• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.403-404
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• 2022

초보 학습자의 프로그래밍 과정에서 발생하는 오류는 다양하며 학습자가 스스로 오류 분석을 하거나 수정은 어렵다. 이에 본 논문은 블록 프로그래밍 기반의 교육 플랫폼인 에듀비를 활용하여 오류 분석 방안을 제시하고자 한다. 분석 방안의 활용 가능성을 확인하기 위해 실제 학습자들이 분류모델을 생성하고 평가하는 과제를 수행하였고 학습자들이 과제를 수행하면서 발생한 오류사례에 대해 분석하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.12
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• pp.65-74
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• 2021

Recently, studies on Korean spelling correction have been actively conducted based on machine translation and automatic noise generation. These methods generate noise and use as train and data set. This has limitation in that it is difficult to accurately measure performance because it is unlikely that noise other than the noise used for learning is included in the test set In addition, there is no practical error type standard, so the type of error used in each study is different, making qualitative analysis difficult. This paper proposes new 'error type classification' for deep learning-based Korean spelling correction research, and error analysis perform on existing commercialized Korean spelling correctors (System A, B, C). As a result of analysis, it was found the three correction systems did not perform well in correcting other error types presented in this paper other than spacing, and hardly recognized errors in word order or tense.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.1097-1100
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• 2020

챗봇(Chatbot)은 자연어처리기술 등 인공지능 기술을 기반으로 한 사용자 친화적인 대화 방식 인터페이스를 제공하는 장점이 있어, 금융, 상담, 주문 등 다양한 산업 분야에서 적용되고 있다. 그러나, 챗봇의 응답이 사용자의 정신 모형과 불일치하는 경우, 다음 대화를 이어가는데 어려움을 야기하게 된다. 그러므로, 챗봇의 사용성을 확보하기 위해서는 응답 오류의 제거 또는 완화가 필수적이다. 기존의 챗봇의 사용성 개선과 관련된 연구들은 설문조사와 인터뷰 등 사용성 평가를 통해 상위 수준의 개선 방향만을 제안하고 있다. 따라서, 챗봇 개발 시, 실무자들이 응답 오류의 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 구체적인 개선 방안을 제시하는 데 한계가 있었다. 본 논문에서는 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis) 기법을 활용해, 응답 오류의 치명도를 파악하고, 치명적인 오류들에 대해서는 FTA(Fault Tree Analysis) 기법을 기반으로 원인 분석을 실시하여 구체적으로 문제를 해결하기 위한 프로세스를 제안한다. 본 프로세스의 효용성을 검증하기 위해 주문 도메인의 챗봇에 적용해 보았다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.10
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• pp.165-172
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• 2010

There are two method of error correction in vocabulary recognition system. one error pattern matting base on method other vocabulary mean pattern base on method. They are a failure while semantic of key-word problem for error correction. In improving, in this paper is propose system of key-word error correction using algorithm of syllable restoration. System of key-word error correction by processing of semantic parse through recognized phoneme meaning. It's performed restore by algorithm of syllable restoration phoneme apply fluctuation before word. It's definitely parse of key-word and reduced of unrecognized. Find out error correction rate using phoneme likelihood and confidence for system parse. When vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. system performance comparison as a result of recognition improve represent 2.3% by method using error pattern learning and error pattern matting, vocabulary mean pattern base on method.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.12 no.2
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• pp.195-202
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• 2008

The programming learning by using a robot may be one of the most appropriate learning methods for enabling students to experience the creative learning of future society by avoiding the existing stereotyped style educational environment, and understand and improve algorithm which is the basic fundamental of mathematics and science. This study proposed four types of items of errors which may occur during robot programming by elementary school students, and made elementary school students in the fifth and sixth grades learn robot programming after developing the curriculum for the robot programming. Then, the study collected and classified errors that had occurred during the process of learning, and conducted a comparative analysis of computer-based programming language which had been previously studied. This study identified that robot programming in elementary school was shown superior to existing computer-based programming language as a creative learning method and tool through the field experience.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.33-36
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• 2010

