본고에서는 양자 정보 처리 시스템에서 사용되는 양자 오류 정정 부호에 대해서 알아본다. 양자 오류 정정 부호는 디지털 정보가 아닌 연속적인 값을 갖는 양자 정보의 오류를 수정하는 기법으로 기존의 고전 오류 정정 부호를 적용할 수 없는 양자정보 시스템에서 사용되는 오류 정정 부호이다. 본 논문에서는 최근 가장 활발하게 사용되고 있는 안정 부호를 중심으로 양자 오류 정정 부호의 구성 및 기존 오류 정정 부호와의 관계를 살펴본다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.31-34
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2003
현재 구현되어 있는 한국어 철자 교정 시스템은 문장의 문법 정보나 연어 관계로부터 문장의 오류를 처리하는 방식을 쓰고 있다. 본 논문에서는, 홑문장에서 의미소 사이의 관계를 이용하여 오타 문자를 수정하고 오타에 의한 의미적인 오류가 있을 때에는 의미에 해당하는 적절한 단어를 대체하여 제공하는 시스템을 제안한다. 단어의 뜻에 따라 체언은 의미 트리를 형성하고, 서술어는 주어 및 목적어의 체언과 의미 관계를 정의한다. 오류가 포함된 문장에서, 의미 관계를 비교, 분석하여 주어 및 목적어의 체언이 틀렸을 경우에는 서술어로부터, 서술어가 틀렸을 경우에는 주어 및 목적어의 체언으로부터, 수식어가 틀렸을 경우에는 체언 또는 서술어로부터 정의된 상호 의미 관계를 이용하여 한 문자에 대한 오타를 수정하고 오타에 의한 의미적 오류가 발견될 때에는 상기와 같은 철자 교정 방법을 적용하였다.
1967년 Andrew J. Viterbi에 의해 처음 제안된 Viterbi 알고리즘은 길쌈부호(convolution code)의 대표적인 복호방법으로 현재 통신 기술 중에서 가장 많이 쓰이는 것 중에 하나이다. Viterbi decoder는 사용되는 시스템의 사양에 따라 에러 수정 능력이 다른데 통신 channel 상의 오류뿐만 아니라 Viterbi decoder내부에 있는 메모리에서 발생하는 오류도 Viterbi decoder의 에러 수정 능력에 영향을 준다. 본 논문에서는 일반적으로 많이 확인되었던 channel상의 오류와 함께 Viterbi decoder내부에 있는 메모리에서 오류가 발생했을 때 복.부호기의 사양에 따른 에러정정능력을 분석하였다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.3
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pp.247-253
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2021
There are various programming errors that occur in the course of programming practice for beginners in computer programming. At this time, since it is difficult for learners to recognize errors by themselves, they correct program errors through the instructor's feedback. However, as students learn programming techniques in an online learning environment due to the COVID-19 pandemic, there is a limit to interaction between the students and the instructor in comparison with offline classes, so it is necessary for learners to develop their own ability to solve programming errors by themselves. Therefore, in this study, error cases in online programming classes using the Python language are analyzed and an online programming education method that can improve learners' ability to correct programming errors is proposed based on the analysis results.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.04a
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pp.187-190
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2002
본 논문은 다중 특징을 포함한 대표 키 프레임을 추출을 통해 장면 전환 검출 시 발생할 수 있는 검출 오류를 자동으로 인식하고 수정함으로써 빠르고 신뢰성 있는 장면 분할을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위해 개선된 고속 장면 전환 검출 기법에 의해 샷을 분할 하고 분할 된 샷으로부터 대표 키 프레임과 그것에 포함된 후보 키 프레임들의 다중 정보를 포함시킴으로써 샷의 전반에 대한 정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 한다. 그리고 다중정보를 포함한 대표 키 프레임의 비교를 통해 샷 검출 오류를 자동으로 인식하여 적절히 수정할 수 있는 기법을 제안하며 실세계 동영상 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 기법에 의해 효율적으로 샷이 분할 될 수 있음을 보인다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.111-114
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2002
음성인식에서 발화검증은 비인식대상어휘(OOV)를 기각시키고, 인식대상어휘라도 오인식 가능성이 높은 결과를 기각시키는 기술을 말한다. 본 논문에서는 혼동가능성 높은 숫자쌍들이 존재하는 한국어 연결 숫자 인식에서 발화검증 결과로 숫자열 기각시 오인식 가능성이 높은 숫자열을 그냥 기각시키는 대신에 대체오류를 수정하여 인식성능을 향상시키고자 하였다. N-best decoding 결과에 따르면 $2^{nd}\;best$ 나 $3^{rd}\;best$안에 대부분의 제대로 된 인식결과들이 포함된다. 따라서, N-best decoding을 이용해, 숫자열 기각시 $2^{nd}\;best$ 숫자열로 대체된 것이라고 가정한 후, 개별숫자 log likelihood ratio(LLR)과 N-best 기반의 숫자열 LLR[3] 등을 함께 고려한 신뢰도 측정방식에 의해 그 가정이 맞다고 판단이 되면 $2^{nd}\;best$ 의 숫자열과 대체함으로써 부분적으로 오류를 수정하였다.
