• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.32 no.2
• /
• pp.187-198
• /
• 2019

Extensive literature exists on how to estimate optimal thresholds based on various accuracy measures using receiver operating characteristic (ROC) and cumulative accuracy profile (CAP) curves. This paper now proposes an alternative measure to represented the specific partial area under the ROC and CAP curves. The relationship between ROC and CAP functions is examined using differential equations of the new defined partial area under curves. In addition, the relationship with the optimal thresholds under conditions of various accuracy measures for the ROC and CAP functions is also derived. We assume there are two kinds of distribution functions composing the mixed distribution as various normal distributions before finding the optimal thresholds. Corresponding type 1 and 2 errors are also explored and discussed under various conditions for accuracy measures.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.21-21
• /
• 2019

백양꽃(Lycoris koreana)이 속해 있는 상사화속(Lycoris)은 종간 잡종이 쉽게 일어나 많은 자연교잡종을 가지고 있어 식물의 종분화와 진화를 연구하는데 흥미로운 분류군이다. 그러나 이런 사유로 명백한 분류학적 차이가 있음에도 불구하고 대상종의 분류학적 위치의 설정에 문제가 발생되어 계급의 설정에 혼란을 가져오기도 한다. 특히 한국산 상사화속의 종 분류는 그동안 많은 형태학적, 분계학적, 화분학적, 세포학적, 분자생물학적 연구가 이루어져 있음에도 아직도 도감과 많은 문헌에서 오류와 오동정의 문제점을 가지고 있다. 특히 백양꽃에 대하여서는 Nakai에 의해 신종으로 설정된 이래 일본에 분포하는 동 속 식물과의 관계 분석의 오류로 계급의 설정에 현재까지 다양한 문제가 발생되고 있다. 백양꽃은 전라남도 백양산에 분포하고, 포가 자주색이고, 꽃의 크기가 작으며, 화사와 화주가 적색 또는 암적색인 특징으로 Nakai에 의해 신종으로 설정되었다. 이후 Nakai와 Lee는 L. koreana 가 한국에만 분포하는 것으로 보고 한국 특산종으로 취급하였다. 그러나 백양꽃의 실체에 대하여 많은 논의가 있었으나 Lee and Oh는 L. radiata로 동정하였고, Yang은 L. koreana는 한국에 분포하지 않고 L. sanguinea만이 분포하는 것으로 보고하였다. Koyama는 L. sanginea에 대하여 L. sanguinea와 L. kuishiana를 비교하여 수술이 화관 밖으로 돌출되어 있는 점 외에는 L. koreana와 차이가 없음을 들어 각각 L. sanguinea var. sanguinea, L. sanguinea var. kuishiana 그리고 L. sanguinea var. koreana로 재설정 하였고 이는 한국과 일본학자들에 의해서도 거의 받아들여지고 있으나 본 연구를 통하여 L. koreana의 종(species)으로의 계급 부여와 한국특산식물 설정의 타당한 결과를 도출하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.27 no.6
• /
• pp.303-308
• /
• 2008

The purpose of the present study is to investigate that word frequency has significant influence on noun definitions in Korean. The experimental group was 80 students from Elementary school, Middle school, High school and University. They rated familiarity and wrote definitions for nouns. Noun definitions were analyzed with semantic categories such as "use/purpose," "description," "association/relation," "partial explanation," "explanation," "error," "partial explanation-attribute," "partial explanation-specific class," "partial explanation-nonspecific class," "explanation-specific class," "explanation-nonspecific class." As a result, they showed familiarity for high-frequency nouns. "EXPL" categories that use class terms or critical attributes were used more frequently in definitions of high-frequency nouns compared with low-frequency nouns. They increased with age and errors decreased with age. Word frequency had a significant influence on noun definitions.

• Proceedings of the ESK Conference
• /
• 1993.10a
• /
• pp.89-99
• /
• 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.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
• /
• v.28 no.4
• /
• pp.21-31
• /
• 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.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.19 no.6
• /
• pp.21-29
• /
• 2018

In the era of the 4-th industrial revolution, the concept of smart factory is emerging. There are efforts to predict the occurrences of facility errors which have negative effects on the utilization and productivity by using data analysis. Data composed of the situation of a facility error and the type of the error, called the facility error log, is required for the prediction. However, in many manufacturing companies, the types of facility error are not precisely defined and categorized. The worker who operates the facilities writes the type of facility error in the form with unstructured text based on his or her empirical judgement. That makes it impossible to analyze data. Therefore, this paper proposes a framework for constructing a phrase network to support the identification and classification of facility error types by using facility error logs written by operators. Specifically, phrase indicating the types are extracted from text data by using dictionary which classifies terms by their usage. Then, a phrase network is constructed by calculating the similarity between the extracted phrase. The performance of the proposed method was evaluated by using real-world facility error logs. It is expected that the proposed method will contribute to the accurate identification of error types and to the prediction of facility errors.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.37 no.12
• /
• pp.946-950
• /
• 2010

Many sentiment categorization systems based on machine learning methods use morphological analyzers in order to extract linguistic features from sentences. However, the morphological analyzers do not generally perform well in a customer review domain because online customer reviews include many spacing errors and spelling errors. These low performances of the underlying systems lead to performance decreases of the sentiment categorization systems. To resolve this problem, we propose a feature extraction method based on simple longest matching of Eojeol (a Korean spacing unit) and phoneme patterns. The two kinds of patterns are automatically constructed from a large amount of POS (part-of-speech) tagged corpus. Eojeol patterns consist of Eojeols including content words such as nouns and verbs. Phoneme patterns consist of leading consonant and vowel pairs of predicate words such as verbs and adjectives because spelling errors seldom occur in leading consonants and vowels. To evaluate the proposed method, we implemented a sentiment categorization system using a SVM (Support Vector Machine) as a machine learner. In the experiment with Korean customer reviews, the sentiment categorization system using the proposed method outperformed that using a morphological analyzer as a feature extractor.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.58-61
• /
• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2015.10a
• /
• pp.157-162
• /
• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2011.10a
• /
• pp.136-139
• /
• 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.