• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제24권4호
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• pp.573-594
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• 2014

교사의 평가 전문성의 영역 중에서도 평가 문항 제작 능력은 평가의 타당도, 신뢰도에 있어 필수적인 요소이다. 다시 말해, 평가문항의 내용적인 측면과 형식적인 측면에서의 오류는 올바른 평가를 저해하는 요소이며 이러한 평가를 통하여 긍정적 피드백이 이루어질 수 없다. 본 연구는 서울 경기 인천 일반고등학교 45개교 수학과 중간고사와 기말고사 기하와 벡터 60개 시험지의 문항 분석을 통하여 지필평가의 내용적인 측면과 형식적인 측면에서의 문항 오류와 개선점에 대하여 논하고, 이를 통하여 교사들의 평가 문항 제작에 대한 능력 제고를 그 목적으로 하고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.363-371
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• 2010

특징벡터의 분류를 개선시켜 화자독립 음성인식의 오류율을 줄이려는 노력의 일환으로서, 우리는 MFCC의 추출에 있어서 푸리에 스펙트럼을 기울이는 방법이 미치는 효과를 연구한다. 음성신호에 FIR 필터링을 적용하는 효과의 조사도 병행된다. 제안된 방법은 두 가지 독립적인 방법에 의해 평가된다. 즉, 피셔의 차별함수에 의한 방법과 은닉 마코브 모델 및 퍼지 벡터양자화를 사용한 음성인식 오류율 조사 방법이다. 실험 결과, 적절한 파라미터의 선택에 의해 기존의 방법에 비해 10% 정도 낮은 인식 오류율이 얻어짐을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권9C호
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• pp.853-858
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• 2006

음성인식에서 TMHMM(Tied Mixture Hidden Markov Model)은 자유 매개변수의 수를 감소시키기 위한 좋은 접근이지만, GPDF(Gaussian Probability Density Function) 군집화 오류에 의해 음성인식의 오류를 발생시켰다. 본 논문은 TMHMM에서 발생하는 군집화 오류를 최소화하기 위하여 HCNN(Homogeneous Centroid Neural Network) 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 CNN(Centroid Neural Network)을 TMHMM상의 음향 특징벡터에 활용하였으며, 다른 상태에 소속된 확률밀도가 서로 겹쳐진 형태의 이질군집 지역에 더 많은 코드벡터를 할당하기 위해서 본 논문에서 새로 제안이 제안되는 이질성 거리척도를 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 한국어 고립 숫자단어의 인식문제에 적용한 결과, 기존 K-means 알고리즘이나 CNN보다 각각 14.63%, 9,39%의 오인식률의 감소를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1563-1571
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• 2009

H.264/AVC의 시간적 오류 은닉을 위한 새로운 경계 정합 방법과 은닉된 영상의 화질 향상을 위한 후처리 방법을 제안한다. 시간적 오류 은닉은 참조 프레임에서 가장 유사한 블록으로 오류가 발생한 블록을 대체시키는 방법이다. 가장 유사한 블록을 찾기 위해 H.264/AVC에서는 오류가 발생한 블록의 바깥 경계의 화소값과 참조블록의 안쪽 경계의 화소값을 단순 비교한다. 그러나 기존의 방법은 좁은 범위의 화소값 만을 비교하므로 부정확한 블록으로 오류 블록을 대체할 확률이 높다. 본 논문에서는 더욱 정확한 블록으로 오류 블록을 대체하기 위하여 참조 블록의 안쪽 경계의 화소값과 바깥 경계의 화소값을 오류 블록의 바깥 경계의 화소값과 비교하고 후보 움직임 벡터의 최솟값과 최댓값을 기준으로 일정 검색 범위내의 추가적인 후보 움직임 벡터를 설정하는 보다 향상된 경계 정합 방법, 그리고 변형된 디블록킹 필터를 통해 오류 없이 복호된 블록과 오류가 은닉된 블록과의 경계를 부드럽게 하는 후처리 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 블록 정합방법보다 최대 약 0.9 dB의 화질 향상을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.907-916
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• 2019

본 논문은 CNOT 게이트만을 사용해 모든 다중비트플립 오류들로부터 표적큐비트를 완벽하게 보호할 수 있는 새로운 5-큐비트 다중비트플립코드를 제안하였다. 제안한 다중비트플립코드는 기존의 단일비트플립코드에서와 같이 근원오류부에 Hadamard 게이트 쌍들을 임베딩 할 경우에 쉽게 다중위상플립코드로 확장될 수 있다. 본 논문의 다중비트플립코드와 다중위상플립코드는 4 개 보조큐비트들에 의한 상태벡터 오류정보를 공유한다. 이 4-큐비트 상태벡터들은 Pauli X와 Z 정정이 수반되는 모든 다중플립오류들이 특정 근원오류를 공통으로 포함하는 특성을 반영한다. 이 특성을 이용해 본 논문은 Pauli X와 Z 근원오류의 검출과 정정을 단 3개의 CNOT 게이트로 배치 처리함으로써 다중플립 오류정정을 위한 QECC 설계에도 불구하고 저비용 실현이 가능함을 보였다. 본 논문이 제안한 5-큐비트 다중비트플립코드와 다중위상플립코드는 100% 오류정정율과 50% 오류판별율 특성을 보였다. 이 논문에 제시된 모든 QECC는 QCAD 시뮬레이터를 사용해 검증되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.71-74
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• 1999

