cross-texting은 실수로 의도하지 않은 상대방에게 메세지를 잘못 전송하는 것을 말한다. 휴대폰 메신저 사용이 활발해짐에 따라 이 같은 실수가 빈번하게 발생하는데 메신저에서 제공하는 기능은 대체로 사후 해결책에 해당하고 사용자가 사전에 실수를 발견하기는 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 작성한 문장의 형식적 자질를 분석하여 현재 참여중인 대화에서 작성한 문장이 cross-texting인지를 판별하는 모델을 제안했다. 문장에서 높임법, 표층적 완성도 자질을 추출하고 이를 통해 특정 사용자의 대화를 모델링하여 주어진 문장이 대화에 부합하는지 여부를 판단한다. 이같은 방식은 채팅방의 이전 기록만으로도 사용자가 작성한 문장이 cross-texting인지 여부를 쉽게 판단할 수 있는 힌트를 제공할 수 있다. 실제 메신저 대화 말뭉치를 이용해 제작한 데이터에서 94% 정확도로 cross-texting을 탐지했다.
본 연구는 단순반복작업을 실시하고 있는 작업자(본사, 하청회사)들을 대상으로 Human Error(인간실수)의 실태를 분석하고, 예방대책을 마련하고자 486명을 대상으로 진행되는데 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 Human Error(인간실수)가 가장 많이 발생하는 요인으로서 작업자 요인이 $77.8\%$로 가장 많고, 기계적 요인이 $16.3\%$, 관리적 요인이 $6.0\%$순으로 나타나 Human Error(인간실수)는 주로 단순반복 작업을 수행하는 작업자에 의해 발생하는 것으로 볼 때 기계적 오류에 의한 발생제거보다 작업자들의 자세와 신체적 결함, 장시간 지속작업 등에 기인한 것을 의미한다. 그리고 Human Error(인간실수)가 가장 많이 발생하는 인간정보처리 계통의 에러 요인에서는 동작조작에러가 $46.9\%$로 가장 많았고, 판단기억에러가 $36.4\%$, 인지확인에러가 $16.7\%$순으로 나타나 단순동작의 반복으로 인해 조작과정에서의 에러가 가장 많이 발생하고 있는 것으로 분석되었다. 이상에서 볼 때 전체적으로 자동화의 실행으로 Human Error(인간실수)가 줄어들 것이라는 일반적인 관념을 깨고 아직도 반복적인 단순 반복 작업 공정에서 각 공정이나 기능간 기기보다 작업자의 순간적 오류가 지속적으로 발생하고 있는 현실에서 각 공정에 따른 경력별 순환 보직이나 교환근무 등을 통한 업무 표준화와 능률개선을 위한 현장 점검제 등으로 보다 적극적인 회사차원에서의 지속적인 설비개선과 예산 지원이 요구된다.
G.UTE ADSL 모뎀에 적합한 주파수 영역 프로세서의 구조를 제안하였다. 주파수 영역의 연산과정에 대한 알고리듬 수준의 최적화를 수행하였고, 하드웨어 자원할당에 따른 설계의 효율성도 분석하였다. 제안된 프로세서는 한 개의 실수 곱셈기와 두 개의 실수 덧셈기를 병렬로 연결한 구조를 가지며, 기존의 연구결과에 비해 작은 하드웨어 크기를 차지한다. 설계된 시스템은 삼성 0.35㎛ 표준셀 라이브러리를 사용하여 합성하였으며, G.LITE ADSL 모뎀에 적합하게 적은 하드웨어 자원으로 필요한 연산을 효율적으로 수행한다.
