비디오 월 컨트롤러의 운용 중에 오류가 발생하면 제어 시스템은 로그 파일을 생성하고 로그를 기록한다. 로그 기록으로 인한 시스템의 부하를 줄이기 위해 로그레벨을 사용하는데, 평상시에는 로그레벨을 낮게 설정하여 가급적 로그를 기록하지 않고 오류가 발생하였을 때 로그레벨을 변경하여 상세한 로그를 기록하도록 운용하고 있다. 이로 인해 오류를 인지하더라도 즉각적인 원인 분석 및 대처가 불가능하고 로그레벨을 변경하기 위해서는 운영자의 개입이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 Contextual Bandit을 이용하여 운용 상황에 따라 로그레벨을 자동으로 설정하는 모델을 제안한다.
국가기록원은 2015년부터 보존기간 30년 이상의 표준 전자문서를 중앙행정기관으로부터 이관 받고 있다. 이 과정에서 다양한 종류의 오류와 비효율이 발견되었으나, 그 오류원인을 분석하고 문제해결을 위한 연구는 없었다. 본 연구를 통하여 이관 시 발견되는 대부분의 오류가 생산단계에서 발생하는 것을 확인하고, 이를 해결하기 위한 4가지 방안을 제안한다. 첫째, 전자문서를 결재하기 전에 본문 및 첨부 파일의 결함을 체크하여 오류를 사전에 방지한다. 둘째, 결재와 동시에 전자파일 단위로 전자지문을 생성 및 관리하여 무결성을 보장한다. 셋째, 이관 및 보존 과정에 전자지문 비교·확인 및 결함체크 절차를 적용하여 자동으로 무결성 검증 및 이관 검수를 수행한다. 넷째, 기록화 대상 기준 및 무결성 보장 기술 등이 생산단계에 제대로 적용되는지 관리 및 감독한다.
본 연구는 주어-동사 일치에 대한 3가지 유형의 통사적 분석을 제공한다. 주어-동사의 수일치는 주어와 서술어간의 연쇄를 체계적으로 설명하기 때문에 이는 핵-핵 일치 또는 계층적 구조에 작용하는 상방향과 하방향 자질침투라는 순수한 통사적 분석으로 제안되어야 한다. 주어-동사 일치의 오류는 선형적 근접성이나 최소간섭이 아닌 일치의 목표와 국소적 유인자인 명사 사이의 계층적 관계에 의해 영향을 받는다. 본 연구의 자료로 수식어로서의 전치사구 PP 또는 관계절 CP를 포함하는 복합 명사구를 분석하며 이때 복수자질 [+PL]이 강 자질로서 일치오류의 국소 유인자이다. 따라서 일치오류는 화자들이 수식어 전치사구의 복수 명사구 때문에 주절의 단수 주어를 복수로 잘못 분석하거나 복수 주어의 영향으로 수식어 관계절안의 단수 주어가 복수로 잘못 분석되어 관계절 안의 동사가 복수형으로 잘못된 일치 오류가 일어나는 경향이 있다. 즉, 주어-동사 일치는 구조가 형성되는 과정에 내재적으로 불일치하는 일은 없고 특정한 구성소 표현이 국소 유인자로 오인되어 단지 언어분석처리 중에 조작되어 나타난다.
본 연구에서는 영어를 모국어로 사용하지 않는 사람들에 대한 영어 관사 오류에 관한 연구로서, 우리나라와 같은 관사 체계가 없는 상황의 영어학습자들에게는 제2 언어(L2)인 영어 관사 체계를 습득하는 데에는 상당한 시간뿐 만 아니라 수많은 시행착오와 오류를 겪게 되어 영어학습자들은 관사를 정확하게 사용하는데 더욱 어려움을 겪게 된다. 그러나 영어 관사 체계 습득에 있어 학습자가 초보에서 고급 단계에 이르는 동안 겪게 되는 수많은 오류와 실수가 무수히 반복하는 것처럼 보이지만, 사실 학습자는 자기 나름대로 외국어에 대한 언어 체계를 구축하는 과정이라 한다. 학습자의 발화에서 발생하는 관사 오류를 분석함으로써 어떤 오류가 얼마나 빈번하게 발생하게 되는지 또한 그러한 오류가 단순히 모국어의 영향에서 비롯된 것인지 아니면 모국어와 영어 사이에 나타나는 전이 현상 때문인지에 관한 연구 필요성이 제기되고 있다. 연구에 참여한 학습자들의 영작문을 분석한 결과, 영어학습자들은 특히 정관사(the)와 부정관사(a/an)의 사용에서 많은 오류를 보이는 것으로 나타나고 있다. 이러한 분석 결과 통해서 영어학습자들을 대상으로 영어 글쓰기를 지도할 때는 무관사(zero) 보다는 정관사(the)나 부정관사(a/an)에 대한 교육에 더욱 초점을 맞추어진 지도가 매우 필요하다.
