• Title/Summary/Keyword: 인식의 오류

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A study on the in-service teacher's recognition and fallacy for irrational exponent (무리지수에 대한 교사들의 인식과 오류)

  • Lee, Heon Soo;Kim, Young Cheol;Park, Yeong Yong
    • Journal of the Korean School Mathematics Society
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    • v.16 no.3
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    • pp.583-600
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    • 2013
  • In this paper, we study the recognition and fallacy of would-be in-service teachers about numbers with irrational exponent. We chose 51 secondary school teachers who are teaching mathematics in K metropolitan city and investigate their recognition and fallacy about the cases of irrational exponents of a positive rational and irrational exponents of a positive irrational number at the expansion of exponential law. We found following facts. First, in-service teacher's a percentage of correct answers differ depending on the type of numbers with irrational exponent. Second, in-service teachers decide their answer depending on intuition rather than logic. Third, in-service teachers decide their answer depending on exponential rather than base.

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Reliability measure improvement of Phoneme character extract In Out-of-Vocabulary Rejection Algorithm (미등록어 거절 알고리즘에서 음소 특성 추출의 신뢰도 측정 개선)

  • Oh, Sang-Yeob
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.10 no.6
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    • pp.219-224
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    • 2012
  • In the communication mobile terminal, Vocabulary recognition system has low recognition rates, because this problems are due to phoneme feature extract from inaccurate vocabulary. Therefore they are not recognize the phoneme and similar phoneme misunderstanding error. To solve this problem, this paper propose the system model, which based on the two step process. First, input phoneme is represent by number which measure the distance of phonemes through phoneme likelihood process. next step is recognize the result through the reliability measure. By this process, we minimize the phoneme misunderstanding error caused by inaccurate vocabulary and perform error correction rate for error provrd vocabulary using phoneme likelihood and reliability. System performance comparison as a result of recognition improve represent 2.7% by method using error pattern learning and semantic pattern.

Utterance Error Correction of Playing Music on Smart Speaker (스마트 스피커에서의 음악 재생 발화 오류 교정)

  • Lee, Daniel;Ko, Byeong-il;Kim, Eung-gyun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2018.10a
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    • pp.482-486
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    • 2018
  • 본 논문에서는 스마트 스피커 환경에서 음악 재생 발화의 오류를 교정하는 음악 재생 발화 교정 모델을 제안한다. 음악 재생 발화에서 발생하는 다양한 오류 유형을 살펴보고, 음악 재생 발화 교정 모델에 대해 소개한다. 해당 모델은 후보 생성 모델과 교정 판별 모델로 이루어져 있다. 후보 생성 모델은 정답 후보들을 생성하고, 교정 판별 모델은 Random Forest를 사용하여 교정 여부를 판별한다. 제안하는 방법으로 음악 재생 발화에서 실제 사용자 만족도를 높일 수 있었다.

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Parser as An Analysis Finisher (분석의 최종 판단자로서의 구문 분석기)

  • Yuh, Sang Hwa
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.677-680
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    • 2004
  • 통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.

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Development of a Ship's Logbook Data Extraction Model Using OCR Program (OCR 프로그램을 활용한 선박 항해일지 데이터 추출 모델 개발)

  • Dain Lee;Sung-Cheol Kim;Ik-Hyun Youn
    • Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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    • v.30 no.1
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    • pp.97-107
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    • 2024
  • Despite the rapid advancement in image recognition technology, achieving perfect digitization of tabular documents and handwritten documents still challenges. The purpose of this study is to improve the accuracy of digitizing the logbook by correcting errors by utilizing associated rules considered during logbook entries. Through this, it is expected to enhance the accuracy and reliability of data extracted from logbook through OCR programs. This model is to improve the accuracy of digitizing the logbook of the training ship "Saenuri" at the Mokpo Maritime University by correcting errors identified after Optical Character Recognition (OCR) program recognition. The model identified and corrected errors by utilizing associated rules considered during logbook entries. To evaluate the effect of model, the data before and after correction were divided by features, and comparisons were made between the same sailing number and the same feature. Using this model, approximately 10.6% of errors out of the total estimated error rate of about 11.8% were identified, and 56 out of 123 errors were corrected. A limitation of this study is that it only focuses on information from Dist.Run to Stand Course sections of the logbook, which contain navigational information. Future research will aim to correct more information from the logbook, including weather information, to overcome this limitation.

