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단어빈도가 명사정의하기에 미치는 효과 (The Effect of Word Frequency on Noun Definitions)

  • 이찬종
    • 한국음향학회지
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    • 제27권6호
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    • pp.303-308
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    • 2008
  • 본 연구는 한국어에서 단어빈도가 명사 정의하기에 미치는 효과를 살펴보는 것이다. 초등학생, 중학생, 고등학생, 대학생 80명을 대상으로 명사의 친숙도와 명사의 정의하기를 분석하였다. 의미범주를 "사용/목적," "묘사," "관련/관계," "부분설명," "설명," "오류," "부분설명-속성," "부분설명-특정 분류." "부분설명-비특정 분류," "설명-특정 분류," "설명-비특정 분류"로 분류하여 분석하였다. 그 결과 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 친숙도를 보였고 분류명사나 속성의 의미범주를 사용하는 "설명"의 경우 저빈도 명사보다 고빈도 명사의 경우 더 높은 빈도를 보였다. 그리고 분류명사와 속성의 의미범주가 연령에 따라 증가하였고 오류반응이 연령이 증가하면서 적게 나타났다. 따라서 명사 정의하기에서 명사의 출현빈도가 중요한 영향력을 미치는 것을 알 수 있었다.

원자력발전소의 인적오류분석 및 응용기술개발 방향 정립에 관한 연구 (A preliminary study on the development of human error analysis and application technology in Korean nuclear power plants)

  • 이정운;박근욱
    • 대한인간공학회:학술대회논문집
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    • 대한인간공학회 1993년도 추계학술대회논문집
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    • pp.89-99
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    • 1993
  • 원자력발전소 고장 및 불시정지 사례의 상당수가 시스템과 연계되어 인간에 의해 수행되는 운전, 유지보수, 관리와 관련된 인적오류에 기인하는 것으로 알려져 있다. 이러한 인적오류는 원자력발전소의 안전성과 효율성의 유지에 중요한 변수로 작용하며 불시정지에 의한 경제적 손실과 사회적 충격을 초래 하게 된다. 특히, 국내 원자력발전소가 외국설계라는 점과 인적요인에 대한 체계적인 평가가 이루어 지 지 않은 상태에서 운영중인 것을 감안하면, 인적요인의 국가별 차이에서 발생가능한 인적오류 유발요인 이 상존하고 있다고 할 수 있다. 이러한 인적오류의 중요성에 비해 국내 원자력 발전소의 인적오류에 대 한 연구는 지금까지 활발히 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는, 국내 원자력발전소에서 발생하는 인적 오류의 분석과 그 분석결과를 응용하기 위한 기술개발의 첫단계로, 기존 국외의 인적오류연구방법론 비교 분석, 국내 원전의 인적오류 발생현황 및 관련보고체계 분석, 등을 수행하여 국내 원자력발전소의 인적오류 분석 및 응용기술개발을 위한 연구개발 방향을 정립하였다. 기존 국외의 인적오류연구방법론 비교분석에서는, 인적오류에 대한 연구를 그 접근 방식에 따라 관리적 접근방식, 정량적 접근방식, 정성적 접근방식의 세가지로 분류하여, 각 접근방식에 대한 분석대상, 분석방식, 수행목적 등, 각 접근방식의 특징과 이에따른 실효성을 분석하였다. 그리고, 국내 원전의 인적오류 발생현황 및 관련보고체계분석에서는, 국내 원자력발전소에서 발생한 고장/정지 사건이 내포하고 있는 인적오류의 주요 형태를 파악하였으며, 또한, 인적오류연구 수행에 필수적인 인적오류사례원으로서 국내 원전에서의 인적오류 관련 보고체계에 대한 운용현황을 파악하고 그 유용성을 조사하였다. 이러한 연구를 통하여, 국내에 적용가능한 인적오류 분석기술개발 추진을 위한 제약 조건과 이러한 제약조건을 극복하고 인적오류 분석기술 수준을 향상시키기 위한 필요충분조건을 파악하였으며, 이 필요충분조건을 고려하여 인적오류 분석기법개발, 인적 오류 사례전파 및 자료관리 기술개발, 인적오류 사례수집 기술개발, 등을 주요 골자로 하는 인적오류 분석기술개발의 기본 방향을 설정하였다. 이와 아울러, 오류사례의 수집, 상세분석, 자료의 저장 및 응용을 위한 hardware 및 software 환경을 체계화하였다.

