• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.942-945
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• 2010

버퍼 오버플로우 취약점을 검출하는 정적 분석 도구에서, 분석 문맥을 조절하는 방법을 통해, 동일한 원인에 의해 발생하는 중복 경보 메시지를 제거하는 방법을 제안한다. 동일한 원인에 의해 다수의 경보 메시지가 출력되는 경우, 첫 경보 메시지만 살며보아도 나머지 경보 메시지들에 대한 판단을 내릴 수 있으므로, 사용자에게 첫 경보 메시지만을 보여주는 것이 보다 바람직하다. 제안하는 분석 문맥 조절 기법은 기존의 정적 분석 도구에 쉽게 적용할 수 있고, 오픈 소스 소프트웨어를 사용한 실험에서 평균 23%의 경보 메시지를 제거할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제32권2호
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• pp.174-180
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• 2013

본 논문은 HMM 기반의 TTS 시스템을 위하여 상호유사도 비율을 이용한 결정트리 기반의 문맥 군집화 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘들은 유사한 통계적 특성을 가지는 문맥종속 HMM을 하나로 묶고 있다. 그러나 기존의 알고리즘들은 결정트리의 나누어진 노드간의 통계적 유사도를 고려하지 않음으로 인하여 최종 노드 사이의 통계적인 차이를 보장하지 못한다. 제안한 알고리즘은 분리된 노드들 간의 통계적 유사도를 최소화하여 모델 파라미터의 신뢰도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비해 우수한 성능을 나타낸다는 것을 확인할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.280-283
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• 2017

HEVC(high efficiency video coding)의 엔트로피 코딩 방식인 CABAC(context-based adaptive binary arithmetic coding)에서는 각 구문 요소의 발생 확률을 추정하는 문맥 모델이 사용된다. 본 논문에서는 CABAC 복호화에 필요한 문맥 모델러를 설계하고 이를 구현하였다. 초기화에 필요한 연산 숫자를 줄이고 속도를 높이기 위해 참조 테이블을 사용하였으며, HEVC의 표준 테스트 영상 및 표준 부호기 구성에 대해 12가지의 시뮬레이션을 수행하여 모두 성공적으로 동작하는 것을 확인하였다. 설계된 문맥 모델러를 0.18um에서 합성하였을 때의 최대 동작 주파수, 최대 처리율 및 게이트 수는 각각 200 MHz, 200 Mbin/s, 29,268 게이트이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.33-36
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• 2000

어휘독립 고립단어인식은 미리 훈련된 부단어(sub-word) 단위의 음향모델을 이용하여 수시로 변하는 인식대상어휘를 인식하는 것이다. 본 논문에서는 소용량 음성 데이터베이스를 이용하여 어휘독립음성인식 시스템을 구성하였다. 소용량 음성 데이터베이스에서 미관측문맥 종속형 부단어에 대한 처리에 효과적인 백오프 기법을 이용한 음소 군집화 방법으로 문턱값을 변화시키며 인식실험을 수행하였다. 그리고 훈련용 데이터의 부족으로 인하여 문맥 종속형 부단어 모델이 훈련용 데이터베이스로 편중되는 문제를 deleted interpolation 방법을 이용하여 문맥 종속형 부단어 모델과 문맥 독립형 부단어 모델을 병합함으로써 해결하였다. 그 결과 음성인식의 성능이 향상되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.82-87
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• 2018

접근 제어 분야에서 정책 충돌 문제는 반드시 해결되어야 하는 이슈이며, 이를 위한 다양한 해결 방법들이 연구 및 개발되고 있다. 정책 충돌을 해결하기 위해서는 충돌 원인을 먼저 확인해야 하며, 이를 위한 최소한의 조건으로써 정책 평가 결정에 영향을 준 정책의 문맥적 요소를 탐지할 필요가 있다. XACML 정책 언어 명세에 이를 정의하는 기능이 있으나 정책 작성자가 모든 문맥적 요소마다 일일이 정의해야 하는 한계를 가진다. 또한, 정책 충돌의 원인 파악을 위해서는 문맥적 요소 이외에 다른 정책 조합 알고리즘과 같은 추가적인 정보도 알아야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 정책 충돌의 원인이 되는 문맥적 요소 및 추가 정보를 파악하기 위한 효과적인 방안을 제시한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권2호
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• pp.5-25
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• 2011

이 연구는 지도학습 방법을 이용한 단어 중의성 해소가 최적의 성능을 가져오는 통계적 자질선정 방법과 다양한 문맥의 크기를 파악하고자 하였다. 실험집단인 한글 신문기사에 자질선정 기준으로 정보획득량, 카이제곱 통계량, 문헌빈도, 적합성 함수 등을 적용하였다. 실험 결과, 텍스트 범주화 기법과 같이 단어 중의성 해소에서도 자질선정 방법이 매우 유용한 수단이 됨을 알 수 있었다. 실험에 적용한 자질선중 기준 중에 정보획득량이 가장 좋은 성능을 보였다. SVM 분류기는 자질집합 크기와 문맥 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보여 자질선정에 영향을 받지 않았다. 나이브 베이즈 분류기는 10% 정도의 자질집합 크기에서 가장 좋은 성능을 보였다. kNN의 경우 10% 이하의 자질에서 가장 좋은 성능을 보였다. 단어 중의성 해소를 위한 자질선정을 적용할 때 작은 자질집합 크기와 큰 문맥 크기를 조합하거나, 반대로 큰 자질집합 크기와 작은 문맥 크기를 조합하면 성능을 극대화 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권10호
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• pp.636-652
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• 2008