In the applications of a human speech interface, reducing the error rate in recognition is the one of the main research issues. Many previous studies attempted to correct errors using post-processing, which is dependent on a manually constructed corpus and correction patterns. We propose an automatically learnable post-processing method that is independent of the characteristics of both the domain and the speech recognizer. We divide the entire post-processing task into two steps: error detection and error correction. We consider the error detection step as a classification problem for which we apply the conditional random fields (CRFs) classifier. Furthermore, we apply transformation-based learning (TBL) to the error correction step. Our experimental results indicate that the proposed method corrects a speech recognizer's insertion, deletion, and substitution errors by 25.85%, 3.57%, and 7.42%, respectively.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.5
no.3
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pp.633-644
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1998
혼합설계의 교호작용에 대한 F 검정이 유효하려면 다표본 구형성(multisample sphericity) 가정과 다변량 정규분포 가정이 만족되어야 한다. F 검정을 실시하기 위한 가정들이 위반된 조건하에서 혼합설계의 교호작용에 대한 검정법들의 1종오류가 비교되었다. 비교된 검정법들은 (1) F 검정(F), (2) 절사평균을 사용한 F 검정($F_T$)(3)$\varepsilon$-수정 F 검정($\varepsilon)$(4) 절사평균을 사용한 $\varepsilon$-수정 F 검정$(\varepsilon_T$) (5) CIGA검정(CIGA), (6) 절사평균을 사용한 CIGA검정($CIGA_T$)이었다. 결과는 CIGA와 $CIGA_T$는 1종오류를 대체로 잘 관리하나, F검정들과 ($\varepsilon$)검정들은 일부 조건에서 아주 작은 1종오류나 아주 큰 1종오류를 갖는 것으로 나타났다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.344-349
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1998
음성/언어학적 및 음성의 과학적 연구를 위해서는 대량의 음소 단위 분절 레이블링된 데이터베이스 구축이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 음성 합성용 DB 의 구축 및 합성 단위 자동 생성 연구의 일환으로 자동 음소 분할기의 경계오류를 보상할 목적으로 MLP 기반 호처리기가 포함된 음소 분할 방식을 제안한다. 최근 자동 음소 분할기의 성능 향상으로 자동 분절 결과를 이용하여 음성 합성용 운율 DB를 작성하고 있으나, 여전히 경계오류를 수정하지 않고서는 합성 단위로 직접 사용하기 어렵다. 이로 인해 보다 개선된 자동 분절 기술이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 음성에 내제된 음향적 특징을 다층 신경회로망으로 학습하고, 자동 분절기 오류의 통계 특성을 이용하여 자동 분절 경계 수정에 용이한 방식을 제안한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서, 제안된 후처리기를 도입 후, 기존 자동 분절 시스템이 분할율에 비해 약 25% 의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류는 약 39%가 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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