• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.232-234
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• 2003

TCP(Transmission Control Protocol)는 신뢰성 있는 전송계층 프로토콜이다. 이것은 데이터 스트림을 TCP 로 전달하는 응용프로그램이 전체 스트림을 순서에 맞고 오류 없이 전달하는 것을 의미한다. TCP 는 오류 제어를 이용하여 신뢰성을 제공하는데, 오류제어는 손상 세그먼트, 손실 세그먼트, 순서가 어긋난 세그먼트, 그리고 중복 세그먼트를 감지하는 메커니즘이 포함되며 특히 타이머(timer)를 이용한 오류제어를 본 내용에서 설명하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.403-408
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• 1997

언어의 내적 특성을 반영하는 의미 문체의 검사 및 교정은 언어의 형태적인 면과 관련있는 단순한 철자 검사 및 교정에 비해 더 난해하고 복잡한 양상을 띤다. 본 논문이 제안하는 의미 정보를 이용한 명사 분류 방법은 의미와 문체 오류의 포착과 수정 기능을 향상시키기 위한 방법의 하나이다. 이 논문은 문맥상 용법이 어긋나는 서술어를 교정하기 위해 명사 의미 분류방법을 서술어/논항의 통사 의미적 관계 분석에 이용하여 의미 규칙을 세우는 과정을 서술한다. 여기서 논항인 명사의 의미 정보를 체계적으로 분류하기 위해 시소러스 기법과 의미망을 응용한다. 서술어와 논항 사이의 통사 의미적 관계에 따라 의미 문체 오류를 검사하고 교정함으로써 규칙들을 일반화하여 구축하게 하고 이미 존재하고 있는 규칙을 단순화함으로써 한국어 문법 검사기의 기능을 보완한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.469-475
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• 1996

이 논문은 형태소 사이의 문법 관계(Grammar Relation)에 기반하여 형태소 간의 의존 관계를 규정하고, 이를 바탕으로 의미 오류와 문체를 검증하는 문법 검사기를 제시한다. 이 방법으로 다수 어절에 걸친 의미적 오류 뿐만 아니라 번역체 문구와 뜻의 전달을 어렵게 하는 문구 등과 같이 문장을 힘없게 만드는 문체 오류를 검증한다. 또한 이러한 오류를 검증하기 위한 지식베이스의 구현과 의존 문법(Dependency Structure Grammar)을 이용한 부분 문장 분석 알고리즘을 제시한다. 이 논문에서 제시한 문법 검사기는 향후 파싱 등의 문장 분석에 중요한 자료로 이용될 것으로 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.103-107
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• 2020

의존구조 말뭉치는 자연언어처리 분야에서 문장의 의존관계를 파악하는데 널리 사용된다. 이러한 말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 현실적으로는 다양한 오류를 포함하고 있다. 이러한 오류들은 성능 저하의 요인이 된다. 이러한 문제를 완화하려고 본 논문에서는 XGBoost와 교차검증을 이용하여 이미 구축된 구문분석 말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로, 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 본 논문에서는 분류기의 결과를 분석하여 오류를 검출하는 방법을 제안한다. 성능을 분석하려고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이를 분석하였고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이가 거의 없는 것으로 보아 제안된 방법이 타당함을 알 수 있었다. 앞으로 의미역 부착 말뭉치에 적용할 계획이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.6
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• pp.504-512
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• 2019

This study aims to investigate language society cultural aspects in a community, examining and comparing linguistic errors of English signboards (ES) at home and abroad. The data comprised the ES in 5 cities, Korea and in Paris, France. The findings showed that the errors of the ES in Korea reached to 39.2%, whereas those in Paris contained 24.7%. In Korea, ES and errors were the most in Myeong-dong area. In Paris, the most ES were in the area of Eiffel Tower, but the most linguistic errors appeared at the 3, 4 districts of Marais. Those errors belonged to most in the business of drink, food, and clothes in turn in Korea, while this was the case in the field of clothes, food, and culture in Paris. The frequent errors were classified into semantic, morphologic, and syntactic aspects in turn. The regulations on signboards of foreign languages existed but were not abided by in the both countries. Thus, more practical and reasonable devices and policies are required to establish a more harmonious atmosphere of the ES.