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국내 헬리콥터 조종사 인적오류 사고 분류 및 분석 (Classification and Analysis of Human Error Accidents of Helicopter Pilots in Korea)

  • 유태정;권영국;송병흠
    • 한국항공운항학회지
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    • 제28권4호
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    • pp.21-31
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    • 2020
  • There are two to three helicopter accidents every year in Korea, representing 5.7 deaths per 100,000 flights. In this study, an analysis was conducted on helicopter accidents that occurred in Korea from 2005 to 2017. The accident analysis was based on the aircraft accident and incident report published by the Aircraft and Railway Accident Investigation Board. This Research analyzed the characteristics of accidents occurring in Korea caused by human error by pilots. Accident analysis was done by classifying the organization, flight mission, aircraft class, flight stage, accident cause, etc. Pilot's huan error was classified as Skill-based error, decision error and perceptual error in accordance with the HFACS taxonomy. The accidents caused by pilot's human error were classified into five categories: powerlines collision, loss of control, fuel exhaustion, unstable approach to reservoir, and elimination of tail rotor.

설비 오류 유형 구조화를 위한 인공신경망 기반 구절 네트워크 구축 방법 (An Artificial Neural Network Based Phrase Network Construction Method for Structuring Facility Error Types)

  • 노영훈;최은영;최예림
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제19권6호
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    • pp.21-29
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    • 2018
  • 4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.

강건한 한국어 상품평의 감정 분류를 위한 패턴 기반 자질 추출 방법 (A Robust Pattern-based Feature Extraction Method for Sentiment Categorization of Korean Customer Reviews)

  • 신준수;김학수
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권12호
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    • pp.946-950
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    • 2010
  • 기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.

코너 정보와 Adaboost 인식 기술을 이용한 비디오 내의 블록 오류 고속 검출 방법 (Fast block error detection method in video using a corner information and Adaboost recognition technology)

  • 하명환;이문식;박성춘;안기옥;김민기
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.58-61
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    • 2011
  • 방송 콘텐츠 제작에는 카메라, VCR, NLE, 인코더 등의 장비가 사용되고 있으며, VCR 헤더 불량, 테이프 노후화/보관불량, NLE 편집 오류, 인코더 장비 불량 등의 다양한 이유로 콘텐츠에 예기치 않은 비디오 및 오디오 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 콘텐츠에 포함된 다양한 비디오 및 오디오 오류를 자동으로 검사할 수 있는 자동 검사 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 다양한 오류를 자동으로 검사할 수 있는 방법 중 특히 비디오 내에 종종 포함되는 블록 오류를 대상으로 하는 고속 오류 검출 방법을 설명한다. 제안한 방법은 비디오 내의 매 프레임의 코너 수를 계산하고, 시간 증가에 따른 코너 수의 변화량을 검사하여 블록 오류가 포함될 것으로 예상되는 후보 프레임을 찾는 1단계 과정과, 후보 프레임을 대상으로 Adaboost 인식 기술을 사용하여 학습한 분류기를 통해 최종 블록 오류가 포함된 프레임을 검출하는 2단계 과정으로 구성된다. 시스템 구현 실험 결과, 비디오 내에 포함된 블록 오류를 프레임 단위로 정확하게 고속 검출 하는 것이 가능함을 확인하였다. SD급의 경우 실시간 대비 2.3배속 가량의 고속 검사가 가능하고 HD의 경우에도 0.8배속 수준의 고속 검사가 가능하였다.

