• Review of KIISC
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• v.28 no.2
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• pp.27-32
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• 2018

최근들어 소프트웨어의 오류 및 취약점을 자동으로 수정하는 기술이 주목받고 있다. 소프트웨어의 오류를 수정하는 작업은 소프트웨어 개발 단계에서 매우 큰 비용이 소요된다. 본 글에서는 이를 자동화하는 기술인 소프트웨어 오류 자동 수정 기술에 대해서 소개하고 연구 동향을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.454-456
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• 2003

UMLS(2003AA edition 기준)의 메타시소러스는 다국어를 지원하며 875.233개의 개 (concept)과 2,146,897개의 개념명(concept name)을 포함한다. 현재 UMLS 메타시소러스 검색을 제공하는 PubMed나 NLM에서는 UMLS에서는 개념명에 존재하지 않는 잘못된 질의나, 잘못된 구문 또는 개념명의 일부를 이용한 검색이 불가능하다. 이는 사용자가 UMLS에서 정보를 얻기 위해서는 정확한 의학용어를 숙지해야 되며. UMLS 메타시소러스의 데이터가 잘못 되었을 경우 정보를 얻을 수 없다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해서 자연어처리에서 연구되고 있는 문자열 간의 유사도 측정방식을 적용하여 잘못된 질의어에 대한 자동수정 기능을 이용한 메타시소러스 검색방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 질의어를 자동수정하기 위하여 철자사전을 자동으로 추출하고 문자열 비교알고리즘을 도입하여 질의어와 철자사전간의 용어의 유사도를 측정한다. 유사도에 의하여 얻어진 용어를 메타시소러스의 형식에 맞게 변환하여 질의에 대한 최적의 결과를 얻을 수 있도록 한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 최근(2003년 8월) bi-gram 방식을 도입한 NLM에서의 시스템과 비교 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.181-184
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• 2016

This study is to compensate for inaccuracies in accordance with the change in the deviation correction value due to the movement and location of the ship cargo, equipment of the vessel, and eliminating the inconvenience of hand. By modifying the deviation through the simplification and automation was planned for accuracy and ease of modification of the modified value. The main method used is charted by measuring 24 direction and inputting the value of magnetic compass direction in automatic deviation-correcting apparatus manually or automaticallyThe measured values are exhibited in Table data and made it possible to calculate accurate correction value deviation. From this it can make deviation table having the margin of error within ${\pm}3^{\circ}$in all regions of the world And this table will help to navigational safety and economy under the unavailable or limited gyro contion.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.94-101
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• 1997

한국어의 언어분석을 위한 가공코퍼스의 하나인 품사부착 코퍼스는 형태소 언어분석의 기초가 되는 자료로서 각종 언어분석 모델의 학습자료와 관측자료 또는 검증자료로서 중요한 역할을 한다. 품사부착 코퍼스의 구축은 많은 노력과 시간이 요구되는 어려운 작업이다. 기존의 구축방법은 자동 태거의 결과를 일일이 사람이 확인해 가면 오류를 발견하고 수정하는 단순 작업이었다. 이러한 단순 작업은 한번 수정된 자동태거의 반복적 오류, 미등록어에 의한 오류 들을 계속적으로 수정해야하는 비효율성을 내포하고 있었다. 본 논문에서는 HMM기반의 자동 태거를 사용하여 1차적으로 한국어 문서를 자동 태깅한다. 자동 태깅 결과로부터 규칙기반의 오류 수정을 추가적으로 행한다. 이렇게 구축된 결과를 사용자에게 제시하여 최종 오류를 수정하고 이를 앞으로의 태깅작업에 반영하는 품사부착 워크벤치에 대해 기술한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.2 no.1
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• pp.108-135
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• 1985

When an information retrieval system is implemented on-line, users can interact with the system to improve the searches. There are studies which achieved dramatic improvements in system effectiveness by using automatic relevance feedback, a technique for reformulating a patron query based on initial retrieval result. In this thesis, an automatic query modification model was applied to a controlled keyword system.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.344-349
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• 1998

