• 논리연구
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• 제7권1호
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• pp.23-40
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• 2004

실체 유물론과 인과 결정론이 개인의 자유와 동일성을 실질적으로 열어주려면 사건 원인 외에 행위자 원인의 여지를 허용해야 한다. 그 두 가지 원인은 법칙적 일반적 결정의 개념과 합리적 개성적 결정의 개념을 지니고 있다. 개성의 인과적 역할은 법칙화할 수 없는 물질성의 여지를 남긴다. 바로 그 가능성이 인간의 자유와 동일성의 실질적 복권의 가능성이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.124-126
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• 2003

인스펙션은 소프트웨어 개발 프로세스에서 작성된 산출물에 대한 품질 보증 활동의 하나이다. 산출물에서 결함을 찾을 수 있는 가장 정형적. 효율적, 경제적인 방범이 인스펙션이라고 알려져 있다［1］. 인스펙션은 테스트 전에 결함을 검출하여 소프트웨어의 품질을 높이고, 테스트 후에 발견되는 결함을 줄임으로써 유지보수에 드는 시간과 비용을 절감시킨다. 본 논문에서는 인스펙션 중에서도 코드에 관련된 인스펙션을 연구하고자 한다. 현재의 개발 패러다임은 CBD(Component Based Development)로 가고 있다. 소프트웨어 개발이 많아지고 규모가 커짐에 따라 재사용성이 뛰어난 컴포넌트로 개발들이 이루어지고 수행되고 있다. 컴포넌트를 개발할 때에도 품질은 중요한 문제이기 때문에 연구가 필요하다. 기존의 패러다임에서는 품질을 위한 인스펙션에 관한 많은 연구들이 있었고 진행되었다. 하지만 CBD에서의 품질을 위한 인스펙션에 관한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 알아보고 EJB(Enterprise Java Beans) 컴포넌트에 대한 코드 인스펙션을 통해 결함을 줄이고 품질을 향상시키기 위한 컴포넌트 인스펙션 프로세스(Component Inspection Process)를 실시한다. 프로세스의 각 단계에서는 UML 다이어그램. EJB의 콜백 메소드 흐름 다이어그램, 그리고 체크리스트를 사용한다. CIP 사용함으로써 CBD에서의 많은 결함을 줄이고 품질을 향상시킬 수 있게 될 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-66
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• 2018

인과관계 추출이란 어떠한 문장에서 인과관계가 존재하는지, 인과관계가 존재한다면 원인과 결과의 위치까지 분석하는 것을 말한다. 하지만 인과관계 관련 연구는 그 수가 적기 때문에 말뭉치의 수 또한 적으며, 기존의 말뭉치가 존재하더라도 인과관계의 특성상 새로운 도메인에 적용할 때마다 데이터를 다시 구축해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도메인 특화에 따른 데이터 구축비용 문제를 최소화하면서 새로운 도메인에서 인과관계 모델을 잘 구축할 수 있는 통계 기반 모델을 이용한 인과관계 데이터 확장 방법과 도메인에 특화되지 않은 일반적인 언어자질과 인과관계에 특화된 자질을 심층 학습 기반 모델에 적용함으로써 성능 향상을 보인다.

• 논리연구
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• 제12권1호
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• pp.25-43
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• 2009

이 논문은 유형 유물론의 인과적 논변과 양립할 수 있는 합리적 인과성, 곧 주관적 인과성의 한 존재론을 주장한다. 의욕들과 결심들 같은 의지적 마음은 능동적이다. 반면에, 욕망들과 믿음들 같은 정서적 인지적 마음은 수동적이다. 의지는 욕망과 믿음의 단순한 법칙적 결과가 아니다. 행위자가 개입한 합리적 결과이다. 따라서 의지 상태는 인과적 유형화를 갖지 못하므로 물리적으로 환원될 길이 없어 보인다. 구조적인 기초원자들이 연합해 움직이는 어떤 원자 모임을 행위자로 본다면, 행위자 원인은 하향적 인과를 함축하지 않는다. 그리고 유형 유물론 논변은 환원주의를 함축하지 않는다. 환원주의는 개념적 정의를 추가로 요구하기 때문이다. 따라서 인과의 주관적 개념, 행위자 개념이 유형 유물론을 배제하지 않는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.95-98
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• 2015

문자 인코딩은 컴퓨터에 저장하거나 네트워크상에서 전송하기 위해 문서를 이진화 하는 방법이다. 문자 인코딩은 고유의 문자 코드 테이블을 이용하여 문서를 이진화 하기 때문에, 문서에 적용된 문자 인코딩과 다른 문자 인코딩을 이용하여 디코딩 하면 원본과 다른 문서가 출력되어 문서를 읽을 수 없게 된다. 따라서 문서를 읽기 위해서는 문서에 적용된 문자 인코딩을 알아내야 한다. 본 논문에서는 문서의 문자 인코딩을 자동으로 판별하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 이스케이프 문자를 이용한 판별법, 문서에 나타난 코드 값 범위 판별법, 문서에 나타난 코드 값의 특징 판별법, 단어 데이터베이스를 이용한 판별법과 같은 여러 단계를 걸쳐 문서에 적용된 문자 인코딩을 판별한다. 제안하는 방법은 문서를 언어별로 분류하여 문자 인코딩을 판별하기 때문에, 높은 문자 인코딩 인식률을 보인다.

