• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권11호
• /
• pp.1001-1010
• /
• 2007

HMM은 파라미터의 수가 많을수록 모델링 성능이 향상되어 해당 클래스 데이타는 뿐만 아니라 혼동되는 다른 클래스 데이타에 대해서도 높은 확률을 출력하는 경향이 있다. 그러므로 단순히 파라미터 수를 증가 시키는 것은 변별력 향상에 도움이 되지 않는다. 본 논문에서는 혼동되는 클래스 데이터의 확률을 이용한 혼동 확률 선택 기준CMC(Confusion Model Selection Criterion)과 혼동 클래스 데이터를 구성하여 혼동 모델을 만들고 이것을 이용한 새로운 인식 방법인 RCM(Recognition using Confusion Models)을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 혼동되는 클래스 데이타의 구성으로 혼동 데이타 집합을 만들고 이것을 이용하여 별도의 혼동 모델을 훈련한 후, 혼동 모델의 확률을 해당 표준 모델의 확률에서 차감하여 해당 클래스 데이타의 오인식 가능성을 억제한다. 모델 선택 기준 CMC를 온라인 필기 숫자 데이타를 대상으로 실험하여 기존 모델 선택 기준인 ML, ALC2, BIC와 비교 분석한 결과, 제안한 방법인 CMC가 적은 파라미터로 좋은 결과를 보였으며, 제안한 혼동 모델 인식 방법인 RCM은 93.08%의 인식률을 보여 표준 모델만을 사용한 인식한 방법보다 정인식률이 약 1.5%향상되었고, 이는 오류의 17.4%가 감소된 결과이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.455-464
• /
• 2009

영어 마찰음을 발음하기 어려운 점은 잘 알려졌는데, 한국 대학생들이 마찰음을 포함하는 영어 순자음을 인지하는데도 마찬가지로 어려움을 느끼는지 알아보기 위하여 40명의 한국 대학생들을 대상으로 영어 순자음이 들어간 임시어를 4가지 다른 운율적 위치(초성, 종성, 강세 앞 모음사이, 강세 뒤 모음사이)에서 인지하는 테스트를 실행하였다. 실험 참가자들은 초성이나 강세 앞 모음사이처럼 강한 위치의 자음을 종성이나 강세 뒤 모음사이의 약한 위치보다 더 정확하게 판별하는 인지패턴을 보여주었다. 한국 학생들의 인지의 어려움은 모든 운율 위치에서 영어 목표자음의 조음방법 혼동 때문에 대부분 발생하였다. 그밖에, 조음장소와 유무성의 혼동도 일어났는데, 조음장소의 혼동은 모든 운율 위치에서 주로 [f]의 음향적 속성 때문에 일어났으며 유무성의 혼동은 운율 위치의 영향 때문에 발생하였다. 이러한 조음방법, 조음장소, 유무성의 혼동은 목표자음의 음성적 속성 그리고/또는 피실험자의 모국어 속성으로 설명되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
• /
• pp.605-608
• /
• 2000

혼동 행렬 (confusion matrix)은 자극 또는 인식대상(데이터)에 대한 반응을 데이터화함으로써 인식대상(데이터)의 특성분석을 통하여 복잡한 시스템을 효율적으로 통제, 관리하기 위한 분석기법에 사용된다. 클러스터링은 인식 시스템을 위한 기법으로서 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 혼동 행렬을 이용한 최적화 모델을 통하여 클러스터링(Clustering) 문제의 새로운 접근법을 제시한다. 최근 수리 계획 분야에서 클러스터링 분야에 대한 연구가 계속되고 있는데 그러한 수리 모델과 혼동 행렬을 접목하여 새로운 모델을 제시한다.

