• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1995.10b
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• pp.285-292
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• 1995

최근 규칙베이스 추론과 사례베이스 추론의 통합화에 의한 추론이 다양하게 시도되 고 있다. 본 논문에서는 규칙과 사례를 동일한 형태로 표현하고, 규칙베이스와 사례베이스를 통합한 새로운 통합 추론 방법을 제안한다. 지식은 논리의 기하학적 모델을 이용하여 정보 를 논리적으로 해석하며, 동일한 형태로 표현된 규칙과 사례를 Boole 함수의 미분 및 전개 방법을 이용하여 추론하는 방법을 제안하고 응용예를 통하여 확인하다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.14
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• pp.197-215
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• 2001

최근 수학적 사고력 연구가 구체적 수학내용에 기반한 활동과 조작에 대한 연구보다는 활동이나 조작을 통한 결과로 수학적 사고력에 접근하는 일회성 연구로 이루어지는 경향이 있다. 본고에서는 교육 내용을 선정하기 위해 학교수학에서 아동들이 어떤 수학적 사고를 하는데 장애을 겪는지에 주목하여, 이러한 장애를 극복하는 것을 통해 수학적 사고력의 신장을 생각해보고자 하였다. 이에 대수에서는 문자도입에 따른 추상적 상징의 수용과 이용부분에서, 기하에서는 논증기하의 증명도입과정에서 형식적, 연역적 사고 시작으로 아동이 수학적 사고에 어려움을 겪는다는 사살에 주목하였다. 특히 논증 기하의 연역적, 형식적 증명은 논리와 추론이 바탕이 되어야 한다. 그런데 논리와 추론은 고등학교 1학년과정 집합과 명제부분에 들어있어 아동은 논리와 추론에 대한 어떤 경험도, 교육도 받지 않은 상태에서 증명을 하게 된다. 이에 교육 내용으로 수학적 사고력을 신장을 위해 가장 필요한 내용이 논증 기하가 도입되기 이전에 초등학교 5,6학년 아동을 대상으로한 논리와 추론교육이라고 본다. 또한 교육 방법으로는 컴퓨터를 이용한 교육공학적 접근을 하고자 하였다. 교육공학적 접근이 적극 권장되는 교육적 현실과 정규교육과정에서 이를 받아들일만한 시간적 여유가 없음을 감안하여, 교과 내용과 연계된 컴퓨터 교육을 제안하는 바이다. 이에 논리 및 추론 교육은 컴퓨터 교육으로 초등학교의 특기적성 시간이나 정규수업 시간에 이용할 것을 제안한다. 논리와 추론교육을 위해 무엇을 어떻게 가르칠 것인가에 대한 답으로 논리와 추론교육에 적합한 수학적 내용으로 크게 이산수학과 중등 기하의 초등화하여 탐구하도록 하는 내용을, 교육 방법 측면에서는 논리와 추론 교육을 위한 LOGO 기반 마이크로월드를 설계, 이용하여 수학적 사고력을 신장시키고자 한다. 여기까지가 수학적 사고력을 위한 가능성을 모색한 것이라면 후속연구로 이러한 가능성을 실험연구로 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.515-517
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• 2003

BAN 논리와 같은 논리를 사용한 암호학적 프로토콜의 형식적 검증 방식은 프로토콜들의 다양한 결점들을 분석할 수 있다. 그러나 BAN 논리와 BAN의 확장된 논리들은 명시적 가정과 목적을 통해 프로토콜의 목적 성취 유무만을 추론할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 논리들을 비교 분석하여 메시지 의미를 추론하는 규칙에 대한 정확한 해석에 대해 살펴본다. 그리고 암호학적 프로토콜의 보안 요구사항 중 하나인 메시지 무결성(message integrity)을 논리(logic) 범위에서 추론할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.835-840
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• 2007

현재 이슈가 되고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공함에 있어 사용자의 만족도를 높여주기 위해 서비스의 지능화가 필요하다. 이러한 지능적인 서비스를 제공하기 위해 서비스에 필요한 지식을 논리적으로 표현하고, 체계적으로 추론할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해 표현 범위가 넓고 유연한 일차 술어 논리(FOL)는 여러 분야에서 사용되었으며, 추론 시스템에 이용되고 있다. 그러나 풍부한 표현 범위는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 오브젝트 관리에 있어 많은 계산비용이 소요된다. 서비스의 빠른 제공을 목표로 하고 있는 유비쿼터스 환경에서 이러한 계산비용은 서비스 제공 시간을 늦추는 요인이 된다. 이러한 문제를 극복하고 지식의 의미를 부여하는 방법으로 Description Logic과 온톨로지가 연구되고 있다. 특히 OWL(Web Ontology Language)은 풍부한 표현력을 제공하고 있으며, W3C에 의해 온톨로지 기술의 표준으로 제안되었다. 그러나 풍부한 표현 범위는 실제 컴퓨팅 환경에서 모두 사용되지 않고, 기술 및 추론의 복잡함으로 overhead가 발생한다. 본 논문에서는 이를 극복하고자 실제 유비쿼터스 환경에서 요구되는 표현 범위를 만족하는 SUNHI의 표현력을 갖는 EOL을 제안한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.353-356
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• 2009

