• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.242-248
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• 1999

이 논문은 지역적 동사구 분할에 바탕을 두고 서술어가 문말에 위치하는 언어에 특성에서 기인하는 속성을 반영하는 부분적 그러나 빠른 구문분석에 관해 논한다. 즉 완벽성 보다는 신속함 그리고 신뢰에 바탕을 둔 새로운 한국어 구문분석에 대해 논의한다. 기존의 문법이론 대신 한국어의 형태적 통사적 특성에 기인한, 성분들의 분할(partitions)에 의한 단위 (chunks) 분석방법을 제안한다. 근간은 동사구 장벽(VP-barrier) 알고리즘이며, 이 알고리즘은 한 문장안에서의 다양한 동사의 파생접사에 의해 형성되는 관형화, 명사화, 부사화 등의 파생구조와 내포된 동사구(인용문, 종속문 등)에 의해 형성되는 지역적 동사구내에서 그 성분들의 논리적인 분할을 구성하고 다시 그 다음 요소와 체계적으로 결합하는 관계로 확장하여 가능한 구조들을 생성한다. 다시 언어의존적인 발견적 규칙(heuristics)들을 점수화하여 가장 높은 점수의 단위구조를 적격한 구조로 선택한다. 이 방법은 하위범주화 및 의미정보를 사용하지 않는, 빠른 구문분석이 요구되는 시스템을 위해 고안되었으며, 집단적인 노력이 아닌 개인적인 노력 및 최소의 자원으로도 최대의 효과를 얻을 수 있다는데 그 의의가 있다.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.08a
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• pp.59-62
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• 2018

모순이라는 관점에서 문제를 창의적으로 해결하고자 한 나비 모형은 모순의 유형을 나누어 정의하고 유형별 문제 해결 목표와 추상적 해결 전략을 정의하여 논리적 접근을 가능하게 하였다. 본 연구에서는 모순 문제와 문제에 대한 시간 및 구성요소들의 특성을 이용하여 모순 유형을 결정하고 주어진 문제의 문제 해결 목표와 추상적 해결 전략, 나비 다이어그램을 제시하는 프로그램을 개발한다. 또한 모순 유형 중에서 추상적 해결 전략으로 두 가지 매개 모순을 모두 만족시켜야 하는 문제의 구체적 해결 전략을 개발하기 위하여 시간과 구성요소의 분할과 결합 전략에 대한 알고리즘을 설계한다. 본 연구는 나비 모형을 기반으로 모순 문제의 구체적인 해결 전략을 자동적으로 찾을 수 있도록 돕는다. 궁극적으로는 나비 모형을 기반으로 컴퓨터가 스스로 모순 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 개발한다.

• Journal for History of Mathematics
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• v.20 no.2
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• pp.47-58
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• 2007

In this paper, we shall try to give a comparative study of mathematics developments in ancient Greece and ancient Oriental mathematics. We have found that the Oriental Mathematics. is quantitative, computational and algorithmetic, but the ancient Greece is axiomatic and deductive mathematics in character. The two region mathematics should be unified to give impetus to further development of mathematics in future times.

• Digital Contents
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• no.8 s.87
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• pp.85-89
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• 2000

네트에 의해서 팽대해진 정보가 유통하게 되자 전체를 환원주의적인 요소로 분해하고, 이를 정비해서 생각하려는 사고방식이 생겨났습니다. 즉 정보가 너무나도 많으면 대상이 복잡해서 혼돈의 상태가 되어 이제까지의 사고 방식으로는 도무지 어찌할수 없게 됩니다. 혼돈을 구성하는 개개의 요소는 각기 독립해 있어 서로 관계를 맺고 개개가 전체를 바라보면서 결합해가는 공명관계가 생기게 됩니다. 그러면 일종의 요동현상이 일어나서 하나의 구조인 자기조직화가 일어난다는 논리가 있습니다.

• Journal of Korean Philosophical Society
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• v.139
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• pp.1-21
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• 2016

To quickly and accurately grasp the consistency and the true/false of sentence description, we may require the help of a computer. It is thus necessary to research and quickly and accurately grasp the consistency and the true/false of sentence description by computer processing techniques. This requires research and planning for the whole study, namely a plan for the necessary tables and those of processing, and development of the table of the five logic rules. In future research, it will be necessary to create and develop the table of ten basic inference rules and the eleven kinds of derived inference rules, and it will be necessary to build a DB of those tables and the computer processing of sentence logic using server programming JSP and client programming JAVA over its foundation. In this paper we present the overall research plan in referring to the logic operation table, dividing the logic and inference rules, and preparing the listed process sequentially by dividing the combination of their use. These jobs are shown as a variable table and a symbol table, and in subsequent studies, will input a processing table and will perform the utilization of server programming JSP, client programming JAVA in the construction of subject/predicate part activated DB, and will prove the true/false of a sentence. In considering the table prepared in chapter 2 as a guide, chapter 3 shows the creation and development of the table of the five logic rules, i.e, The Rule of Double Negation, De Morgan's Rule, The Commutative Rule, The Associative Rule, and The Distributive Rule. These five logic rules are used in Propositional Calculus, Sentential Logic Calculus, and Statement Logic Calculus for sentence logic.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.2
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• pp.229-236
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• 1995

