방송 콘텐츠 제작에는 카메라, VCR, NLE, 인코더 등의 장비가 사용되고 있으며, VCR 헤더 불량, 테이프 노후화/보관불량, NLE 편집 오류, 인코더 장비 불량 등의 다양한 이유로 콘텐츠에 예기치 않은 비디오 및 오디오 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 콘텐츠에 포함된 다양한 비디오 및 오디오 오류를 자동으로 검사할 수 있는 자동 검사 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 다양한 오류를 자동으로 검사할 수 있는 방법 중 특히 비디오 내에 종종 포함되는 블록 오류를 대상으로 하는 고속 오류 검출 방법을 설명한다. 제안한 방법은 비디오 내의 매 프레임의 코너 수를 계산하고, 시간 증가에 따른 코너 수의 변화량을 검사하여 블록 오류가 포함될 것으로 예상되는 후보 프레임을 찾는 1단계 과정과, 후보 프레임을 대상으로 Adaboost 인식 기술을 사용하여 학습한 분류기를 통해 최종 블록 오류가 포함된 프레임을 검출하는 2단계 과정으로 구성된다. 시스템 구현 실험 결과, 비디오 내에 포함된 블록 오류를 프레임 단위로 정확하게 고속 검출 하는 것이 가능함을 확인하였다. SD급의 경우 실시간 대비 2.3배속 가량의 고속 검사가 가능하고 HD의 경우에도 0.8배속 수준의 고속 검사가 가능하였다.
수치지도는 지형도 제작뿐만 아니라 지리정보체계 구축 및 활용, 토목설계 및 시공, 국토계획 등 다양한 분야의 기본이 되는 중요한 디지틸 지리정보이다. 따라서 정확도가 높은 수치지도의 제작은 지킥정보체계의 활용성을 높이고 디지틸국토를 완성하기 위한 필요조건이다. 본 연구는 수치지도 Ver2.0 제작 시 정위치 편집과 구조화 편집 이후에 이루어지는 검수 공정을 자동화시컥 전수 검수가 가능하도록 하여 오류가 최소화된 수치지도가 생산될 수 있도록 했으며, 이 때 오류를 자동으로 인식하고 탐색하여 유형별로 분류한 뒤 해결방법까지 제시하는 자동 오류검출 방법을 적용시켜 기존 기술에 비해 정확성, 효율성과 경제성을 높였다.
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.
본 논문에서는 세종형태분석 말뭉치에 포함되어 있는 오류를 효율적으로 수정하기 위하여 오류 수정도구를 개발하였다. 세종형태분석 말뭉치에서 오류를 검출하기 위하여 형태소 생성과 자동 띄어쓰기 방법을 이용하였다. 검출된 오류를 수정하기 위하여 철자 오류 수정, 형태소 삭제 수정, 형태소 삽입 수정, 어절 재분석 방법을 사용하였다. 또한 최대한 반복적인 작업은 수행하지 않도록 설계하였다. 구현된 오류 수정 도구를 통하여 세종형태분석 말뭉치를 수정하였을 경우 텍스트 파일 형태의 말뭉치에서 오류를 수정하는 것보다 최소 9배 이상 빠른 작업이 가능하였으며, 사용자가 오류 수정 작업을 진행할수록 수정 속도가 빨라짐을 실험을 통해서 알 수 있었다.
프로그래밍 언어 교육은 컴퓨터의 기본적인 동작 원리를 학습하는데 도움을 주고, 논리적 사고력과 같은 여러 가지 문제 해결력을 길러주기 때문에 2015년도부터 초, 중, 고등학교 교육과정에 SW를 포함시켰다. 프로그래밍 언어는 다양하지만 그 중에서 C언어는 구성의 단순성, 하드웨어의 효율성, 오랜 역사가 있다는 장점으로 인해 다양한 분야에서 사용 중이다. 그러나 보안에 관련된 오류는 C언어를 사용할 때 매우 치명적이다. C언어의 보안 오류는 운영체제에서 문제를 발생시키고, 걷잡을 수 없이 확산되어 큰 피해를 입힐 수 있다. 따라서 본 논문에서는 C언어의 메모리 취약성 중 버퍼 오버플로우, 포인터 오류, 포맷 스트링, 정수 오버플로우 등 주요네 가지 에러를 선정하고, 이들의 특징을 분석하여 오류 검출 및 수정 방법을 제시하는 '메모리 취약성 오류 검출 및 자동 수정' 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 통해 C언어 메모리 취약성의 심각한 오류와 피해가 줄어드는 것에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
메모리 접근연산으로부터 발생되는 프로그램 오류는 C언어로 작성된 테스트 대상 프로그램에서 가장 빈번하게 발생하는 오류이다[1,2]. 기존연구를 통해 이런 문제점을 해결하기 위한 다양한 메모리 오류 자동검출 방법들이 제안되었다. 하지만 기존의 오류검출방법은 테스트 대상 프로그램에 가해지는 부가적인 오버헤드가 매우 크거나 검출할 수 있는 메모리 접근오류의 종류가 제한적이다. 또한 메모리 할당함수의 내부구현에 의존성을 갖고 있기 때문에 플랫폼 간 이식성(portability)이 떨어지는 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 새로운 메모리 접근오류 검출기법을 제안하고 테스트 자동화 도구를 설계하였다.
