에디터 환경에서 사용자가 문법적으로 불완전한 문장을 입력하면, 에디터는 오류를 발견하고 적절한 오류 처리 루틴을 실행하게 된다. 대부분의 에디터는 에러를 발견하면 에러 발생 여부를 사용자에게 알리고, 에러 위치를 하이라이트 시켜 사용자가 오류를 수정할 수 있도록 해준다. 에디터 환경에서의 사용자 입력은 입력 부분의 왼쪽, 오른쪽에서 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 그러나, 기존 오류 처리 방법은 불완전한 문장에 대해 에러 처리만을 통보할 뿐 계속적인 파싱을 보장하지 못한다. 본 논문은 파서가 문법적으로 불완전한 입력 문장을 해당 문법에 따라 올바로 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 파스 트리의 부족한 부분을 완성함으로써 계속적인 파싱을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 사용자는 입력의 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있고, 불완전한 입력에 대한 계속적인 파싱을 보증 받을 수 있어 파싱 효율을 높일 수 있다.
소프트웨어에 잠재하고 있는 프로그래밍 오류는 소프트웨어 취약점을 야기한다. 개발자는 이런 오류를 간과하기 쉬워 공격자에 의해 위협을 받는 시스템을 개발할 가능성이 높다. 또한 이런 오류는 공격자들에 의해 발견되기 쉽고, 악용되기 쉽다는 특징 때문에 위험하다. 개발 후, 테스팅을 통해 모든 오류를 발견하는 것은 불가능하기 때문에 개발단계에서 이런 오류를 사전에 예방해야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 프로그래밍 오류로 인해 나타나는 취약성을 사전에 줄이고자하는 시큐어 코딩(secure coding)과 입력유효성 검사를 간략하게 소개하고, 사례연구를 통해 악의적인 입력으로 인해 취약성을 유발할 수 있는 프로그래밍 오류를 확인하고, 이를 사전에 예방할 수 있는 입력유효성 기법을 제시한다.
현재 건설공사 사후평가시스템 입력과정에서 자료가 오류 및 누락이 발생되는 경우가 많아 데이터의 신뢰성이 떨어지는 경우가 많다. 이에 따라 본 연구에서는 사후평가 결과분석의 신뢰성 확보를 위해 건설공사 사후평가시스템의 입력누락 및 입력오류에 대한 세부적인 분석을 실시하였다. 분석결과, 건설사업 초기 단계일수록 자료의 미입력된 자료의 비중이 높게 나타났다. 그리고 분석된 등록오류로는 참고자료의 부정확, "원" 단위 오류, 입력항목에 대한 이해부족 등으로 나타났다.
본 논문에서는 셀룰라 오토마타를 이용하여 테스트되는 회로에 상관없이 마지막 테스트 압축치가 일정하게 되도록 조직함으로써 오류를 진단한다. 이 방법은 셀룰라 오토마타를 이용한 테스트 절차를 간결하고 명확하게 한다. 그리고 셀룰라 오토마타의 상태전이 행렬의 역행렬을 사용하여 오류가 있는 입력수열의 오류를 탐지한다.
터치스크린 기반의 스마트폰의 경우 작고 좁은 입력 시스템을 가지고 있다. 또한 키들 간의 물리적인 경계가 없어 인접어가 잘못 입력 되는 터치 오류가 자주 발생한다. 본 논문은 스마트폰에서 키보드의 인접키가 잘못 터치 되어 발생하는 오류를 정정하고, 개인화 된 사용자의 입력 빈도에 기반한 입력어 추천 시스템인 Klice에 대하여 설명하고 있으며 기본 입력에 대비한 성능평가 결과도 소개한다. Klice는 현재 Apple사의 AppStore에서 다운 받을 수 있다.
Support vector machine(SVM)은 최근 각광받는 기계학습 방법 중 하나로서, kernel function 이라는 사상(mapping)을 이용하여 입력 공간의 벡터를 classification이 용이한 특징 (feature) 공간의 벡터로 변환하는 것을 근간으로 한다. SVM은 이러한 특징 공간에서 두 클래스를 구분 짓는 hyperplane을 일련의 최적화 방법론을 사용하여 찾아내며, 주어진 문제가 convex problem 인 경우 항상 global optimal solution 을 보장하는 등의 장점을 지닌다. 한편 bioinformatics 연구에서 주로 사용되는 데이터는 측정 오류 등 일련의 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류는 기계학습 방법론이 어떤 decision boundary를 찾아내는가에 영향을 끼치게 된다. 특히 SVM의 경우 이러한 오류는 특징 공간 벡터간의 관계를 나타내는 Gram matrix를 변화로 나타나게 된다. 본 연구에서는 입력 공간에 오류가 발생할 때 그것이 SVM 의 decision boundary를 어떻게 변화시키는가를 대표적인 두 가지 kernel function, 즉 linear kernel과 Gaussian kernel에 대해 분석하였다. Wisconsin대학의 유방암(breast cancer) 데이터에 대해 실험한 결과, 데이터의 오류에 따른 SVM 의 classification 성능 변화 양상을 관찰하여 커널의 종류에 따라 SVM이 어떠한 특성을 보이는가를 밝혀낼 수 있었다. 또 흥미롭게도 어떤 조건 하에서는 오류가 크더라도 오히려 SVM 의 성능이 향상되는 것을 발견했는데, 이것은 바꾸어 생각하면 Gram matrix 의 일부를 변경하여 SVM 의 성능 향상을 꾀할 수 있음을 나타낸다.
