An important component in Prawitz's and Dummett's proof-theoretic accounts of validity is the condition for validity of open arguments. According to their accounts, roughly, an open argument is valid if there is an effective method for transforming valid arguments for its premises into a valid argument for its conclusion. Although their conditions look similar to the proof condition for implication in the BHK explanation, their conditions differ from the BHK account in an important respect. If the premises of an open argument are undecidable in an appropriate sense, then that argument is trivially valid according to Prawitz's and Dummett's definitions. I call this 'the triviality problem'. After a brief exposition of their accounts of proof-theoretic validity, I discuss triviality problems raised by undecidable atomic sentences and by Godel sentence. On this basis, I suggest an emendation of Prawitz's definition of validity of argument.
In the final argument for the immortality of the soul in the Phaedo, Socrates establishes a new type of cause which he describes as 'more sophisticated' and on the basis of it attempts to show that the soul is immortal. In the process, he introduces three examples for the cause, i.e. three, fire, and snow. But there has been considerable controversy over the ontological status of the three and the soul. Some scholars think that they are all forms; others believe that neither of them is. In this paper I argue that in fact one of them is a form, while the others are not. I also argue that the fact that they do not have the same ontological status and the uncertainty in the nature of the soul itself weaken the cogency of the final argument as a whole.
An, Hyeon-Min;Choe, Ji-Hyeok;Ham, Jae-Hyeon;Kim, Myeong-Seop
KNOM Review
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v.15
no.1
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pp.31-39
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2012
오늘날 네트워크 환경은 다양한 응용의 등장으로 트래픽이 복잡 다양해지고 있다. 이러한 상황 속에서 정확한 네트워크의 상태 파악을 위한 트래픽의 응용 별 분류에 대한 중요성은 더욱더 증가하고 있다. 최근 트래픽 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽의 응용 별 분류 방법론에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구들은 TCP 세션의 이상 동작에 대한 고려가 없어 분류결과의 오분류 및 미분류가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 TCP 세션의 이상동작의 문제점을 지적하고 이를 개선하는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론을 통계적 응용 트래픽 분류방법에 적용함으로써 그 타당성을 증명한다.
System Dynamics(SD) is one of the complexity theories that has attracted attention as a computer-aided simulation methodology to analyze a dynamic problem and to develop a policy(strategy) in social science. Though there are properly unproven cases in research models which were developed in various fields by SD methodology during the last five decades, they are utilized as models to represent SD sub-theories. For this reason, this study targeted the population dynamics model which was frequently utilized to explain SD fundamentals and it proved errors of reasoning a structure of the existing causal and dominant feedback loop. Consequently, we presented a strategy to strengthen the coherence between CLD(causal loop diagram) and SFD(stocks-and-flows diagram) for improving validity of the existing model. The findings of this study contribute to the advancement of the existing SD and to the reinforcement of validation for policy research models of SD.
The need for application traffic classification becomes important for the effective use of network resources. The header-based identification method uses the header signature {IP address, port number, transport layer protocol TCP/UDP)}extracted from Internet application server to overcome some limitations overhead, payload encryption, etc.) of previous methods. A lots signature is extracted because this method uses header information of server. So, we need a maintenance method to keep essential signatures. In this paper, we represent the signature maintenance method using properties of identified traffic and history of the signature. Also, we prove the feasibility and applicability of our proposed method by an acceptable experimental result.
