• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.16 no.4
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• pp.797-820
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• 2013

This study intended on analyzing the error patterns of mathematic problem posing sentences by the 100 elementary pre-teachers and discussing about the solutions. The results showed that the problem posing sentences have five error patterns: phonological error patterns, word error patterns, sentence error patterns, meaning error patterns, and notation error patterns. Divided into fourteen specific error patterns, they are as in the following. 1) Phonological error patterns are consisted of the 'ㄹ' addition error pattern and the abbreviated word error pattern. 2) Words error patterns are divided with the inappropriate usage of word error pattern and the inadequate abbreviation error pattern, which are formulized four subgroups such as the case maker, ending of the word, inappropriate usage of word, and inadequate abbreviation of article or word error pattern in detail. 3) Sentence error patterns are assumed four kinds of forms: the reference, ellipsis of sentence component, word order, and incomplete sentence error pattern. 4) Meaning error patterns are composed the logical contradiction and the ambiguous meaning. 5) Notation error patterns are formed four patterns as the spacing, punctuation, orthography of Hangul, and spelling rules of foreign words in Korean. Furthermore, the solutions for these error patterns were discussed: First, it has to be perceived the differences between spoken and written language. Second, it has to be rejected the spoken expressions in written contexts. Third, it should be focused on the learning of the basic sentence patterns during the class. Forth, it is suggested that the word meaning should have the logical development perception based on what it means. Finally, it is proposed that the system of spelling of Korean has to be learned. In addition to these suggestions, a new understanding is necessary regarding writing education for college students.

• Journal of Communications and Networks
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• v.7 no.4
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• pp.450-461
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• 2005

In this paper, we derive analytical expressions for the exact pairwise error probability (PEP) of a space-time coded system operating over spatially correlated fast (constant over the duration of a symbol) and slow (constant over the length of a code word) fad­ing channels using a moment-generating function-based approach. We discuss two analytical techniques that can be used to evaluate the exact-PEPs (and therefore, approximate the average bit error probability (BEP)) in closed form. These analytical expressions are more realistic than previously published PEP expressions as they fully account for antenna spacing, antenna geometries (uniform linear array, uniform grid array, uniform circular array, etc.) and scattering models (uniform, Gaussian, Laplacian, Von-mises, etc.). Inclusion of spatial information in these expressions provides valuable insights into the physical factors determining the performance of a space-time code. Using these new PEP expressions, we investigate the effect of antenna spacing, antenna geometries and azimuth power distribution parameters (angle of arrival/departure and angular spread) on the performance of a four-state QPSK space-time trellis code proposed by Tarokh et al. for two transmit antennas.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.12
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• pp.774-779
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• 2008

In this work, we describe comments classification system using topic signature. Topic signature is widely used for selecting feature in document classification and summarization. Comments are short and have so many word spacing errors, special characters. We firstly convert comments into 7-gram. We consider the 7-gram as sentence. We convert the 7-gram into 3-gram. We consider the 3-gram as word. We select key feature using topic signature and classify new inputs by the Naive Bayesian method. From the result of experiments, we can see that the proposed method is outstanding over the previous methods.

• Journal of IKEEE
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• v.27 no.4
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• pp.644-649
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• 2023

As the cell spacing decreases during the scaling process of DRAM(Dynamic Random Access Memory), the reduction in STI(Shallow Trench Isolation) thickness leads to an increase in sub-threshold leakage due to the passing word line effect. The increase in sub-threshold leakage current caused by the voltage applied to adjacent passing word lines affects the data retention time and increases the number of refresh operations, thereby contributing to higher power consumption in DRAM. In this paper, we identify the causes of the passing word line effect through TCAD Simulation. As a result, we confirm the DRAM operational conditions under which the passing word line effect occurs, and observe that this effect alters the proportion of the total leakage current attributable to different causes. Through this, we recognize the necessity to consider not only leakage currents due to GIDL(Gate Induced Drain Leakage) but also sub-threshold leakage currents, providing guidance for improving DRAM structure.

• Korean Journal of Acupuncture
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• v.33 no.3
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• pp.114-120
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• 2016

Objectives : It aims to establish a basic rule in Korean translation of the pathway of lung meridian in Miraculous Pivot Meridian vessel. Based on the rule, We tried to make standard translation of the pathway of lung meridian in Miraculous Pivot Meridian vessel. Methods : Books needed for this study were collected through searching Kyunghee University Library(http:// khis.khu.ac.kr). Keywords included "Miraculous Pivot of Huangdi's Internal Classic". We also include the book which is generally used as a textbook in Colleges of Korean Medicine. Results : In five Chinese books, the word-spacing was used differently in four phrases. Six Korean-translated books had the different translation in three phrases. We suggested a standard Korean translation of the pathway of lung meridian in Miraculous Pivot Meridian vessel. Conclusions : This result of the study would be expected to not only be published in Korean Journal of Acupuncture but be studied more about Korean translation by experts in this field.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.95-100
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• 2000