음성인식기를 거친 결과는 오류를 포함할 수 있으며 이를 다른 자연어처리 응용에 이용하기 위해서는 오류의 검출과 수정과정이 필수적이다. 음성인식 오류 후처리는 그 성격상 문자인식 후처리와는 다른 접근 방법을 필요로 하며, 본 인구에서는 잡음환경을 제외한 특정 도메인에 국한된 음성발화 상황에 초점을 맞추고자 한다. 후처리 방법에 있어서는 통계적 접근과 패턴매칭에 의한 접근 방법이 있으며, 본 연구에서는 특정 도메인에서 사용되는 어휘의 의미정보를 포함하는 패턴을 자동으로 생성시켜 이에 의한 오류 검출 및 수정 방안을 제안한다. 본 실험에 사용된 도메인은 차량정보센터용 음성정보 제공 시나리오이며 상용 음성인식기를 후처리를 위한 개발 툴로 사용하였다.
최근 임베디드 시스템의 안정성이 제품의 상품성에 매우 중요한 요인이 되면서, 임베디드 시스템의 내장된 소프트웨어의 품질 검증이 중요해졌다. 내장된 소프트웨어를 검증을 위해서 자동 테스트 방식을 사용할 때, 테스트 오라클이 필요하다. 테스트 오라클을 정확하게 구축하기 위해서는 시스템의 요구사항을 정확하고 수행 가능한 형태로 기술하여야 한다. 따라서 테스트 오라클 생성의 기반이 되는 시스템 사양에서 오류를 검출하는 작업은 매우 중요한 작업이다. 본 논문에서는 사양에 내재가 가능한 다양한 오류 중에서 정합성 오류를 검출하는 방법을 제안한다.
잘못된 메모리 접근으로부터 발생되는 오류는 C언어로 작성된 프로그램에서 가장 빈번하게 발생하는 오류이다. 이러한 오류를 자동으로 검출하기 위한 기존의 상용화 도구 및 연구결과는 수행시간에 테스트 대상 프로그램에 가해지는 부가적인 오버헤드가 매우 크거나 검출할 수 있는 메모리 접근오류의 종류가 제한적이다. 본 논문에서는 기존연구의 한계점을 개선한 새로운 메모리 접근오류 검출기법을 제안하고 실험을 통해 기존연구와의 비교분석을 수행하였다. 본 논문은 C언어 기반 프로그램의 소스코드 분석기법에 기반하고 있으며, 테스트 대상 프로그램에 할당된 동적 메모리 블록의 주소 범위에 대해 컬러링 기법을 적용한다. 본 논문에서 제안하는 오류검출기법은 기존의 바이너리 코드 분석기법에 비해 다양한 형태의 메모리 접근오류를 검출할 수 있으며, 테스트 대상 프로그램의 수행시간에 요구되는 메타데이터의 유지 및 갱신연산에 따른 공간 및 성능오버헤드가 기존의 소스코드 분석기법에 비해 개선되었다. 또한 본 논문에서 제안하는 기법은 테스트 대상 프로그램과 공유 라이브러리간의 호환성 문제를 일으키지 않으며, 메모리 할당함수의 내부 메커니즘을 변경하지 않는 특징을 갖고 있다.
사용자의 부주의로 전화기의 전화기의 송수화기가 방치되면 가입자는 통화요금의 불이익을 받거 나 외부로 부터의 전화호출을 받을 수 없다. 따라서 우리는 가입자라인을 통해 하울러음이 발생되면 전 화기의 훅-스위치를 자동으로차단하는 전화기 시스템을 개발하고자 한다. 이러한 시스템에서는 하울러 감지기의 성능이 시스템의 성능을 좌우하기 때문에 이의 검출법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 하 울러음에 대해 시간영역에서의 특징과 주파수 영역에서의 장점을 살린 혼성영역검출기법을 세로 제안하 였다. 이 하울러음 검출기에 대한 평가는 주변환경으로서 몇가지의 음성신호와 가우시안잡음을 섞어 수 행하였고, 그 결과는 6dB 이하의 신호대 잡음비에 대해 검출오류가 1%이하로 우수하게 얻어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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