The conceptual world of sentence is composed f substantives(nouns) and verbal. The verbal is a semantic center of sentence, the substantives are placed under control of verbal, and they are combined in a various way. In this paper, the structural relation of verbal and substantives are analyzed and the phrase unit sentence which is derived from the result of morphological analysis is interpreted by a variable pattern net. This variable pattern net analyzes the phrases syntactically and semantically and extracts conceptual units of clausal form. This paper expands the traditionally restricted Horn clause theory to the general sentence, separates a simple sentence from a complex sentence automatically, constructs knowledge base by clausal form of logical conceptual units, and applies it to a question-answering system.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.2 no.2
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• pp.71-93
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• 2001

Commonly to design a database system. a conceptual database has to be designed and then it is transformed into a logical database schema prior to building a target database system. This paper proposes a method which transforms a Temporal Entity-Relationship Model(TERM) into a Temporal Object-Oriented Model(TOOM) to build an efficient database schema. I formalize the time concept in view of object versioning and specify the constraints required during transformation procedure. The proposed transformation method contributes to getting the logical temporal data from the conceptual temporal events Without any loss of semantics, Compared to other approaches of supporting various properties, this approach is more general and efficient because it is the semantically seamless transformation method by using the orthogonality of types of objects, semantics of relationships and constraints over roles.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.9
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• pp.2294-2304
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• 1999

Our research purpose in this paper is to improve the performance of query processing in GIS(Geographic Information System) by enhancing the I/O performance exploiting parallel I/O and efficient disk access. By packing adjacent spatial data, which are very likely to be referenced concurrently, into one block or continuous disk blocks, the number of disk accesses and the disk access overhead for query processing can be decreased, and this eventually leads to the I/O time decrease. So, in this paper, we proposes EPR(Enhanced Parallel R-tree) indexing method which integrates the parallel I/O method of the previous Parallel R-tree method and a packing-based clustering method. The major characteristics of EPR method are as follows. First, EPR method arranges spatial data in the increasing order of proximity by using Hilbert space filling curve, and builds a packed R-tree by bottom-up manner. Second, with packing-based clustering in which arranged spatial data are clustered into continuous disk blocks, EPR method generates spatial data clusters. Third, EPR method distributes EPR index nodes and spatial data clusters on multiple disks through round-robin striping. Experimental results show that EPR method achieves up to 30% or more gains over PR method in query processing speed. In particular, the larger the size of disk blocks is and the smaller the size of spatial data objects is, the better the performance of query processing by EPR method is.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.222-225
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• 2010

휴대전화는 다양한 기술들이 융합되고 유비쿼터스 환경과 결합되면서 진화하고 있다. 이런 모바일 환경으로 인해 사용자의 상황을 인식하는 상황인식 기반 서비스들의 수요가 증가하고 있으며 사용자들은 그 상황을 실시간으로 공유하고 보기를 원한다. 따라서 본 연구에서는 모바일 사용자의 주변 상황을 인지하고 그 상황 정보를 공유할 수 있는 컨텍스트폰 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 안드로이드 플랫폼을 기반으로 하여 사용자의 주변 상황을 실시간으로 수집하며 사용자간 자동 상황 공유 메커니즘을 지원한다. 또한 사용자 연락처의 상황 수집과 컨텍스트폰 플랫폼간 논리적인 연결을 위해 컨텍스트 서버를 구축하였으며 서버는 사용자간 동시다발적으로 발생하는 상황정보를 저장하고 사용자간 상황 정보를 전달해 준다. 또한 플랫폼이 수집하는 상황정보를 시각적으로 표현하기 위해서 컨텍스트 뷰어 어플리케이션을 구현하였으며 모바일 스크린에 시각화하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.6
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• pp.663-667
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• 2010

A simple approach to semantic document-retrieval is to measure document similarity based on the bag-of-words representation, e.g., cosine similarity between two document vectors. However, such a syntactic method hardly considers the semantic similarity between documents, often producing semantically-unsound search results. We circumvent such a problem by combining supervised machine learning techniques with ontology information based on Markov logic. Specifically, Markov logic networks are learned from similarity-tagged documents with an ontology representing the diverse relationship among words. The learned Markov logic networks, the ontology, and the training documents are applied to the semantic document-retrieval task by inferring similarities between a query document and the training documents. Through experimental evaluation on real world question-answering data, the proposed method has been shown to outperform the simple cosine similarity-based approach in terms of retrieval accuracy.