Memory error debugging is one of the most critical processes in improving software quality. However, due to the extensive time consumed to debug, the enhancement often leads to a huge bottle neck in the development process of mobile devices. Most of the existing memory error detection tools are based on static error detection; however, the tools cannot be used in mobile devices due to their use of large working memory. Therefore, it is challenging for mobile device vendors to deliver high quality mobile devices to the market in time. In this paper, we introduce "PinMemcheck", a pin-based memory error detection tool, which detects all potential memory errors within $1.5{\times}$ execution time overhead compared with that of a baseline configuration by applying the Pin's binary instrumentation process and a simple data structure.
Error control is one of major concerns in many electronic systems. Experience shows that most malfunctions during system operation are caused by transient faults, which often mean abnormal signal delays that may result in violations of circuit element timing constraints. This paper presents a novel CMOS-based concurrent timing error detector that makes a flip-flop to sense and then signal whether its data has been potentially corrupted or not by a setup or hold timing violation. Designed circuit performs a quiescent supply current evaluation to determine timing violation from the input changes in relation to a clock edge. If the input is too close to the clock time, the resulting switching transient current in the detection circuit exceeds a reference threshold at the instant of the clock transition and an error is flagged. The circuit is designed with a $0.25{\mu}m$ standard CMOS technology at a 2.5 V supply voltage. The validity and effectiveness are verified through the HSPICE simulation. The simulation results in this paper shows that designed circuit can be used to detect setup and hold time violations effectively in clocked circuit element.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.37
no.2
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pp.227-235
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2013
The quality of the part-of-speech (POS) annotation in a corpus plays an important role in developing POS taggers. There, however, are several kinds of errors in Korean POS-tagged corpora like Sejong Corpus. Such errors are likely to be various like annotation errors, spelling errors, insertion and/or deletion of unexpected characters. In this paper, we propose a method for detecting annotation errors using error patterns, and also develop a tool for effectively correcting them. Overall, based on the proposed method, we have hand-corrected annotation errors in Sejong POS Tagged Corpus using the developed tool. As the result, it is faster at least 9 times when compared without using any tools. Therefore we have observed that the proposed method is effective for correcting annotation errors in POS-tagged corpus.
The compression of video data is intended for real-time transmission of band-limited channels. Compressed video bit-streams are very sensitive to transmission error. If we lose packets or receive them with errors during transmission, not only the current frame will be corrupted, but also the error will propagate to succeeding frames due to the spatio-temporal predictive coding structure of sequences. Error detection and concealment is a good approach to reduce the bad influence on the reconstructed visual quality. To increase concealment efficiency, we need to get some more accurate error detection algorithm. In this paper, We hide specific data into the motion vector difference of each macro-block, which is obtained from the procedure of inter prediction mode in H.264/AVC. Then, the location of errors can be detected easily by checking transmitted specific data in decoder. We verified that the proposed algorithm generates good performances in PSNR and subjective visual quality through the computer simulation by H.324M mobile simulation tool.
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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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.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.249-252
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2002
본 논문에서는 음향반향제거기에서 상관계수를 이용하여 동시통화 구간을 검출하는 방법에서 검출 오류로 인해 발생되는 문제점에 대해서 다룬다. 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 DT 검출 방법에서 동시통화 구간과 반향경로의 변화를 명확하게 구분 짓는 문턱값 설정이 어렵기 때문에 때때로 검출 오류가 발생한다. 즉, 동시통화 중간에 반향경로가 변함으로써 동시통화 구간의 끝점 검출에 실패하거나 반항경로 변화를 DT로 잘못 인식하는 경우가 발생하는데, 이럴 경우 더 이상 적응필터의 계수를 갱신을 할 수 없는 상태에 빠지기도 한다. 본 논문에서는 반향제거기에 보조필터를 사용하여 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 이는 보조필터가 기준입력신호(reference signal)를 이용하여 변화된 반향신호 성분은 추정할 수 있지만 근단화자 신호는 추정할 수 없다는 점을 이용한다 실험을 통해 제안한 알고리즘이 검출 오류로 인해 발생되는 문제를 효율적으로 해결할 수 있음을 확인하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.11
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pp.2745-2750
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2015
Abstract should be placed here In this study, we propose an algorithm of the method of recovering quickly find the location of the error encountered during separate operations in the functional structure of complex digital circuits by mimicking the self-healing function of the cell. By the digital circuit was divided by 9 function block unit of function, proposes a method that It can quickly detect and recover the error position. It was the detection and recovery algorithms for the error location in the digital circuit of a complicated structure and could extended the number of function block for the $3{\times}3$ matrix structure on the dital circuit.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2002.10e
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pp.62-68
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2002
음성인식기를 거친 결과는 오류를 포함할 수 있으며 이를 다른 자연어처리 응용에 이용하기 위해서는 오류의 검출과 수정과정이 필수적이다. 음성인식 오류 후처리는 그 성격상 문자인식 후처리와는 다른 접근 방법을 필요로 하며, 본 인구에서는 잡음환경을 제외한 특정 도메인에 국한된 음성발화 상황에 초점을 맞추고자 한다. 후처리 방법에 있어서는 통계적 접근과 패턴매칭에 의한 접근 방법이 있으며, 본 연구에서는 특정 도메인에서 사용되는 어휘의 의미정보를 포함하는 패턴을 자동으로 생성시켜 이에 의한 오류 검출 및 수정 방안을 제안한다. 본 실험에 사용된 도메인은 차량정보센터용 음성정보 제공 시나리오이며 상용 음성인식기를 후처리를 위한 개발 툴로 사용하였다.
This paper proposes an information hiding algorithm using channel coding technique which can be used to detect transmission errors and to protect copyright for MPEG-2 video The watermark signal is generated by applying copyright information of video data to a convolutional encoder, and the signal is embedded into macro blocks in every frame while encoding to MPEG-2 video stream In the decoder, the embedded signal is detected from macro blocks in every frame, and the detected signal is used to localize transmission errors in the video stream. The detected signal can also be used to claim ownership of the video data by decoding it to the copyright Information. In this stage, errors in the detected watermark signal can be corrected by channel decoder. The 3 video sequences which consist of 300 frames each are applied to the proposed MPEG-2 codec. Experimental results show that the proposed method can detect transmission errors in the video stream while decoding and it can also reconstruct copyright information more correctly than the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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