소프트웨어가 대형화되고 복잡해짐에 따라 발생하는 오류가 증가되고 있다. 안전성이 특히 중요시되는 안전필수(safety-critical) 내장형 시스템에서 오류가 발생하면 인명상의 피해 또는 재산상의 피해를 야기한다. 개발 후, 테스팅을 통해 이런 오류를 찾는 비용은 매우 크고, 모든 오류를 찾는 것은 불가능하다고 인식되고 있다. 따라서 소프트웨어 개발단계에서 이런 오류를 탐지하고 제거하려는 노력이 증대되고 있다. 본 논문에서는 SPARK Ada를 사용하여 안전필수 내장형 시스템을 개발할 때, 오류를 제거할 수 있는 흐름분석(flow analysis) 기법을 사용하여 특정한 타입의 오류를 제거할 수 있음을 보인다. 또한 이를 적용하여 안전필수 시스템을 개발한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.6
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• pp.23-29
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• 2015

오류 정정 부호(error-correcting code)를 사용하는 McEliece 암호 체계는 양자 컴퓨터에서도 안전한 공개키 암호기법으로서 주목 받아왔다. 본고에서는 McEliece 암호 체계에 사용되는 오류 정정 부호와 그 조건, 암호 체계의 구조와 그 발전 과정 및 응용을 알아보고, 안전성 분석에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.391-394
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• 2022

최근 한국을 포함한 여러 국가들에서 프로그래밍 교육이 중요시 되고 있다. 그러나 이런 상황으로 인해 더 많아진 학생들은 미숙함으로 인해 숙련자에 비해 더 많은 오류를 만나지만 이를 해결하기 위한 디버깅 실력은 아직 미숙하다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍 교육 지원을 위한 초보자용 GUI 디버깅 도우미 UDB (Unity-DeBugger)를 제안한다. UDB는 제출한 학생 코드를 분석하여 반응형 추적표와 오류 로그를 생성하고 이를 기반으로 GUI 및 애니메이션으로 만들어 학생과 상호작용한다. 특히 UDB는 반응형 추적표를 통해 프로그램 안에 있는 변수들의 현재 상태를 보여주고 순방향 추적뿐만 아니라 기존 IDE의 디버깅 도구들과는 다르게 역방향 추적이 가능하다는 큰 특징이 있다. 이런 UDB를 예시 코드에 실제로 적용한 결과를 통해 미숙한 학생도 역방향 추적 기능을 사용하여 오류 원인을 쉽게 찾을 수 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.25-30
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• 2023

초거대 언어모델은 과연 수수께끼 문제에 재치있는 답변을 할 수 있을까? 최근 초거대 언어모델(Large language model, LLM)은 강력한 성능 및 유저 만족도를 보이며 세계의 이목을 집중시키고 있다. 여러 태스크들에 대한 정량 평가를 넘어서 최근에는 LLM의 창의력 및 고도화된 언어능력을 평가하는 연구들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구 흐름에 따라 LLM의 재치에 관해 고찰해본다. 이때 재치를 평가하기 위한 태스크로 이를 요구하는 말놀이인 수수께끼를 활용한다. 본 논문은 LLM이 수수께끼를 잘 수행하는지를 모델 추론을 통해 평가하며, 모델 추론 시 활용되는 프롬프트들의 성격에 따른 성능 변화를 관찰한다. 또한 수수께끼의 종류에 따른 모델의 능력을 비교 분석하며 LLM의 추론 결과에 대한 오류 분석을 수행한다. 본 논문은 실험을 통해 GPT-4가 가장 높은 성능을 보이며, 설명글이나 데이터 예시를 추가할 시 성능을 한층 더 향상시킬 수 있음을 확인한다. 또한 단어 기반보다는 특성 기반의 수수께끼에 더욱 강력한 성능을 보이며, 오류 유형 분석을 통해 LLM이 환각(hallucination) 문제와 창의력을 동시에 가지고 있다고 분석한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.7 no.2
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• pp.35-46
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• 2004

In this paper, I analyze error cases a learner made during learning using ICT, set up error types, and search for effective treatment methods in order to enhance the effects of ICT education. I search for error case to use the methodology of the study which is observation, interviews, and survey. I set up the error types which is the error type of confusion with functions, that of confusion with concepts, that of barriers in interface interpretation, that caused by psychological anxiety, that according to learner personality patterns, and habitual error type. The biggest frequency of errors was found in the error type of confusion with function and that of confusion with concepts, whose treatment methods were searched for using the web-based Q&A learning. Also, I apply the error treatment methods on the classroom and prove the effect.