• 감성과학
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• 제26권1호
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• pp.55-64
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• 2023

본 연구는 범주속성들이 공통원인 혹은 공통효과 인과 네트워크로 연결되었을 때 인과강도에 따른 속성추론을 검증했다. 인과범주에서 속성추론을 검증한 기존 연구들은 인과관계의 방향, 연결된 속성의 개수, 원인 혹은 결과의 여부 등에 따라 고유한 추론 패턴이 나타남을 보여주었다. 다만 기존 연구들은 인과관계에 따른 추론패턴을 주로 탐색했으며 인과관계의 효과가 인과강도에 따라 어떤 변화를 보이는지 확인한 연구는 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 공통원인(실험 1), 공통효과(실험 2) 네트워크에서 인과강도에 따른 속성추론을 검증했다. 이를 위해 참가자들에게 속성들이 인과적 관련성을 가지는 범주를 학습하게 한 다음 속성추론 과제를 실시하도록 했다. 실험 결과 인과관계 뿐만 아니라 인과강도 역시 속성추론에 중요한 영향을 미쳤다. 인과강도가 강할 떄 공통원인 속성에 대해서는 추론이 약해진 반면 공통효과 속성에 대해서는 추론이 강해졌다. 또한 인과강도가 강할 때 공통원인이 존재하는 경우 결과속성들에 대한 추론이 강해진 반면 공통효과에서는 반대의 결과가 나타났다. 특히 공통효과에서는 인과강도가 강할 때 인과적 절감이 더 뚜렷하게 나타났다. 이 결과들은 인과적 범주에서의 속성추론에서 참가자들은 인과관계 뿐만 아니라 인과강도를 고려한다는 것을 일관성있게 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.163-169
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• 2003

현재의 질의응답 시스템은 TREC(Text Retrieval Conference) 질의집합에 대해 최대 80% 정도의 응답 성공률을 보이고 있다. 하지만 질의 유형에 다라 성능의 많은 차이가 있으며, 인과관계에 대한 질의에 대해서는 매우 낮은 응답 성공률을 보이고 있다. 본 연구는 인접한 두 문장 혹은 두 문장 혹은 두 명사구 사이에 존재하는 인과관계를 추출하고자 한다. 기존의 명사구 간 인과관계 추출 연구에서는 인과관계 단서구문과 두 명사구의 의미를 주요한 정보로 사용하였으나, 사전 미등록어가 사용되었을 때 올바른 선택을 하기 어려웠다. 또한, 학습 코퍼스에 대한 인과관계 부착과정이 선행되어야 하며, 다량의 학습자료를 사용하기가 어려웠다. 본 연구에서는 인과관계 명사구 쌍에서 추출된 어휘 쌍을 기존의 단서구문과 같이 사용하는 방법을 제안한다. 인과관계 분류를 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하였으며, 비지도식 학습과정을 사용하였다. 제안된 분류 모델은 기존의 분류 모델과 달리 사전 미등록어에 의한 성능 저하가 없으며, 학습 코퍼스의 인과관계 분류 작업이 선행될 필요 없다. 문장 내 명사구간의 인과관계 추출 실험 결과 79.07%의 정확도를 얻었다. 이러한 결과는 단서구문과 명사구 의미를 이용한 방법에 비해 6.32% 향상된 결과이며, 지도식 학습방식을 통해 얻은 방법과 유사한 결과이다. 또한 제안된 학습 및 분류 모델은 문장간의 인과관계 추출에도 적용가능하며, 한국어에서 인접한 두 문장간의 인과관계 추출 실험에서 74.68%의 정확도를 보였다.

• 논리연구
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• 제12권2호
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• pp.89-114
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• 2009

우리는 여러 종류의 인과적 믿음을 지니고 있으며, 인과적 믿음은 합리적인 결정을 내리는 과정에서 중요한 역할을 한다. 이 직관을 발전시킨 인과적 결정 이론은 행위자의 결정이 합리적이라는 설명을 제시하기 위해서 그 행위자의 결정이 의존하는 인과적 믿음을 명확하게 밝히는 것이 필요하다고 주장한다. 그럴 필요가 없다는 입장의 증거적 결정 이론은 뉴컴 문제를 통해 반박된다. 그러나 뉴컴 문제의 다양한 형태 중에서 의학의 뉴컴 문제가 증거적 결정 이론을 반박하는 데에 가장 성공적이라는 일반적 판단은 잘못이라는 점이 본 논문에서 논증된다. 본 논문은 의학의 뉴컴 문제는 인과 관계를 명료하게 진술함으로써 오히려 증거적 결정 이론을 반박하기 어려워진다는 점을 지적한다. 이 과정에서 본 논문은 증거적 결정 이론과 인과적 결정 이론 사이의 차이점을 드러내고, 합리적 결정 과정에서 인과적 믿음이 정확하게 어떤 역할을 하는지를 밝힌다.

• 지능정보연구
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• 제1권1호
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• pp.1-22
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• 1995

본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.

• 사상체질의학회지
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• 제6권1호
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• pp.127-129
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• 1994

체질인류학의 인체측량방법을 사상의학의 변상진단학에 응용하여 연변조석족 성인 300명 (남:149명, 여:151명) 두면부의 27개 항목을 측량하고 태음인, 소양인과 소음인의 부동한 측량항목의 평균치, 상지간차이(象間差異) 및 4개의 주요한 지수(指數)를 계산하여 태음인, 소양인과 소음인의 활체측량성체질특점과 지수성체질특점을 탐색하려 시도하였다. 그 결과 태음인의 두연형태는 비교적 크고 남자 소음인의(면부(面部)) 형태는 비교적 좁고 길며(착장(窄長)) 여자 소양인의 입술은 비교적 두꺼웠다.