• Title/Summary/Keyword: 재귀적

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A Sufficient Condition on the Stability of Recursive Discrete-Time Third-Order Volterra Filters (재귀적 이산 시간 3차 Volterra 필터의 안정성에 대한 충분조건)

  • 김영인;임성빈
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.18 no.2
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    • pp.61-65
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    • 1999
  • 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.

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Analysis over Extracting Physical Referring Expressions by Recursive Application over Neural Network (물리적 지시 표현 추출 및 처리를 위한 신경망의 재귀적 사용에 대한 고찰)

  • Koo, Sangjun;Lee, Kyusong;Lee, Gary Geunbae
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2012.10a
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    • pp.142-147
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    • 2012
  • 본 논문에서는 신경망을 재귀적으로 사용하여 문장에서 지시 표현을 추출하고 분석하는 방법에 대해서 제안한다. 임의의 문장이 들어올 때, 문장을 구성하는 각 단어들은 통사론적 자질 벡터와 의미론적 자질 벡터로 나눌 수 있다. 이들 벡터들의 쌍을 인자로써 입력받는 신경망 구조를 제시할 수 있으며, 신경망의 출력 결과는 다시 재귀적으로 쌍인자 신경망에 입력으로써 주입된다. 신경망을 재귀적으로 학습시킴으로써, 문장 내의 지시 표현을 추출할 수 있다. 쌍인자 신경망 파싱 모델의 성능을 측정했고, 제안한 모델의 문제점과 가능성에 대해서 관찰하였다.

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Parallelization of Recursive Functions for Recursive Data Structures (재귀적 자료구조에 대한 재귀 함수의 병렬화)

  • An, Jun-Seon;Han, Tae-Suk
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.26 no.12
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    • pp.1542-1552
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    • 1999
  • 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.

A Comparative Analysis of Recursive Query Algorithm Implementations based on High Performance Distributed In-Memory Big Data Processing Platforms (대용량 데이터 처리를 위한 고속 분산 인메모리 플랫폼 기반 재귀적 질의 알고리즘들의 구현 및 비교분석)

  • Kang, Minseo;Kim, Jaesung;Lee, Jaegil
    • Journal of KIISE
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    • v.43 no.6
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    • pp.621-626
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    • 2016
  • Recursive query algorithm is used in many social network services, e.g., reachability queries in social networks. Recently, the size of social network data has increased as social network services evolve. As a result, it is almost impossible to use the recursive query algorithm on a single machine. In this paper, we implement recursive query on two popular in-memory distributed platforms, Spark and Twister, to solve this problem. We evaluate the performance of two implementations using 50 machines on Amazon EC2, and real-world data sets: LiveJournal and ClueWeb. The result shows that recursive query algorithm shows better performance on Spark for the Livejournal input data set with relatively high average degree, but smaller vertices. However, recursive query on Twister is superior to Spark for the ClueWeb input data set with relatively low average degree, but many vertices.

Artikel, Impersonalien und die $Reflexivit\"{a}t$ aus der Grammatikalisierungsperspektive: Ein Vergleich des Deutschen und des Koreanischen (문법화의 관점에서 본 한$\cdot$독 관사, 비인칭구문, 재귀동사 구문)

  • Song Kyung-An
    • 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.

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Recursive extraction method for representing shape feature of object (객체 모양의 특징을 표현하는 재귀적 윤곽 우세 점 추출 방안)

  • 김영태;엄기현
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.19-21
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    • 2001
  • 본 논문은 객체의 유사성 비교를 위해 객체의 모양을 표현하는 한 가지 특징인 윤곽선상의 우세 점들을 찾는 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 같은 모양의 개체에 대하여 그 객체의 무게 중심을 이용하여 항상 일정한 특정 시작점을 찾음으로써 동일한 우세 점들을 재귀적으로 빠른 수행 시간에 찾는다. 또한 이 알고리즘은 열린 곡선, 닫힌 곡선 및 다각형 등 어떤 모양의 평면 도형에도 모두 적용 가능하다. 제안 알고리즘의 평균 시간 복잡도는 O(nlogn)이다.