The proof-of-work consensus algorithm used by most blockchains is causing a massive waste of computing resources in the form of mining. A useful proof-of-work consensus algorithm has been studied to reduce the waste of computing resources in proof-of-work, but there are still resource waste and mining centralization problems when creating blocks. In this paper, the problem of resource waste in block generation was solved by replacing the relatively inefficient computation process for block generation with distributed artificial intelligence model learning. In addition, by providing fair rewards to nodes participating in the learning process, nodes with weak computing power were motivated to participate, and performance similar to the existing centralized AI learning method was maintained. To show the validity of the proposed methodology, we implemented a blockchain network capable of distributed AI learning and experimented with reward distribution through resource verification, and compared the results of the existing centralized learning method and the blockchain distributed AI learning method. In addition, as a future study, the thesis was concluded by suggesting problems and development directions that may occur when expanding the blockchain main network and artificial intelligence model.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.70-72
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2006
확률 라이브러리 모델(Probabilistic Library Model)은 DNA컴퓨팅 방법론에 기반하여, 라이브러리를 구성하는 원소들의 빈도를 이용하여 결합확률분포를 표현하고자 하는 모델이다. PLM에서 결합확률분포 외에도 조건부 확률을 계산하는 방법이 필요해짐에 따라, 본 논문에서는 in-vitro메서 DNA를 이용하여 임의의 조건부 확률을 계산하는 방법으로 은닉 확률라이브러리모델(Latent Probabilistic Library Model)을 이용한 방법을 제시하고, 이전 논문에서 미비한 부분인 알고리즘의 타당성 증명을 보완하였다. 또한, 시뮬레이션을 통하여 실제 확률과 1% 이내로 동일한 결과를 얻었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.406-409
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2000
이 논문에서는 웹 서버에 발생할 수 있는 장애 항목들을 정의하고, 발생한 장애를 자동적으로 진단하고 이를 검출하기 위한 방법을 규칙기반 추론기법을 사용하여 제안하였다. 즉, 웹 서버 관리에서 발생할 수 있는 장애 항목을 정의하고, 장애를 진단하기 위한 규칙을 제안하였는데, 장애 항목으로는 프로세스 장애, 서버 과부하, 인터페이스 장애, 구성 및 성능 장애를 정의하였으며, 각 장애 항목을 진단하기 위한 지식을 활성 네트워크기법을 적용하여 표현하고, 이를 시스템 레벨 장애 진단 생성규칙과 서비스 레벨 장애 진단 생성규칙으로 정형화하였다. 그리고 제안한 장애 진단규칙의 타당성을 증명하기 위한 장애 환경 구성을 구성하고, 각 장애 환경에 대한 생성규칙 적용과정을 실험을 통하여 제시하였다. 이 논문에서는 기하 급수적으로 증가하는 웹 서버의 장애를 관리하기 위한 메커니즘 제안함으로써 웹 서버 관리에 소요되는 관리자의 노력을 최소화할 수 있는 지능적인 장애 관리를 위한 방법론을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.97-100
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2009
신뢰성 분석은 불확실성으로 인한 제품의 성능 변동을 안전확률이나 파괴확률로 정량화 하여 설계에 이용하기 위해 연구되어 왔다. 불확실성은, 데이터의 양에 따라-물질의 본질적인 특성으로서의 많은 데이터가 주어진 경우의 물리적 불확실성과 부족한 데이터에서의 인식론적 불확실성으로 구분되고, 불확실성을 갖는 대상에 따라-입력변수 및 근사모델 불확실성으로 구분된다. 물리적 불확실성에 대한 연구는 많이 진행되어 왔지만, 실제 산업현장에는 부족한 데이터로 인한 인식론적 불확실성이 지배적이며 이에 대한 연구는 최근에서야 진행되고 있다. 불확실성을 고려하는 신뢰성 기반 설계에는 효율성을 위해 실제모델을 대체하는 근사모델이 이용되는데, 근사모델법 자체에 대한 연구는 많이 진행되어 왔으나, 근사모델 이기 때문에 존재하는 불확실성을 고려한 연구는 최근에서야 연구되기 시작하였다. 본 연구에서는 베이지안 접근법에 기반하여 입력변수 및 근사모델 불확실성을 통합 고려하는 새로운 신뢰성 분석 기법을 제시하고 수치예제를 통해 타당성을 증명한 후, 이를 공학문제에 적용한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.8B
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pp.1170-1178
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2010
Recently as the number of users and application traffic is increasing on high speed network, the importance of application traffic classification is growing more and more for efficient network resource management. Although a number of methods and algorithms for traffic classification have been introduced, they have some limitations in terms of accuracy and completeness. In this paper we propose an application traffic classification based multi-level architecture which integrates several signature-based methods and behavior algorithm, and analyzes traffic using correlation among traffic flows. By strengthening the strength and making up for the weakness of individual methods we could construct a flexible and robust multi-level classification system. Also, by experiments with our campus network traffic we proved the performance and validity of the proposed mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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