• Education of Primary School Mathematics
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• v.1 no.1
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• pp.45-58
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• 1997

초등학교 아동은 교육과정을 이수하면서 수 영역에서 자연수, 정수, 그리고 양의 유리수까지 학습하게 되어 있다(교육부, 1992). 초등학교에서의 유리수는 분수ㆍ소수를 의미하는 소박한 의미의 유리수를 의미한다. 여기서 유리수는 자연수와 정수를 포괄하는 수 체계적 의미로서 포함관계가 강조되지는 않는다.(중략)

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.661-664
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• 2002

컴포넌트를 개발하는데 있어서 컴포넌트 명세의 정확성과 명세의 검증을 통하여 에러를 찾아 낸다는 것은 컴포넌트의 전체 품질에 매우 중요한 의미를 갖는다. 그러나, 기존의 컴포넌트 명세는 구문적인 측면은 잘 정의하고 있지만, 의미적인 측면은 자연어를 사용하여 모순과 모호성이 흔히 발생한다. 컴포넌트 명세에 있어서 정형적 문법을 사용할 경우 이러한 모호성을 제거함으로써 명세 오류들을 매우 효과적으로 줄여준다. 본 논문에서는 컴포넌트의 품질을 높일 수 있도록 분석력과 논리성이 검증된 정형 명세 언어 Z의 스키마 확장을 이용하여 컴포넌트를 명세하므로써 컴포넌트 구현 및 사용상의 오류를 분석할 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.486-488
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• 2003

한국어 문서에서 가장 많이 나타나는 띄어쓰기 오류는 의미적이고 통사적인 중의성이나 오류를 야기한다. 이 논문은 부산대 인공지능 연구실에서 개발한 부분 문장 분석을 기반으로 하는 한국어 걸자 및 운법 검사기(2.2)에 구현되어 있는 어절 내 한 번 띄어쓰기 오류 교정 기법 및 어절 간 띄어쓰기 오류 교점 기법을 확장하고 개선하며 어절 내 여러 번 띄어쓰기 기법을 개발함을 목표로 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.225-231
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• 2022

최근 기계번역 분야는 괄목할만한 발전을 보였으나, 번역 결과의 오류가 불완전한 의미의 왜곡으로 이어지면서 사용자로 하여금 불편한 반응을 야기하거나 사회적 파장을 초래하는 경우가 존재한다. 특히나 오역에 의해 변질된 의미로 인한 경제적 손실 및 위법 가능성, 안전에 대한 잘못된 정보 제공의 위험, 종교나 인종 또는 성차별적 발언에 의한 파장은 실생활과 문제가 직결된다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 기계번역 품질 예측 분야에서는 치명적 오류 감지(Critical Error Detection, CED)에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 한국어에 관련해서는 연구가 존재하지 않으며, 관련 데이터셋 또한 공개된 바가 없다. AI 기술 수준이 높아지면서 다양한 사회, 윤리적 요소들을 고려하는 것은 필수이며, 한국어에서도 왜곡된 번역의 무분별한 증식을 낮출 수 있도록 CED 기술이 반드시 도입되어야 한다. 이에 본 논문에서는 영어-한국어 기계번역 분야에서의 치명적 오류를 감지하는 KoCED(English-Korean Critical Error Detection) 데이터셋을 구축 및 공개하고자 한다. 또한 구축한 KoCED 데이터셋에 대한 면밀한 통계 분석 및 다국어 언어모델을 활용한 데이터셋의 타당성 실험을 수행함으로써 제안하는 데이터셋의 효용성을 면밀하게 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.237-240
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• 2011

띄어쓰기 오류는 한국어로 작성된 글에서 나타나는 가장 흔한 오류 중 하나로 문장의 의미적 모호성과 중의성을 가져온다. 규칙 기반 혹은 통계적접근 방법으로 띄어쓰기 오류를 교정하는다양한 방법이 제시되었으나, 기존의 방법들은 띄어쓰기를 형태소 분석의 전단계로 여기거나 띄어쓰기를 교정하기 위해서 형태소 분석을이용하는 등 각각을 독립된 과정으로 다루어, 한 과정에서 발생하는 오류가 다른 과정으로 전파되도록 하는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 띄어 쓰기와 최적 형태소 분석을 하나의 통합된 문제로 다루어각과정에서 발생할 수 있는 오류가 다른 과정에 영향을 주지 않도록 하고 상호 오류를 보완하여 좀더 정확한 띄어쓰기 오류 교정 및 형태소 분석을 가능하게 하는 확률적 접근 방법을 제시한다.