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Recursive Segmentation of Speech Signals using Expectation-Minimization (EM 알고리즘을 이용할 재귀적인 음소분리)

  • Kang Byung-Ok;Jung Hong
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.103-106
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    • 2002
  • 본 논문에서는 입력음성신호로부터 음소간의 경계를 찾는 문제를 풀기위해 재귀적인 방식으로 EM 알고리즘을 적용한다. 즉, 예상되는 두 끝점 사이의 부분을 현재의 프레임 n 이라고 하면, 그 전 프레임 n-1 에서 구해진 끝점이 주는 정보와 그 끝점으로부터 이어지는 음성샘플로부터 현재 프레임의 끝점을 구한다. 또한 현재의 프레임 n 에서 끝점을 추정해 내면, 그 추정한 끝점과 그 점 이후에 이어지는 음성샘플값으로부터 다음 프레임 n+1 의 끝점을 구한다. 이러한 방식을 재귀적인 음소분리 방식이라고 한다. 그리고, 각 프레임에서 끝점을 구하기 위해서는 끝점의 좌표를 추정해야 할 파라메터로 하고, 그 주변의 음성샘플 값을 관찰 값으로 하여 EM(Expectation and Maximization) 알고리즘을 이용한다. 이 EM 알고리즘을 이용한 재귀적인 음소분리 방식을 실제 음성 DB 로부터 음소쌍을 추출하여 테스트 했을 때 약 5 회의 EM 반복 후에 경계간으로 수렴함을 볼 수 있었다.

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An SQL Function for the Construction of Recursively Structured XML values from the Relational Data (관계 데이터로부터 재귀적 구조의 XML 값을 생성하는 SQL 함수)

  • Park, Sung-Chul;Park, Young-Chul
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.15 no.4
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    • pp.309-313
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    • 2009
  • SQL:2003 standard provides SQL/XML publishing functions to publish the result of an SQL query as XML values but it does not provide any SQL/XML publishing function that can publish the result of a recursive query as recursively structured XML values. Therefore, for the relational tuples which are connected directly or indirectly according to given conditions, to publish both the contents of them and the relationship among them as XML values with the use of appropriate SQL/XML publishing functions, we have to write a nested SQL query. Writing that query, however, is not easy provided that the depth of the connections is deep even if we know the depth of them and is not possible once the depth of the connections is not known in advance. In order to resolve that problem, we propose a new SQL function XMLNEST that can publish the result of a recursive query as recursively structured XML values.

Social Network Spam Detection using Recursive Structure Features (소셜 네트워크 상에서의 재귀적 네트워크 구조 특성을 활용한 스팸탐지 기법)

  • Jang, Boyeon;Jeong, Sihyun;Kim, Chongkwon
    • Journal of KIISE
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    • v.44 no.11
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    • pp.1231-1235
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    • 2017
  • Given the network structure in online social network, it is important to determine a way to distinguish spam accounts from the network features. In online social network, the service provider attempts to detect social spamming to maintain their service quality. However the spammer group changes their strategies to avoid being detected. Even though the spammer attempts to act as legitimate users, certain distinguishable structural features are not easily changed. In this paper, we investigate a way to generate meaningful network structure features, and suggest spammer detection method using recursive structural features. From a result of real-world dataset experiment, we found that the proposed algorithm could improve the classification performance by about 8%.

Passive Telemetry Sensor System using Recursive Least Squares Estimation (재귀적 최소 자승 추정법을 사용한 원격 센서 시스템)

  • 김경엽;이준탁
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.333-337
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    • 2003
  • 열악한 환경에서 동작해야 하거나 물리적 접근이 어려운 곳에 장착되는 센서 시스템의 경우, 유선에 의한 정보전달이 어려울 뿐만 아니라 센서 내 전원설비가 제한적일 수도 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책으로서 밧데리 없이 유도결합에 의하여 원격 센서로부터 정보 취득이 가능한 한 방법을 제안하였다. 이 방법은 전원공급에 의한 유도 결합식의 원격센서 시스템과는 달리, 원격 센서의 정전용량을 변ㆍ복조 과정 없이 재귀적 최소 자승 추정법에 의해 센서의 정전용량을 고정도로 추정하는 것이다. 이를 위하여 시스템의 유도결합 모델을 사용하여 정확도가 높은 원격 센서 시스템을 구현할 수 있었다.

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