• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.17 no.1
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• pp.97-105
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• 2014

To enhance the practical usage of solely quantitative evaluation method for each students on the current public education fields which might cause some social problems, an intelligent and adaptive fuzzy logical inference methodology for the additional qualitative evaluation technique is proposed to utilize each students personal characteristic properties to be evaluated. Proposed method uses some verbal descriptions for the linguistic qualifier in addition to the grade points. An imaginary virtual experimentation only has been implemented due to some difficulties with the critical national educational policy problems in the case of some possibly real and practical experimental environments to be utilized for the simulation.

• Journal of Korean Philosophical Society
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• v.129
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• pp.267-290
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• 2014

The slippery slope argument means that if we accept a type of action A, we are committed to accepting B, C and eventually N. Then, N is situation which we must not accept morally. It works causal mechnism that B because A is raised, C because B is raised. But in the logic textbooks and treatises, the slippery slope argument is classified as fallacy. The reason is that the argument is not a causal argument. Actually, it is a probable. Also it is argued that the argument is wrong because it fears about the future extremely. But We can not say all slippery slope argument is fallacy even though a slippery slope argument is sometimes fallacy. I think it is persuasive argument in a significant place. Therefore I argue that the argument is not simple logic as a form of thinking, but practical reasoning applied the context of dialogue. So in order to find it to be practical reasoning we demand the new understanding to fallacy theory. In traditionally, fallacy is defined to wrong reasoning logically, but according to Walton, fallacy means a verbal tactic or deceptive trick that can be used to cause someone to fall down in argument. That is to say, whether or not the argument is successful depends on how it uses as argument tactic in a given context of dialogue. Therefore I argue that whether or not the argument is successful, because of it is practical problem used in a context of dialogue, is to be approached to pragma and dialectical method, not semantic.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.10 no.4
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• pp.71-83
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• 1999

Conventional symbolic inference systems lack flexibility because they do not well reflect flexible semantic structure of knowledge and use symbolic logic for their basic inference mechanism. For solving this problem. we have recently proposed the 'Connectionist Semantic Network(CSN)' as a model for flexible knowledge representation and inference based on neural networks. The CSN is capable of carrying out both approximate reasoning and commonsense reasoning based on similarity and association. However. we have difficulties in representing general and structured high-level knowledge and variable binding using the connectionist framework of the CSN. In this paper. we propose a hybrid system called SymCSN(Symbolic CSN) that combines a symbolic module for representing general and structured high-level knowledge and a connectionist module for representing and learning low-level semantic structure Simulation results show that the SymCSN is a plausible model for human-like flexible knowledge representation and inference.

• Communications of Mathematical Education
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• v.19 no.1 s.21
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• pp.101-110
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• 2005

최근 학교 수학교육에서는 창의성 교육을 강조하고 있으며, 창의성을 향상시킬 수 있는 프로그램에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 창의성을 향상시키기 위해서는 기계적인 계산에 의해서 한 가지 답을 구하는 학습보다는 탐구하고, 추측하고, 논리적으로 추론하고, 다양한 문제해결 전략을 구사할 수 있는 능력을 키우는 프로그램이 필요하다. 또, 이러한 프로그램이 학생들에게 활동을 통해 다양한 경험을 제공할 수 있다면 더욱 효과적일 것이다. 이 논문에서는 이러한 다양한 창의성 프로그램을 소개하였고, 창의성을 평가하는 방법을 소개하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.408-411
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공함에 있어 지능적인 수행 능력은 사용자의 만족도를 높여주는 핵심 요소이다. 시스템의 지능을 부여하기 위해서는 지식을 관리, 처리, 활용하는 기능이 필요한데, 이들 기능은 그 지식이 어떻게 표현되어 있는지에 큰 영향을 받는다. 일차 술어 논리 기반 지식 표현 방법은 폭넓은 표현 범위와 유연한 지식 정의, 추론 방법으로 선호되고 있지만, 복잡한 계산 비용을 갖고 있기 때문에, 전문적인 지식 처리 시스템이 아닌 경우, 불필요한 계산 비용이 소요된다. Description Logic은 Frame기반 지식 표현 방식으로 일차 술어 논리를 사용하는 것보다 지식을 표현할 수 있는 범위는 제한적이지만, 빠른 추론 결과를 보장해 준다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 분산된 다양한 오브젝트들이 협력과정을 통해 사용자에게 지능적인 서비스를 제공하게 되고, 이들 개별적인 오브젝트들은 저사양의 계산능력을 갖고 있다고 가정된다. 그러므로, 저사양의 컴퓨팅 오브젝트들을 조합하여 지능적인 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서, 각각의 오브젝트들은 제한된 지식을 효과적으로 관리할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Frame 기반의 Description Logic을 기반으로 SUNHI의 표현 범위를 가진 인식론적 온톨로지 표현 언어를 제안하고, SUNHI의 표현 범위의 효율성을 증명하고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.6
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• pp.530-538
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• 2007