OWL 온톨로지의 확장 가능한(scalable) 추론(reasoning)에 대한 접근 방법으로 SQL로 구축된 논리 규칙을 관계형 데이터베이스에 저장되어있는 개체(individual)에 대한 사실(facts)과 공리(axioms)들에 적용하는 것이다. 예로서 미네르바(Minerva)는 서술 논리 프로그램(Description Logic Program, DLP)을 적용함으로써 ABox 추론을 수행한다. 본 연구에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 추론을 시도하며, 대규모 논리 규칙 집합을 사용한 추론을 시도한다. 뿐만 아니라, 특정 클래스에 속한 익명(anonymous)의 개체들과 개체들의 묵시적(implicit)인 관계성 추론을 시도하며, 필요한 경우 새로운 개체를 생성함으로써 명시화하여 추론을 시도한다. 더욱이, 추론의 논리 패러다임(paradigm)에서부터 데이터베이스 패러다임에 이르기까지 변화 시켜가면서 카디널리티(cardinality) 제약을 만족하는 개체들에 대한 제약적인 추정 추론을 시도하며, 벤치마크 테스트 결과 향상된 추론 능력을 얻을 수 있음을 보인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.5
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• pp.401-410
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• 2009

In order to derive hidden information (concept subsumption, concept satisfiability and realization) of OWL ontology, a number of OWL reasoners have been introduced. The most of these ontology reasoners were implemented using the tableau algorithm. However most reasoners simply report this information without providing a justification for any arbitrary entailment and unsatisfiable concept derived from OWL ontologies. The purpose of this paper is to investigate an optimized method for non-deterministic rule of the tableau algorithm and finding axioms to cause inconsistency in ontology. In this paper, therefore, we propose an optimized method for non-deterministic rule and finding axiom to cause inconsistency using NATMS. In the first place, we introduce Dependency Directed Backtracking to deal non-deterministic rule, a tableau-based decision procedure to find unsatisfiable axiom Furthermore we propose an improved method adapting NATMS.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.7
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• pp.35-48
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• 2022

In this study, it propose a proof theory method for expressing and reasoning knowledge in a multiagent environment. Since this method determines logical results in a mechanical way, it has developed as a core field from early AI research. However, since the proposition cannot always be proved in any set of closed sentences, in order for the logical result to be determinable, the range of expression is limited to the sentence in the form of a clause. In addition, the resolution principle, a simple and strong reasoning rule applicable only to clause-type sentences, is applied. Also, since the proof theory can be expressed as a meta predicate, it can be extended to the metalogic of the proof theory. Metalogic can be superior in terms of practicality and efficiency based on improved expressive power over epistemic logic of model theory. To prove this, the semantic method of epistemic logic and the metalogic method of proof theory are applied to the Muddy Children problem, respectively. As a result, it prove that the method of expressing and reasoning knowledge and common knowledge using metalogic in a cooperative multiagent environment is more efficient.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.112-115
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• 1998

본 논문은 퍼지 추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 비선형적이고 복잡한 실시스템의 특성을 해석하는 방법으로써 시스템의 정적 혹은 동적 특성을 묘사하기 위해 퍼지 모델이 사용된다. 그러나 퍼지 시스템의 동정은 경험적 방법에 의해 규칙을 추출하기 때문에, 보다 논리적이고 체계적인 방법에 의한 추출 방법의 고찰이 필요하다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 GA 및 퍼지규칙의 이론을 이용한 시스템 구조와 파라미터 동정을 시향한다. 두형태의 퍼지모델 방법은 간략추론 및 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 전반부 파라미터 동정을 통해 퍼지 입력공간을 정의함으로써 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정세는 유전자 알고리즘을 사용하고, 후번부는 표준가우스 소거법을 사용하여 동정한다. 최적화는 유전자 알고리즘에 기초한 자동-동조 방법이며, 학습 및 데이터의 성능결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수가 제시된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.6
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• pp.366-373
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• 2008

The web ontology language(OWL) has been used by ontology designers to construct ontology. In order to derive hidden information(concept subsumption, concept satisfiability and realization) of OWL ontology, a number of OWL reasoners have been introduced. But most reasoners simply report these information without process for any arbitrary entailment and unsatisfiable concept derived from a OWL ontologies. In this paper, we propose Minimum Expression Axiom Set(MEXS) detection and storing for debugging unsatisfiable concepts in ontology. In order to detect MEXS, we need to find axiom to cause inconsistency in ontology. Therefore, our work focused on two key aspects: given a inconsistency ontology, identifying the roots of axioms to occur unsatisfiable and derived axioms from among them; and extracting MEXS. Our results can be applicable to all application, which is at the basis of the description logic.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.3
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• pp.56-66
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• 1998

본 논문에서는 보상 신호를 이용하는 근사 추론에 기반한 개선된 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법은 근사 추론을 위한 인위적인 퍼지 규칙의 생성이나 소속함수의 정의 없이 자동적으로 퍼지 논리 제어기를 구성할 수 있다. 제안된 퍼지 논리 제어기를 cart-pole 제어에 적용하여 기존의 방법들과의 비교를 통해 제시한 방법의 유용성을 검증한다.