본 논문에서는 이동 무선 채널에 의한 동영상의 실시간 전송을 위해 채널 상태에 따라 터보코드의 반복 복호 횟수를 자동으로 결정한 UEP(Unequal Error Protection) 채널 부호화 방법에 대해 레일리 페이딩 채널에서의 성능을 분석한다. 이 부호화 방법은 열악한 채널 환경에서 우선 순위가 높은 정보에 보다 많은 반복 횟수가 부과되게 함으로써 헤더 정보나 움직임 벡터 등과 같이 동영상 신호의 복원에 중요한 정보에 대한 오류의 전파효과를 억제시킬 수 있다. 연집 오류의 주요인인 레일리 페이딩 채널에서 복호기의 성능을 분석하기 위해 컴퓨터 모의실험을 수행해 그 결과를 제시한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.33-36
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• 1999

본 논문에서는 기존의 text-to-speech(TTS) 합성방식이 미리 정해진 화자에 의한 단조로운 합성음을 가지는 문제를 극복하기 위하여, 임의의 화자의 음색을 표현할 수 있는 화자 변환(Voice Conversion) 기능을 구현하였다. 구현된 방식은 화자의 음향공간을 Gaussian Mixture Model(GMM)로 모델링하여 연속 확률 분포에 따른 화자 변환을 가능케 했다. 원시화자(source)와 목적화자(target)간의 특징 벡터의 joint density function을 이용하여 목적화자의 음향공간 특징벡터와 변환된 벡터간의 제곱오류를 최소화하는 변환 함수를 구하였으며, 구해진 변환 함수로 벡터 mapping에 의한 스펙트럼 포락선을 변환했다. 운율 변환은 음성 신호를 정현파 모델에 의해서 모델링하고, 분석된 운율 정보(피치, 지속 시간)는 평균값을 고려해서 변환했다. 성능 평가를 위해서 VQ mapping 방법을 함께 구현하여 각각의 정규화된 켑스트럼 거리를 구해서 성능을 비교 평가하였다. 합성시에는 ABS-OLA 기반의 정현파 모델링 방식을 채택함으로써 자연스러운 합성음을 생성할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.771-774
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• 2002

에러 발생율이 높은 이동 통신 채널 환경에서는 부호화된 비디오 스트림 전송시 발생된 채널 에러는 비디오 화질에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서 현재 널리 사용되고 있는 H.263 부/복호화기에서 전송도중 에러가 발생했을 경우 추가적인 데이터 삽입 없이 효율적으로 에러를 은닉할 수 있는 기법에 관하여 제안하였다. 특히, 영상신호는 대개 인트라 픽쳐와 인터 픽쳐로 크게 구분되는데, 이들 중 부호화된 스트림에서 발생빈도가 놀은 인터 픽쳐에 대한 오류은닉을 우선적으로 목표로 하였다. 인터 프레임 픽쳐에서 DFD나 움직임벡터 손실시, 정확히 복원된 손실된 매크로블럭에 인접한 주변 픽셀 4*4을 이용해서 이전픽쳐에서 움직임벡터을 추정하고, 추정된 움직임 벡터을 가지고 손실된 매크로블록을 복원한다. 이때 주변블럭의 움직임벡터 추정시 소요되는 계산량은 충분히 디코더측에서 수용한다는 전제하에서 실험하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.262-267
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• 2022

이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권9C호
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• pp.846-852
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• 2006

${\kappa}$-오류 선형복잡도는 통신 시스템 및 스트림 암호 시스템 등에 사용되는 수열의 안정성 여부를 판단하는 중요한 척도이다. 본 논문은 p가 소수이고 2가 모듈로 $p^2$의 원시근일 때 $p^m$-주기 이진 수열의 k-오류 선형복잡도와 해당 오류벡터를 효과적으로 구할 수 있는 알고리듬을 소개한다. 또한 암호학적인 관점에서 정의된 ${\kappa}$-오류 선형 복잡도의 의미를 부호 이론의 관점에서 살펴봄으로써 부호어의 길이가 $p^m$인 이진 순환 부호를 효과적으로 복호할 수 있는 알고리듬을 소개하며 이러한 부호의 최소 거리에 관한 중요한 성질들을 유도한다.