• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.2
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• pp.65-74
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• 2006

The MPEG-2 video compressed bitstream is very sensitive to transmission errors due to the complex coding structure of the MPEG-2 video coding standard. If one packet is lost or received with errors, not only the current frame will be corrupted, but also errors will propagate to succeeding frames within a group of pictures. Therefore, we employ various error resilient coding/decoding techniques to protect and reduce the transmission error effects. Error concealment technique is one of them. Error concealment technique exploits spatial and temporal redundancies of the correctly received video data to conceal the corrupted video data. Motion vector recovery and compensation with the estimated motion vector is good approach to conceal the corrupted data. In this paper, we propose various error concealment algorithms based on motion vector recovery, and compare their performance to those of conventional error concealment methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.715-717
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 최근 각광받는 기계학습 방법 중 하나로서, kernel function 이라는 사상(mapping)을 이용하여 입력 공간의 벡터를 classification이 용이한 특징 (feature) 공간의 벡터로 변환하는 것을 근간으로 한다. SVM은 이러한 특징 공간에서 두 클래스를 구분 짓는 hyperplane을 일련의 최적화 방법론을 사용하여 찾아내며, 주어진 문제가 convex problem 인 경우 항상 global optimal solution 을 보장하는 등의 장점을 지닌다. 한편 bioinformatics 연구에서 주로 사용되는 데이터는 측정 오류 등 일련의 오류를 포함하고 있으며, 이러한 오류는 기계학습 방법론이 어떤 decision boundary를 찾아내는가에 영향을 끼치게 된다. 특히 SVM의 경우 이러한 오류는 특징 공간 벡터간의 관계를 나타내는 Gram matrix를 변화로 나타나게 된다. 본 연구에서는 입력 공간에 오류가 발생할 때 그것이 SVM 의 decision boundary를 어떻게 변화시키는가를 대표적인 두 가지 kernel function, 즉 linear kernel과 Gaussian kernel에 대해 분석하였다. Wisconsin대학의 유방암(breast cancer) 데이터에 대해 실험한 결과, 데이터의 오류에 따른 SVM 의 classification 성능 변화 양상을 관찰하여 커널의 종류에 따라 SVM이 어떠한 특성을 보이는가를 밝혀낼 수 있었다. 또 흥미롭게도 어떤 조건 하에서는 오류가 크더라도 오히려 SVM 의 성능이 향상되는 것을 발견했는데, 이것은 바꾸어 생각하면 Gram matrix 의 일부를 변경하여 SVM 의 성능 향상을 꾀할 수 있음을 나타낸다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.362-367
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• 2019

본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.484-486
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• 2003

무선 통신 채널에서 오류 패턴은 유선에 비해 다른 오류 특징을 가지고 오류가 빈번하게 발생한다. 특히 오류가 오랫동안 없는 상태가 지속되기도 한다. 그러나 시뮬레이션에서 이용되는 균일 분포(Uniform distribution)와 같은 간단한 오류 모델에 의해 발생된 오류는 실제적인 오류 패턴과는 많은 차이가 있다. 이러한 차이점을 없애기 위해 측정된 오류를 기반으로 해서 실제적인 오류 패턴과 비슷한 chaotic map 모델을 시뮬레이션에서 사용할 수 있다. Chaotic map 모델은 다른 오류모델에 비해서 실제적인 오류 패턴과 비슷한 오류 패턴을 가지고, 비교적 간단하게 필요한 파라미터를 구할 수 있다. 본 논문에서는 chaotic map 모델을 무선 센서 네트워크에 적용 했다. 센서 네트워크에서 수집된 데이터와 이 데이터를 통한 Chaotic Map 모델을 CCDF(complementary cumulative distribution function)를 통해 비교했다. 무선랜 환경에서 실험된 chaotic map model은 2/3이상의 결과에서 일치하였지만. 센서 네트워크를 적용하면 무선랜과는 다른 특성을 가지기 때문에 30%의 트레이스에서 chaotic map 모델과 일치한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.225-231
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• 2022

최근 기계번역 분야는 괄목할만한 발전을 보였으나, 번역 결과의 오류가 불완전한 의미의 왜곡으로 이어지면서 사용자로 하여금 불편한 반응을 야기하거나 사회적 파장을 초래하는 경우가 존재한다. 특히나 오역에 의해 변질된 의미로 인한 경제적 손실 및 위법 가능성, 안전에 대한 잘못된 정보 제공의 위험, 종교나 인종 또는 성차별적 발언에 의한 파장은 실생활과 문제가 직결된다. 이러한 문제를 완화하기 위해, 기계번역 품질 예측 분야에서는 치명적 오류 감지(Critical Error Detection, CED)에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 한국어에 관련해서는 연구가 존재하지 않으며, 관련 데이터셋 또한 공개된 바가 없다. AI 기술 수준이 높아지면서 다양한 사회, 윤리적 요소들을 고려하는 것은 필수이며, 한국어에서도 왜곡된 번역의 무분별한 증식을 낮출 수 있도록 CED 기술이 반드시 도입되어야 한다. 이에 본 논문에서는 영어-한국어 기계번역 분야에서의 치명적 오류를 감지하는 KoCED(English-Korean Critical Error Detection) 데이터셋을 구축 및 공개하고자 한다. 또한 구축한 KoCED 데이터셋에 대한 면밀한 통계 분석 및 다국어 언어모델을 활용한 데이터셋의 타당성 실험을 수행함으로써 제안하는 데이터셋의 효용성을 면밀하게 검증한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.507-510
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• 2010

