• Title/Summary/Keyword: 분류의 오류

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Implementation of Validation Scheme in SMIL Authoring Tool (SMIL 저작도구의 검증 스킴 구현)

  • 김경일;김태현;이승원;정병달;이영진;이규철
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.441-444
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    • 2000
  • Web의 등장은 텍스트위주의 단순한 미디어의 정보를 이미지, 오디오 , 비디오등의 멀티미디어 데이터로 변화시켰다. 여기에 한걸음 더 나아가 여러 종류의 미디어를 통합하여 표현하기 위한 요구가 확산되어 1998년에는 SMIL 이라는 멀티미디어 데이터를 통합하여 표현하기 위한 동기화 언어가 표준으로 채택되었다. 본 논문에서는 SMIL을 사용한 멀티미디어 동기화 문서를 기술함에 있어서 발생할 수 있는 다양한 오류에 대한 분류를 보여주며, 이러한 오류들을 검사하고, 제거할수 있는 SMIL 저작도구의 검증 스킴 개발에 대해서 기술하였다.

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Improving of the Correction Methods for a Korean Spell/Grammar Checker (한국어 철자 검사기의 교정기법 개선)

  • 김광영;남현숙;박수호;박진희;권혁철
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2000.06a
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    • pp.89-94
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    • 2000
  • 본 논문은 부산대 철자 검사/교정기의 기존 성능을 보완하고 기능을 추가하는데 중점을 두었다. 웹 문서, 신문 등을 통해서 사용자들이 자주 틀리는 오류 단어에 대해서 오류 유형을 분류했다. 이 결과를 철자 검사 및 교정 시스템에 적용하여 교정기법 개선을 통하여 띄어쓰기 교정 기능을 향상 시켰다. 이렇게 새로 구현한 시스템과 이전 시스템의 성능을 실험을 통해 비교 분석하였다. 본 연구를 진행하면서 발견한 문제점과 한계를 이후 더 발전 해야할 과제로 고찰하고 결론을 맺는다.

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The Error Detection Method through Specification Analysis (명세서 분석을 통한 오류 검출방안)

  • Choi Shin-Hyeong;Han Kun-Hee
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.185-187
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    • 2004
  • 소프트웨어를 개발할 때 작성되는 명세서들은 개별특성으로 인해 연속적인 자동화가 이루어지지 않으며, 소프트웨어 감리에서도 많은 불일치 항목이 발견된다. 본 논문에서는 분석 및 설계단계에서 작성되는 명세서간 불일치를 검출하기 위해 시스템 개발과정에 대해 실시한 감리결과 보고서를 분석하여 불일치가 발생하는 연관된 명세서를 내용별로 분류하고, 이를 바탕으로 분석, 설계, 테스트 단계별로 사용되는 명세서간 불일치 추출방안을 제안한다. 이를 이용하면, 분석 및 설계단계에서 작성되는 명세서의 오류를 줄임으로써 최종산출물인 소프트웨어에 대한 품질을 향상시킬 수 있다.

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K-means clustering analysis and differential protection policy according to 3D NAND flash memory error rate to improve SSD reliability

  • Son, Seung-Woo;Kim, Jae-Ho
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.26 no.11
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    • pp.1-9
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    • 2021
  • 3D-NAND flash memory provides high capacity per unit area by stacking 2D-NAND cells having a planar structure. However, due to the nature of the lamination process, there is a problem that the frequency of error occurrence may vary depending on each layer or physical cell location. This phenomenon becomes more pronounced as the number of write/erase(P/E) operations of the flash memory increases. Most flash-based storage devices such as SSDs use ECC for error correction. Since this method provides a fixed strength of data protection for all flash memory pages, it has limitations in 3D NAND flash memory, where the error rate varies depending on the physical location. Therefore, in this paper, pages and layers with different error rates are classified into clusters through the K-means machine learning algorithm, and differentiated data protection strength is applied to each cluster. We classify pages and layers based on the number of errors measured after endurance test, where the error rate varies significantly for each page and layer, and add parity data to stripes for areas vulnerable to errors to provides differentiate data protection strength. We show the possibility that this differentiated data protection policy can contribute to the improvement of reliability and lifespan of 3D NAND flash memory compared to the protection techniques using RAID-like or ECC alone.

A Study on the Solution of Y2K Problem (Y2k 문제 해결 방안)

  • 박민수;최수길
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 1999.11a
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    • pp.270-273
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    • 1999
  • Y2k will be able to enormous disaster. The many make an effort to find a solution to problem of Y2k. Problem of Y2k must solution to as follow. First, problem of Y2k solution organization must constructed. Second, in step with each stage-the first, developing and complete stage, stage of Y2k solution must be constructed. Third, solution of Y2k must construct to hierarchy. hierarchy structure constructed form six stage to first stage, first stage is investigation resources, second stage is estimation influence, third stage is planing conversion, fourth stage is working conversion, fifte spot, sixth stage is diffusion on the spot.

