• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.21-23
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• 1999

결정 트리는 실세계에서 얻어지는 많은 사례들로부터 분류 정보를 얻기 위해 사용되는 유용한 방법중의 하나이다. 분류를 목적으로 사용되는 사례, 즉 데이터들은 실제 현장에서 얻어지기 때문에 관측오류, 불확실성, 주관적인 판단 등의 원인으로 참 값이 아닌 근사 값으로써 기술되는 경우가 많으며, 이러한 잠재적 오류로 인해 잘못된 결정 트리가 생성될 수 있다. 한편, 트리를 생성하는 각각의 과정에서 하나의 특징 값만을 고려하지 않고 두 가지 이상의 특징 값을 동시에 고려하여 결정 트리를 생성할 경우 보다 정확한 분류 정보를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 수치 특징 값으로 기술된 데이터로부터 보다 정확한 분류 정보를 얻을 수 있고, 작은 오류에 강건한 사선형 분할 퍼지 결정 트리를 제안한다. 또한 제안된 사선형 분할 퍼지 결정 트리의 생성 절차 및 생성된 결정 트리를 이용하여 새로운 데이터에 분류 정보를 부여하는 추론 과정을 소개한다.

• 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.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.17 no.5
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• pp.43-51
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• 2014

This study has purpose on analyzing the error types which are identified after middle and high school students perform the online programming assignments and also has the purpose on the analysis of correlation between the frequency of error occurrence according to academic achievement level in programming concept learning and types of errors analyzed previously. For this study, the syntax, logical, and coding errors are analyzed from the performed results of programming research assignment for 88 students. Analyzed results show that the logical error has the highest occurrence rate of 69.3% among three types of errors, and it has been shown meaningful difference in the frequency of error occurrence between three achievement level groups of high, middle, and low. In the correlation analysis of achievement level and error types, it shows negative relationship between logical error and coding error, and therefore it can be concluded that as achievement level is higher, both logical and coding errors tend to occur less. In the correlation analysis in error types, it shows positive relationship between syntax error and coding error.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.135-136
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• 2022

최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.335-342
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• 2001

본 논문은 보로노이 공간분류를 활용하여 원격탐사 영상인식을 위한 다층 신경망 분류기를제안한다. 제안된 다층 신경망 분류기는 보로노이 다각형 영역으로 클래스를 구분하며, 초평면 방정식의 계수를 오류 역전과 학습 초기의 연결 강도, 임계치 그리고 은닉층의 노드 수로 결정한다. 제안된 방법은 오류역전과 학습 알고리즘에서 임의로 정해주던 초기 정보를 사전 분석에 의해 공학적으로 결정함으로써 느린 수렴 속도와 학습실패 등의 단점을 피할 수 있는 장점이 있다. 보로노이 다이어그램에 대한 경계선의 초평면 방정식은 훈련집합의 클래스별 평균값을 구하여 Mathematica 패키지로 계산하였다. 제안된 다층 신경망에 의한 영상분류기의 인식능력을 평가하기 위하여 원격탐사 영상인식에서 자주 활용되는 최소거리 분류 방법과 최대우도 분류 방법으로 처리해서 비교한 결과, 최소거리 분류 방법은 실험화상에 대해 81.4%, 최대우도 부류기에 의한 분류는 87.8%, 제안한 방법은 92.2% 정확성을 가진 분류결과를 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.269-270
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• 2013

퍼지 클러스터링은 유사도가 높은 데이터 포인트들이 동일한 클러스터에 포함되도록 하는 대표적인 비교사 학습 방법 중 하나이다. 이 논문에서는 클러스터링을 분류기의 전처리 단계에서 활용할 수 있도록 클러스터 내에서 분류 오류가 최소가 될 수 있도록 클러스터를 생성할 수 있는 새로운 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 제안하는 클러스터링은 특징 벡터와 함께 클래스 라벨을 활용하므로 분류기와 결합하여 사용할 경우 기존 분류기와 함께 사용할 경우 보다 우수한 성능을 기대할 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.2
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• pp.231-241
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• 1996

The reliability in software has expand in quality and quantity, also its importance and role are increased. But, a study of software reliability is lack of development. this paper software reliability growth models(SRGM) described by NonHome-geneous Poisson(NHPP)processes. Using actual software error data observed by software testing the SRGM's are composition of error-class, and error-class by three class. this paper made the reliability-model of software using three error- class. The purpose of this study to increase software productivity and to improve software quality. So to achive these goals we focused a study of software reliability model using the error-class.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.253-255
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• 2002

본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 문서 자동 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모텔 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고 한 것들인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.1 no.1
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• pp.66-78
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• 1991

In this paper, this paper, the stream cipher systems and the error propagation are analyzed. During the ciphertext transmission. for the error control of errors occurred in the channel, the DSEC(31, 27) RS codes will be used for bothe internal and external error controls for the self-synchromizing cipher system with ciphertext feedback.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.4 no.2
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• pp.181-189
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• 2003

The requirement of distributed multimedia applications is the need for sophisticated QoS(quality of service) management. In terms of distributed multimedia systems, the most important catagories for quality of service are a timeless, volume, and reliability In this paper, we discuss a method for increasing reliability through fault tolerance. We describe the design and implementation of the ECA running on distributed multimedia environment. ECA is a system is able to classify automatically a software error based on distributed multimedia. This papaer explains a performance analysis of an error classification system running on distributed multimedia environment using the rule-based DEVS modeling and simulation techniques. In DEVS, a system has a time base, inputs, states, outputs, and functions.