Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.11
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pp.130-138
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2016
In this paper present the real-time system parallel testing techniques for weapon systems error verification. Previously field testing equipment in the military field was using the sequential testing method to maintain. This method could not check the error verification of interference. For this reason, in this paper propose the real-time system parallel testing techniques using an embedded module instead of the sequential testing techniques which is used in the weapon system error verification. Using the embedded module mounted switching control card conduct the parallel testing and then send the result to the PC. This method is possible to increase the reliability in the weapon system error verification.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2005.10a
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pp.145-150
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2005
본 논문에서는 자연어 처리 연구에서 이용되는 품사 표지 부착 말뭉치의 오류 검증 방안에 대해 제안한다. 현재까지의 품사 표지 부착 말뭉치들은 정제보다는 구축에 중점을 두고 있으며, 기존의 오류 검출과 정정 방안에 관련된 연구들은 기 구축된 말뭉치를 대상으로 한 것이 아니라, 품사 표지 부착 시스템의 후 처리에 집중하고 있다. 형태소 분석기나 품사 표지 부착 시스템의 학습에 이용되는 품사 표지 부착 말뭉치가 오류 검증 단계를 거친다면 이 시스템들은 좀 더 높은 신뢰성을 가지게 될 것이다. 본 논문에서는 품사 표지부착 말뭉치 검증을 위한 어절 분할 오류, 철자 오류, 표지 부착 오류, 형식 오류, 일관성 오류의 5가지 오류 유형과 검증 방안을 제안한다. 또한 제안한 방법에 따라 세종 계획의 형태소 분석 말뭉치의 오류를 검증해 보았으며, 그 결과 말뭉치 오류 정제가 말뭉치의 신뢰도를 향상시킬 수 있음을 보인다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.80-85
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2023
기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.103-107
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2020
의존구조 말뭉치는 자연언어처리 분야에서 문장의 의존관계를 파악하는데 널리 사용된다. 이러한 말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 현실적으로는 다양한 오류를 포함하고 있다. 이러한 오류들은 성능 저하의 요인이 된다. 이러한 문제를 완화하려고 본 논문에서는 XGBoost와 교차검증을 이용하여 이미 구축된 구문분석 말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로, 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 본 논문에서는 분류기의 결과를 분석하여 오류를 검출하는 방법을 제안한다. 성능을 분석하려고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이를 분석하였고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이가 거의 없는 것으로 보아 제안된 방법이 타당함을 알 수 있었다. 앞으로 의미역 부착 말뭉치에 적용할 계획이다.
객체지향 분석과정중에 오류를 검출하고 일관성을 점검하여 무결성을 유지하는 것은 중요한 일이다. 그러나, 현재의 객체지향 개발 방법론은 객체지향 분석모델들에 대하여 오류 검출과 일관성 점검을 위한 정형화된 방법을 제시하지 못하고 있다. 본 논문은 지식베이스를 이용하여 , 객체지향 분석모델들에 대한 오류와 일관성 검증방법을 제안한다. 제안한 방법은 모형화 단계, 정형화 단계, 검증 단계의 세단계로 이루어져 있다. 모형화 단계에서는 시스템을 분석하여 OMT(Object Modeling Technique)방법론의 세 가지 모델인 객체모델, 동적 모델, 기능모델을 생성한다. 이 단계는 OMT의 분석단계에 해당한다. 정형화 단계에서는 이 세가지 모델들을 Atomic Formula 형태로 정형 명세하여 응용 지식베이스에 저장한다. 검증 단계에서는 오류 검출 규칙과 일관성 점검 규칙을 이용하여 오류를 점검하고 일관성을 유지한다. 그리고 본 논문에서 제안한 점검 방법을 적용하여 ATM(Automated Teller Machine)예제의 분석결과를 검증했다. 제안한 방법을 이용하면 보다 더 신뢰할 수 있는 분석모델을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.3-8
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2010
본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.1355-1358
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2006
임베디드 리눅스 디바이스 드라이버의 개발이 증가하면서 이에 대한 오류 테스트 기능을 가진 모듈의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문은 리눅스 디바이스 드라이버를 위한 freed 메모리 오류 테스트 모듈의 기본 개념을 제시하며, 기본 개념을 바탕으로 오류 테스트 모듈을 설계한다. freed 메모리 오류 테스트 모듈 설계를 위해 리눅스 USB 디바이스 드라이버에 설계하고, 오류가 발생할 가능성이 존재하는 부분에 대한 검증을 위한 코드를 추가하여 테스트 모듈을 작성한다. 오류 테스트 모듈 설계를 위해서 usb storage 디바이스 드라이버를 대상으로 하였다. 또한 작성된 오류 테스트 모듈의 실험을 진행하였다. 실험을 통해 리눅스 디바이스 드라이버의 오류 테스트 모듈의 동작을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1997.04a
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pp.39-42
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1997
시뮬레이션이 설계 검증에 사용될 때 검증의 척도를 효율적으로 제공하기 위해 설 계오류 모델과 통계적인 샘플링 기법을 사용한 시뮬레이션 시스템이 개발되었다. 이는 시뮬 레이션 검증율을 제공하고 샘플링 기법을 이용하여 검증율을 빨리 예측할 수 있다. 실험 결 과는 이 방법이 효과적임을 증명한다. 이 시스템은 전체 설계시간을 줄이는 효과적인 설계 검증 도구로 사용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.189-192
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2006
무선 네트워크 환경에서의 미디어 전송은 채널의 패이딩 현상 및 채널 잡음 등으로 인한 다량의 패킷손실과 전송지연의 변동으로 급격한 화질 열화를 발생시킨다. 이러한 채널 변동이 심한 무선 네트워크 환경에서 성공적으로 미디어를 전송하기 위해서 FEC (Forward Error Correction), ARQ (Automatic Repeat reQuest) 및 인터리빙을 사용하여 오류를 복구한다. 하지만 각각의 오류제어 모드는 채널 상황 및 오류 패턴에 따라 효율성이 다르기 때문에, 채널 상황에 적응적으로 변경할 수 있는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 무선채널 변동을 송 수신측의 피드백 정보를 통해 측정하고 이에 따라 유동적으로 가장 적합한 오류제어 모드를 선택하여 패킷손실을 최소화하는 네트워크 적응형 전송오류제어 기법인 NASTE(Network-Adaptive Selective Transport Error control)를 제안한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 IEEE 802.11g 무선랜 환경에서 NASTE 를 구현해서, MPEG-2 미디어 전송할 때 발생하는 패킷오류를 복구함으로써 전체적인 전송률 개선을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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