본 연구는 초등학교 1학년 수학의 수와 연산 영역에서 학생들이 보인 주된 오류 유형을 찾아 분석하고, 오류에 따른 효과적인 지도방법을 알아보았다. 1학년 1개반 학생들에게 교과서수준의 20문항씩 2번 나눠서 실시하여 20%이상의 오류문항을 선별하여 해당학생과 개별 면담과 관찰을 통한 분석하였다. 오류를 많이 보인 내용은 수 영역에서 50개 이상의 수 세기에서 수를 잘못 세는 오류가 50%이상 발생하였고, 연산 영역에서 대부분의 뺄셈에서 발생하였다. 여기서 발생된 오류를 4가지 유형에 따라 분류한 결과, 부정확한 개념과 정의에 대한 오류가 가장 많았다. 이에 따라 초등학교 1학년 학생들은 수와 연산에 대한 기초적인 개념, 정의, 사실, 기능 등을 확실하게 정립할 수 있는 방안의 모색이 필요하였다. 또 오류의 교정방안으로 개별 면담과 구체물을 이용하여 다양한 놀이를 통하여 흥미를 유발하고 적극적인 참여를 유도할 때 오류교정에 효과가 있음을 알 수 있었다.
로봇을 이용한 프로그래밍 학습은 획일적이고 정형화된 기존 교육환경에서 벗어나 미래사회의 창의적 학습을 미리 경험할 수 있으며 수학 및 과학의 가장 기초가 되는 알고리즘을 이해하고 향상시키는데 가장 적절한 학습방법이다. 본 연구에서는 초등학생들이 로봇프로그래밍 시 나타날 수 있는 오류의 유형들을 제안하였으며 학습을 위한 교육과정을 개발한 후 초등학생 5, 6학생들을 대상으로 로봇프로그래밍 학습을 시켰다. 학습과정에서 발생한 오류들을 수집하고 분류하였으며 또한, 기존 연구된 컴퓨터기반 프로그래밍언어와 비교 분석하였다. 본 연구에서의 로봇프로그래밍 실행경험을 통해 컴퓨터기반 프로그래밍에서 창의성학습에 큰 장애요소로 평가된 오류요소들 즉, 프로그램사용 미숙으로 인한 오류, 단순한 오타, 문법오류 그리고 코딩실수 등을 전체 오류의 약 21%로 나타나 기존 컴퓨터기반 프로그래밍언어 학습에서 조사된 오류비율(약 53%)에 비해 현저하게 줄어드는 것으로 분석되었다. 이러한 오류의 감소는 초등학생들의 흥미도와 성취도 향상을 위한 주요요소로 판단된다. 따라서, 학습과정에서 보다 많은 논리 및 문제해결을 위한 요소들에 노출되어 있어 창의성 알고리즘 학습에 매우 효과적임을 알 수 있다.
의학 논문을 작성할 때 통계학은 필수적인 요소로 알려져 있고 중요성이 강조되고 있지만 많은 논문에서 통계적 오류가 발생하고 있다. 의학 논문에서 발생할 수 있는 통계적 오류는 설계 단계에서의 오류, 분석 단계에서의 오류, 작성과 해석 단계에서의 오류로 분류할 수 있다. 설계 단계에서는 연구의 가설이나 자료의 수집 및 분석 계획이 명확하지 않으면 오류가 발생한다. 분석 단계에서는 연구의 목적과 자료의 특성을 충분히 고려하지 않고 올바른 분석 방법을 적용하지 않으면 오류가 발생한다. 분석을 수행한 후에는 결과를 해석하여 논문을 작성하게 되고, 이 단계에서 분석 방법을 잘못 작성하거나 결과를 올바르게 해석하지 못하면 오류가 발생한다. 본 논문에서는 의학 논문에서 흔히 발생하는 통계적 오류에 대해 고찰하고 오류를 줄이는데 기여하고자 한다.
한국어 형태소분석 및 품사부착에서 일부 품사는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많으며, 일부 품사가 전체 오류의 대부분을 차지한다. 본 연구에서는 높은 중의성으로 인하여 오류가 많은 품사를 대상으로, 각 품사에 적합한 자질을 이용하여 학습한, 정확률이 높은 분류기를 통계적 방식의 태거와 순차 결합하여 형태소분석/품사부착 성능을 향상하였다. 2003년 세종계획 품사 부착 말뭉치 200만 어절에서 학습하여 평가를 한 결과 기존 통계적 품사 부착기에 비해 정확도는 0.62% 향상되었으며, 오류는 13.12% 감소하였다.
안전성이 강조되는 실시간 시스템에서 시스템이 시간의 제약을 만족해야만 한다. 실시간 시스템에서 오류는 잘못된 응답 뿐 만이 아니라 시간적으로 늦은 응답에 대해서도 오류로 분류를 할 수가 있다. 이런 오류들을 모니터하기 위해서 본 논문에서는 커널에 Timed Conformance Monitor를 모듈로 추가하였다. Timed Conformance Monitor를 통해서 실시간 태스크가 시간의 제약을 만족하는지를 분석하고 또한 분석 결과에 따라 오류를 처리할 수 있는 Fault Handler를 추가하여 실시간 시스템에 대한 Fault Tolerance를 보장해 줄 수 있다.
