• Title/Summary/Keyword: 분해오류

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Error Detection Method for Korean Compound Noun Decomposition (한국어 복합명사 분해 오류 탐지 기법)

  • Kang, Minkyu;Seungshik, Kang
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2009.10a
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    • pp.181-185
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    • 2009
  • 복합명사를 분해하는데 있어서 발생하는 분해오류들은 대부분 예외상황들로 취급된다. 전체적으로 차지하는 비중은 크지 않은데 오류 처리를 위해 들어가는 비용이 상대적으로 크기 때문이다. 하지만 분해된 데이터를 색인기나 문서분류기, 기계번역기 등에 실제로 적용해야 할 경우, 분해오류들을 수정해주어야 더 나은 성능을 보일 수 있기 때문에 분해오류를 찾아내고 수정하는 방법을 고안해야 한다. 본 논문에서는 복합명사 분해기에서 추출된 결과를 살펴보고, 주요 분해오류들이 가진 공통적인 특징을 파악하여 분해오류를 발견하는 방법을 생각해보고자 한다.

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Error Correction Method for Korean Compound Noun Decomposition (한국어 복합명사 분해 오류 교정 기법)

  • Kang, Min-Kyu;Kang, Seung-Shik
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06c
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    • pp.254-259
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    • 2010
  • 복합명사의 구성요소로 미등록어, 1음절어, 접사 등이 포함된 경우에 복합명사 분해기의 분해 결과가 분해중의성을 보이게 된다. 특정 복합명사에 대한 분해 결과가 잘못된 것일 경우, 이를 분해 오류로 판단하고, 재처리과정을 통해 교정해야 한다. 본 논문에서는 복합명사의 분해 결과에서 분해 오류에 대하여 각 구성명사의 빈도 정보를 통해서 오류 여부를 판단하고, 적절한 재분해 결과를 제공하여 분해 오류를 교정하는 방법을 제안한다.

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Error analysis on factorization and the effect of online individualization classes (인수분해에 대한 오류 분석과 온라인 개별화 수업의 효과)

  • Choi, Dong-won;Heo, Haeja
    • Journal of the Korean School Mathematics Society
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    • v.24 no.1
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    • pp.83-105
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    • 2021
  • In this paper, we analyzed the misconceptions and errors incurred during factorization learning. We also examined whether online individualization classes had a positive effect on students' mathematical achievement. The experiment was conducted for 4 weeks (16 times in total) on middle school juniors in rural areas of Gyeonggi Province, where the influence of private extra education was small. In the class, the 'Google Classroom' was used as a LMS, the video lecture was uploaded to YouTube, and the teacher interacted with the students through "Zoom" and "Facetalk". In the online class situation, students' assignments and test answers were checked in real time through 'Google Classroom', and immediate feedback was provided to the experimental class group's students. However, for the control group students, feedback was provided only to those who desired. A total of 7 achievement evaluations were conducted in the order of pre-test, formative evaluation (5 times), and post-test to confirm the change in students' ability improvement and achievement. Through the formative evaluation analysis, it was possible to grasp the types of errors and misconceptions that occured during the factorization process. Students' errors were divided into four types: theorem or definition distortion error, functional errors such as calculation, operation, and manipulation, errors that do not verify the solution, and no response. As a result of ANCOVA, the two groups did not show any difference from the 1st to 4th formative assessment. However, the 5th formative assessment and post-test showed statistically significant differences, confirming that online individualization classes contributed to improvemed achievement.

Trends in Toffoli gate decomposition (Toffoli gate 분해에 대한 동향)

  • Hyun-Jun Kim;Se-Jin Lim;Hwa-Jeong Seo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.165-167
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    • 2023
  • 양자 컴퓨터는 기존의 클래식 컴퓨터와 달리 양자역학 원리를 활용해 정보 처리를 수행하며, 특정 문제들을 훨씬 빠르게 해결할 수 있다. 양자 컴퓨터는 큐빗을 기본 단위로 사용하고, 아다마르 게이트, CNOT 게이트, 파울리 게이트, 토플리 게이트 등을 조합하여 양자 회로를 구성한다. Toffoli 게이트는 유니버설 게이트 중 하나로, 세 개의 큐빗을 입력받아 조건부 (Controlled-Controlled) NOT 연산을 수행한다. 이 게이트는 복잡한 작업을 기본 양자 게이트로 분해할 수 있어, 회로의 게이트 수, 깊이 및 오류율 측면에서 최적화할 수 있다. 기본 양자 게이트 중 T 게이트는 노이즈와 오류에 영향을 받을 수 있으므로, T 게이트의 수와 깊이를 최적화하는 것이 중요하다. 본 논문은 Toffoli 게이트 분해를 통해 양자 회로의 게이트 수와 깊이를 최적화하는 방법을 조사한다.

