• 영어어문교육
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• 제16권3호
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• pp.19-34
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• 2010

This study investigates how EFL learners' chunking ability both in oral and silent reading affects reading comprehension, and how the chunking ability in silent reading relates to that of oral reading. The participants of this study consisted of 30 Korean university students taking a required 'English Reading' course. Chunking is a technique of grouping words into meaningful syntactic units for better understanding. Chunking was measured from pauses in oral reading. Results of this study suggest that the participants who can chunk properly both orally and silently display better comprehension of texts in general. However, chunking in silent reading was found to be a stronger indicator of improved reading comprehension. Also, the chunking skills in silent reading showed a statistically strong correlation with those observed in oral reading, suggesting that the chunking ability in silent reading may develop in parallel with that of oral reading. Oral as well as silent reading should be continuously practiced to improve reading comprehension of all levels of EFL learners, including low levels of learners. There is also a need to encourage students to read aloud with appropriate prosodic cues to help them read in meaningful units of words, therefore increasing EFL learners' comprehension not only in reading but also in listening.

• 인지과학
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• 제17권2호
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• pp.119-138
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• 2006

구묶음 작업은 문장의 분석을 보다 용이하게 해주는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 한국어 문장의 구조 분석에 유용한 구묶음의 한 기법을 소개한다. 의존명사는 한국어 문장을 매우 복잡하고 길게 만드는 특성이 있다. 의존명사와 그 주변의 관계되는 단어에 대한 구묶음 작업을 통하여 문장의 복잡도를 낮출 수 있으며 이는 다음 분석 단계인 구문분석 작업을 보다. 용이하게 만든다. 본 논문에서는 이러한 목적을 달성하기 위한 의존명사와 관련된 구묶음 처리에 대해서 자세히 알아보았다. 우리는 의존명사의 종류에 따라 매우 다양한 형태의 구묶음 방식을 제안하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 의존명사 관련 구묶음 처리 기법이 구문분석 시스템의 성능을 크게 향상시키는 것을 확인하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.103-109
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• 2000

본 논문은 효율적인 한국어 구문분석을 위해 먼저 구묶음 분석(Chunking) 과정을 적용할 것을 제안한다. 한국어는 어순이 자유롭지만 명사구와 동사구에서는 규칙적인 어순을 발견할 수 있으므로, 규칙을 이용한 구묶음(Chunking) 과정의 적용이 가능하다. 하지만, 규칙만으로는 명사구와 동사구의 묶음에 한계가 있으므로 실험 말뭉치에서 어휘 정보를 찾아내어 구묶음 과정(Chunking)에 적용한다. 기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분인데, 이러한 구문분석은 다양한 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며 이 중 잘못된 분석 결과를 가려서 삭제하기(pruning)도 어렵다. 따라서 본 논문에서 제시한 구묶음(Chunking) 과정을 적용함으로써, 잘못된 구문분석 결과를 미연에 방지하고 의존문법을 적용한 구문분석에 있어서 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.103-109
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• 2000

본 논문은 효율적인 한국어 구문분석을 위해 먼저 구묶음 분석(Chunking) 과정을 적용할 것을 제안한다. 한국어는 어순이 자유롭지만 명사구와 동사구에서는 규칙적인 어순을 발견할 수 있으므로, 규칙을 이용한 구묶음(Chunking) 과정의 적용이 가능하다 하지만, 규칙만으로는 명사구와 동사구의 묶음에 한계가 있으므로 실험 말뭉치에서 어휘 정보를 찾아내어 구묶음 과정(Chunking)에 적용한다. 기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분인데, 이러한 구문분석은 다양한 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며 이 중 잘못된 분석 결과를 가려서 삭제하기(pruning)도 어렵다. 따라서 본 논문에서 제시한 구묶음(Chunking) 과정을 적용함으로써, 잘못된 구문분석 결과를 미연에 방지하고 의존문법을 적용한 구문분석에 있어서 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한할 수 있다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제9권2호
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• pp.49-68
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• 2005

Application of chunking to English and some other European languages has shown that it is a viable parsing mechanism for natural languages. Although a small number of attempts have been made to apply chunking to the analysis of the Korean language, it still is not clear enough what criteria there are to identify appropriate units of chunking, and how efficient and valid the chunking algorithms would be when applied to some authentic Korean texts. The purpose of this research is to provide an alternative set of algorithms for chunking Korean, and to implement them, and to test them against some English-Korean parallel corpora, which is English and Korean bibles matched sentence by sentence. It is shown in the paper that aligning related texts and identifying matched phrases between the two languages can be achieved through appropriate chunking and matching algorithms defined on the morphologically-tagged parallel corpus. Chunking and matching processes are based on the content words rather than the function words, and the matching itself is done in terms of the transfer dictionary. The implementation is done in C and XML, and can be accessed through the Internet.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1342-1359
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• 2021

