• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.7
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• pp.1730-1745
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• 1998

순차 Java 프로그램을 병렬 시스템에서 실행할 경우 루프는 전체 수행 시간 중 많은 부분을 차지하므로 병렬성 검출의 기본이 된다. 본 논문은 기존에 작성된 단일 루프 구조를 갖는 Java 프로그래밍 언어에서 종속성 분석을 수행하여 묵시적 병렬성을 검출하는 방법을 제안한다. 또한 재구성 컴파일러에 의하여 병렬 코드를 생성하는 방법과 Java 원시 프로그램을 Java 프로그래밍 언어 자체에서 지원하는 다중스레드 기법으로 변환하는 방법을 제안한다. 스레드 문장으로 변환된 프로그램에 대해 루프의 반복계수와 스레드 수를 매개변수로 하여 성능 분석을 하였다. 재구성 컴파일러에 의한 장점은 사용자의 병렬성 검출에 대한 오버헤드를 줄이고, 순차 Java 프로그램에 대한 효과적인 병렬성 검출을 가능하게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.130-135
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• 2010

문장 정렬은 두 개의 문서 간의 대응이 되는 문장을 찾는 작업이다. 이 방법은 통계적 기계 번역의 학습 문서인 병렬 말뭉치를 자동으로 구축하는데 필수적인 방법이다. 본 연구에서는 길이 정보에 추가적으로 유사도 정보를 반영하는 한영 문장 정렬 방법을 제안한다. 먼저 한국어로 된 문서를 기계번역 시스템에 적용하여 영어 문서로 변환한다. 그리고 번역된 영어로 된 문서 결과와 영어로 된 대상 문서 간의 정렬 작업을 수행한다. 정렬 완료된 결과와 원시 문서, 대상 문서로부터 최종적인 결과를 생성해낸다. 본 논문에서는 기계 번역을 이용하는 방법과 더불어 기존의 길이 기반 문장 정렬 프로그램에 문장 유사도 정보를 추가하여 단어 정렬의 성능 향상을 꾀하였다. 그 결과 "21세기 세종기획"의 최종 배포본 내에 포함된 한영 병렬 말뭉치에 대해 한영 문장 정렬 F-1 자질의 결과가 89.39%를 보였다. 이 수치는 기존의 길이 기반의 단어 정렬의 성능 평가 결과와 비교했을 때 약 8.5% 가량 성능이 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.217-220
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• 2004

클래스정보에 대한 속성의 추출 및 분류에서 주로 추출된 클래스의 정보가 단지 원시코드의 코멘트에서 추출되었기 때문에 클래스에 대한 정확한 기능 및 용도에 대한 Document가 부족하여 실제로 이용자가 최적의 부분을 추출하기가 어려웠다. 이러한 것들을 향상시키기 위하여 본 연구에서는 객체에 대한 클래스뿐만 아니라 패턴모델의 설계에서도 객체지향모델링 방법을 이용하여 메타모델과 메타데이터를 설계하였다. 그리고 XMI 메타모델로 정의된 디자인패턴의 세부적인 클래스의 메타데이터의 생성에 중점을 두었으며, 마크업언어로 XML-스키마 형식을 이용하여 심플타입(simple type)과 콤플렉스타입(complex type)으로 분류하였다. 그 결과 메타데이터 엘리먼트 단위영역별로 마크업언어를 생성하여 소프트웨어 설계에서 효과적인 재사용을 할 수 있었다.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.13 no.3
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• pp.249-258
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• 2019

The health care services are the most basic social institutions that are provided to citizen including disabled persons for improvement of health. However, the study of the difference of health care services according to the speech therapy use in the people with speech-language disorders was insufficient. The aim of this investigation was to compare the awareness of health care services and characteristics of people with speech-language disorders according to speech therapy use. The researchers selected 229 people with language disorder using raw data of National Survey of the Disabled Person (2017). We compared the characteristics and health care services of people with speech-language disorders by distinguishing between speech therapy non-users and speech therapy users. Among the 229 people with language disorder, speech therapy users were 37 persons (16.2%). In comparison with non-users, users were younger, more preschoolers, more family incomes, and intellectual disabilities and autistic disorder were the most common types of disability enrollment. Users had a lower proportion of unmet medical needs than non-users. For the reasons of unmet medical need, there were 6.8% and 6.3% of the "economic reasons" and "communication difficulties" Both users and non-users responded that "disability management services" need to be strengthened by the government. In conclusion, we suggest that access to health care services needs to be increased to lower the barriers of speech therapy use.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.175-182
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• 1997