음성/언어학적 및 음성의 과학적 연구를 위해서는 대량의 음소 단위 분절 레이블링된 데이터베이스 구축이 필수적이다. 따라서, 본 논문은 음성 합성용 DB 의 구축 및 합성 단위 자동 생성 연구의 일환으로 자동 음소 분할기의 경계오류를 보상할 목적으로 MLP 기반 호처리기가 포함된 음소 분할 방식을 제안한다. 최근 자동 음소 분할기의 성능 향상으로 자동 분절 결과를 이용하여 음성 합성용 운율 DB를 작성하고 있으나, 여전히 경계오류를 수정하지 않고서는 합성 단위로 직접 사용하기 어렵다. 이로 인해 보다 개선된 자동 분절 기술이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 음성에 내제된 음향적 특징을 다층 신경회로망으로 학습하고, 자동 분절기 오류의 통계 특성을 이용하여 자동 분절 경계 수정에 용이한 방식을 제안한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서, 제안된 후처리기를 도입 후, 기존 자동 분절 시스템이 분할율에 비해 약 25% 의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류는 약 39%가 향상되었다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.6
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• pp.636-644
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• 2016

Annotated Corpus is important to understand natural language using machine learning method. In this paper, we propose a new method to automate error reduction of annotated corpora. We use the Ripple-Down Rules(RDR) for reducing errors and Kernel to extend RDR for NLP. We applied our system to the Korean Wikipedia and blog corpus errors to find the annotated corpora error type. Experimental results with various views from the Korean Wikipedia and blog are reported to evaluate the effectiveness and efficiency of our proposed approach. The proposed approach can be used to reduce errors of large corpora.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.361-367
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• 2000

품사 부착 코퍼스를 구축하기 위해서는 일반적으로 형태소 분석, 자동 품사 태깅, 수동 또는 자동 오류 수정의 단계를 거친다. 이 글은 그 마지막 단계의 일환인 수동으로 오류를 수정하는 과정에서 요구되는 여러 가지 정보의 필요성과 문제점에 대해 기술하고자 한다. 조사와 어미의 처리 문제, 접두사/접미사 처리 문제, 다품사 문제 등은 정밀도 높은 코퍼스를 구축하는 데 중요한 열쇠가 되기 때문이다. 자연 언어 자료인 코퍼스에 일관성 있는 품사 정보가 부착된다면 정보 검색이나 사전 구축 등 언어 정보 처리 연구에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.361-367
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• 2000

품사 부착 코퍼스를 구축하기 위해서는 일반적으로 형태소 분석, 자동 품사 태깅 수동 또는 자동 오류 수정의 단계를 거친다. 이 글은 그 마지막 단계의 일환인 수동으로 오류를 수정하는 과정에서 요구되는 여러 가지 정보의 필요성과 문제점에 대해 기술하고자 한다. 조사와 어미의 처리 문제, 접두사/접미사 처리 문제, 다품사 문제 등은 정밀도 높은 코퍼스를 구축하는 데 중요한 열쇠가 되기 때문이다. 자연 언어 자료인 코퍼스에 일관성 있는 품사 정보가 부착된다면 정보 검색이나 사전 구축 등 언어 정보 처리 연구에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.187-190
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• 2002

본 논문은 다중 특징을 포함한 대표 키 프레임을 추출을 통해 장면 전환 검출 시 발생할 수 있는 검출 오류를 자동으로 인식하고 수정함으로써 빠르고 신뢰성 있는 장면 분할을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위해 개선된 고속 장면 전환 검출 기법에 의해 샷을 분할 하고 분할 된 샷으로부터 대표 키 프레임과 그것에 포함된 후보 키 프레임들의 다중 정보를 포함시킴으로써 샷의 전반에 대한 정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 한다. 그리고 다중정보를 포함한 대표 키 프레임의 비교를 통해 샷 검출 오류를 자동으로 인식하여 적절히 수정할 수 있는 기법을 제안하며 실세계 동영상 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안하는 기법에 의해 효율적으로 샷이 분할 될 수 있음을 보인다.