• 제목/요약/키워드: incremental construction algorithm

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점진적 스레드 트리를 구성하기 위한 파싱 알고리즘 (A Parsing Algorithm for Constructing Incremental Threaded Tree)

  • 이대식
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.91-99
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    • 2006
  • 점진적 파싱 기법은 프로그램의 점진적 구성을 허용하는 언어기반 환경의 중요한 부분이며, 프로그램의 변경된 부분에 대해서만 구문분석을 다시 함으로써 시스템의 성능을 향상 시킨다. 기존의 점진적 파싱은 파싱 정보를 저장하기 위해 스택 자료구조를 사용한다. 본 논문에서는 스택 자료구조를 사용하지 않고 노드 주소로 스레드를 추가하여 스레드 트리 구성 알고리즘을 제안한다. 또한 구성된 스레드 트리를 사용하여 5단계의 점진적 파싱 과정으로 나누어 점진적 스레드 트리 구성 알고리즘을 제안한다.

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효율적인 점진적 LR 파성 알고리즘 (An Efficient Incremental LR Parsing Algorithm)

  • 안희학;유채우;송후봉
    • 전자공학회논문지B
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    • 제31B권4호
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    • pp.9-17
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    • 1994
  • The incremental parsing techniques are essential part of language-based environment which allow incremental construction of programs, as reparsing of modified part of the program alone enhances the system performance. A number of methods and algorithms have been proposed for incremental parsing and for the construction of incremental parsers. The purpose of this paper is to review the earlier incremental parsing algorithms which are too expensive in both time and space, and to present an efficient incremental LR parsing algorithm which is more efficient than the previous ones. In this paper, we generate automatically an extended LR parsing tables which allow the nonterminal symbols as well as terminal symbols for the input, and apply them to our efficient incremental LR parsing algorithm. Using these extended LR parsing tables. we suggest several methods to reduce its memory spaces and parsing steps as well. The algorithms described here were implemented in C language and YACC on a SUN UNIX OS, and were tested with several grammars and strings.

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스택을 이용하지 않는 스레드 트리 구성 알고리즘 (A Threaded Tree Construction Algorithm not Using Stack)

  • 이대식
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제5권5호
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    • pp.119-127
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    • 2004
  • 언어 기반 프로그래밍 환경의 발전에 따라 점진적 파싱에 대한 연구는 핵심적인 분야가 되었다. 본 논문의 목적은 파싱 속도(lime)와 기억장소가 많이 요구하는 기존의 알고리즘들보다 효율적인 점진적 파싱 알고리즘을 제시하는데 있다. 본 논문에서는 스택을 이용하지 않는 스레드 트리 구성 알고리즘을 제안하였다. 또한 노드의 재파싱 과정을 없애기 위해 스택을 이용하지 않는 노드 생성 알고리즘과 점진적 스레드 트리 구성 알고리즘을 제안하였다.

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3차원 8분할 Delaunay 삼각화 알고리즘 개발 (Development of Delaunay Triangulation Algorithm Using Oct-subdivision in Three Dimensions)

  • 박시형;이성수
    • 한국CDE학회논문집
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    • 제10권3호
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    • pp.168-178
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    • 2005
  • The Delaunay triangular net is primarily characterized by a balance of the whole by improving divided triangular patches into a regular triangle, which closely resembles an equiangular triangle. A triangular net occurring in certain, point-clustered, data is unique and can always create the same triangular net. Due to such unique characteristics, Delaunay triangulation is used in various fields., such as shape reconstruction, solid modeling and volume rendering. There are many algorithms available for Delaunay triangulation but, efficient sequential algorithms are rare. When these grids involve a set of points whose distribution are not well proportioned, the execution speed becomes slower than in a well-proportioned grid. In order to make up for this weakness, the ids are divided into sub-grids when the sets are integrated inside the grid. A method for finding a mate in an incremental construction algorithm is to first search the area with a higher possibility of forming a regular triangular net, while the existing method is to find a set of points inside the grid that includes the circumscribed sphere, increasing the radius of the circumscribed sphere to a certain extent. Therefore, due to its more efficient searching performance, it takes a shorer time to form a triangular net than general incremental algorithms.

모바일 장치에서의 가시화를 위한 경계기반 삼각화 (A Constrained Triangulation Technique for Visualization on Mobile Devices)

  • 양상욱;최영
    • 한국CDE학회논문집
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    • 제12권6호
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    • pp.413-421
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    • 2007
  • 3D rendering is becoming a common feature of mobile application programs with the rapid advance of mobile devices. Since the existing rendering engines do not provide triangulation functions, mobile 3D programs have focused on an efficient handling with pre-tessellated geometry. In addition, triangulation is comparatively expensive in computation, so it seems that the triangulation cannot be easily implemented on mobile devices with limited resources. Triangulation of 3D geometry is the essential process of visualization of 3D model data and many different triangulation methods have been reported. We developed a light and fast visualization process that involves constrained triangulation based on Voronoi diagram and applied it to a mobile computer application. In this paper, we applied kd-tree to the original incremental construction algorithm and produced new O(nlogn) incremental construction algorithm. And we show a simple and efficient constrained triangulation method based on Voronoi diagram. This paper also describes an implementation of mobile STEP data viewer as an application of our proposed algorithms.

