• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.12C
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• pp.971-976
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• 2010

We introduce an error correcting 4/6 modulation codes for holographic data storage, and simulate under adding mis-alignment noise. The holographic data storage has two-dimensional intersymbol interference. To increase the channel performance, it is necessary to use modulation code. Furthermore, if the modulation code has trellis structure, error correcting capability is added. The error correcting 4/6 modulation code shows better performance than conventional modulation codes with and without mis-alignment noise.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.22 no.9
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• pp.1998-2004
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• 1997

In this paper, we have analyzed the bit error performance ofthe chip-spreading OCDM system proposed in the previous papaer and compared the results, through computer simulations, with those of conventional DS/CDMA system which employs the maximal ration combining method. WE have shown, analytically, that the BER upper bound of the OCDM system coincides with that of the conventional DS/CDMA system and the lower bound exhibits much improved results. From the simulation results, we have confirmed that the BER curves of proposed OCDM system actually lie between the two theoretical bounds and its performance is superior to that of the DS/CDMA system.

• 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.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.12 no.2
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• pp.104-111
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• 2017

Pre-Rake CDMA system using multiple transmit antenna provides a good system performance without equipping a complicated RAKE combiner at the mobile receiver. However, the performance of the Pre-Rake systems are significantly affected by channel estimation error so that the effect of the channel estimation error should be considered and analyzed for evaluating the system performance. In this paper, MISO(Multi-Input Multi-output) Pre-Rake CDMA system with channel estimation error is analyzed by numerical analysis and the results are compared with that of the computer simulation. From the numerical results, it is found that the performance of the Pre-Rake system is more affected by the phase error than the amplitude error.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.80-85
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• 2023

기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.7
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• pp.827-838
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• 1999

멀티미디어 통신에서 통신 성능에 관련된 요구 사항들은 QoS 매개 변수들로서 서술된다. QoS매개 변수들에서 중요한 매개 변수 중의 하나가 전송 신뢰성이다. QoS 매개 변수로서의 신뢰성은 오류 감지, 보고 그리고 정정 기법으로 정의된다. 하지만 기존의 오류 제어 기법들은 멀티미디어 데이타의 통합된 관점을 고려하지 않았다. 그래서 우리는 MEC(multimedia-oriented error control)라고 명명된 오류 제어 기법을 제안하였다. 1 본 논문에서는 MEC기법의 성능을 조사 하였다. 성능평가 결과는 MEC기법이 기존의 오류 제어 기법보다도 낮은 전송지연(lower delay)과 호손율(blocking probability) 을 갖는다는 것을 볼 수 있었다. 결국 제안된 MEC기법은 수송 프로토콜에게 유연성과 높은 성능을 갖도록 해준다.Abstract Communication performance requirements are described as QoS parameters in multimedia communication. One of the important QoS parameters is the reliability of the transfer. As a QoS parameter, the reliability defines error detection, report and correction mechanisms. Conventional error control mechanisms, however, do not consider the integrated viewpoint of multimedia data. So we have proposed the MEC(multimedia-oriented error control). 1 In this paper, we have investigated the performance evaluation of the MEC. The results show that the MEC mechanism provides lower transfer delay and blocking probability than those of the conventional error recovery mechanism. Therefore, the proposed MEC mechanism makes the transport protocol have the flexibility and high performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.347-351
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• 2010

SSD의 칩을 구성하는 셀의 집적도가 높아지고 시스템 오류가 높아짐에 따라, 저장장치의 고신뢰성을 보장해야 하는 필요성은 점점 증가하고 있다. 현재 SSD 의 오류를 복구하기 위한 방법으로 ECC 가 사용되고 있으나 비트단위의 오류복구만 가능하여 복구 성능의 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 SSD 계층구조인 하나의 칩을 디스크로 설정하고 내부에 RAID 시스템을 구성하여 칩 단위의 오류 복구 기법을 제안한다. 제안된 칩 단위의 오류 복구 기법은 기존 하드디스크 기반 RAID 시스템에 적용 되었던 세 가지 Erasure 코드들을 SSD 에 적용한 방법이다. 또한 실험을 통해 각각의 Erasure 코드 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.226-230
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• 2001

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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.5A
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• pp.492-501
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• 2004

The performance of mobile communication systems depends on the state of the time-varying multi-path fading channel. To effectively prevent the corruption of video stream and its propagation in spatial and temporal domain, proactive error controls are widely being deployed. Among possible candidates, the rate compatible punctured convolutional (RCPC) code has been widely used for multimedia data, since its rate can be determined flexibly. In this paper, the adaptive channel estimation and the adaptive error correction techniques over the time-varying mobile channel have been proposed. Extensive computer simulations show that the proposed techniques yield the superior performance than the fixed rate system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.246-251
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• 2019

품사 부착 말뭉치란 문장에 포함된 각 단어에 품사 표지를 부착한 말뭉치를 말한다. 이런 말뭉치에는 다양한 형태의 오류들이 포함되어 있으며, 오류가 포함된 말뭉치를 학습 자료로 사용하는 자연언어처리 시스템의 좋은 성능을 기대할 수 없다. 따라서 말뭉치의 일관성이나 정확도는 자연언어처리 시스템의 성능에 많은 영향을 준다. 하지만 말뭉치 구축 과정에서 작업자의 실수가 발생하고 여러 작업자가 작업을 수행하다 보니 일관성을 유지하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 GMM을 이용한 군집화를 수행하여 오류 후보를 추출한다. 이를 통해서 말뭉치 구축 과정에서 작업자의 실수를 방지하고 일관성을 유지하고자 한다. 세종품사부착 말뭉치를 대상으로 임의로 오류를 유발시켜 실험한 결과, 재현율 84.74%의 성능으로 오류를 탐지하였다. 향후에 좀 더 높은 재현율을 위해서 자질 확장이나 회귀 분석 방법 등을 추진할 계획이다.