산출물들의 논리적 결합은 소프트웨어의 다양한 유지보수 활동에서 유용하게 활용될 수 있다. 버전 이력은 과거의 변경을 분석하여 산출물들간의 논리적 결합을 판단하는데 사용된다. 본 논문은 한 형상항목에 포함된 산출물들의 버전 링크를 구성함으로써 논리적 결합을 찾아내고, 이를 통해 과거의 변경에 대한 추적성과 향후의 변경에 대한 기준을 제공할 수 있도록 하였다. 형상관리 시스템과 개인 작업환경을 통합함으로써 산출물들간 버전 링크를 구성하고 논리적 결합을 식별할 수 있도록 하였다.
이 글에서 우리는 (곱 연언 &의) 약한 형식의 결합 원리를 갖는 퍼지 논리를 위한 대수적 크립키형 의미론을 연구한다. 이를 위하여 먼저 약한 결합 원리를 갖는 퍼지 논리의 대수적 의미론을 소개한다. 다음으로 이 체계들을 위한 대수적 크립키형 의미론을 제공한 후, 이를 대수적 의미론과 연관 짓는다.
이 글에서 우리는 (곱 연언 &의) 약한 형식의 결합 원리를 갖는 준구조 퍼지 논리를 위한 집합 이론적 크립키형 의미론을 연구한다. 이를 위하여 먼저 약한 결합 원리를 갖는 세 준구조 퍼지 논리체계들을 상기한 후 이 체계들에 상응하는 크립키형 의미론을 소개한다. 다음으로 집합 이론적 방식을 이용하여 이 체계들이 완전하다는 것을 보인다.
이 글에서 우리는 (곱 연언 &의) 약한 형식의 결합 원리를 갖는 약화 없는 퍼지 논리를 연구한다. 이를 위하여 먼저 wta-유니놈에 기반 한 체계 $WA_tMUL$과 이의 두 공리적 확장 체계들을 약화 없는 약한 결합 원리를 갖는 퍼지 논리로 소개한다. 그리고 각 체계에 상응하는 대수적 구조를 정의한 후, 이 체계들이 대수적으로 완전하다는 것을 보인다. 다음으로 제네이-몬테그나 스타일의 구성방식을 사용하여 체계 $WA_tMUL$과 추가적 공리를 갖는 두 확장 체계들이 표준적으로 완전하다는 것을 보인다.
선호구조의 논리를 결정모델에 적용시킬 때 선호구조는 일반적으로 특정 수치적 순서화 조건을 만족하게끔 표현된다. 그래야 주어진 선택지들을 둘러싼 개인 혹은 집단의 선호구조에 관한 정보가 형식적으로 표출될 수 있다고 여겨져 왔다. 그러나 선호구조의 수치적 순서화에 의해서만 선호관계의 정보가 형식적으로 표출될 수 있다는 성각은 일종의 독단이다. 더욱이 다양한 선택지의 결합에 의한 선호구조의 정보 이동은 기존의 수치적 순서화 속에서 제대로 다루어질 수 없다. 하나의 대안으로서 선형대수의 그래프이론에 바탕을 둔 선호구조의 질적 순서화 방식을 제안한다. 개인 혹은 집단의 선호구조에 관한 정보는 제안될 질적 순서화에 의해 보다 포괄적으로 다루어질 수 있다.
이 연구에서는 고등학교 학생들이 이온 결합에 대해 생성한 비유의 특징을 비유 생성 개수와 대응 관계 이해도, 비유의 소재와 유형의 측면에서 분석하고, 이 결과를 학생들의 개념 이해도와 논리적 사고력, 비유 추론 능력에 따라 비교하였다. 서울특별시에 소재한 5개 고등학교에 재학 중인 2학년 학생 395명이 연구에 참여하였다. 연구 결과, 개념 이해도, 논리적 사고력, 비유 추론 능력이 높을수록 학생들은 비유를 더 많이 생성하는 것으로 나타났다. 생성한 비유에 대한 대응 관계 이해도는 논리적 사고력과 비유 추론 능력만 관계가 있었다. 학생들이 비유를 생성하기 위해 활용하는 소재는 조사한 인지적 특성 중 목표 개념에 대한 이해도에 따라서만 다르게 나타났다. 또한, 개념 이해도가 높을수록 다양한 소재를 활용하여 비유를 생성하였다. 학생들이 생성한 비유의 유형은 일부 인지적 특성과 관련이 있었다. 예를 들어, 개념 이해도와 논리적 사고력이 높은 학생들이 글과 그림을 모두 사용한 비유를 더 많이 생성하였다. 작위성과 추상도, 체계성의 측면에서 비유의 유형은 인지적 특성과 관련이 없었다. 이상의 결과를 바탕으로 교육적 함의를 논의하였다.
자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.
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.
본 논문에서는 Boole 함수를 기호 다치 논리 함수로 확장하여 법-M(Modulus-M)의 수체계를 기본으로 하는 기호 다치 논리 함수에 대한 MacLaurin 전개의 구조적 성질을 분석한다. 그리고 기호 다치 변수의 상태 변화에 따라 이에 사상된 퍼지 규칙을 자동 생성할 수 있는 기법을 제안한다. 또한 이러한 이론과 성질을 기존의 퍼지 추론 기능과 결합하여 동적인 상태 변화에 적응할 수 있는 퍼지 추론 시스템 설계방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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