본 논문에서는 무제한 텍스트 입력이 가능한 파서에서 오류분석을 통한 성능 향상을 이루고자 한다. 우선 코퍼스로부터 자동학습에 의해서 구문 분석 모델을 만들고 이를 평가하여 발생하는 오류를 분석한다. 오류를 감소시킬 수 있는 언어 특성이 반영된 자질을 추가하여 성능을 향상시키고자 한다. 세종 코퍼스를 10-fold cross validation으로 평가할 때, 한국어의 특성을 반영한 자질 추가로 1%이상의 성능 향상을 이루었다.
대용량 말뭉치에서 이웃 음절간 공기빈도 정보를 추출하여 한글의 bigram 음절 특성을 조사하였다. Bigram 음절 특성은 띄어쓰기가 무시된 문서에 대한 자동 띄어쓰기, 어떤 어절이 띄어쓰기 오류어인지 판단, 맞춤법 검사기에서 철자 오류어의 교정 등 다양한 응용분야에서 유용하게 사용될 것으로 예상되고 있다. 본 논문에서는 한글의 bigram 음절 특성을 자동 띄어쓰기 및 입력어절이 띄어쓰기 오류어인지를 판단하는데 적용하는 실험을 하였다. 실험 결과에 의하면 bigram 음절 특성이 매우 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존 오류정정부호의 복호 과정에 사용되는 Belief propagation (BP) 알고리즘을 이용한 저밀도 양자 오류정정 부호의 복호 기법에 대해 기술한다. Depolarizing 채널 가정하에 기존 오류정정부호와 다르게 양자 오류정정 부호가 갖는 초기 채널 오류 확률에 의한 성능 열화를 개선하기 위해 초기 채널 오류 확률 정보를 개선하는 기법을 적용하였다. 테너 그래프를 바탕으로 각 체크 노드의 신드롬과 노드의 연결 상태를 고려하여 오류가 발생한 위치를 추적하고 BP 알고리즘에 입력되는 초기 채널 오류 확률 정보를 수정하여 반복 복호 시 발생할 수 있는 성능 열화를 개선하였다.
예비교사들의 소프트웨어교육 능력을 키우기 위한 방안으로 정규 교과시간에 두 종류의 프로그래밍 도구(파이썬, 스크래치)를 이용하여 프로그래밍 학습을 각각 실시하였다. 프로그래밍 학습에서 지속적으로 흥미와 성취감 및 창의성을 저해하는 요소인 각종 오류들의 종류들을 수집하고 유형별로 분석하였다. 분석된 자료들을 활용하면 향후 예비교사들이 초등학교에서 가르쳐야 할 소프트웨어교육에서 발생 가능한 오류들을 줄일 수 있도록 대처할 수 있는 능력을 키울 수 있어 최적의 학습효과를 올릴 수 있다. 본 연구에서는 평균적으로 텍스트를 입력하는 기존 형태의 언어와 불럭을 조립하는 형태의 언어 모두에서 프로그래밍 시 가장 많은 오류를 발생시키는 유형이 논리오류(37.63%)로 가장 많았다. 또한, 두 언어에서 차이점이 많이 나타나는 세부적인 오류는 문법 등의 사용미숙, 오타 등으로 인한 단순오류가 파이썬이 14.3%, 스크래치가 3.5%로 큰 차이가 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 서지데이터베이스 품질향상을 위해 사용자의 요구사항을 기초로 하여 논문형태의 데이터베이스 특성을 파악한 후 표준입력 필드에 해당하는 기준을 정하고 데이터베이스 구축에 적용하는 입력시스템 모델을 구현하고자 한다. 데이터베이스 제작자들의 오류를 최소화하여 정보사용자의 만족도를 충족하기 위한 데이터베이스 구축 방법을 제시하였다. 서지데이터 입력을 위한 표준화된 입력방법을 통해 기존의 편집기를 활용한 텍스트 형태의 데이터베이스 제작시 문제점들을 개선하였으며 사용자 만족도, 데이터 양, 품질향상을 웹을 통한 입력시스템으로 구현하여 서지데이터베이스에 대한 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있었다.