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Implementation of Topic Classifier for University News-based BI Analysis (대학 BI 분석을 위한 주제분류기의 구현)

  • Jang, Seo-Yoon;Jang, Hyeon-Yeong;Cha, Chae-Won
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.01a
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    • pp.23-25
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    • 2021
  • 본 논문에서는 대학별 홍보 전략, 발전에 기여하기 위한 서비스를 제안한다. 이 서비스는 데이터 수집에는 크롤링을 사용하고 사이킷 런을 사용하여 정확도를 최대화하고, 각 분류된 카테고리의 오류을 최소화한다. 이 서비스는 각 카테고리별로 특성이 높은 키워드를 사용하여 카테고리 별 학습 데이터셋을 생성한 후 이러한 학습 데이터셋을 바탕으로 각 기사들을 최적의 카테고리로 분류해주는 분류기를 구현한다. 이러한 분류기를 사용하여 분류된 기사들을 분석하여 막대 그래프 등의 시각화된 자료들로 볼 수 있도록 하여 기존의 대학 홍보 자료에 비해 누구든 쉽고 간단하게 접근이 가능하도록 한다.

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Analysis of Predicate/Arguments Syntactico-Semantic Relation for the Extension of a Korean Grammar Checker (한국어 문법 검사기의 기능 확장을 위한 서술어와 논항의 통사.의미적 관계 분석)

  • Nam, Hyeon-Suk;Son, Hun-Seok;Choi, Seong-Pil;Park, Yong-Uk;So, Gil-Ja;Gwon, Hyeok-Cheol
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1997.10a
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    • pp.403-408
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    • 1997
  • 언어의 내적 특성을 반영하는 의미 문체의 검사 및 교정은 언어의 형태적인 면과 관련있는 단순한 철자 검사 및 교정에 비해 더 난해하고 복잡한 양상을 띤다. 본 논문이 제안하는 의미 정보를 이용한 명사 분류 방법은 의미와 문체 오류의 포착과 수정 기능을 향상시키기 위한 방법의 하나이다. 이 논문은 문맥상 용법이 어긋나는 서술어를 교정하기 위해 명사 의미 분류방법을 서술어/논항의 통사 의미적 관계 분석에 이용하여 의미 규칙을 세우는 과정을 서술한다. 여기서 논항인 명사의 의미 정보를 체계적으로 분류하기 위해 시소러스 기법과 의미망을 응용한다. 서술어와 논항 사이의 통사 의미적 관계에 따라 의미 문체 오류를 검사하고 교정함으로써 규칙들을 일반화하여 구축하게 하고 이미 존재하고 있는 규칙을 단순화함으로써 한국어 문법 검사기의 기능을 보완한다.

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An Effective Concept Drift Detection Method on Streaming Data Using Probability Estimates (스트리밍 데이터에서 확률 예측치를 이용한 효과적인 개념 변화 탐지 방법)

  • Kim, Young-In;Park, Cheong Hee
    • Journal of KIISE
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    • v.43 no.6
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    • pp.718-723
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    • 2016
  • In streaming data analysis, detecting concept drift accurately is important to maintain the performance of classification model. Error rates are usually used for concept drift detection. However, by describing prediction results with only binary values of 0 or 1, useful information about a behavior pattern of a classifier can be lost. In this paper, we propose an effective concept drift detection method which describes performance pattern of a classifier by utilizing probability estimates for class prediction and detects a significant change in a classifier behavior. Experimental results on synthetic and real streaming data show the efficiency of the proposed method for detecting the occurrence of concept drift.

Multi-class Classification System Based on Multi-loss Linear Combination for Word Spacing and Sentence Boundary Detection (띄어쓰기 및 문장 경계 인식을 위한 다중 손실 선형 결합 기반의 다중 클래스 분류 시스템)

  • Kim, GiHwan;Seo, Jisu;Lee, Kyungyeol;Ko, Youngjoong
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.185-188
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    • 2018
  • 띄어쓰기와 문장 경계 인식은 그 성능에 따라 자연어 분석 단계에서 오류를 크게 전파하기 때문에 굉장히 중요한 문제로 인식되고 있지만 각각 서로 다른 자질을 사용하는 문제 때문에 각각 다른 모델을 사용해 순차적으로 해결하였다. 그러나 띄어쓰기와 문장 경계 인식은 완전히 다른 문제라고는 볼 수 없으며 두 모델의 순차적 수행은 앞선 모델의 오류가 다음 모델에 전파될 뿐만 아니라 시간 복잡도가 높아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 띄어쓰기와 문장 경계 인식을 하나의 문제로 보고 한 번에 처리하는 다중 클래스 분류 시스템을 통해 시간 복잡도 문제를 해결하고 다중 손실 선형 결합을 사용하여 띄어쓰기와 문장 경계 인식이 서로 다른 자질을 사용하는 문제를 해결했다. 최종 모델은 띄어쓰기와 문장 경계 인식 기본 모델보다 각각 3.98%p, 0.34%p 증가한 성능을 보였다. 시간 복잡도 면에서도 단일 모델의 순차적 수행 시간보다 38.7% 감소한 수행 시간을 보였다.

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