국내 원자력발전소의 발전정지사례에 대해 원전 종사원이 분석한 자료를 수록하여 발간하는 원자력발전소 발전정지사례집을 이용하여 인적오류가 개입된 것으로 판단된 총77건의 불시정지 사례를 추출하여, 인적오류 저감의 우선순위가 높은 원자력발전소 작업분야를 도출하기 위한 분 석을 수행하였다. 이를 이하여, 먼저 인적오류가 개입된 발전소 계통, 인적오유 발생시의 작업상 황 및 작업유형, 그리고인적오류의 유형에 대한 분류체계를 작성하였다. 발전소 근무 경험을 바 탕으로 사례별로 발전정지에 가장 직접적인 영향을 미친 작업행위를 구분하고, 이 행위에 대해 작성된 분류체계의 해당항목을 판정하였다. 이 사례별 분석결과를 이용하여 발전소 계통, 작업상 황, 작업유형, 오류유형 등, 4가지 항목에 대하여 오류발생의 추이를 분석하였으며, 또한 발전소 계통과 작업상황, 계통과 작업유형, 작업상황과 작업유형, 작업유형과 오류유형 등, 항목간 오류 발생 연관성을 조사하였다. 이 결과로 인적오류의 발생률이 높은 발전소 계통, 작업상황, 작업유형 및 오류유형이 구분되었다.
딥러닝의 등장으로 자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 가장 중요한 요소로 자리 잡았다. 그러나 아직까지 유사 발음 오류, 띄어쓰기 오류, 기호부착 오류 등과 같이 해결해야할 난제들이 많이 존재하며 오류 유형에 대한 명확한 기준 정립이 되고 있지 않은 실정이다. 이에 본 논문은 음성 인식 시스템의 오류 유형 분류 기준을 한국어에 특화되게 설계하였으며 이를 다양한 상용화 음성 인식 시스템을 바탕으로 질적 분석 및 오류 분류를 진행하였다. 실험의 경우 도메인과 어투에 따른 분석을 각각 진행하였으며 이를 통해 각 상용화 시스템별 강건한 부분과 약점인 부분을 파악할 수 있었다.
본 연구는 중 고등학생들의 온라인 프로그래밍 과제 수행결과에서 발생한 오류를 파악하여, 오류유형과 오류내용을 분류하고, 프로그래밍 개념학습 성취수준에 따른 오류 빈도의 차이와 성취수준과 오류유형과의 상관관계를 분석하여 향후 프로그래밍 교육에 대한 방향과 인지수준에 따른 교육방법을 제시하였다. 연구를 위해 88명의 학생들의 프로그래밍 과제 수행 결과를 가지고 문법오류, 논리오류, 코딩오류로 오류유형과 오류내용을 분류하고 분석하였다. 분석결과, 세 오류유형 중 논리오류의 발생비율이 69.3%로 가장 높았으며, 성취수준에 따른 오류 빈도의 차이에서는 성취수준 상, 중, 하 세 집단 간에 유의한 차이가 있었다. 성취수준과 오류유형과의 상관관계 분석 결과에서는 논리오류와 코딩오류에서 부적 상관관계를 보여, 성취수준이 높을수록 논리오류와 코딩오류를 적게 범함을 알 수 있었다. 오류유형간의 상관관계에서는 문법오류와 코딩오류간의 정적상관관계를 보였다.
최근 기계 번역 기술과 자동 노이즈 생성 방법론을 기반으로 한국어 맞춤법 교정 연구가 활발히 이루어지고 있다. 해당 방법론들은 노이즈를 생성하여 학습 셋과 데이터 셋으로 사용한다. 이는 학습에 사용된 노이즈 외의 노이즈가 테스트 셋에 포함될 가능성이 낮아 정확한 성능 측정이 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한 실제적인 오류 유형 분류 기준이 없어 연구마다 사용하는 오류 유형이 다르므로 질적 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 딥러닝 기반 한국어 맞춤법 교정 연구를 위한 새로운 '오류 유형 분류 체계'를 제안하며 이를 바탕으로 기존 상용화 한국어 맞춤법 교정기(시스템 A, 시스템 B, 시스템 C)에 대한 오류 분석을 수행하였다. 분석결과, 세 가지 교정 시스템들이 띄어쓰기 오류 외에 본 논문에서 제시한 다른 오류 유형은 교정을 잘 수행하지 못했으며 어순 오류나 시제 오류의 경우 오류 인식을 거의 하지 못함을 알 수 있었다.
최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.