지금까지의 한글 문자인식 후처리 연구분야에서 미등록어와 비문맥적 오류 문제는 아직까지 잘 해결하지 못하고 있는 문제이다. 본 논문에서는 단어로서 가능한지를 결정하는 기준으로 확률적 음절 결합 정보를 사용하여 형태소 분석 기법만을 사용했을 때 발생할 수 있는 미등록어 문제를 해결하고, 통사적 기능의 어말 어휘를 고려한 문맥 결합 정보를 이용함으로써 다수의 후보 어절 가운데에서 최적의 후보 어절을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 인식기에서 내보낸 후보 음절과 학습된 혼동 음절을 조합하여 하나 이상의 후보 어절을 생성하는 모듈과 통계적 언어 정보를 이용하여 최적의 후보 어절을 선정하는 모듈로 구성되었다. 실험은 1000만 원시 코퍼스에서 추출한 음절 결합 정보와 17만 태깅된 코퍼스에서 추출한 어절 결합 정보를 사용하였으며, 실제 인식 결과에 적용한 결과 문자 단위에서는 94.1%의 인식률을 97.4%로, 어절 단위에서는 87.6%를 96.6%로 향상시켰다. 교정률과 오교정률은 각각 문자 단위에서 56%와 0.6%, 어절 단위에서 83.9%와 1.66%를 보였으며, 전체 실험 어절의 3.4%를 차지한 미등록어 중 87.5%를 올바로 인식하는 한편, 전체 오류의 20.3%인 비문맥 오류에 대해서 91.6%를 올바로 교정하는 후처리 성능을 보였다.

• Journal of Information Management
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• v.29 no.3
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• pp.1-26
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• 1998

The loop is a fundamental for the parallelism exploiting as it has a large portion of execution time for sequential Java program on the parallel machine. This paper proposes the method of exploiting the implicit parallelism through the analysis of data dependence in the existing Java programming language having a single loop structure. The parallel code generation method through the restructuring compiler and the translation method of Java source program into multithread statement, which is supported in the level of the Java programming language, are also proposed here. The performance test of the program translated into the thread statement is conducted using the trip count of loop and the thread count as parameters. The restructuring compiler makes it possible for users to reduce overhead and exploit parallelism efficiently in the Java programming.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.6A
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• pp.848-854
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• 2000

Network management in TMN concerns to the operating system and communication equipments in network, and defines them as objects. GDMO(guidelines for the Definition of Managed Objects) is used to describe those objects. GDMO is not directly used for managing the network, but translated into a language with object-oriented paradigm. And GDMO refers to ASN.1(Abstract Syntax Notation One) for manage objects. This paper presents design and implementation techniques for the translator which automatically translates the specification of ASN.1 and GDMO to the object-oriented language for generating MIB(Managed object Instance Base). This system, unlike the existing source code generator, is designed to generate various object-oriented languages automatically, which are used to generate Managed object Instance Base(MIB). And the system includes various graphic user interface to enhance the development environment of ASn.1 and GDMO

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.310-312
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• 2016

OCR(Optical Character Recognition)의 오류를 줄이기 위해 본 논문에서는 교정 어휘 쌍의 혼동 행렬(confusion matrix)과 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier)를 이용한 철자 교정 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 철자 오류 중 한글에 대한 철자 오류만을 교정하였다. 실험에 사용된 말뭉치는 한국어 원시 말뭉치와 OCR 출력 말뭉치, OCR 정답 말뭉치이다. 한국어 원시 말뭉치로부터 자소 단위의 언어모델(language model)과 교정 후보 검색을 위한 접두사 말뭉치를 구축했고, OCR 출력 말뭉치와 OCR 정답 말뭉치로부터 교정 어휘 쌍을 추출하고, 자소 단위로 분해하여 혼동 행렬을 만들고, 이를 이용하여 오류 모델(error model)을 구축했다. 접두사 말뭉치를 이용해서 교정 후보를 찾고 나이브 베이즈 분류기를 통해 확률이 높은 교정 후보 n개를 제시하였다. 후보 n개 내에 정답 어절이 있다면 교정을 성공하였다고 판단했고, 그 결과 약 97.73%의 인식률을 가지는 OCR에서, 3개의 교정 후보를 제시하였을 때, 약 0.28% 향상된 98.01%의 인식률을 보였다. 이는 한글에 대한 오류를 교정했을 때이며, 향후 특수 문자와 숫자 등을 복합적으로 처리하여 교정을 시도한다면 더 나은 결과를 보여줄 것이라 기대한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.2
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• pp.140-144
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• 2009

The efficient test tool is indispensable to the test driven development. The test tool is very helpful to get the advantage of the test driven development. Many traditional automation test tool does not support standard script language and are not suitable to unit test. In traditional unit test tool, a code for the test is added at the source code. Such method makes the complexity of a source code and has a problem which must modify many part of the source code when the test case is changed. In this paper, we present a design technique of a flexible unit testing tool which makes a developer can modify easily the test case by using the standard java script in test driven development. We implement the test tool by this design technique to verify the availability of this technique.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.3
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• pp.77-89
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• 2022

It has been proven through many previous researches that the pretrained language model with a large corpus helps improve performance in various natural language processing tasks. However, there is a limit to building a large-capacity corpus for training in a language environment where resources are scarce. Using the Cross-lingual Post-Training (XPT) method, we analyze the method's efficiency in Korean, which is a low resource language. XPT selectively reuses the English pretrained language model parameters, which is a high resource and uses an adaptation layer to learn the relationship between the two languages. This confirmed that only a small amount of the target language dataset in the relationship extraction shows better performance than the target pretrained language model. In addition, we analyze the characteristics of each model on the Korean language model and the Korean multilingual model disclosed by domestic and foreign researchers and companies.