A LECTURE SEARCH SYSTEM USING RELEVANT INFORMATION AND SPEECH TRANSCRIPTION (보조 자료와 음성 전사를 사용한 강의 검색 시스템)

  • Lee, Donghyeon;Lee, Gary Geunbae
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2008.10a
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    • pp.140-144
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    • 2008
  • 음성 오디오 검색 시스템을 구축하기 위해서는 몇 가지 과정이 필요하다. 첫 번째 과정이 음성 인식기를 이용하여 음성 오디오를 텍스트 형태로 표현하는 것이다. 하지만, 음성 인식기에서 수반되는 음성 인식 오류를 피할 수는 없다. 음성 인식 오류를 최소화하기 위해서 음성 인식 출력의 lattice를 색인(index)해야 하는데, 보다 효과적인 처리를 위하여 압축된 형태를 사용한다. 본 연구에서는 특별히 한국어 강의를 대상으로 검색 시스템을 구축했다. 강의에서는 특별히 관련된 자료를 쉽게 구할 수 있는 데, 이런 자료를 언어 모델에 이용하여 음성 인식 성능을 향상 시킬 수 있다. 또한, 강의 자료를 이용한 추가 색인 테이블(index table)을 생성하여 검색 성능 향상에 도움을 준다. 실험에서 고등학교 과정 수학 강의 동영상을 이용하여 자동화된 강의 검색 시스템을 구축하고, 보조 자료를 이용해 성능을 향상 시키는 것을 보인다.

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THREE PHASE VERIFICATION FOR SPOKEN DIALOG CLARIFICATION (음성기반의 확인대화를 위한 3단계 검증 방법)

  • Jung, Sang-Keun;Lee, Cheong-Jae;Lee, Gary Geun-Bae
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2005.10a
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    • pp.127-133
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    • 2005
  • 음성 기반의 대화 처리는 음성인식 오류, 음성언어이해 오류, 대화 처리 오류 등 많은 오류를 수반하며 진행된다. 이러한 오류들로 인해 시스템이 인지하는 사용자의 의도는 최초의 사용자 의도와는 그 차이가 벌어지게 된다. 사람과 사람사이의 대화에서도 역시 이러한 의도의 차이는 발생하게 되며, 사람은 이러한 의도의 차이를 확인대화를 통해서 좁혀가게 된다. 본 연구는 이러한 사람과 사람사이의 확인대화를 음성대화시스템에 적용하는 방법론에 대해 논한다. 확인대화의 신뢰도와 오류수정율을 높이기 위하여 오류감지 단계를 3단계로 나누고 그 3단계의 오류 정보를 이용하여, 확인대화전문가 시스템을 통한 다단계 오류수정 방법을 보인다.

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A Simultaneous Recognition Technology of Named Entities and Objects for a Dialogue Based Private Secretary Software (대화형 개인 비서 시스템을 위한 하이브리드 방식의 개체명 및 문장목적 동시 인식기술)

  • Lee, ChangSu;Ko, YoungJoong
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2013.10a
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    • pp.18-23
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    • 2013
  • 기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.

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An Error Sharing for Multimedia Collaboration Works running on Home Network Environment (홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 공동 작업을 위한 오류 공유)

  • Ko, Eung-Nam
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.1346-1348
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    • 2007
  • 본 논문에서 제안하는 오류 공유 시스템은 홈 네트워크의 LAN 및 WAN 환경에서 UDP 브로드 캐스팅 및 IP 멀티캐스팅을 지원하며 적은 부하로 응용 프로그램에서의 오류를 다수의 사용자가 공유하도록 지원한다. 특히 기존의 TCP 를 이용한 방법과는 달리 참여자의 수에 관계없이 일정한 전송률과 동일한 응답 시간을 보장함으로써 동시에 모든 참여자들이 같은 결과의 오류를 인식하게 되며 사용자의 수의 증가에 따른 영향을 적게 받는다.

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A Recognition of Word Spacing Errors Using By Syllable (음절 bigram 특성을 이용한 띄어쓰기 오류의 인식)

  • 강승식
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2000.06a
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    • pp.85-88
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    • 2000
  • 대용량 말뭉치에서 이웃 음절간 공기빈도 정보를 추출하여 한글의 bigram 음절 특성을 조사하였다. Bigram 음절 특성은 띄어쓰기가 무시된 문서에 대한 자동 띄어쓰기, 어떤 어절이 띄어쓰기 오류어인지 판단, 맞춤법 검사기에서 절차 오류어의 교정 등 다양한 응용분야에서 유용하게 사용될 것으로 예상되고 있다. 본 논문에서는 한글의 bigram 음절 특성을 자동 띄어쓰기 및 입력어절이 띄어쓰기 오류어인지를 판단하는데 적용하는 실험을 하였다. 실험 결과에 의하면 bigram 음절 특성이 매우 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.

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