서 N개 이하의 정점을 가지는 완전삼진 트리가 재귀원형군G(2N, 2)과 G(2N, 3)에 연장률 2, 밀집률 2로 임베딩 가능하게 한다. 임베딩 과정에서 이용된 삼항트리는 2 -포트 방송모델에서 최소방송트리임을 보이고, 이를 이용하여 재귀원형군 G(2m, 2)가 2-포트 방송모델에서 최소방송시간을 가짐을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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