• 한국항공운항학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.49-53
• /
• 2008

비행 편수의 증가 추세는 관제 밀집도를 높여 항공관제 사와 조종사간 communication 실수를 유발할 수 있는데 특히 호출 부호(Call Sign)의 혼동, 착각에 의한 경우가 많은 것으로 나타나고 있다. 항공 관제사와 조종사간의 communication 실수는 항공기 고도 위반, 활주로 침범, CFIT, 공중 충돌, Near Miss로 인한 위험 상황을 초래할 수 있다. 본 연구는 민간 항공사에 근무하는 조종사들의 유사 콜사인에 대한 혼동 정도와 위험성 인식을 설문 조사하였으며 이를 분석하여 방지 대책을 모색하였다. 국내 조종사와 외국인 조종사의 혼동 정도와 위험성 인식의 차이는 나타나지 않았으며 공항이 위치한 국가에 따라 혼동 정도의 차이가 있었다. 동일 항공사에서 나타나는 유사 콜사인은 자체 해결 가능하였지만 타 항공사와의 유사 콜사인을 해결하는 데는 한계가 있어 관계 기관의 적극적인 중재가 요구된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.353-354
• /
• 2011

한국 학생들이 영어 모음들을 어떻게 인지하는지 알아보기 위해서, 49명의 한국 대학생들을 대상으로 11개의 영어 목표 모음 [i, ɪ, eɪ, ɛ, æ, ɑ, ɔ, oʊ, ʊ, u, ʌ]이 들어간 단어 beat, bit, bait, bet, bat, pot, bought, boat, put, boot, but들의 모음을 판별하는 인지실험을 실행하였다. 실험결과 bet, bought, boot의 모음을 판별하는 정확도가 50%이하로 낮았고, 반면에 bat, pot, boat의 모음 인지 정확도는 70% 이상으로 높았다. 영어 목표 모음별로 혼동도표를 통해서 목표 영어 모음들의 혼동패턴과 최소대립어 훈련도 제시되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
• /
• pp.274-277
• /
• 2006

본 논문에서는 온라인 필기 한자 인식 과정에 있어 비슷한 한자끼리 혼동되어 오인식되는 한자들을 선별하여 이들 한자 인식과정의 후처리에 적용 할 수 있는 결과검증 방법에 대해서 소개한다. 결과검증 방법은 온라인 필기 한자인식기가 최종 인식결과를 산출하기 전에 후보한자들 중 혼동한자가 있으면 그 혼동 한자에 대해서 미리 정해놓은 조건을 만족하는지 검사하여 점수를 내고 이를 인식 후처리에 이용한다. 인식 후처리에 쓰이는 결과검증 방법에서는 그 한자만이 가지고 있는 구조적인 정보를 다른 한자들과 구별하기 위해 휴리스틱으로 파악하여 조건화 시킨다. 구조적인 정보는 획의 좌표, 방향코드, 순서, 길이 등으로 판단되며 다양한 휴리스틱방법이 고려 될 수 있다. 인식 후처리에 적용되는 결과검증 방법을 통해 혼동되는 온라인 필기 한자를 구별하는데 도움이 되는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제48권5호
• /
• pp.37-44
• /
• 2011

본 논문은 제 1 색각 이상자 (Protanopia)와 제 2 색각 이상자 (Deuteranopia)들을 대상으로 컬러 영역 분할을 이용한 CIE Lab 컬러 공간 혼동선 분리 기법을 제안한다. 영상의 hue 성분을 이용하여 유사한 컬러 정보를 가지는 인접한 픽셀들로 그룹화 하여 영역을 분할한다. 이를 위하여 Region growing 기법을 사용하는데, 여기에 사용되는 seed point는 low pass filter를 거친 hue히스토그램에서 peak점에 해당하는 픽셀들을 사용한다. 또한 색각 이상자의 혼동선 Map을 구축하기 위하여 RGB 3차원 공간에 512개의 가상의 박스를 구축하여 같은 혼동선에 존재하는 박스를 쉽게 구분할 수 있게 하였다. 이후 분할된 영역들이 같은 혼동선에 존재하는지의 여부를 검사하여 인접하는 모든 영역들이 다른 혼동선에 존재하도록 CIE Lab 색 공간에서 색변환을 수행함으로써 색각 이상자들에게 최상의 컬러 구분효과를 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
• /
• pp.310-312
• /
• 2016