자동화를 향한 요즘의 추세(즉 인간-기계 체계 : man-machine system)에서 인간의 기여는 기계의 운전자 보전 쪽으로 좀 더 기울어지고 있으며 자동화로 인해서 기계의 신뢰도는 갈수록 높아지고 있으나 상대적으로 인간의 신뢰도는 낮아지고 있다. 모든 인간-기계 체계에서 인간이 수행해야 하는 기능들은 존재하기 마련이고, 그렇기 때문에 인간이 작업을 수행함에 있어서 범할 수 있는 실수가 공정(process)뿐만 아니라 작업자 자신에게도 막대한 피해를 줄 수 있다. 실질적으로 모든 사고는 인간의 실수에 의해 일어난다고 해도 과언은 아닐 것이다. (중략)
본 논문에서는 주파수 1∼7GHz 에서 게이트 바이어스가 □ 2.0 ∼ 2.0 V 일때 사용 가능한 축적형 버랙( accumulation mode varactor )의 RF 모델링 기법을 제안하였다. 기존의 모델링 기법은 가변 커패시터가 존재하는 부분에서 임피던스의 실수성분이 일정한 값을 가지는 것으로 모델링 하였으나 소자의 측정결과를 통하여 실수성분이 일정한 값이 아닌 주파수에 따라 변화하는 값임을 알았다. 이를 설명하기 위해서 기존의 모델링 기법에 커패시터와 저항을 하나씩 추가하여 새로운 모델을 구성하고 각각의 파라미터를 추출하였다.
약 위상과 강위상이 주어진 선형공간 E에서 수열의 약수렴과 강수렴에 관한 성질을 보조정리로하여 두 Banach공간 E와 F사이에 정의된 연속작용소 공간 L(E.F)에서 작용소열 { $T_{n}$ }이 T에 강수렴하기 위한 필요충분조건은 F가 Hilbert 공간일때는 { $T_{n}$ }이 T에 약수렴함과 동시에 실수열 (equation omitted)$T_{\chi}$$n^{\chi}$(equation omitted)가 실수 (equation omitted)T$\chi$(equation omitted)에 수렴할 때이다.
한글 필기행동에서 나타나는 실수들을 분석하였다. 단어이하의 수준에서 오철(spelling error)와 오기(slips of the pen)가 관찰되었다. 오철은 부분적인 철자지식에 기인하는 것으로, 음소를 철자로 변환하는 과정에 영향을 받는 것임을 시사하는 사례가 발견되었다. 오기에는 지속 예기 생략 등이 있었으며, 철자정보를 운동패턴으로 변환하는 과정에서 나타나는 것 같았다. 또한 획과 관련된 실수들도 발견되었다. 전반적으로 필기과정에는 발음관련정보의 영향이 큰 것을 부정할 수 없었다.
이광오[1]의 연구를 바탕으로 한글 필기 행동의 설명을 시도하였다. 한글 필기에 나타나는 실수에는 예기, 지속, 부가, 생략 등의 유형이 있었으며, 실수에 개입되는 단위로는 단어, 글자, 자모가 인정되었다. 필기에 필요한 기본단위로 글자표상을 가정하고, 심성어휘집에서의 부분적 표기정보 인출과 음소-자모 변환에 의해 글자표상이 생성되는 필기행동 모형에 대해 고찰하였다.
PDA에서 사용하는 대부분의 CPU는 실수 연산 구성요소(float computation component)가 없는 정수(integer) CPU를 사용한다. 인공 신경망(neural network)과 같은 실수 연산이 많은 알고리즘은 PDA에서 많은 수행시간을 가진다. 본 논문에서는 이런 단점을 해결하기 위해 무선 랜(LAN)으로 연결된 Client(PDA)/Server(PC) 구조를 이용한 효과적인 문자 추출 시스템을 제안한다. Client(PDA)는 대략적인 문자 추출 결과를 JPEG으로 압축하여 전송속도를 최소화한다. Server(PC)는 Client(PDA)의 결과를 바탕으로 정밀한 문자 영역 추출을 위해, 텍스춰 분류 방법과 연결 성분 분석 방법을 이용한다. 실험에서 제안한 방법은 속도뿐만 아니라 문자 추출에서도 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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