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 하나의 데이터 열(data stream)을 낮은 데이터 전송률을 갖는 작은 데이터로 나누고, 이들을 부반송파(subcarrier)를 통해 동시에 전송한다. OFDM이 차세대 전송방식으로 채택된 이유는 주파수 선택적 페이딩(frequency selective fading)이나 협대역(narrow band)간 간섭에 받는 영향이 적어 고속 통신이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 RS 부호(Reed-Solomon Code)를 사용하여 OFDM에서 대용량 데이터를 전송할 때 발생하기 쉬운 연집 오류(burst error)를 정정하도록 하였다. 또한 채널 사이에 파일롯 심볼(pilot symbol)을 삽입하여 채널 추정을 통한 신호의 타이밍 오류도 고려하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.248-251
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• 2007

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 하나의 데이터 열(data stream)을 낮은 데이터 전송률을 갖는 작은 데이터로 나누고, 이들을 부반송파(subcarrier)를 통해 동시에 전송한다. OFDM이 차세대 전송방식으로 채택된 이유는 주파수 선택적 페이딩(frequency selective fading)이나 협대역(narrow band)간 간섭에 받는 영향이 적어 고속 통신이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 RS 부호(Reed-Solomon Code)를 사용하여 OFDM에서 대용량 데이터를 전송할 때 발생하기 쉬운 연집 오류(burst error)를 정정하도록 하였다. 또한 채널 사이에 파일롯 심볼(pilot symbol)을 삽입하여 채널 추정을 통한 신호의 타이밍 오류도 고려하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.603-605
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• 1998

기존의 오류 제어 방법들은 실시간 특성과 신축적인 신뢰성을 갖는 멀티미디어 통신 응용에 적합하지 못한다. 본 연구에서는 실시간 데이터의 마감시간을 고려한 적시 오류 복구를 위해 오류 복구가 가능한 시점을 예측하여 재전송을 시행하는 예측 재전송을 제안한다. 예측재전송은 오류 발생이 확인될때까지 기다리지 않고 평균 전송시간을 고려하여 미리 재전송을 실시하는 사전 재전송 방법과, 재전송을 하여도 오류 복구가 불가능하다고 판단될 재전송을 실시하지 않고 데이터 전송을 계속 진행되는 재전송 포기 방법으로 적용된다. 이와같은 예측 재전송 기법을 적용한 새로운 오류 제어 프로토콜 x-kernel상에서 구현하였다. 실험 결과, 새로운 프로토콜은 다양한 통신 환경에서 기존의 오류 제어 방법에 비해 종단간 오류 복구율을 높이고 무의미한 오류 처리를 줄이며, 추가되는 부하는 매우 작다는 점을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.229-233
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• 2003

오늘날 많은 양의 데이터가 디지털 논리 회로와 상호 연결에 의해서 다양한 컴퓨터 시스템과 서브시스템 사이에서 전송된다. 데이터가 전송될 때 전자적 잡음, 장치 결함, 시간 오류 등에 의해서 오류가 발생한다. 일반적으로 비트 오류가 발생했을 때 패리티 검사회로가 사용된다. 시스템의 신뢰성과 유용성을 높이기 위해서는 효율적인 패리티 검사회로가 요구된다. 본 논문에서는 PBCA의 특성행렬을 이용하여 거리가 3인 부호를 생성하는 방법과 오류 정정에 사용되는 행렬을 구성하는 방법 및 복호기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.340-342
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• 2006

기존의 멀티미디어 통신 프로토콜은 무선 네트워크 환경에서의 많은 오류에 대한 고려를 하지 않기 때문에 데이터의 손실이 커지고 신뢰성이 보장하기 위한 방법의 사용으로 인해 오버헤드가 커지는 문제가 있다. 3G-324M 프로토콜은 이러한 무선 네트워크 환경에서 멀티미디어 통신 시 사용되는 프로토콜이다. 하지만 오류 발생이 기변적으로 변하는 상황에 대해서 적절칩 대처하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 3G-324M 프로토콜을 확장하여, 무선 네트워크라는 오류 발생이 많은 상황에서 이러한 단점을 적절히 대처할 수 있는 프로토콜 설계 요소 및 그와 관련된 구현 방법에 관해 논한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 프로토콜에 수신된 데이터의 오류를 예측하는 모듈을 추가해 오류 발생 정도를 예측하고 송신하는 데이터를 이러한 상황에 적절하게 대처해 송신할 수 있도록 하였고 그에 따른 테스트 결과를 살펴본다.