The data deduplication technique identifies the duplicates and minimizes the redundant storage data in the backup server. The chunk level deduplication plays a significant role in detecting the appropriate chunk boundaries, which solves the challenges such as minimum throughput and maximum chunk size variance in the data stream. To provide the solution, we propose a new chunking algorithm called Dynamic Prime Chunking (DPC). The main goal of DPC is to dynamically change the window size within the prime value based on the minimum and maximum chunk size. According to the result, DPC provides high throughput and avoid significant chunk variance in the deduplication system. The implementation and experimental evaluation have been performed on the multimedia and operating system datasets. DPC has been compared with existing algorithms such as Rabin, TTTD, MAXP, and AE. Chunk Count, Chunking time, throughput, processing time, Bytes Saved per Second (BSPS) and Deduplication Elimination Ratio (DER) are the performance metrics analyzed in our work. Based on the analysis of the results, it is found that throughput and BSPS have improved. Firstly, DPC quantitatively improves throughput performance by more than 21% than AE. Secondly, BSPS increases a maximum of 11% than the existing AE algorithm. Due to the above reason, our algorithm minimizes the total processing time and achieves higher deduplication efficiency compared with the existing Content Defined Chunking (CDC) algorithms.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1083-1091
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• 2004

본 논문은 기계번역 시스템에서 파싱의 전처리 단계로 도입되는 구 묶음 시스템을 제안한다. 구 묶음 모듈은 구 묶음의 결과로 얻어지는 의존관계 제약을 통하여 분석 시스템의 성능향상에 기여할 수 있다. 중국어를 위한 구 묶음 시스템을 변형 기반 학습 기법에 근거하여 구현하며, 의존관계를 효과적으로 파서에 넘겨줄 수 있는 인터페이스를 고안한다. 구현된 모듈을 중한 기계번역 시스템에 통합하고, 중국 관련 웹사이트로부터 수집한 말뭉치를 이용한 실험을 통해 구 묶음의 도입이 기계번역에서 분석시스템의 성능 향상에 기여할 수 있음을 보인다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제1권1호
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• pp.34-37
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• 2012

In a storage system, the performance of data deduplication can be increased if we consider the file modification pattern. For example, if a file is modified at the end of file region then fixed-length chunking algorithm superior to variable-length chunking. Therefore, it is important to predict in which location of a file is modified between files. In this paper, the essential idea is to exploit an efficient file pattern checking scheme that can be used for data deduplication system. The file modification pattern can be used for elaborating data deduplication system for selecting deduplication algorithm. Experiment result shows that the proposed system can predict file modification region with high probability.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.202-205
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• 2012

기존의 고정 길이 분할 (FLC: Fixed Length Chunking) 중복 제거 기법은 파일이 조금이라도 수정이 되면 수정된 블록에 대한 해시 정보가 달라져 중복 데이터 임에도 불구하고 중복 블록으로 검색이 되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 FLC 기반의 중복 제거 기법에 데이터 위치(offset) 정보를 활용하여 중복 블록을 효율적으로 찾아냄으로써 기존의 FLC 기반의 중복 제거 기법보다 더 좋은 성능을 발휘하는 유사도 정보를 활용하는 중복 제거 기법(FS_FLC: File Similarity based Fixed Length Chunking)을 설계하고 구현했다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 낮은 오버헤드로 가변 분할 기법(VLC: Variable Length Chunking)만큼의 높은 중복 데이터 탐색 성능을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.149-157
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• 2020

오늘날 사용자의 데이터 증가에 따른 데이터 중복으로 인해 다양한 중복 제거 연구가 이루어졌다. 그러나 상대적으로 개인 스토리지에 대한 연구는 미진하다. 개인 스토리지는 고성능 컴퓨터와는 다르게 CPU와 메모리의 자원 사용을 줄이면서 중복 제거를 수행할 필요가 있다. 본 논문에서는 개인 스토리지에서 중복 제거율을 적절히 유지하며 부하를 낮추기 위해 파일의 타입과 크기에 따라 FSC(Fixed Size Chunking)와 WFH(Whole File Chunking)를 선택적으로 적용하는 적응형 알고리즘을 제안한다. 제안한 파일 시스템은 LessFS에 비해 최초 파일 Write 시에는 Write 소요 시간은 1.3배 이상 높았으나 메모리의 사용은 3배 이상 감소하였고, Rewrite 시는 LessFS에 비하여 Write 소요시간이 2.5배 이상 빨라지는 것을 실험을 통하여 확인하였다.