• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권3호
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• pp.103-110
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• 2013

논리 노력[1, 2]의 기법은 회로의 지연 값을 간단한 필산으로 신속하게 측정할 수 있는 기술이다. 이 기법은 설계 공정 시간을 절약하는 장점도 있지만 고정 지연이라는 조건에서 논리 경로의 면적이나 전력 소비를 최소화하여 설계할 수 없는 단점이 있다. 이 단점을 보완하는 방법을 논문[3]에서 제안하였지만, 논리 경로가 하나인 회로에만 국한되어 적용할 수 있는 방법이었다. 본 논문에서는, 균형 지연 모델을 기초로, 다중 논리 경로의 회로에 적용할 수 있는 향상된 게이트 크기 결정 방법을 제한하고자 한다. 시뮬레이션 결과, 기존 논리노력 방법과 비교하면 전력 소비 측면에서 거의 같았지만 회로의 설계 공간 측면에서는 약 52%의 효율성을 보였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.103-106
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• 2000

본 논문에서는 문서 영상으로부터 전자 문서를 자동 생성하기 위한 논리적인 구조 분석을 효율적으로 지원하기 위하여 문서 모델의 자동 생성과 점증적인 학습 기법을 제안한다. 이를 위하여 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 특히 제안된 방법은 문서 모델의 생성 결과로부터 SGML DTD와 DSSSL 스타일 시트를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성과 호환성을 지원한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.271-272
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• 2014

현재 디지털 시스템 설계가 필요한 모든 유한 상태머신을 설계에는 필수적 밀리 모델이나 무어 모델이 들어간다. 그러나 각각의 기기와 기능에 따라서 밀리 모델과 무어 모델 중 어느 모델이 디지털 논리회로 설계에 효율적인지 판단이 모호한 상황이다. 이를 위해 본 논문에서는 유한 상태머신의 하나인 벤딩머신을 대상으로 밀리 모델과 무어 모델을 사용하여 설계한 후, 설계의 복잡도와 구현 게이트 수를 구하여 각 모델의 효율성에 대해 비교 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1560-1567
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• 2004

모델 체킹에서 고려해야 할 상태의 수는 모델의 크기에 따라 지수적으로 증가한다. 이것을 상태 폭발 문제라고 부르며 이를 해결하기 위한 방법으로 추상화, 반순서, 대칭성 등이 폭 넓게 사용되고 있다. 이들 방법들은 모델의 구조 정보를 이용하여 모델의 크기를 축소하는 데 목표를 두고 있다. 이와는 달리, 본 논문에서는 논리식을 순서적으로 분할하여 차례대로 모델 체킹을 수행하는 릴레이 모델 체킹을 제안한다. 그리고 기존 모델 체킹 기법으로 해결하지 못했던 상태 폭발 문제를 릴레이 모델 체킹으로 해결한 경험을 기술한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.63-72
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• 2020

다양한 무기체계 중 대표적인 지상 무기체계인 전차는 각국의 핵심 전력 중 하나로, 전차의 운용 개념과 효과도 분석을 통해 과학적 분석 기반의 비용 효과적인 연구개발을 할 수 있다. 이를 위하여 교전 시뮬레이션 기술이 활용될 수 있는데, 전차 무기체계를 모델링함에 있어 전차의 기동, 통신 등과 같은 물리적인 요소뿐만 아니라, 운용교리를 반영한 효과분석을 위하여 전차장 등의 의사결정을 모델링하는 논리 모델도 중요하다. 이 논문에서는 무기체계 통합시뮬레이션 소프트웨어(AddSIM)에서 제공하는 무기체계 모델의 표준 아키텍처인 기본체계모델(Base System Model, BSM)에 맞추어 전차 교전 시뮬레이션에 필요한 전차 BSM 설계방법에 대하여 논한다. 특히 논리 모델을 인간 의사결정 모델에 근거하여 세분화하였으며, DEVS 형식론이라는 수학적 형식론에 기반한 정형적인 모델링 방법으로 모델링하였다. 그 결과 전차 BSM을 계층적이고 모듈화된 형태로 제안하였다. 제안하는 방법은 향후 우리 군의 전차 운용 개념 연구와 전차의 효과분석 등에 활용될 것으로 기대된다.