문자 인식기를 가지고 스캔된 원문 이미지를 인식한 결과로 형태소 분석과 어절 분석을 통해 대용량의 문서 정보를 데이터베이스에 구축하고 전문 검색(full text retrieval)이 가능하도록 한다. 그러나, 입력문자가 오인식된 경우나 띄어쓰기가 잘못된 데이터는 형태소 분석이나 어절 분석에 그대로 사용할 수가 없다. 한글 문자 인식의 경우 문자 단위의 인식률은 약 90.5% 정도나 문자 인식 오류와 띄어쓰기 오류 등을 고려한 어절 단위의 인식률은 현저하게 떨어진다. 이를 위해 한극어의 음절 특성을 고려해서 사전을 기반하지 않고 학습이 잘된 말뭉치(corpus)와 음절 단위의 bi-gram 정보를 이용한 자동 띄어쓰기를 하여 실험한 결과 학습 코퍼스의 크기와 띄어쓰기 오류 위치 정보에 따라 다르지만 약 86.2%의 띄어쓰기 정확도를 보였다. 이 결과를 가지고 형태소 분서고가 언어 평가 등을 이용한 문자 인식 후처리 과정을 거치면 문자 인식 시스템의 인식률 향상에 크게 영향을 미칠 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.25-27
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• 2006

음성인식 결과는 띄어쓰기 오류가 포함되어 있으며 이는 인식 결과에 대한 이후의 정보처리를 어렵게 하는 요인이 된다. 본 논문은 음성 인식 결과의 띄어쓰기 오류를 수정하기 위하여 품사 정보를 이용한 어절 재결합 기법을 기본 알고리즘으로 사용하고 추가로 음절 바이그램 및 4-gram 정보를 이용하는 띄어쓰기 오류 교정 방법을 제안하였다. 또한, 음성인식기의 출력으로 품사 정보가 부착된 경우와 미부착된 경우에 대한 비교 실험을 하였다. 품사 미부착된 경우에는 사전을 이용하여 품사 정보를 복원하였으며 N-gram 통계 정보를 적용했을 때 기본적인 어절 재결합 알고리즘만을 사용 경우보다 띄어쓰기 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.153-156
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• 2010

휴대폰으로 영문을 입력하기 위해서는 일반적으로 멀티탭 (multitap) 방식을 사용한다. 멀티탭 방식은 원하는 알파벳을 입력하기 위해 키를 반복적으로 눌러줘야 한다. 본 논문은 키를 누르는 횟수를 줄일 수 있는 효율적인 키패드를 구한다. 기존의 멀티탭 기반의 휴대폰 키패드 설계와 자동 띄어쓰기 관련 연구를 조사한다. 그리고 자동 띄어쓰기 사용을 가정한 상태에서의 휴대폰 키패드를 설계하고 이를 비교한다. 키가 눌러진 총 횟수가 작을수록 효율적인 키패드인 것으로 평가했다. 알파벳 순서를 유지한 키패드 디자인과 유지하지 않은 디자인으로 나누고 8 ~ 12개의 키를 가지는 키패드에 대한 디자인을 각각 구했다. 평가를 위한 데이터로 실제 사용되는 영문 SMS 데이터를 구해 사용했다. 실험 결과 자동 띄어쓰기를 하지 않은 키패드보다 자동 띄어쓰기를 한 키패드의 성능이 약간 개선됨을 볼 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.593-595
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• 2018

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 되어있지 않은 문장에 대하여 띄어쓰기를 해주거나, 문장에 있는 잘못된 띄어쓰기를 교정하는 것을 말한다. 기존의 자동 띄어쓰기 연구는 주로 모든 음절을 붙인 후 새로 띄어쓰기 태그를 입력하는 방법을 사용하여 사용자가 입력한 올바른 띄어쓰기 정보를 활용하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 모두 붙여 쓴 문장에 공백을 넣어주는 띄어쓰기 삽입 모델과 사용자의 입력 정보를 이용하여 문장의 띄어쓰기 오류를 교정해주는 오류교정 모델이 결합된 통합모델을 제안한다. 제안된 모델은 에러율 10%일 때 F1-score가 98.85%까지 향상되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.95-100
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• 2000

문자 인식기를 가지고 스캔된 원문 이미지를 인식한 결과로 형태소 분석과 어절 분석을 통해 대용량의 문서 정보를 데이터베이스에 구축하고 전문 검색(full text retrieval)이 가능하도록 한다. 그러나, 입력문자가 오인식된 경우나 띄어쓰기가 잘못된 데이터는 형태소 분석이나 어절 분석에 그대로 사용할 수가 없다. 한글 문자 인식의 경우 문자 단위의 인식률은 약 90.5% 정도나 문자 인식 오류와 띄어쓰기 오류 등을 고려한 어절 단위의 인식률은 현저하게 떨어진다. 이를 위해 한국어의 음절 특성을 고려해서 사전을 기반하지 않고 학습이 잘된 말뭉치(corpus)와 음절 단위의 bigram 정보를 이용한 자동 띄어쓰기를 하여 실험한 결과 학습 코퍼스의 크기와 띄어쓰기 오류 위치 정보에 따라 다르지만 약 86.2%의 띄어쓰기 정확도를 보였다. 이 결과를 가지고 형태소 분석과 언어 평가 등을 이용한 문자 인식 후처리 과정을 거치면 문자 인식 시스템의 인식률 향상에 크게 영향을 미칠 것이다.