Head Pose Estimation Using Error Compensated Singular Value Decomposition for 3D Face Recognition (3차원 얼굴 인식을 위한 오류 보상 특이치 분해 기반 얼굴 포즈 추정)

  • 송환종;양욱일;손광훈
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.40 no.6
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    • pp.31-40
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    • 2003
  • Most face recognition systems are based on 2D images and applied in many applications. However, it is difficult to recognize a face when the pose varies severely. Therefore, head pose estimation is an inevitable procedure to improve recognition rate when a face is not frontal. In this paper, we propose a novel head pose estimation algorithm for 3D face recognition. Given the 3D range image of an unknown face as an input, we automatically extract facial feature points based on the face curvature. We propose an Error Compensated Singular Value Decomposition (EC-SVD) method based on the extracted facial feature points. We obtain the initial rotation angle based on the SVD method, and perform a refinement procedure to compensate for remained errors. The proposed algorithm is performed by exploiting the extracted facial features in the normaized 3D face space. In addition, we propose a 3D nearest neighbor classifier in order to select face candidates for 3D face recognition. From simulation results, we proved the efficiency and validity of the proposed algorithm.

Using Naïve Bayes Classifier and Confusion Matrix Spelling Correction in OCR (나이브 베이즈 분류기와 혼동 행렬을 이용한 OCR에서의 철자 교정)

  • Noh, Kyung-Mok;Kim, Chang-Hyun;Cheon, Min-Ah;Kim, Jae-Hoon
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2016.10a
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    • pp.310-312
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    • 2016
  • OCR(Optical Character Recognition)의 오류를 줄이기 위해 본 논문에서는 교정 어휘 쌍의 혼동 행렬(confusion matrix)과 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier)를 이용한 철자 교정 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 철자 오류 중 한글에 대한 철자 오류만을 교정하였다. 실험에 사용된 말뭉치는 한국어 원시 말뭉치와 OCR 출력 말뭉치, OCR 정답 말뭉치이다. 한국어 원시 말뭉치로부터 자소 단위의 언어모델(language model)과 교정 후보 검색을 위한 접두사 말뭉치를 구축했고, OCR 출력 말뭉치와 OCR 정답 말뭉치로부터 교정 어휘 쌍을 추출하고, 자소 단위로 분해하여 혼동 행렬을 만들고, 이를 이용하여 오류 모델(error model)을 구축했다. 접두사 말뭉치를 이용해서 교정 후보를 찾고 나이브 베이즈 분류기를 통해 확률이 높은 교정 후보 n개를 제시하였다. 후보 n개 내에 정답 어절이 있다면 교정을 성공하였다고 판단했고, 그 결과 약 97.73%의 인식률을 가지는 OCR에서, 3개의 교정 후보를 제시하였을 때, 약 0.28% 향상된 98.01%의 인식률을 보였다. 이는 한글에 대한 오류를 교정했을 때이며, 향후 특수 문자와 숫자 등을 복합적으로 처리하여 교정을 시도한다면 더 나은 결과를 보여줄 것이라 기대한다.

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Using Naïve Bayes Classifier and Confusion Matrix Spelling Correction in OCR (나이브 베이즈 분류기와 혼동 행렬을 이용한 OCR에서의 철자 교정)

  • Noh, Kyung-Mok;Kim, Chang-Hyun;Cheon, Min-Ah;Kim, Jae-Hoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2016.10a
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    • pp.310-312
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    • 2016
  • OCR(Optical Character Recognition)의 오류를 줄이기 위해 본 논문에서는 교정 어휘 쌍의 혼동 행렬(confusion matrix)과 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier)를 이용한 철자 교정 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 철자 오류 중 한글에 대한 철자 오류만을 교정하였다. 실험에 사용된 말뭉치는 한국어 원시 말뭉치와 OCR 출력 말뭉치, OCR 정답 말뭉치이다. 한국어 원시 말뭉치로부터 자소 단위의 언어 모델(language model)과 교정 후보 검색을 위한 접두사 말뭉치를 구축했고, OCR 출력 말뭉치와 OCR 정답 말뭉치로부터 교정 어휘 쌍을 추출하고, 자소 단위로 분해하여 혼동 행렬을 만들고, 이를 이용하여 오류 모델(error model)을 구축했다. 접두사 말뭉치를 이용해서 교정 후보를 찾고 나이브 베이즈 분류기를 통해 확률이 높은 교정 후보 n개를 제시하였다. 후보 n개 내에 정답 어절이 있다면 교정을 성공하였다고 판단했고, 그 결과 약 97.73%의 인식률을 가지는 OCR에서, 3개의 교정 후보를 제시하였을 때, 약 0.28% 향상된 98.01%의 인식률을 보였다. 이는 한글에 대한 오류를 교정했을 때이며, 향후 특수 문자와 숫자 등을 복합적으로 처리하여 교정을 시도한다면 더 나은 결과를 보여줄 것이라 기대한다.