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딥 러닝을 이용한 음성인식 오류 판별 방법 (Speech Recognition Error Detection Using Deep Learning)

  • 김현호;윤승;김상훈
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.157-162
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    • 2015
  • 자동통역(Speech-to-speech translation)의 최우선 단계인 음성인식과정에서 발생한 오류문장은 대부분 비문법적 구조를 갖거나 의미를 이해할 수 없는 문장들이다. 이러한 문장으로 자동번역을 할 경우 심각한 통역오류가 발생하게 되어 이에 대한 개선이 반드시 필요한 상황이다. 이에 본 논문에서는 음성인식 오류문장이 정상적인 인식문장에 비해 비문법적이거나 무의미하다는 특징을 이용하여 DNN(Deep Neural Network) 기반 음성인식오류 판별기를 구현하였으며 84.20%의 오류문장 분류성능결과를 얻었다.

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영어 말하기, 쓰기 학습자를 위한 문법 오류 검출 시스템 (Grammar Error Detection System for Learners of Spoken and Written English)

  • 서홍석;이성진;이진식;이종훈;이근배
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.136-139
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    • 2011
  • 외국어 교육의 필요성이 강조되고 그에 대한 요구가 늘어남에 따라 언어 교육의 기회를 늘리고 비용을 줄이기 위해 컴퓨터 기반의 다양한 기술들의 요구 역시 증가하고 개발되고 있다. 언어 능력 개발의 중요한 요소로서 문법 교육에 대한 컴퓨터 지원 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 문법 오류 시뮬레이션을 통해 문법 오류 패턴 데이터베이스를 구축하고 이들 패턴과 사용자 입력의 패턴 매칭으로 생성된 자질 벡터로 기계 학습을 하여 문법성 확인을 했다. 문법성 확인 결과에 따라 오류 종류에 따른 상대 빈도를 고려하여 오류 종류를 분류했다. 또 말하기와 쓰기 작업의 서로 다른 특성을 반영하기 위해 말하기 작업과 쓰기 작업에 대한 두 개의 다른 말뭉치가 학습에 이용 되었다.

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MEMS 센서대상 오류주입 공격 및 대응방법

  • 조현수;이선우;최원석
    • 정보보호학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.15-23
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    • 2021
  • 자율주행 시스템이 탑재되어 있는 무인이동체는 운용환경에 따라 공중, 해상, 육상 무인이동체로 분류할 수 있고 모든 분야에서 관련 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인이동체는 자율주행 시스템이 탑재되어 외부 환경을 스스로 인식해 상황을 판단하는 특징을 갖고 있다. 따라서, 무인이동체는 센서로부터 수집되는 데이터를 이용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 이러한 이유로 보안 (Security) 분야에서는 무인이동체에 탑재되는 센서를 대상으로 신호 오류주입을 수행하여 해당 무인이동체의 오동작을 유발하는 연구결과들이 최근 발표되고 있다. 신호 오류주입공격은 물리레벨 (PHY-level) 에서 수행되기 때문에, 공격 수행 여부를 소프트웨어 레벨에서 탐지하는 것은 매우 어렵다는 특징을 갖고 있다. 현재까지 신호 오류주입 공격을 탐지할 수 있는 방법은 다수의 센서를 이용하는 센서퓨전 (Sensor Fusion)을 기반으로 하는 방법이 있다. 하지만, 현실적으로 하나의 무인이동체에 동일한 기능을 하는 센서 여러 개를 중복해서 탑재하는 것은 어려움이 있다. 그리고 단일 센서만을 이용하여 신호 오류주입 공격을 탐지하는 방법에 대해서는 아직까지 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 무인이동체 환경에서 가장 널리 사용되고 있는 MEMS 센서를 대상으로 신호 오류주입 공격을 재연하고, 단일 센서 환경에서 해당 공격을 탐지할 수 있는 방법에 대하여 제안한다.

초보 파이썬 학습자의 내장 예외 에러 분석 (Built-in Exception Error Analysis for Novice Python Learners)

  • 이세훈;김수민;김영호
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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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.

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