전 세계적으로 널리 상용화된 Excel은 수식작성과 계산이 편리해 기업의 세무계산, 보고서나 학교의 성적관리 및 가계부 등에 광범위하게 활용되고 있는 전산프로그램이다. 그러나 초기부터 계산의 부정확성 및 오류들이 꾸준히 제기되어 왔고, 지속적으로 수정되어 발전하여왔다. 소수의 진법변환 과정은 경우에 따라서는 단순한 계산을 반복적으로 여러 번 해야만 하기에, 이러한 단순작업은 컴퓨터에 의한 계산도구들의 도움을 받기에 적절하다. 이번에 발견된 소수의 진법변환과 같은 단순계산과정에서 Excel의 오류는 쉽게 이해되지 않는다. 유사한 오류가 추가적으로 발견될 가능성은 높다. 이번에 발견된 오류의 유형에 대하여 원인을 파악하고, 빠른 수정을 희망한다.
본 연구의 목적은 형태초점 교수법과 오류수정 피드백이 영어 구문 학습에 효과적인지를 살펴보고, 이에 대한 학생들의 반응을 파악하기 위함이다. 연구 참여자들은 필수과목인 영어회화 강좌를 수강하는 8개 분반의 초급수준의 대학교 1학년 학생 122명이다. 이들 여덟 개 분반을 무작위로 세 그룹 즉 시각적 입력강화 집단(TIE group), 출력강화 집단(DICT group)과 통제집단(CG group)으로 나누어 사전 사후 평가 및 설문조사를 실시하였다. SPSS 21.0 for Window 프로그램을 사용하여 형태초점 교수법과 오류수정 피드백의 효과와 학생들의 영어수업에 대한 인식과 태도의 변화를 분석하였다. 연구결과, 본 연구에 활용된 형태초점 교수활동인 입력강화 및 출력강화 활동과 오류수정 피드백 모두가 학생들이 문법형태에 대한 지식을 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났으며, 실험집단 모두가 형태초점 교수법과 오류수정 피드백에 긍정적인 인식과 태도를 보였고, 실험에 참여한 모든 학생들이 짝 활동(pair work)을 선호하였다. 또한, 통제집단(CG group)을 제외한 대부분의 시각적 입력강화 집단(TIE group)과 출력강화 집단(DICT group) 학생들은 영어수업에 대한 만족과 흥미를 보였던 것으로 나타났다. 이러한 실험 결과에 의거하여, 한국의 EFL 학습 환경에 있는 학생들의 영어 학습에 대한 개인적인 선호도를 고려하여 짝 활동 (pair work)의 형태로 목표문법형태 학습에 적절한 형태초점 교수법을 적용할 것을 제안한다.
기존의 맞춤법 검사기의 단점인 오류 수정 작업과 처리 시간을 감소시키면서, 높은 오류 교정의 정확률을 보장하는 자동 오류 교정 시스템의 개발을 위한 첫 단계로써 한국어 오류의 80% 이상을 차지하는 띄어쓰기 오류에 대한 자동 교정 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 우리가 사용하는 일반 문서에서 띄어쓰기가 잘못된 단어에 대한 교정과 오류 단어에 대한 검색을 행하기 위하여, 띄어쓰기 교정 시스템의 개발 단계에서 현실적으로 고려해야 할 사항과 교정 정확률 및 처리 속도를 높이기 위한 본 시스템의 띄어쓰기 오류 루틴을 제시한다. 본 시스템의 처리 결과, 올바른 어절을 제외한 띄어쓰기가 잘못된 오류 단어(띄붙 오류와 붙띄 오류 포함)에 대해 약 98.7%의 띄어쓰기 교정 성공률을 보였다.
영화의 스토리에 대한 분석은 영화의 설계도와 같은 스크립트를 분석하여 용이하게 이루어질 수 있다. 영화의 스크립트는 파이널 드래프트(Final Draft)의 형식화된 구조로 기술되어 있지만, 웹상에 공개된스크립트들은 대부분 형식이 파괴되어 문장 내용에 대한 분석이 없으면 형식을 복원하기 힘든 상황이다. 이를 위해 자동으로 스크립트를 파싱한 후에 사용자들이 협업적으로 결과물의 오류를 자유롭게 점검하고 수정할 수 있도록 웹기반의 스크립트 분석 소프트웨어를 개발하고 제공할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자에 의해 스크립트의 형식 오류가 수정되고 걸러지게 하여 완성도 높은 영화 데이터 축적을 가능케 하는 웹 기반의 협업적 스크립트 분석 플랫폼의 구조를 제시하고, 구현 결과에 대한 성능평가를 진행하였다. 실험을 통해 자동 파싱 성공률이 64.95%로 나타났고, 협업적 오류 수정은 5단계를 거친 후에 대부분의 오류가 수정되어 99.58%의 파싱 정확도를 보여주었다.