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Experimental Analysis of Optical Fault Injection Attack for CRT-RSA Cryptosystem (CRT-RSA 암호시스템에 대한 광학적 오류 주입 공격의 실험적 연구)

  • Park, Jea-Hoon;Moon, Sang-Jae;Ha, Jae-Cheol
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.19 no.3
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    • pp.51-59
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    • 2009
  • The CRT-RSA cryptosystem is very vulnerable to fault insertion attacks in which an attacker can extract the secret prime factors p, q of modulus N by inserting an error during the computational operation on the cryptographic chip. In this paper, after implementing the CRT-RSA cryptosystem, we try to extract the secret key embedded in commercial microcontroller using optical injection tools such as laser beam or camera flash. As a result, we make sure that the commercial microcontroller is very vulnerable to fault insertion attacks using laser beam and camera flash, and can apply the prime factorization attack on CRT-RSA Cryptosystem.

Unproved Speech Enhancement Algorithm employing Multi-band Power Subtraction and Wavelet Packets Decomposition (Multi-band Power Subtraction과 Wavelet Packets Decomposition을 이용한 개선된 음성 향상 방법)

  • Lee Yoon-Chang;Kwak Jeong-Hoon;Ahn Sang-Sik
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.31 no.6C
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    • pp.589-602
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    • 2006
  • 잡음은 음성과 관련된 시스템의 성능을 제한하는 주된 원인이기 때문에 음성향상과 관련된 연구는 꾸준히 계속되어왔다. 전통적인 음성향상 방법은 무성음과 잡음을 구분하지 알기 때문에 잡음제거 과정에서 무성음이 함께 제거되는 단점이 있으며, 웨이블릿 기반의 전통적인 잡음제거 방법은 각 대역마다 동일한 문턱값을 사용하기 때문에 시변 환경에서 성능이 떨어지는 단점이 있다. 이 단점들을 개선하기위해 다중대역 파워 차감법과 Perceptual 웨이블릿 패킷 분해를 이용한 웨이블릿 기반의 개선된 음성향상 방법을 제안한다. 전처리 과정으로 다중대역 파워 차감법을 사용하여 광대역 잡음을 제거하고 뮤지컬 잡음의 발생을 줄이며, psycho-acoustic 모델 기반 Perceptual 웨이블릿 패킷으로 신호를 분해한 후 각 웨이블릿 노드의 엔트로피 비율과 음성검출을 이용하여 무성음/유성음/잡음을 구분한다. 구분된 신호에 따라 각 웨이블릿 노드마다의 문턱값을 기준으로 웨이블릿 Shrinkage를 적용하여 잡음을 제거하고 무성음이나 파워가 작은 유성음이 제거되는 오류를 최소화한다. 또한 잡음 파워 추정 과정에 적응적으로 망각 계수를 선택하여 잡음 파워 추정 오류를 최소화한다.

Overview of Automatic Spacing and Compound Noun Decomposition: 2018 Korean Natural Language Processing Contest (자동띄어쓰기 오류 수정 및 복합명사 분해 개요: 2018 차세정 언어처리 경진대회)

  • Choi, Jin-Hyuk;Ryu, Pum-Mo;Oh, Hyo-Jung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.193-196
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    • 2018
  • 차세대정보컴퓨팅 개발사업 협의회에서 주최하고 한국어 정보처리 원천기술 연구개발 사업단에서 주관하는 2018 차세정 언어처리 경진대회가 개최되었다. "한국어 자동 띄어쓰기"와 "한국어 복합명사 분해"의 두 태스크로 진행되었고 각각 4팀, 2팀이 참가하였다. 주최 측에서 제공한 데이터만을 활용하는 closed 트랙과 각 참가팀이 추가 데이터를 활용하는 open 트랙으로 구분하여 평가하였다.

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