본 논문에서는 업데이트 기록에 기반한 모듈단위 포인터 분석 알고리즘을 제안한다. 여기서 모듈이란 상호 재귀적인 함수들의 집합을 의미하며, 모듈단위 분석이란 한 모듈을 분석 시에 다른 모듈의 소스코드가 필요하지 않는 분석을 의미한다. 일반적으로 이러한 형태의 분석은 분석 대상 모듈의 호출 문맥을 알 수 없는 상태에서 분석을 수행하여야 하기 때문에, 프로그램의 흐름 또는 호출 문맥에 관련하여 분석의 정확도를 잃을 수 있다. 본 논문에서는 업데이트 기록이라 이름지어진 모듈단위 분석 공간을 고안하여, 프로그램 문맥과 흐름에 민감한 정확도를 가지는 모듈단위 포인터 분석 방법을 제안한다. 업데이트 기록은 함수의 호출 문맥에 독립적으로 메모리 상태를 요약할 수 있을 뿐만 아니라, 메모리 반응이 일어난 순서에 관한 정보를 유지할 수 있다. 업데이트 기록의 이러한 특성은 모듈단위 분석을 정형화하는데 효과적으로 사용되었을 뿐만 아니라, 분석의 정확도를 높이기 위해 죽은 메모리 반응 또는 관련된 별칭 문맥을 구분하는 데에도 효과적으로 사용될 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1081-1089
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• 2014

문맥의존 철자오류의 교정 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보에 기반을 둔 방법으로 나뉘며, 이중 통계적 오류 교정 방법을 중심으로 연구가 진행되었다. 통계적 오류 방법은 문맥의존 철자오류 문제를 어의 중의성 해소 문제로 간주한 방법으로서, 교정 대상 어휘와 대치 후보 어휘로 이루어진 교정 어휘 쌍을 문맥에 따라 분류하는 방법이다. 본 논문에서는 본 연구진의 기존 연구 결과인 교정 어휘 쌍을 이용한 확률 모델의 성능 향상을 위해 어절 n-gram 모델을 기존 모델에 결합하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 결합 모델은 각 모델을 통해 계산된 문장의 확률을 보간(interpolation)하는 방법과 각각의 모델을 차례대로 적용하는 방법이다. 본 논문에서 제안한 두 가지 결합 모델 모두 기존 모델이나 어절 n-gram만 이용한 모델보다 높은 정확도와 재현율을 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권6호
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• pp.412-417
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• 2015

문맥의존 철자오류는 단독으로 사용하면 정확한 어절이지만, 문맥을 고려했을 때 오류인 유형이다. 이를 검색하고 교정하기가 매우 어려우며, 고품질 맞춤법 검사기의 성능을 크게 좌우한다. 한국어 맞춤법 검사기에서의 문맥의존 철자오류는 언어 전문가에 의해 수작업으로 구축된 교정규칙을 사용하는 것이 가장 일반적이다. 이때 규칙을 이용한 방법은 그 특성상 교정 정확도는 매우 높지만, 재현율은 매우 낮다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 교정규칙에서의 선택제약 명사 확장 방식과 조사 제약조건을 완화하는 방법을 통합하여 정확도를 유지하거나 거의 낮추지 않으면서, 재현율을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한, 두 방식을 단순하게 통합하지 않고 수의적 부사 삽입과 활용형, 관형형을 고려하여 단계별로 통합하는 방식을 제안하여 평균적으로 정확도를 거의 낮추지 않고 재현율을 약 13% 향상시킨다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권2호
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• pp.68-77
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• 2003

최소 여유시간 우선(Least-Laxity First, LLF) 스케줄링 알고리즘은 작은 여유시간을 가진 태스크가 높은 우선순위를 갖는 스케줄링 알고리즘으로써 단일 프로세서 시스템에서 최적이고 다중 프로세서 시스템에서 준최적으로 증명되었다. 그러나 이 스케줄링 알고리즘은 여유시간 충돌이 발생하였을 때 태스크 간에 빈번한 문맥교환이 발생하게 되는 문제점이 있어 실용적이지 못하다. 본 논문에서는 과도한 문맥교환을 일으키는 LLF의 문제점을 해결하기 위해 다중 프로세서 시스템을 위한 MLLF/MP(Modified Least-Laxity First on Multiprocessor) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. MLLF/MP는 태스크의 여유시간 역전이 발생하더라도 마감시간을 놓치지 않는 범위에서 태스크를 연속적으로 수행시킴으로써 빈번한 문맥교환이 발생하는 것을 방지한다. MLLF/MP 또한 다중 프로세서 시스템에서 준최적임을 증명한다. 모의 실험 결과를 통하여 MLLF/MP는 LLF보다 적은 스케줄링 오버헤드를 가짐을 보인다.