• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.157-160
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• 2001

본 논문에서는 강수량과 자동차 주행속도 등의 환경조건에 따라 와이퍼 속도를 일정하게 적용한 기존의 시스템을 개선하여 운전자의 개인 특성에 의해서도 속도 변경이 가능하게 함으로서 인간에게 조금 더 친밀감을 제공하는 시스템을 구현하였다. 초기 와이퍼 속도는 입력받은 강수량과 자동차 주행 속도로 추론하여 구하였다. 추론된 와이퍼 속도를 운전자의 개인 특성에 따라 변경하고자 할 경우, 해당 음성명령을 입력받아 재 추론하였다. 음성인식을 위해서는 고립단어 인식에 적절한 DTW방식을 사용하였고, 와이퍼 속도는 퍼지 추론을 적용하여 구하였다.

• Korean Journal of Logic
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• v.15 no.2
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• pp.273-294
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• 2012

In my previous article "An Inferentialist Account of Indicative Conditionals" and "An Inferentialist Account of Indicative Conditionals and Hasuk Song's Objections", I argued that the so-called Uncontested Principle is not uncontestable. According to the Uncontested Principle, an indicative conditional '$A{\rightarrow}C$' logically implies a material conditional '$A{\supset}C$'. In his recent paper "On the Recent Controversies surrounding the Uncontested Principle" Wonbae Choi presents three objections to my claim. First, my denial of the Uncontested Principle implies rejecting modus ponens. Second, my denial of the Uncontested Principle is tantamount to taking the truth-conditions of an indicative conditional as weaker than those of a material conditional, which are usually taken to be the weakest among conditionals. Third, my view that we can warrantedly assert '$A{\rightarrow}C$' even when 'A ${\therefore}$ C' is inductively justified is based on a misunderstanding of the way in which indicative conditionals are justified. In this paper I argue that Choi's objections are all based on misunderstandings of my view. First, I do not deny the validity of modus ponens (as a form of deductive reasoning). Second, the fact that the inductive warrantability of 'A ${\therefore}$ C' does not imply the truth of '$A{\supset}C$' does not show that the truth-conditions of an indicative conditional is weaker than those of a material conditional. Third, Choi's claim that a contingent conditional '$A{\rightarrow}C$' is true only when 'C' can be deductively derived from 'A' in conjunction with a hidden premiss is not well grounded, nor does it fit the facts.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.3 no.2
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• pp.71-82
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• 1997

이 연구의 모형은, 자원(기계, 인력), 주문(작업)의 의미를 확정한 "일반화된 job-shop"이다. 이 모형의 제약조건을 파악한 후, 불확정 제약조건의 표현과 추론방법을 연구하였으며, 이를 위하여 일정계획 수립 기능들을 모듈화하였다. 불확정제약조건에 따라 모듈들을 선택적으로 사용하기 위한 추론 과정은, 먼저, 납기만족이 우선이며 제약만족(CSP) 일정계획 모듈을 사용하고 그렇지 않으면 디스패칭 모듈을 사용한다. 그리하여, 납기, 작업시간의 불확정성과 자원의 변동, 새 주문의 추가, 일정계획 목표의 변경등을 반영하는 일정계획 수립방법을 제시하였다. 이 논문은 제약만족 일정계획과 디스패칭 일정계획을 하나의 틀에서 함께 사용함으로써, 일정계획 목표의 변경이나 제조환경이 변화에 대처할 수 있음을 보인다.수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.159-164
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• 1998

현재 일선고등학교에서 사용하고 있는 학생생활기록부의 효율적 이용 및 명가방법에 대한 논의와 연구가 활발한 실정이다. 본 논문에서는 학생생활기록부의 13개 항목을 분석하여 몇 개의 영역으로 일반화시킨 후 각 영역에 해당하는 확정계약조건들을 결정한다. 또한 이를 기반으로 일반화시킨 영역들을 추론하고, 교사들의 관찰내용과 같은 불확정계약조건들을 상담형태로 지식베이스화시켜 추론할 수 있도록 한다. 제안된 추론엔진은 교사들이 학생들에 대한 학습 및 생활지도시 이용함으로써 보다 정확하고 효율적인 지도를 유도할 수 있으며, 대학입시에서도 비교과 영역평가시 변별력을 높일 수 있다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.2
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• pp.1-15
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• 1996