일반 출판물과는 달리 문서 편집기를 사용하여 작성중에 있는 문서에는 사용자의 실수에 의한 오타 오류가 자주 발생한다. 이와 같은 온라인 문서에서 맞춤법 오류의 다수를 차지하는 사용자의 오타 오류는 대부분 자판을 입력할 때 주위 문자를 잘못 입력하는 경우이다. 통상적인 철자 검사기는 이러한 오류들을 형태소 분석기를 이용하여 검출하고 교정하게 된다. 즉, 입력된 어절에 대해 형태소 분석을 시도하고 분석되지 않은 어절을 철자 오류로 간주하게 된다. 그러나 오타 입력된 어절임에도 불구하고 형태소 분석에 성공한 경우에는 이와 같은 방법으로는 검출이 불가능하다. 본 논문에서는 기존 방법들이 검출하지 못했던 철자 오류들을 검출해 낼 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법은 문서 작성자의 오타 입력은 반복하여 입력되지 않는 경향이 있으므로 저빈도로 발생한다는 특성에 기반하여 제안되었다. 저빈도의 어절의 자소 대치를 통해 문서의 특정 구간 내의 다른 단어와 비교하여 오타일 확률이 적은 단어인 자주 나오는 단어와 매칭이 된다면 일단 오류 후보로 가정하는 것이다. 여기에는 몇 가지 경험적인 제약이 추가되어야 한다. 이러한 단어간 비교에 의한 추정은 기존에 발견하지 못했던 구문오류뿐만 아니라 일부 의미오류까지 검출할 수 있으며, 교정 후보 선정시 가중치 적용에도 사용될 수 있다.
모바일 기기가 발전함에 따라 입력 수단에 대한 연구는 중요한 이슈이다 키패드, 쿼티키패드, 터치, 음성인식 등 다양한 입력장치가 사용되고 있으나 아직 데스크톱 입력장치에 비해 편의성이 떨어져서 입력 시의 오타나 탈자 등의 오류가 포함되는 경우가 많다. 이러한 입력 오류는 문자 메시지 등 사람과의 의사소통에는 문제를 일으키지 않으나 사전, 주소록 등의 데이터베이스 검색에는 치명적인 오류로서 원하는 검색 결과를 얻지 못하게 된다. 특히 한글의 경우 자음과 모음의 조합을 통해 글자를 생성하는 특성상 1만자가 넘는 글자의 조합이 가능하여 영문에 비하여 오류의 빈도가 높다. 기존의 검색 시스템은 Suffix Tree등을 이용하여 입력 오류를 처리하지만 다양한 오류에 대응하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 오자, 탈자 등의 입력 오류를 허용하면서 빠른 검색이 가능한 근사 한글 단어 검색 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 기존의 알파벳에 적용된 근사 문자열 검색(Approximate String Searching)을 한글에 효과적으로 적용할 수 있는 여러 가지 알고리즘과 기법이 포함되어 있다. 그리고 제안된 시스템을 이용한 변형 욕설 필터링 시스템의 개발에 대해 이야기하고자 한다. 이 시스템은 유저의 각종 변형 욕설 입력에 대해 90% 이상의 필터링 성능을 보였다.
휴대용 정보통신 단말기에서 한글 입력 방식은 단말기에 부착되어 있는 제한된 버튼만을 이용한다는 제약이 있다. 이 제약 조건 하에서 한글 모음을 편리하고 빠르게 입력할 수 있도록 8개의 기본 모음 집합으로부터 이중 모음을 조합하는 방식을 제안한다. 이 방식은 최대 2타로 모든 모음들이 조합될 수 있어서 신속한 입력이 가능하고, 이중 모음에 대해 사용자들이 익숙한 방법으로 조합될 수 있도록 2가지 이상의 조합 방식을 지원하여 사용자 편의성을 높였다 또한, 양성-음성 모음 간에 빈번하게 발생하는 입력 오류를 쉽게 수정할 수 있도록 양성 모음과 음성 모음이 추가 키 입력으로 전환되는 오류 수정 기능을 추가하였다. 기존의 모음 입력 방식들과 비교했을 때 제안한 방식이 입력의 신속성과 오류 수정의 용이성 등의 관점에서 매우 효율적임을 확인하였다.
데이터베이스 기반 자동 주소번역은 입력 오류에 취약하며 범용 기계번역을 이용한 주소번역은 입력 및 번역 주소에 대한 품질 평가가 어렵다. 본 논문에서는 예측할 수 없는 입력 오류에도 대응할 수 있는 자동 주소번역 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 n-gram 기반 검색, 미검색/오검색 분류, 번역, 신뢰도 자동평가로 구성된다. 신뢰할 수 있는 입력으로 자동 분류한 영문 국내주소를 국문으로 번역한 결과 95%이상의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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