정보시스템 감리 수행 시 반드시 필요한 절차, 기법, 방법론 등은 지속적으로 연구가 진행되고 있으며 이를 활용하는 감리인들은 감리 수행 시 감리보고서 표준화 및 품질 제고에 많은 도움을 받고 있다. 또한 정보시스템감리 수행의 최종 결과인 감리보고서는 "정보시스템의 효율적 도입 및 운영 등에 관한 법률(현행, 전자정부법)" 이 제정되면서 법적인 근거와 위상을 갖게 되었다. 따라서, 본 논문은 정보시스템 감리보고서의 품질 향상에 기여하고자 감리인이 전달하고자 하는 보고서 내용의 문장 구성 형태에 어떠한 오류가 있는지를 분석하여 대안을 제시하고 검증을 수행하였다. 본 논문에서 이러한 목적을 달성하기 위해 우선적으로 감리보고서의 작성목적, 기능, 구성 체계, 활용성의 기반이 되는 법적 근거 및 위상을 고찰 후 다수의 현장 감리보고서를 대상으로 보고서에 나타난 문제점을 분석하고, 오류 현황 및 사례를 들어 분류 정리하였다. 오류 현황의 원인 분석 및 개선 방안과 점검 리스트 모형을 만들어 활용할 수 있게 정리하였다. 본 논문의 논거 실효성 검증을 위해 오류 개선방안을 현장 감리보고서에 실제로 적용하였다. 또한, 문법적인 오류를 검증할 수 있는 인공지능(AI) 기반의 자동화 도구에 대한 향후 연구과제도 추가로 제시했다. 향후, 본 논문이 감리 현장에서 유용하게 활용되어 감리발전에 기여할 것을 기대한다.
이 연구의 목적은 인문학분야를 대상으로 인용DB간 구축 정보를 비교하고 차이가 있는 경우 그 원인과 문제점을 분석하여 구축 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 인용정보를 구성하는 주요 항목 중의 하나인 피인용횟수를 기준으로 네이버와 KCI에서 국내학술논문을 비교하였다. 조사결과, KCI가 네이버보다 좀 더 정확한 인용정보를 제공하고 있었지만 그 차이는 크지 않았다. 각 인용DB간 차이의 원인은 수록범위의 불완전성, 서지정보의 오류, 참고문헌 구축의 불완전성, 링크와 관련된 오류 등으로 조사되었다. 두 인용DB 모두 개선의 여지가 남아있으며, 양자를 상호보완적으로 활용한다면 인문학 분야에서 더욱 완전한 인용정보를 파악할 수 있을 것이다.
인적오류는 해양사고의 중요한 원인이고, 인적오류의 식별은 해양사고 예방에 근간이 된다. 특히, 선교팀(항해사와 조타수)이 주어진 상황에서 취한 기술적인 행동 패턴은 인적오류 식별에 중요한 정보를 제공한다. 본 연구의 목적은 익수자 구조를 위한 윌리암슨 선회법(Williamson's Turn)을 이용하여 선교팀들의 기술적인 행동 패턴을 식별하고 분석하기 위한 것이다. 이를 위한 본 연구의 핵심은 실험을 실시하는 과정에서 나타난 선교팀의 인적 행동 요인에 대한 인지모델을 구축하고 분석하는 것이다. 실험환경은 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 구축하고, 24개 선교팀으로 구성된 참가자들을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험결과, 방향타와 기관을 사용한 항적유지와 선박조종에 대한 행동 패턴을 식별할 수 있었다. 본 연구는 선원의 자격 및 훈련에 적용하여 선교팀의 인적오류를 보완하고 보정하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
어휘 인식을 위한 모델 생성에서 준비하지 않은 트라이폰이 생성된다. 이는 모델 파라미터의 초기 추정치를 생성하지 못하는 원인으로 어휘 모델을 구성할 수 없는 단점으로 나타난다. 결과적으로 가우시안 모델의 정교함이 떨어지게 되어 인식률을 저하시키게 된다. 이를 개선하기 위한 방법으로 미등록 어휘 거절 알고리즘을 이용한 오류 보정 시스템을 제안한다. 이 방법은 어휘 인식 모델 생성 시 등록되지 않은 어휘를 거절하여 인식률을 향상시킨다. 또한 확률 분포를 이용하여 어휘 분석과 의미를 파악하고 음운 변동이 적용되기 전의 문자열로 복원시킨다. 시스템 분석은 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 확인하였고 성능 평가를 위해 에러 패턴, 오류 패턴, 의미 패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 성능 평가 결과 2.8%의 오류 보정률의 향상을 보였다.
Oxygen flooding을 이용한 Secondary ion Mass Spectrometry(SIMS) 분석에 있어서 표면에 산화막이 있을 때 발생하는 SIMS depth profile의 왜곡현상에 대한 원인을 분석하고 이를 보정하였다. 이러한 왜곡현상은 표면 산화막에서와 Si 매질에서의 sputter rate이 다른 데서 발생하는 깊이 보정 오류와 상대감도인자(relative sensitivity factor, RSF)가 다른 데서 발생하는 농도보정 오류로부터 발생됨이 밝혀졌다. 깊이보정 오류를 바로잡기 위하여 $N^a+$ 이온을 산화막과 Si 매질의 계면에 대한 marker로 사용하였으며 산화막 두께는 SEM 및 XPS로 측정하였다. 산화막과 Si 매질에서의 sputter rate 및 RSF의 차이는 주로 oxygen flooding이 유발한 산화막 형성시의 부피팽창에 의한 것으로 해석되었으며 이를 보정한 depth profile은 oxygen flooding없이 분석한 경우와 거의 동일한 결과를 보여주었다.
이 연구의 목적은 디지털자료실지원센터 종합목록데이터베이스의 품질을 평가하고 관리하기 위한 방안을 제시하는 것으로 적중률, 중복성, 완전성, 정확성을 기준으로 삼아 데이터의 품질을 분석하였다. 데이터 베이스의 적중률은 매우 높은 편이었으나 동일 저작에 대해 상이한 레코드가 다수 존재하는 중복성은 심각한 수준이었다. 또한 입력해야할 항목에 대한 인식이 매우 상식적인 수준에 그쳐 레코드의 완전성 정도는 $48.12\%$이었으며, 정확성 분석 결과 $92\%$에 해당하는 레코드에서 다양한 오류가 발견되었다. 품질관리를 위한 제언과 더불어 오류 유형 분석을 통해 오류의 원인과 방지대책을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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