휴대용 정보통신 단말기에서 한글 입력 방식은 단말기에 부착되어 있는 제한된 버튼만을 이용한다는 제약이 있다. 이 제약 조건 하에서 한글 모음을 편리하고 빠르게 입력할 수 있도록 8개의 기본 모음 집합으로부터 이중 모음을 조합하는 방식을 제안한다. 이 방식은 최대 2타로 모든 모음들이 조합될 수 있어서 신속한 입력이 가능하고, 이중 모음에 대해 사용자들이 익숙한 방법으로 조합될 수 있도록 2가지 이상의 조합 방식을 지원하여 사용자 편의성을 높였다 또한, 양성-음성 모음 간에 빈번하게 발생하는 입력 오류를 쉽게 수정할 수 있도록 양성 모음과 음성 모음이 추가 키 입력으로 전환되는 오류 수정 기능을 추가하였다. 기존의 모음 입력 방식들과 비교했을 때 제안한 방식이 입력의 신속성과 오류 수정의 용이성 등의 관점에서 매우 효율적임을 확인하였다.
오류 역전파 알고리즘을 영상 인식에 적용한 경우 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하여야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘의 은닉층 노드 수를 동적으로 설정하는 문제를 해결하기 위해 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 콘테이너 영상의 문자 및 숫자 인식 문제에 적용하여 기존의 오류 역전파 알고리즘과 성능을 비교, 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 자가 생성 지도 학습알고리즘이 기존의 오류 역전과 알고리즘보다 지역 최소화에 빠질 가능성이 감소하였으며 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 영상 인식에 적용할 수 있는 가능성도 제시하였다.
연속 변수란 불연속 변수와 다르게 빛의 진폭 및 위상과 같이 연속적인 값을 가지는 양자 정보를 말하며 연속 변수 선형 양자 오류 정정 부호는 이러한 연속 변수에서 발생하는 오류를 수정할 수 있는 선형 부호이다. 본 논문에서는 불연속 변수에서 연구된 stabilizer 부호를 기반으로 연속 변수 선형 양자 오류 정정 부호를 구성하는 방법을 살펴본다.
본 논문에서는 기존 오류정정부호의 복호 과정에 사용되는 Belief propagation (BP) 알고리즘을 이용한 저밀도 양자 오류정정 부호의 복호 기법에 대해 기술한다. Depolarizing 채널 가정하에 기존 오류정정부호와 다르게 양자 오류정정 부호가 갖는 초기 채널 오류 확률에 의한 성능 열화를 개선하기 위해 초기 채널 오류 확률 정보를 개선하는 기법을 적용하였다. 테너 그래프를 바탕으로 각 체크 노드의 신드롬과 노드의 연결 상태를 고려하여 오류가 발생한 위치를 추적하고 BP 알고리즘에 입력되는 초기 채널 오류 확률 정보를 수정하여 반복 복호 시 발생할 수 있는 성능 열화를 개선하였다.
본 논문에서는 패턴기반 자동번역시스템의 효율적인 번역 성능 향상을 위해 병렬 코퍼스(parallel corpus)를 이용한 오류 자동 탐지 방법을 제안하고자 한다. 번역시스템에 존재하는 대부분 오류는 크게 지식 오류와 엔진 오류로 나눌 수 있는데 통상 이런 오류는 이중 언어가 가능한 훈련된 언어학자가 대량의 자동번역 된 결과 문장을 읽음으로써 오류를 탐지하고 분석하여 번역 지식을 수정/확장하거나 또는 엔진을 개선하게 된다. 하지만, 이런 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서는 병렬 코퍼스 중의 목적 언어(Target Language) 문장 즉, 정답 문장과 자동번역 된 결과 문장을 다양한 방법으로 비교하면서 번역시스템에 존재하고 있는 지식 및 엔진 오류를 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한-중 자동번역시스템에 적용하여 그 정확률과 재현률을 측정하였으며, 자동적으로 오류를 탐지하여 추출 할 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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