• 대한화학회지
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• 제64권1호
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• pp.19-29
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• 2020

이 연구에서는 2009 개정교육과정의 화학I 교과서 4종과 화학II 교과서 4종, 2015 개정교육과정의 화학I 교과서 9종과 화학II 6종의 교과서에 제시된 산·염기 모델에 관련된 표상을 분석하였다. 교과서에 제시된 표상의 문제점은 정의 표현의 문제와 논리사고 표현의 문제로 구분하였다. 연구 결과, 화학평형의 개념이 없어서 2009 개정교육과정의 화학I 교과서에서는 브뢴스테드-로우리 산·염기 정의에서 가역반응의 표상에 문제가 있었지만, 이러한 문제는 화학평형 개념이 포함된 2015 개정교육과정의 화학I 교과서에서도 지속되는 것으로 나타났다. 논리사고 표현은 입자 종류 보존논리, 조합논리, 입자 수 보존논리, 비례논리 등이 있다. 2009 개정교육과정 화학I 교과서에서는 논리사고와 관련된 표상의 문제가 적었지만, 2015 개정교육과정의 교과서에서는 논리사고와 관련된 표상의 문제가 많이 발견되었다. 따라서 교육과정이 개정되면서 산·염기 모델에 관련된 교과서의 표상들이 학생들의 이해에 도움을 줄 수 있는 방향으로 변화될 필요가 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1851-1852
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• 2008

Type-2 퍼지 논리 집합은 언어적인 불확실성을 다루기 위하여 고안된 Type-1 퍼지 논리 집합의 확장한 것이다. Type-2 퍼지 논리 시스템은 외부 노이즈를 효율적으로 다룰 수 있다. 본 논문에서는 불확실성을 표현하기 위해서 전.후반부 멤버쉽 함수로 삼각형 형태의 Type-2 퍼지 집합을 사용한다. 전반부 멤버쉽 함수의 정점을 결정하는데 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)으로 멤버쉽 함수의 정점을 결정한다. 제안된 모델은 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 테스트 데이터로 노이즈에 영향 받은 데이터를 사용하여 수치적인 예를 보인다.

• ETRI Journal
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• 제14권4호
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• pp.125-136
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• 1992

일반적으로 사람이 패턴인식을 하는 데 있어서 여러 단계의 과정을 거쳐 인식함이 알려져 있다. 이와 같은 사람의 패턴인식 메카니즘(mechanism)을 모방하여 각 단계에 해당하는 기능을 수행하는 시스팀의 구성은 계층구조를 가짐은 물론 각각의 계층의 지식 또한 모듈화 되어야 한다. 특히 계층간의 지식이 상호작용을 통하여 지식이 처리되어야 할 것이다. 본 연구에서는 기존의 패턴인식 모델이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 인간의 패턴 인식 메카니즘에 대해 많이 알려진 여러가지 가설을 바탕으로 신경망 패턴인식 모델과 AI 패턴인식 모델을 융합한 새로운 IPP 모델을 제안한다. IPP 모델은 패턴을 인식할때 각 단계에서 생기는 다양성, 애매성 등을 다른 층의 지식을 사용하여 협조적으로 해결하며, 또한 인간처럼 직감적 처리와 논리적 처리를 상호협조적으로 정보를 교환하여 패턴을 인식한다. 즉, IPP 모델은 직감과 논리를 융합한 새로운 패턴인식 모델이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.35-48
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• 2022

본 연구에서는 멀티에이전트 환경에서 지식을 표현하고 추론함에 있어서 증명 이론적 방법을 제안한다. 이 방법은 논리적 결과를 기계적 방법으로 결정하므로 초기 인공지능 연구부터 핵심분야로 발전해 왔다. 하지만 임의의 닫힌 문장들의 집합에서 항상 명제가 증명할 수 있지 않기에 논리적 결과가 결정할 수 있어지려면 절 형식의 문장으로 그 표현 범위를 제한한다. 그리고 절 형식의 문장들에서만 적용 가능한, 단순하면서도 강력한 추론 규칙인 비교흡수 원리(Resolution principle)를 적용한다. 또한 증명이론을 메타술어로 표현할 수 있으므로 증명이론의 메타논리로 확장 가능하다. 메타논리가 모델 이론의 인식 논리(epistemic logic)보다 향상된 표현력을 기반으로 실용적인 면과 효율면에서 우월할 수 있다. 이를 입증하기 위해 인식 논리의 의미론과 증명이론의 메타논리 방식으로 각각 Muddy Children 문제에 적용한다. 그 결과 협력적 멀티에이전트 환경에서 메타논리를 사용하여 지식과 공통지식을 표현하고 추론한 방법이 더 효율적임을 증명한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.233-236
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• 2000

본 연구에서는 패턴 인식용 다층 퍼셉트론 신경망을 순수 디지털 논리회로 모델로 전환 구현할 수 있도록 새로운 논리뉴런의 구조, 디지털 정형 다층논리신경망 구조, 그리고 패턴인식의 응용을 위한 다단 다층논리 신경망 구조를 제안하고, 또한 제안된 구조는 매우 단순하면서도 효과적인 증가적인 가법적(Incremental Additive) 학습알고리즘이 존재함을 보였다.