• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.493-496
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• 2002

감정은 상당히 애매 모호하고 불명확하며 상대방의 감정을 이해하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 Plutchik의 감정 모델을 기호 다치 논리 함수의 미분을 이용하여 감정의 변화과정을 추론하는 방법을 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제16권1호
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• pp.139-147
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• 1998

국토에 대한 공간정보의 기본도로서 다양한 사용자의 요구사항을 충족시킬 수 있는 수치지도를 효율적으로 제작 및 유지관리하기 위해서는 수치지도의 데이터 모델과 구조 등 수치지도 데이터 구축에 대한 연구가 중점적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 단순 지도제작을 목적으로 구축된 기존 수치지도의 데이터 모델에 대한 문제점을 파악하여, 개선된 수치지도 데이터 모델의 개념적ㆍ논리적 모델을 제시하였다. 제시된 수치지도 데이터 모델은 기존에 제작된 수치지도 데이터의 사용을 전제로 설계되었으며, 다양한 사용자의 요구사항을 반영하기 위해서 데이터 모델의 유연성에 중점을 두었고, 필요에 따라서 수정이 용이하도록 단계별 접근방법에 의해 설계되었다. 또한 제시된 수치지도 데이터 모델은 향후 객체 지향형 모델로 나아가기 위한 중간 단계의 데이터 모델이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2000

본 논문에서는 다수의 페이지로 구성된 복잡한 구조의 문서로부터 SGML/XML에 기반한 전자 문서를 생성하기 위한 구문론적인 구조분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 구조분석의 정확성과 처리속도의 향상을 위하여 텍스트 영역의 계층적인 트리를 파싱하여 논리적인 계층 구조를 추출한다. 또한 본 논문은 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence로부터 스캐닝한 372개의 논문 영상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구와 달리 다수의 문서 영상으로 구성된 문서에 대하여 논리적인 구조분석을 효율적으로 지원하였다. 특히 제안된 방법은 논리적인 구조분석의 최종 결과로서 SGML/XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재사용성과 호환성을 높인다.

• 통상정보연구
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• 제16권3호
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• pp.141-158
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• 2014

본 연구는 중소기업의 해외시장 개척을 돕기 위한 "중소기업 수출역량강화사업"의 성과관리가 적정하게 이루어지고 있는지를 살펴보고 개선방안을 모색함에 연구 목적을 두고 있다. 동 사업은 중소기업이 해당 사업을 통해 해외 진출의 기반을 갖추고 궁극적으로 홀로 설 수 있도록 하는 것을 정책목표로 하고 있다. 이에 논리모델을 기반으로 현행 수출역량강화사업에 대한 성과관리 평가 지표들을 분석한 결과 정량지표중심으로 구성되어 정성지표가 부족하며, 과정에 대한 평가가 부족하고 단기적 결과에만 중점을 두고 있는 것으로 나타났다. 따라서 향후 성과측정을 위한 지표는 결과와 과정에 대한 평가가 균형을 맞추고 중장기적 결과도 함께 포함하는 방향으로 개선해야 할 것이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권4호
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• pp.51-60
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• 2011

무선 환경에서의 인증 모델은 많은 보안 위험을 내포하고 있다. 그러나 이 분야에 일반적으로 사용되는 표준 기술이 존재하는 것이 아니어서 본 논문에서는 무선 인증 환경에서 보다 강화된 보안을 제시할 수 있는 퍼지 논리 기반의 인증 모델을 제시한다. 제안하는 모델을 위해서 퍼지 논리 기반의 분류 방법을 사용하고 적절한 판단을 위해서 개선된AHP 알고리즘과 사례 기반의 추론 방법을 추가적으로 사용한다. 개선된AHP 알고리즘을 사용해서 다양한 상황정보를 수치화하고, 제안된 인증 모델을 사용해서 입력 데이터에 대한 보안 등급을 계산한 다음, 다양한 환경의 상황정보를 가진 무선환경에 제안된 인증 모델을 안정적으로 사용할 수 있을 것이다. 향후에는 상황인식 연구를 클라우드 컴퓨팅 분야를 포함한 다양한 분야로 제안 모델을 확대하면 더욱 안전한 보안 환경을 기대할 수 있을 것이다.

