• 제목/요약/키워드: 오타

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캐나다의 건강증진 (Health Promotion in Canada)

  • George, Anne
    • 한국보건교육건강증진학회:학술대회논문집
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    • 한국보건교육건강증진학회 2001년도 제4회 국제학술 심포지움
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    • pp.81-89
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    • 2001
  • 캐나다는 건강증진분야를 개발하는데 오랜 역사를 가지고 있다. 건강증진을 국가적인 전략으로 확인하는 최초의 정치적 문서가 1974년 정부보고서로 발간되었다. 건강증진에 관한 최초의 국제회의가 1986년 오타와(Otawa)에서 열렸으며 건강증진에 대한 획기적인 오타와헌장(Otawa Charter)이 선언되었다. 이론적인 개발의 촛점은 개인의 생활과 행태로부터 사회적 함의로 옮아 갔으며 이제 건강의 불균형에 대한 사회적 책임을 인식하게 되었다. 캐나다 국가와 주정부는 건강증진의 개발에 선두 주자였으나 건강증진의 실천은 지방의 지역사회 수준에서 가장 잘 계획되고 실행되어 왔다. 캐나다에서 건강증진의 다른 중요한 측면은 석사와 박사 수준의 훈련과정을 대학에서 실시하고 있다는 것이며, 캐나다의 새로운 국가연구기금조직은 인구의 건강과 건강증진의 개발을 포함하는 연구비를 신청하기를 기대한다.

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표준 키패드에서 효율적인 한글 단어 작성을 위한 소프트 키 사용 방법 (The Method of Soft Key Using for efficient Hangul Word on Standard Keypad)

  • 김현우;김준호;송은하;정영식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.1764-1766
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    • 2012
  • 현재 스마트폰의 급격한 대중화가 이루어짐에 따라, 터치스크린에서 한글을 효율적으로 입력하는 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 많은 터치스크린 한글 키패드가 만들어졌음에도 불구하고, 사용자가 습득하는데 시간이 오래 걸리며 오타가 빈번하게 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 한글 키패드의 표준인 '천지인'의 장점인 사용자 습득율을 최대화하고, 단점인 자음의 멀티탭(반복누름)방식으로 인한 오타발생 빈도율을 스마트폰의 터치 슬라이드방식을 이용하여 최소화한 SC-Keyboard를 제안하고자 한다.

단어 간 연관성 측정을 통한 문맥 철자오류 교정 (Context-sensitive Spelling Correction using Measuring Relationship between Words)

  • 최성기;김민호;권혁철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1362-1365
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    • 2013
  • 한국어 텍스트에 나타나는 오류어의 유형은 크게 단순 철자오류와 문맥 철자오류로 구분할 수 있다. 이중 문맥 철자오류는 문맥의 의미 통사적 관계를 고려해야만 해당 어휘의 오류 여부를 알 수 있는 오류로서 철자오류 중 교정 난도가 가장 높다. 문맥 철자오류의 유형은 발음 유상성에 따른 오류, 오타 오류, 문법 오류, 띄어쓰기 오류로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 오타 오류에 의해 발생하는 문맥 철자오류를 어의 중의성 해소와 같은 문제로 보고 교정 어휘 쌍을 이용한 통계적 문맥 철자오류 교정 방법을 제안한다. 미리 생성한 교정 어휘 쌍을 대상으로 교정 어휘 쌍의 각 어휘와 주변 문맥 간 의미적 연관성을 통계적으로 측정하여 문맥 철자오류를 검색하고 교정한다. 제안한 방법을 적용한 결과 3개의 교정 어휘 쌍 모두 90%를 넘는 정확도를 보였다.

한국어 챗봇에서의 오류에 강건한 한국어 문장 분류를 위한 어절 단위 임베딩 (Eojeol-based Embedding for Korean Erroneous Sentence Classification in Korean Chatbot)

  • 최동현;박일남;신명철;김응균;신동렬
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.43-48
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    • 2019
  • 본 논문에서는 한국어 챗봇에서의 문장 분류 시스템에 대하여 서술한다. 텍스트를 입력으로 받는 한국어 챗봇의 경우, 때때로 입력 문장에 오타나 띄어쓰기 오류 등이 포함될 수 있고, 이러한 오류는 잘못된 형태소 분석 결과로 이어지게 된다. 잘못된 형태소 분석 결과로 인한 문장 분류의 오류를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 새로운 통합 어절 임베딩 방식을 제안한다. 통합 어절 임베딩 방식의 단점을 보완하고 성능을 향상시키기 위하여, 두 가지의 말뭉치 노이즈 추가 방법이 별도로 제안되었다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안된 시스템은 오류를 포함한 한국어 문장 분류 문제에서 기존 시스템과 비교하여 문장 단위 정확률 기준으로 23 %p의 성능 향상을 보였다.

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