전문가의 지식을 지식베이스화하여 의사결정지원시스템으로 사용하려는 노력이 증대하고 있다. 특히 투자의사결정과 같은 원인결과의 관계를 명확히 규정할 수 없는 복작한 영역에서 전문가의 지식베이스는 비전문가의 의사결정에 중요한 조언을 제공할 수 있다. 불확실한 지식을 지식베이스화하는 한 방법으로 퍼지프러덕션시스템이 널리 사용되고 있다. 주식시장과 같은 동태적인 시스템에서 어떤 정보의 중요성은 상황에 따라 변화하는데 이를 정태적인 프로덕션시스템의 규칙으로 지식베이스화하는 것은 불가능하다. 그러나 추론을 수행하는 과정에서 수행당시 각 정보의 중요도에 부응하는 가중치를 부여하여 평가함으로써 정태적인 지식베이스에 동태적인 실제시스템의 특성을 반영할 수 있다. 이는 가중치가 높은 정보에 해당하는 조건명제의 충족정도가 해당규칙의 전체평가결과에 더욱 중요하게 반영되게 하여 좀더 현실성 있는 추론 결과를 얻게 한다. AHP(Analytic Hierachy Process) 방법에 의하여 얻어진 정보의 상대적 중요도에 따른 가중치 (w)를 해당 정보와 조건명제의 합치정도(Degree of Match : DM)에 (DM)w 의 형식으로 적용함으로써 퍼지프러덕션시스템에서 정보의 중요도를 반영하여 프러덕션규칙을 평가하는 방법을 제시한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.25 no.3
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• pp.233-257
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• 2014

Category-based induction is one of major inferential reasoning methods used by humans. This research tested the effect of perceived within-category variability on the inductive generalization. Experiment 1 manipulated variability by directly presenting category exemplars. After displaying low variable (low variability condition) or highly variable exemplars (high variability condition) depending on condition, participants performed inductive generalization task about a category in question. The results showed that participants have greater confidence in generalization when category variability was low than when it was high. Rather than directly presenting category exemplars in Experiment 2, participants performed induction task after they formed category variability impression by categorization task of identifying category exemplars. Experiment 2 also found the tendency that participants have greater inductive confidence when category variability was low. The variability effect discovered in this research is distinct from the diversity effect in previous research and the category-based induction model proposed by Osherson et al. (1990) cannot fully account for the variability effect in this research. Test of variability effect in category-based induction is discussed in the general discussion section.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.137-142
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• 2006

상황은 단일 사건에 의해 결정되는 경우도 있지만, 많은 경우 일련의 사건이 특정 시간 제약을 만족하면서 발생할 때 상황이 결정된다. 따라서 상황에 대한 추론은 시간 제약 조건 만족 여부와 함께 사건의 발생을 순서를 확인하는 방법으로 수행될 수 있다. 한편, 어떤 상황은 분명하게 정의되는 것이 아니라 애매한 개념을 사용하여 기술되기 때문에, 퍼지 개념을 이용한 상황 기술과 이에 대한 추론이 필요하다. 한편, 유비쿼터스 환경에서와 같이 여러 대상에 대한 상황을 유추하여 서비스를 제공해야 하는 경우에, 대상 간에 동일한 상황이 발생할 수 있기 때문에 이에 대한 고려가 필요하다. 이러한 상황 추론을 위해서 이 논문에서는 Fuzzy Colored Timed Petri net 모델이라는 상황 추론 모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델은 Timed Petri net 성질을 이용하여 일련의 사건 발생을 모델링하고, Colored Petri net의 성질을 이용하여 다수 대상에 대한 상황 추론을 허용하며, fuzzy 토큰 개념을 이용하여 애매한 개념을 사용하여 정의된 상황에 대한 추론을 가능하게 한다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.24 no.1
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• pp.59-72
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• 2021