• 논리연구
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• 제17권1호
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• pp.1-32
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• 2014

"논리-철학 논고"의 5.52와 5.521은 여러 의문들을 불러일으킨다. 이 글에서 나는 이러한 의문들에 대해 대답하면서 비트겐슈타인의 일반성 개념을 해명하고자 한다. 이러한 의문들과 문제들은 서로 긴밀하게 얽혀 있다. 나는 다음을 보이고자 노력할 것이다. "논리-철학 논고"의 일반성 개념에서 가장 결정적인 것은 ${\xi}$-조건이다. 램지를 제외하면, 앤스컴, 글록, 케니 등은 ${\xi}$-조건과 관련된 비트겐슈타인의 생각을 정확하게 파악하는 데 실패하고 있으며, 그들의 주장은 결코 정당하지 않다. 또한 논리학사의 관점에서 보면 5.52는 매우 중요한 의의를 지닌다. 즉 그것은 무한 논리학(infinitary logic)의 가능성과 모델 이론에서의 논의 영역(universe of discourse)의 개념을 최초로 예견하고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.375-382
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• 1996

본 논문에서는 네트워크를 분할하여 국간신뢰도를 계산하는 효과적인 방법이 기술된다. 네트워크를 그래프로 모델화하고 그 그래프를 2개의 부분그래프로 부분그래프로 분할한다. 한 부분 그래프의 논리적항을 계산하고 논리 적항을 갖는 사상에 따라서 다른 부분그래프의 그래프를 만들고 논리적항을 계산한다. 부분그래프의 논리적항을 서로 곱해서 국간신뢰도를 계산하는 방법을 제안한다. 한 부분그래프의 모든 논리적항은 2의 그 부분그래프가 갖는 가지 수 제곱으로 계산되고 다른 부분그래프의 그래프가 갖는 논리적항은 그래프가 갖는 가지 수와 논리적항 수의 곱으로 계산할 수 있다. 이 방법은 분할하지 않고 국간 신뢰도를 계산하는 방법에 비해서 적은 계산시간을 갖는다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.109-114
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• 2009

현재 건물은 예전에 비해 더 높고 더 복잡하면서 다양한 형태로 설계되고 있다. 그러므로 잠재적인 위험 요소는 더 증가하고, 화재, 정전, 지진, 호수, 태풍 등의 재해가 발생할 수 있다. 이들 재난은 가능한 신속하게 건물 안의 사람들을 대피시켜야 한다. 본 논문에서는 건물 내부에서의 센서와 유도등 네트워크를 통합 구축하여 신속하게 재난을 감지하고 내부 지리 정보를 이용하여 정확하게 대피 유도할 수 있는 새로운 재난 대피 유도 개념을 제시한다. 본 논문에서는 이 개념을 이용하여 건물 내부에서 화재 재난을 관리하기 위해 센서와 유도등 네트워크 기반의 통합 논리 모델을 제시한다. 더불어 제안된 논리 모델을 지도 상에 가시화하고 운영 실험을 실시하여 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1422-1427
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• 2006

임베디드 마이크로프로세서가 소프트웨어를 수행하면서 소비하는 전력을 예측하기 위해서는 마이크로프로세서의 각 명령어가 수행하면서 소비하는 전류를 측정하여 활용한다. 본 논문에서는 임베디드 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대한 소비 전류를 측정 및 분석하고, 이를 바탕으로 적은 수의 측정 소비 전류 값을 사용하여 비교적 정확하게 모든 명령어 수행의 소비 전류 값을 예측할 수 있는 전력 예측 모델을 제안한다. 본 예측 모델은 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대하여 총 측정 공간 중 약5.84%의 공간에 대한 측정 전류 값만을 사용하여 평균 오차 0.34%에서 소비 전류 값을 예측할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.23-26
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• 2023

본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.