분할 Delaunay 삼각화 알고리즘 개발 (Development of Delaunay Triangulation Algorithm Using Subdivision)

  • 박시형;이성수
    • 한국CDE학회논문집
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    • 제7권4호
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    • pp.248-253
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    • 2002
  • Delaunay triangulation is well balanced in the sense that the triangles tend toward equiangularity. And so, Delaunay triangulation hasn't some slivers triangle. It's commonly used in various field of CAD applications, such as reverse engineering, shape reconstruction, solid modeling and volume rendering. For Example, In this paper, an improved Delaunay triangulation is proposed in 2-dimensions. The suggested algorithm subdivides a uniform grids into sub-quad grids, and so efficient where points are nonuniform distribution. To get the mate from quad-subdivision algorithm, the area where triangulation-patch will be most likely created should be searched first.

점진적 패턴 선택에 의한 다충 퍼셉트론의 효율적 구성 및 학습 (Efficient Construction and Training Multilayer Perceptrons by Incremental Pattern Selection)

  • 장병탁
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권3호
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    • pp.429-438
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    • 1996
  • 본 논문에서는 주어진 문제를 해결하기 위해 사용될 최적의 다충 퍼센트론을 구성 하기 위한 하나의 점진적 학습 방법을 제시한다. 고정된 크기의 트레이닝 패턴 집합을 반복적으로 사용하는 기존의 알고리즘들과는 달리, 제시되는 방법에서는 학습 패턴의 수를 점차 증가시키면서 전체 데이터를 학습하기 위해 필요하고도 충분한 은닉뉴런의 수를 찾는다. 이와 같이 신경망 크기의 최적화에 학습 패턴을 점차적으로 선택하여 늘려나감으로써 일반화 능력과 학습 속도가 기존의 방법에서보다 향상됨을 필기체 숫자인식 문제에 있어서 실험적으로 보여준다.

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Quad-Subdivision을 이용한 Delaunay 삼각화 알고리즘 개발 (Development of Delaunay triangulation algorithm using quad subdivision)

  • 박시형;이성수
    • 한국공작기계학회:학술대회논문집
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    • 한국공작기계학회 2000년도 추계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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    • pp.151-156
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    • 2000
  • Delaunay triangulation is well balanced in the sense that the triangles tend toward equiangularity. And so, Delaunay triangulation hasn't some slivers triangle. It's commonly used in various field of CAD applications, such as shape reconstruction, solid modeling and volume rendering. In this paper, an improved Delaunay triangulation is proposed in 2-dimensions. The suggested algorithm subdivides a uniform grids into sub-quad grids, and so efficient where points are non-uniform distribution. To get the mate from quad-subdivision algorithm, the area where triangulation-patch will be most likely created should be searched first.

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대용량 데이터를 위한 전역적 범주화를 이용한 결정 트리의 순차적 생성 (Incremental Generation of A Decision Tree Using Global Discretization For Large Data)

  • 한경식;이수원
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권4호
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    • pp.487-498
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    • 2005
  • 최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다 그러나 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 데이터가 추가되면 이 데이터를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 트리를 다시 생성해야 하다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있으며 이들 알고리즘은 수치형 데이터 처리를 위해 지역적 범주화를 이용한다. 그러나 범주화는 정렬된 형태의 수치형 데이터를 요구하기 때문에 대용량 데이터를 처리해야하는 상황에서 전체 데이터에 대해 한번만 정렬을 수행하는 전역적 범주화 기법이 모든 노드에서 매번 정렬을 수행하는 지역적 범주화보다 적합하다. 본 논문은 수치형 데이터 처리를 위해 전역적 범주화를 이용하여 생성된 트리를 효율적으로 재생성하는 순차적 트리 생성 방법을 제안한다. 새로운 데이터가 추가될 경우, 전역적 범주화에 기반 한 트리를 순차적으로 생성하기 위해서는 첫째, 이 새로운 데이터가 반영된 범주를 재생성해야 하며, 둘째, 범주 변화에 맞게 트리의 구조를 변화시켜야한다. 본 논문에서는 효율적인 범주 재생성을 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안하며 범주 변화에 맞는 트리 구조 변화를 위해 신뢰구간과 트리 재구조화기법을 이용한다. 본 논문에서 피플 데이터베이스를 이용하여 기존의 지역적 범주화를 이용한 경우와 비교 실험하였다.

대표 패턴을 사용한 가변 기울기 역전도 알고리즘의 점진적 학습방법 (The Incremental Learning Method of Variable Slope Backpropagation Algorithm Using Representative Pattern)

  • 심범식;윤충화
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제3권1호
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    • pp.95-112
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    • 1998
  • 역전도 알고리즘은 연관 기억장치, 음성 인식, 패턴인식, 로보틱스등 여러 응용 분야에 다양하게 사용되고 있다. 그러나 새로운 학습 패턴을 추가적으로 학습시키려면 이전에학습했던 모든 패턴과 추가되는 패턴을 갖고 처음부터 새로운 학습을 수행하여야 한다. 이는 패턴의 개수가 점차 늘어날수록 학습에 소요되는 시간이 기하 급수적으로 길어지는 결과를 초래하게 된다. 따라서 주기적으로 다량의 데이터를 추가로 학습을 할 경우에 이러한 점진적 학습은 반드시 해결해야 할 문제점으로 간주된다. 본 논문에서는 기존의 신경망 구조는 그대로 유지하면서 대표 패턴을 추출해 추가 학습을 수행하는 방법을 제안하고 제안된 기법의 효율성을 위해 기계 학습 분야의 벤치마크로 많이 사용되는 Monk's data와 Iris data에 적용해 보았다.

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