대량의 말뭉치에서 나타나는 맞춤법 오류의 대부분은 타자수의 입력 실수로 인한 것이다. 맞춤법 오류의 유형은 크게 띄어 쓰기 오류, 철자 오류, 띄어 쓰기와 철자의 복합 오류의 세 가지로 나타난다. 이 중, 철자 오류를 표층 형태만으로 표준어 오류, 조사/어미 오류, 자소 대치 오류로 유형을 분류하였다. 본 논문은 300만 말뭉치에서 형태소 분석이 실패한 맞춤법 오류 어절 중에서 띄어 쓰기와 철자 오류를 분석하여, 각 오류 유형에 따른 교정 방법과 자소 대치 규칙 베이스를 이용한 교정 방법을 구현하였다. 또한 형태소 분석기를 거친 40만 어절 사전을 이용한 분석기로 기존의 형태소 분석기를 대치시켜 교정 어절을 검증하였고, 위의 사전에서 추출한 순위 결정 요소와 Heuristic 정보를 이용하여 각 후보 어절에 대한 가중치를 계산하고 가능성이 높은 교정 어절을 제시하는 시스템을 구현하였다.
이 연구의 목적은 학령기 말더듬아동과 학습부진아동을 대상으로 읽기과업과 쓰기과업을 제시하여 유창성 및 오류 유형별 빈도에 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 학령기 말더듬아동, 학습부진아동, 일반아동을 각 15명 선정하여 읽기와 쓰기 과업을 통하여 집단 간 차이를 비교하기 위하여 일요인 분산분석을 실시한 후 사후검정을 실시하였다. 읽기과업의 오류유형은 생략, 대치, 반복, 삽입, 자기수정으로 분류하였고, 쓰기과업의 오류유형은 생략, 대치, 첨가, 문법오류로 분류하였다. 읽기유창성과 쓰기유창성을 비교한 결과 집단 간 유의한 차이가 나타났다. 읽기유창성은 모든 집단 간 유의하였으며, 쓰기유창성은 학습부진아동 집단이 다른 집단과 비교하여 유의하게 낮았다. 오류유형별 특성으로 읽기오류는 생략, 대치, 반복, 자기수정에서 집단 간 유의한 차이를 보였으며, 쓰기오류는 문법오류에서만 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 읽기와 쓰기에 기초한 학습능력의 측면에서 말더듬아동과 학습부진아동의 특성을 살펴보고 임상실제에서 장애유형에 적절한 보다 효율적인 치료프로그램을 고안하는데 기초 자료로서의 의의를 지닌다.
교정 시스템에 나타나는 오류 유형들 중에는 전체적인 교정률에 차지하는 비중은 적지만 출현할 때마다 틀릴 가능성이 아주 높은 오류들이 있다. 기존의 교정 시스템에서는 이러한 오류들에 대한 처리가 미흡한데, 철자 오류와 띄어쓰기 오류 중 형태가 비슷하거나 같은 형태가 다른 기능을 함으로써 발생하는 오류들이다. 이러한 오류는 일반 문서 작성자뿐만 아니라 한글 맞춤법에 대해 어느 정도 지식을 가진 사람의 경우에도 구분이 모호하다. 복합 명사와 미등록어를 제외한 오류 중 약 30%가 여기에 속한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오류 유형들을 분류하고, 이 중에서 빈번하게 출현하는 오류에 대한 교정을 시도하고, 오류 유형들이 문장 내에서 어떤 분포를 가지는지 알아본다. 약 617만 어절의 말뭉치를 이용하여 해당 형태와 다른 성분들과의 관련성을 조사하여 교정 방법을 제시하고, 형태소 분석을 하여 교정을 행한다. 코퍼스 655만 어절 대상으로 실험한 결과 84.6%의 교정률을 보였다. 본 논문에서 제시한 교정 방법은 기존의 교정 시스템에 추가되어 교정 시스템의 전체 교정률을 향상시킬 수 있다. 또한 이와 비슷한 유형의 다른 어휘 교정에 대한 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다.
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.
본 연구는 통계적 소양 교육을 실천하기 위해 초등학교 통계교육의 주된 내용 요소에 해당하는 그래프 지도 중 특히 오류의 유형화에 주목하였다. 구체적으로 문헌 분석을 통해 통계적 문제해결의 관점에서 그래프의 교수학적 의의와 구성 요소를 확인하였고, 이를 표현하는 과정에서 나타나는 오류를 분류하여 각 사례들을 자료 분석 단계에서의 통계 윤리 문제와 연결하였다. 연구 결과, 그래프 오류 유형은 범주 표현에서의 오류, 빈도 표현에서의 오류, 맥락 제시에서의 오류로 분류할 수 있었고, 이러한 오류로 인해 자료 분석 단계에서 주관적인 분석 방법 채택, 시각적 착시현상 유도, 자료에 대한 정보 왜곡과 같은 통계 윤리 문제가 발생할 수 있음을 확인하였다. 그리고 우리나라 초등학교 수학과 교육과정에서는 오류를 범하지 않도록 정형화된 틀을 제공하고 그 틀에 맞춰 그래프를 그리는 절차에 주목하는 경향이 있었다. 이를 통해 그래프 오류 유형이 초등학교 통계교육에 제공하는 시사점을 통계적 소양 교육, 통계 윤리, 교사 지식의 관점에서 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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