자연어 기반의 분류모델을 개발할 때 높은 성능을 획득하기 위해서는 데이터의 품질이 중요한 요소이다. 특히 무역상품 국제 분류체계 HS-CODE에서 상품명을 기반으로 HS코드를 분류할 때, 라벨링 된 데이터의 품질에 의해서 분류모델의 성능이 좌우된다. 하지만 현실적으로 확보 가능한 데이터셋에는 데이터 라벨링 오류나 데이터로 활용하기에 특징점이 부족한 데이터들이 다수 존재하기도 한다. 본 연구에서는 분류모델 학습 데이터의 정제 방법론으로, 딥러닝 기반 노이즈 검출 알고리즘을 제안한다. 분류 대상의 특징점이 분류 경계값 주변에 존재한다면 분류하기 모호한 노이즈 데이터일 가능성이 높다고 가정하고, 해당 노이즈 데이터를 검출하는 방법으로 딥러닝 기술을 활용한다. 해당 경계값 노이즈 검출 알고리즘으로 데이터를 정제한 뒤 학습모델의 성능비교 결과, 기존 대비 우수한 분류 정확도를 기록하였다.
본 논문은 EC_NH의 설계와 구축을 설명한다. EC_NH는 멀티미디어 협동 작업 환경에서 소프트웨어 오류를 감지, 공유, 복구하기에 적합한 시스템이다. 이 시스템에 의해서 오류를 공유할 수 있다. 멀티미디어 공동 작업 환경의 관점에서 오류 공유는 협동 작업에 참가하는 참가자에게 상호작용적으로 오류를 공유한다. 디지털 캐로절은 사용자들에게 미디어 동기화 메카니즘을 통하여 미디어 객체 공유를 가능하게 한다. 본 시스템은 공동 작업에 참여한 사용자들이 다른 참여자들에게 같은 뷰로써 공유된 미디어 또는 오류 객체들을 참조할 수 있도록 구축하였다.
본 논문은 공공자격 온라인 처리시스템의 예외사항 및 오류처리에 대한 관리 효율성을 극대화하기 위한 연구로 다양한 이론에 근거한 IT 거버넌스 체계를 적용하여 실제 운영시스템에 적용한다. IT거버넌스에 기반 한 예외사항 및 오류처리에 관하여 공공자격 온라인 처리시스템의 개발 전략과 목표를 기준으로 구축, 운영, 지원, 모니터링 등에 대하여 각각의 처리모듈에서 발생 가능한 예외사항과 오류처리에 대하여 시스템 관리자와 함께 일반 행정처리 중심의 사용자를 바탕으로 한 처리 지침의 세부적 사항을 기술적으로 적용하는 개발 방법론을 도입한다. 개발자와 관리자 및 행정사용자가 중심체계가 되는 방법론을 적용하여 예외사항 및 오류처리에 대한 지침서를 모델링하는 본 논문은 공공자격처리시스템 프로젝트를 일반 및 실무분야에 대한 2개의 대규모 개발 시스템으로 분류하고 세부사항을 도출하고 운영책임 관리자와 일반 행정처리 사용자에게 적용하여 결과를 평가한다. 국가정보화 IT거버넌스 혁신을 통하여 8가지 영역의 표준 지침서 제작의 필요성이 대두되어지는 관점에서 본 연구가 국가가 시행하는 공공자격 처리시스템의 특수 분야에서 확장되어진 기술적 공유를 추구할 수 있다.
RFID(Radio Frequency Identification)를 이용한 창고관리시스템은 작업환경을 개선시키고 작업처리 속도와 정확성을 증가시킨다. RFID 기술은 기존의 바코드를 대체하여 물품관리를 네트워크화하고 지능화함으로써 창고의 물품관리에 혁신을 선도하고 있다. 그러나 RFID는 포장의 물질적 특성, 태그부착 위치, 노이즈 발생원이 있는 주위작업 환경 등에 따라 인식률에 상당한 차이를 낼 수 있고, 이러한 문제 때문에 실제 비즈니스 영역에서의 적용이 다소 제한받고 있다. 그러므로 RFID를 이용한 창고관리시스템이 모든 업무에 가동되어 업무 효율성을 높이기 위해서는 업무 흐름 도중에 발생할 수 있는 다양한 예외상황을 찾아내고 이를 빠르게 해결할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 RFID를 이용하는 냉동창고에서 업무 자동화가 끊어짐없이(seamless) 이어질 수 있도록 다양한 유형의 RFID 오류원인을 식별해내고 이를 해결할 수 있는 방안에 대해 제시한다. 이를 위해 RFID가 동작하는 작업환경을 업무 별로 분류하고, 각 작업환경에서 진행되는 업무흐름을 분석하여 각 오류를 유형별로 체계화 시킨다. 분류된 오류들에 대해 이를 감지하고 해결할 수 있는 방안을 찾음으로써 냉동창고 내의 전체적인 업무흐름을 원활히 하여 업무처리 소요시간을 줄일 수 있게 한다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.169-172
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2001
본 논문에서는 회전된 문서에서의 회전각 검출과 문서에 포함된 그림, 글자, 표, 직선과 같은 구성요소를 자동으로 분석하고 분류하는 방법을 제안한다. 본 연구는 입력영상을 획득하는 과정에서 발생되는 회전각에 의해 발생되는 오류를 최소화하기 위한 회전각 검출단계, 각 구성요소 검출에 불필요한 배경제거 단계, 각 구성요소의 특성을 통한 구성요소 분류단계로 이루어진다. 제안한 문서 인식 시스템의 성능 평가를 위해서 다양 한 문서에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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