현재 호서대하교 대학지원자는 지원원서를 OMR카드를 통하여 입력하고 있다. 이러한 방법이 보편적이기는 하지만 작성과정에서 실수로 인하여 잘못된 자료를 입력할 수 있다. 이러한 자료는 그대로 데이터 베이스에 저장되고, 결과적으로 대학지원자 관리에 치명적인 문제가 될 수 있다. 대학지원자 입력 시스템은 단말기를 통해서 지원원서를 작성할 수 있으며 잘못된 자료에 대해서는 입력이 거부됨으로써 데이터에 대한 무결성을 유지할 수 있다. 추가적인 기능으로 기존의 OMR카드를 통해 입력된 자료들에 대해서 오류를 검출하고 그에 대해서 손쉽게 수정을 할 수 있기 때문에 기존 OMR카드 사용으로 인하여 발생되었던 문제점을 보안 할 수 있다.
정보통신 단말기에서 한글을 입력할 때는 단말기에 부착되어 있는 한정된 개수의 입력키만 을 이용해야 한다는 제약이 있다. 이러한 제약 조건 하에서 한글 모음을 입력하는 효율적인 방법을 모색하기 위해 기본 모음 집합의 크기를 변화시키면서 모음 조합 방법을 제시하였다. 그 결과로 8개의 기본 모음 'ㅏㅓ ㅗ ㅜ ㅡ ㅣ ㅐ ㅔ' 로부터 모음의 조합 원리 및 가획 원리에 의해 입력키가 할당되지 않은 모음을 조합하는 방식을 제안하였다. 이 방법은 유사 모음간의 전환이 가능한 오류 수정 방식과 다중 입력 방식을 도입하여 사용자 편의성을 추구하였다.
문법 오류 교정은 문법적으로 오류가 있는 문장을 입력 받아 오류를 교정하는 시스템이다. 문법 오류 교정을 위해서는 문법 오류를 제거하는 것과 더불어 자연스러운 문장을 생성하는 것이 중요하다. 이 연구는 적대적 생성 신경망(GAN)을 이용하여 정답 문장과 구분이 되지 않을 만큼 자연스러운 문장을 생성하는 것을 목적으로 한다. 실험 결과 GAN을 이용한 문법 오류 교정은 MaxMatch F0.5 score 기준으로 0.4942을 달성하여 Baseline의 0.4462보다 높은 성능을 기록했다.
본 논문에서는 영상신호의 변환부호화 시스템에서 통계적으로 독립적인 채널 전송오류의 영향을 MSE로 계산하였다. 양자화가 입력신호의 확률밀도함수를 Laplacian, Gaussian, 그리고 uniform분포로 가정하였으며, 양자화된 신호의 부호화시 사용되는 코드로는 NBC, FBC, MDC 및 Gray code가 고려되었다. 본 연구의 결과들로부터, 양자화기입력신호의 확률밀도함수에 따라 어떠한 코드로 부호화하는 것이 채널 전송오류의 영향을 작게 받는가를 알 수 있다.
스마트폰 환경에서 천지인, 나랏글, qwerty 등과 같은 가상 키보드들은 문자 입력 버튼의 위치가 고정되어 있으며 기본적으로 문자 버튼의 위치를 인식하는 시각 정보를 기반으로 문자를 입력하는 방식을 취하고 있다. 이처럼 입력할 문자의 위치가 고정되어 있는 버튼 입력 방식은 시각 장애인들이 사용하기에 매우 불편하다. 본 연구는 고정된 위치의 버튼을 기반으로 하는 한글 입력 방식의 불편한 점을 개선하기 위해, 버튼 위치의 시각 인지가 필요하지 않은 손가락 터치 기반의 한글 입력 방식을 제안한다. 자음과 모음의 손가락 터치 동작은 학습 편의성을 위해 한글 자모의 형태와 사용 빈도수, 손가락의 우선 순위 등을 고려하여 설계하였다. 최초 입력시에는 사용자가 직접 기준 위치를 정함으로써 다른 기기의 터치 화면에서도 동일한 인터페이스를 사용할 수 있는 장점이 있다. 이 방법은 고유의 손가락 터치 동작들을 각각의 한글 자음과 모음에 할당함으로써 기존의 버튼 터치 방식에서 이웃 버튼을 잘못 입력하는 오류가 발생하지 않기 때문에 의도치 않았던 문자가 잘못 입력되는 오류가 감소되는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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