Concepts and categories offer the basis for inference pertaining to unobserved features. Prior research on category-based induction that used blank properties has suggested that similarity between categories and features explains feature inference (Rips, 1975; Osherson et al., 1990). However, it was shown by later research that prior knowledge had a large influence on category-based inference and cases were reported where similarity effects completely disappeared. Thus, this study tested category-based feature inference when features are connected in a causal chain and proposed a feature inference model that predicts participants' inference ratings. Each participant learned a category with four features connected in a causal chain and then performed feature inference tasks for an unobserved feature in various exemplars of the category. The results revealed nonindependence, that is, the features not only linked directly to the target feature but also to those screened-off by other feature nodes and affected feature inference (a violation of the causal Markov condition). Feature inference model of causal model theory (Sloman, 2005) explained nonindependence by predicting the effects of directly linked features and indirectly related features. Indirect features equally affected participants' inference regardless of causal distance, and the model predicted smaller effects regarding causally distant features.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.909-922
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• 2014

This paper reviews Bayesian inference with inequality constraints. It focuses on ⅰ) comparison of models with various inequality/equality constraints on parameters, ⅱ) multiple tests on equalities of parameters when parameters are under inequality constraints, ⅲ) multiple test on equalities of score parameters in models for contingency tables with ordinal categorical variables.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.5 no.1
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• pp.13-37
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• 1998

인터넷 등의 컴퓨터 통신 네트워크의 발달로 인하여 분산된 정보자원의 공유를 통한 자원에 대한 재사용성의 필요성이 대두되었다. IRD(Information Resource Dictionary)는 조직 내에서 관련된 모든 정보에 대한 데이터가 논리적으로 중앙화된 정보저장소(repository)이다. IRD 내의 데이터는 다른 데이터를 기술하므로 이른바 메타 데이터라고 하기도 한다. IRD의 사전(dictionary) 요소는 정보자원의 종류, 정보자원의 의미, 정보자원의 논리적 구조, 정보자원의 위치, 그리고 정보자원의 접근방법 등을 기술한다. FIPS ANSI의 IRDS는 이항 관계를 이용하여 무결성 제약조건을 표현하므로 제약조건 규칙의 표현과 일반적인 추론 규칙의 표현이 제한되어 있으며, 다양한 형태의 무결성 제약조건의 표현과 IRD와 관련된 여러 정보의 도출 또는 추론 및 관리에 관한 사항은 IRD 응용 고유의 문제로 간주하여 언급하고 있지 않다. 한편, FIPS IRDS는 사용자가 SQL 및 IRD에 대한 전문적 지식이 없이는 사용자 질의 작성이 어려운 점등에 대한 문제점을 안고 있다. 본 논문은 FIPS IRDS의 기본모델에서 정보자원 표현, 정보자원들간의 관계, 정보자원의 관리 정보 구분을 명확히 하기 위해 정보자원 모델을 정보자원 표현요소와 정보자원 관리요소의 두 부류로 나누어 구분하고, 각 부류에 대한 자격 질의(competency question)를 통하여 유추된 요소들을 FIPS ANSI IRDS 기본 모델의 스키마 기술 레벨과 스키마 레벨에 첨가함으로써 그 기본 모델을 확장한다. 그리고, FIPS ANSI IRDS가 제공하는 IRD 기술과 관리 기능을 그대로 포함하면서 앞에서 문제점으로 지적된 제약조건 표현과 추론규칙 표현을 위하여 확장된 기본 모델을 중심으로 각 레벨의 구성 요소들의 형식적 의미(formal semantics)와 레벨 내 혹은 레벨 구성요소들간의 관계성(relationship), 그리고 제약조건의 표현과 질의 추론 규칙들을 식별하여 FOPL(First Order Predicate Logic)로 표현한다. 또한, 본 논문은 FOPL로 표현된 predicate들과 규칙들을 구현하기 위하여 Prolog로 변환하기 위한 이론적 방법론을 제시하고 정보자원 관리를 위한 기본 함수들과 스키마 진화(schema evolution)를 위한 방법론을 제안한다.