• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.165-170
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• 2016

본 논문에서 제안하는 문맥의존 철자오류 교정은 통계 정보를 이용한 방법으로 통계적 언어처리에서 가장 널리 쓰이는 샤논(Shannon)이 발표한 노이지 채널 모형(noisy channel model)을 기반으로 한다. 선행연구에서 부족하였던 부분의 성능 향상을 위해 교정대상단어의 오류생성 및 통계 데이터의 저장 방식을 개선하여 Default 연산을 적용한 모델을 제안한다. 선행 연구의 모델은 교정대상단어의 오류생성 시 편집거리의 제약을 1로 하여 교정 실험을 하지만 제안한 모델은 같은 환경에서 더욱 높은 검출과 정확도를 보였으며, 오류단어의 편집거리(edit distance) 제약을 넓게 적용하더라도 신뢰도가 있는 검출과 교정을 보였다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.9 no.2
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• pp.114-118
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• 2014

In this paper, we analyze the performance of a concatenated code with two different inner decoding schemes. One is the error-detecting inner decoding, and the other is the error-detecting-and-correcting inner decoding scheme. We compare the performances of the two decoding schemes for finite and infinite block length cases when the concatenated code is applied to slow frequency-hopping spread-spectrum multiple access (FH-SSMA) communication systems.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.6
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• pp.755-763
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• 2003

To improve performance over noisy wireless channels, mobile wireless networks employ forward error correction(FEC) techniques. The performance of static FEC algorithms, however, degrades by poorly matching the overhead of their correction code to the degree of the fluctuating underlying channel error. This paper proposes an adaptive FEC technique called FECA(FEC-level Adaptation), which dynamically tunes FEC strength to the currently estimated channel error rate at the data link layer. FECA is suitable for wireless networks whose error rate is high and slowly changing compared to the round-trip time between two communicating nodes. One such example network would be a sensor network in which the average bit error rate is higher than $10^{-6}$ and the detected error rate at one time lasts a few hundred milliseconds on average. Our experiments show that FECA performs 15% in simulations with theoretically modeled wireless channels and in trace-driven simulations based on the data collected from real sensor networks better than any other static FEC algorithms.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.10
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• pp.2537-2543
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• 2014

Between tandem source-channel coding systems and joint source-channel coding systems, it has been known that there is a complexity threshold in complexity versus performance. In this paper, by expanding the previous analysis for equal error protection systems, we analyze and compare the performance under complexity constrains for tandem source-channel coding systems which employ unequal error protection. Under a given complexity constraint, the optimization is performed to minimize the end-to-end distortion of each representative tandem and joint source-channel coding system. The results show that the complexity threshold for unequal error protection systems becomes smaller and the performance enhancement of unequal error protection systems over equal error protection systems gets smaller as the system complexity gets larger.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.12A
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• pp.1136-1144
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• 2010

In this paper, the effects of HARQ feedback error are evaluated in IEEE 802.16m system when the HARQ and ARQ interactions that utilize the HARQ feedback information is used. Also, the HARQ and ARQ interaction scheme considering HARQ feedback errors are proposed. The HARQ and ARQ interaction scheme improve the system throughput by using the HARQ feedback information instead of the ARQ feedback message, which reduce retransmission time. However, errors in the HARQ feedback information generate severe performance degradation. Especially, the local NAK errors between HARQ feedback error critically degrade the performance, because the local NAK errors lead the loss of ARQ blocks. We propose a channel state-based schemes for HARQ and ARQ interactions to mitigate the throughput degradation due to HARQ feedback errors. Simulation results show that the proposed scheme improves the throughput and the delay performance.

• Journal of IKEEE
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• v.16 no.2
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• pp.138-144
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• 2012

In this paper, a semi-analytical approach is proposed for DSF(Decode and Selective Forward)-Relay MC-CDMA(MultiCarrier-Code Division Multiple Access) systems over multipath Rayleigh fading channels. Considering BER(bit error rate) performance and complexity, the MMSE-C(Minimum Mean squared Error-per subCarrier) is used as the combining method for MC-CDMA systems. At first, the analytical method based on error-events at relay nodes for DSF-Relay schemes is utilized in order to derive the averaged BER. Then, the averaged BER is expressed as the form considering possible all error-events. Also, proposed semi-analytical expressions have been verified by comparing with simulation results. Finally, it is verified that the derived analytical expressions can be a frame work to cover different multipath Rayleigh fading channel conditions and to measure the upper performance for DSF-Relay MC-CDMA systems.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.253-260
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• 1998

한국어 문서에는 여러 어절을 검증해야만 처리할 수 있는 의미 오류와 문체 오류가 있다. 다수 어절 사이에 있는 오류는 부분 문장 분석을 한다. 논문에서는 의미 오류와 문체 오류를 처리할 때 어휘적 중의성 때문에 생기는 문제점을 제시하고 해결방법을 제안한다. 어휘적 중의성이란 한 단어가 두 가지 이상의 형태소 정보를 가짐을 뜻한다. 철자검사기와는 달리 문법 검사기에서는 어휘적 중의성을 제거하지 않으면 여러 가지 검사 오류가 발생한다. 이 논문에서는 의미, 문체 시스템에서 어휘적 중의성 때문에 검사 오류가 발생할 수 있는 과정을 크게 세 단계로 분류하였다. 연어 오류가 발생할 수 있는 검사단어가 어휘적 중의성을 가지면 표제어가 다른 규칙이 여러 개 존재한다. 이 때 규칙 선택 문제가 생긴다. 중의성 문제는 부분 문장분석 과정에서도 지배소와 의존소 사이의 의존관계를 정확하게 설정하기 어렵게 한다. 본 논문에서는 각 단계에서 발생한 문제를 최소화하여 문법 검사기의 성능을 향상시킨다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.129-132
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• 2015

본 논문에서는 단어열 패턴과 리커런트 신경망을 이용한 하이브리드 음성 인식 오류 수정 방법을 제안한다. 음성 인식 결과 문장에서 음성 인식 오류 단어가 발견되었을 경우에 첫째로 단어열 패턴과 그 패턴의 발음열 점수를 통해 1차적 수정을 하고 적절한 패턴을 찾지 못하였을 경우 음절단위로 구성된 Recurrent Neural Network를 통해 단어를 음절단위로 생성하여 2차적으로 오류를 수정한다. 해당 방법론을 한국어로 된 음성 인식 오류와 그 정답 문장으로 구성된 TV 가이드 영역 말뭉치를 바탕으로 성능을 평가하였고, 기존의 단순 단어열 패턴 기반의 음성 인식 오류 수정보다 성능이 향상되었음을 볼 수 있었다. 이 방법론은 음성 인식 오류와 정답의 말뭉치가 필요 없이 옳은 문장으로만 구성된 일반 말뭉치만으로 훈련이 가능하여, 음성 인식 엔진에 의존적이지 않는 강점이 있다.

• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.4C
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• pp.401-407
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• 2010

In this paper, we consider a low-complex companding technique for peak-to-average power ratio (PAPR) reduction in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. For the technique, we propose a novel companding function to compensate the problem of the conventional companding functions which are difficult to design complying with system requirements and deteriorate the bit error rate (BER) performance significantly. The proposed scalable companding function can provide an arbitrary value of the maximum PAPR with which the BER performance changes gracefully. In addition, the proposed companding function can be designed readily according to the PAPR and BER performance required by the system and is observed to provide better BER performance than the conventional clipping and $\mu$-low companding schemes under the similar PAPR condition.