OCR(Optical Character Recognition)의 오류를 줄이기 위해 본 논문에서는 교정 어휘 쌍의 혼동 행렬(confusion matrix)과 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier)를 이용한 철자 교정 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 철자 오류 중 한글에 대한 철자 오류만을 교정하였다. 실험에 사용된 말뭉치는 한국어 원시 말뭉치와 OCR 출력 말뭉치, OCR 정답 말뭉치이다. 한국어 원시 말뭉치로부터 자소 단위의 언어모델(language model)과 교정 후보 검색을 위한 접두사 말뭉치를 구축했고, OCR 출력 말뭉치와 OCR 정답 말뭉치로부터 교정 어휘 쌍을 추출하고, 자소 단위로 분해하여 혼동 행렬을 만들고, 이를 이용하여 오류 모델(error model)을 구축했다. 접두사 말뭉치를 이용해서 교정 후보를 찾고 나이브 베이즈 분류기를 통해 확률이 높은 교정 후보 n개를 제시하였다. 후보 n개 내에 정답 어절이 있다면 교정을 성공하였다고 판단했고, 그 결과 약 97.73%의 인식률을 가지는 OCR에서, 3개의 교정 후보를 제시하였을 때, 약 0.28% 향상된 98.01%의 인식률을 보였다. 이는 한글에 대한 오류를 교정했을 때이며, 향후 특수 문자와 숫자 등을 복합적으로 처리하여 교정을 시도한다면 더 나은 결과를 보여줄 것이라 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.73-83
• /
• 2007

완전 일치 방법을 주로 사용하는 정보 검색 시스템에서 외래어 이형태를 검색할 수 있도록 위해서는 외래어 이형태를 자동 생성하는 전처리나 질의어 확장이 필요하다. 본 연구에서는 하나의 외래어가 입력되면, 이를 근거로 실제 사용될 만한 외래어 이형태들을 효과적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 혼동 자소를 단순하게 치환하는 방법은 불필요한 이형태를 과도하게 생성하므로, 본 연구에서는 실제 문서에 사용된 외래어 이형태들로부터 혼동 패턴을 학습하고, 이를 확률로 계산하여 생성 순서를 조절하였다. 특히, 혼동 패턴에서 좌우문맥을 고려하고 지역 치환 확률과 전역 치환 확률을 계산하여 조기에 많이 사용하는 이형태를 생성하도록 하였다. KT SET 2.0에서 추출한 이형태 데이터에 대해 실험한 결과, 상위 20개의 생성으로도 평균 80% 이상 찾아내어 이 방법이 매우 효과적임을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.35-46
• /
• 2004

본 연구에서는 ICT 교육의 효과를 높이고자 ICT 활용 학습 과정 시 학습자에게서 나타나는 오류의 사례들을 분석하여 오류 유형을 설정하고 그에 대한 효과적인 처치 방안을 탐색하였다. 관찰, 면담, 설문 조사 등의 방법을 이용하여 오류 사례를 탐색한 결과 기능 혼동 오류, 개념 혼동 오류, 인터페이스 해석 장애 오류, 심리적 불안으로 인한 오류, 학습자 성격 유형에 의한 오류, 습관적인 오류 등 6가지 오류 유형을 설정하였다. 그중 가장 많은 빈도를 차지하는 기능 혼동 오류와 개념 혼동 오류 중심으로 웹 기반 Q&A 학습 시스템을 개발하고 이용한 오류 처치 방안을 제안하였다. 또한 제안한 오류 처치 방안을 현장에 적용하고 그 효과를 검증하였다.