• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.430-432
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• 2001

기존의 언어교육시스템을 위한 가상환경에 대한 연구는 주로 피교육자에게 줄 수 있는 시각적인 효과에 초점을 두고 있다. 그러나, 환경의 논리적인 변화를 얼마나 효율적으로 표현으로 피교육자에게 전달할 수 있는가하는 연구는 아직 취약하다. 논리적인 모순이 존재하는 가상환경은 피교육자에 대한 흥미유발을 반감시킬 수 있으므로, 가상환경의 논리적인 모델링 기술의 개발이 필요하다. 논리적인 모델링이 된 가상환경에서 자연현상은 가상세계 전반에 걸쳐서 광범위하게 영향을 미치며, 피교육자에게 가장 큰 영향을 미치게 되므로 그 구현은 특히 중요하다. 또한, 논리적인 모델링이 된 가상환경에 접속한 피교육자의 입장에서 볼 때, 피교육자의 행동이 가상환경에 아무런 영향을 주지 못하거나 혹은 가상환경의 변화가 피교육자에게 영향을 주지 못한다면, 학습의 흥미나 몰입감이 떨어질 수 밖에 없으므로, 가상환경과 내부의 물리적객체의 상호작용의 처리 또한 중요한 문제이다. 본 논문에서는 가상환경과 그 내부의 물리적객체들간의 상호작용의 처리를 견지에 두고, 지식표현방법의 하나인 스크립트를 이용하여 가상환경에서의 자연현상 처리방법을 개발하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.287-288
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• 2012

프로그램의 정적 검증을 위한 명세는 1차 술어 논리(First Order Logic)가 주로 사용된다. 하지만 1차 술어 논리가 모든 정보를 표현할 수가 없기에 이를 보완하기위해 양상논리(Modal Logic)를 사용할 수가 있다. 정적 프로그램 검증을 위해 양상 논리를 이용하여 확장된 BML(Bytecode Modeling Language)은 BIRS로 변환 되어야 한다. 본 논문에서는 확장된 BML을 중간 표현 언어인 BIRS(Bytecode Intermediate Representation Specification)로 표현하기 위하여 BIRS 문법을 확장한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.265-268
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• 2012

검증에 사용하는 명세는 대부분 1차 술어 논리(First Order Logic)로 이루어져 있다. 1차 술어 논리가 자연언어 대부분을 표현하지만 표현하지 못하는 부분도 존재한다. 이를 해결하기위해 양상논리(Modal Logic)를 추가한 명세방법이 존재하지만 간접적인 방법으로만 존재할 뿐 이다. 본 논문에서는, 양상논리를 이용한 명세의 직접적인 표현을 위해 BML(Bytecode Modeling Language)을 확장한다. 이를 통해, 명세정보 표현의 정확성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.325-328
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• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.66-75
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• 1991

본 논문은 LISP의 기본적인 특성으로 간주되는 조건 표현과 회기에 대한 철학적 분석이다. 특히 여기서는 논리적 결합사들과 LISP의 원초적 용어들을 비교하고 있다. LISP은 현대 철학자들이 구성했던 이상언어의 사상을 계승한 것으로 여겨진다. 이러한 점에서 인공지능 연구와 철학 간의 학제적 연구가 절실히 필요하다는 논지를 몇가지 검토해 보았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.171-177
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• 1991

한글 표현에 나타난 부정의 사용의 애매성에서 부터 그 속의 어떠한 종류이던간의 특성을 귀납적으로 추론하는 것은 언어학적으로 중요하나, 부정이 가지고 있는 원초적인 문제를 고찰하는 것이 또다른 측면으로 한글속의 부정을 조명하여 볼 수도 있을 것이다. 그래서 부정의 개념적 구조에서 부터 한글 표현에서의 부정의 사용을 이해하여 보려는 형식적 구조에서 시작하여서 한글 부정의 특성을 살펴 보고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.21 no.5
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• pp.61-66
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• 1984

In this paper a custom design of CMOS PLA using procedual language, CHISEL is presented. Library of cells of PLA pieces are formed. A typical PLA is used as a control logic for the protector circuit. NCR's design rules are applied to program CMOS PLA using CHISEL which is a VILI layout language made by extending C language.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.76-78
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• 2001

Secure Lambda calculus(SLam)는 정보 보안을 보장해주는 언어이나, Continuation Passing Style(CPS) 변환 후에는 안전성 분석의 정확도가 떨어진다. CPS의 논리적인 성질(ordered linearity)을 반영하여 변환 후에도 정확도가 떨어지지 않는 타입 시스템을 고안하고 무간섭성을 증명하였다. 함수형 SLam 언어에서 정확도가 떨어지는 경우는 앞으로 계산할 값의 인자가 쓰이지 않는 경우임을 밝혀내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.57-60
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• 2015

XPath는 XML 문서를 탐색하고 필요한 부분을 추출하는데 유용한 W3C 표준 프로그래밍 언어이다. XPath를 기반으로 XSLT, XQuery와 같은 표준 언어가 정의되어 널리 사용되고 있으며, DTD, XML Schema, RelaxNG와 같은 타입 언어를 이용하여 XML 문서를 효과적으로 명세할 수 있음에도 불구하고, XPath 기반 XML 처리 프로그램을 위한 타입 검사 기법은 미비하다. 본 논문에서는 XPath 기반 프로그램을 위한 새로운 양상논리 기반의 타입 추론 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.282-285
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• 2011

서술논리를 기반으로 하는 OWL 온톨로지는 표준화된 형식적 언어로써 실세계의 도메인 지식을 표현하는데 적합하다. 따라서 논리를 바탕으로 명시적으로 정의된 지식 속에 내재되어 있는 새로운 지식의 추론이 가능하다. 그러나 OWL이 가지는 Open World Assumption(OWA)의 특성은 근거가 불완전하거나 완전한 정보획득이 불가능한 상황에서의 추론을 제한한다. 더불어 OWL이 가지는 또 다른 특성으로 Unique Name Assumption(UNA)의 비지원은 실제적 지식표현을 지원하는 반면, 표현의 불충분으로 인해 결과 도출의 불능을 야기한다. 이러한 특징을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 에이전트 구성을 위한 서술논리 기반 지식 표현 방법을 제안한다. 이는 논리적 정당성을 유지하고 올바른 결과를 이끌어 낼 수 있도록 하며, 항상 논리적 결론 도출이 가능한 지식모델을 구성할 수 있도록 돕는다. 이를 통해, 지식모델에 정의된 불완전한 개념에 있어서 OWL이 가지는 특징으로 인하여 발생할 수 있는 문제점에 대한 해결방안을 제시한다. 이에 있어서, 모바일 온톨로지의 예를 통하여 OWA와 UNA에 따른 추론의 제약을 보이며, 이를 해결할 수 있는 방안을 논리적으로 표현함으로써 본 제안의 정당성을 증명한다.