Most existing deductive engines study for optimization of TBox based on Tableaux algorithm. However, in order to deduce mass-storing ABox in reality, it can't be decided in finite time. Therefore, for the efficiency of the deductive engine, there needs to be reasoning technique optimized for ABox. This paper uses the method that changes OWL-DL based Ontology to the form of Rule like Datalog in order to interlock store device such as RDBMS. Ultimately, it tries to in circumstance of real world. Therefor, using Axiom that OWL holds, it suggests reasoning method that applies rules including datatype.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.26 no.1
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• pp.19-26
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• 2001

In order to assess the atmospheric dispersion for the accidental releases of nuclear power plants, in calculating X/Q values in the XOQAR and PAVAN codes which are based on Reg. Guide 1.145, the X/Q and frequency values are plotted on log-normal paper. Starting with the highest X/Q value of this plot, the codes compare the slope of the line drawn from this point to every other point within an increment containing ten X/Q values. If there are fewer than ten values, only the number available are used. The coefficients that produce the line with the least negative slope are saved. The end point of this line is used as the next starting point, from which slopes to the points within the next increment, containing ten X/Q values, are compared. The X/Q values corresponding to the cumulative frequency values 0.5%, 5% or 50% are calculated to search for the $0{\sim}2$ hour X/Q value that tends to be a very conservative value. In this work, a fuzzy logic inference method is used for nonlinear interpolation of the X/Q values versus the cumulative frequency. The fuzzy logic inference method is known to be a food technique for nonlinear interpolation. The proposed method was applied to a potential accidential radioactive release of the Yonggwang nuclear power plant, which gives more realistic X/Q values.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.372-377
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래와 시맨틱 웹에 대한 관심이 높아짐에 따라 관련 기술인 온톨로지와 이를 이용한 추론 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서, 추론이 가능한 시맨틱 웹 기반의 모델링과 추론에 대한 연구가 필요하다. 모델링을 위해 사용되는 OWL-DL과 임의의 사용자 규칙을 표현하는 SWRL은 각각 W3C의 표준안으로서, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 효율적으로 자동적인 개인화 서비스[1][2]를 제공하는데 있어서 적합하다. 그러나 OWL-DL과 SWRL의 단순한 결합은 질의응답(Query Answering)에 대한 처리가 비결정 가능한(undecidable) 문제를 야기한다. 본 논문에서는, 비결정가능성 문제의 원인인 무한반복의 가능성을 제거하기 위한 블록(blocking) 방법을 제안한다. OWL-DL이 지닌 서술논리(Description Logic)의 표현력을 유지하고, 그에 따른 추론의 질적인 성능을 유지하는 범위에서 블록방법을 사용하여 결정 가능한 질의응답을 수행하는데 궁극적인 목적을 두고 있다. OWL-DL의 TBox에 위치하는 존재 정량자(Existential Quantifier)를 대체하고 ABox에 삽입하여, 무한반복의 가능성을 없애는 해결 방법을 제시한다. 실험은 비결정가능성 문제를 DL-Safe 규칙을 통해 해결한 KAON2와 비교하여 진행한다.

• Korean Journal of Logic
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• v.7 no.2
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• pp.121-146
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• 2004

본 논문은 베이즈주의가 확률론을 이용해서 제거적 귀납을 정교하게 발전시키고 있다고 주장한다. 이를 위해 본 논문은 두 가지 작업을 진행한다. 하나는 제거적 귀납이 무엇인가 하는것이고 다른 하나는 제거적 귀납이 베이즈주의에 기여하는 바가 무엇인가 하는 것이다. 먼저 본 논문은 제거적 귀납이 참인 가설을 포함하는 가능한 가설들의 총체로부터 경쟁가설들을 연역적 또는 귀납적으로 제거하고 남는 가설을 선택하는 추론형식임을 밝히고, 이 때 베이즈주의는 제거적 귀납을 정교하게 발전시킨 모습이기 때문에 제거적 귀납으로부터 기술적으로 도움 받을 측면은 없다고 주장한다. 그 대신 본 논문은 베이즈주의가 과학방법론으로 발전되는 데에서 직면하는 여러 가지 문제점을 해결하는 방법에 대해 제거적 귀납으로부터 조언을 얻을 수 있다고 주장한다. 이와 같은 논의를 통해 본 논문은 베이즈주의와 제거적 귀납주의의 결합은 유용한 과학방법론을 만들 수 있을 것으로 전망한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.12 no.1
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• pp.61-69
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• 2001

We present a probabilistic reasoning method for inferring knowledge about mathematical truth before an automated theorem prover completes a proof. We use a Bayesian analysis to update beleif in truth, given theorem-proving progress, and show how decision-theoretic methods can be used to determine the value of continuing to deliberate versus taking immediate action in time-critical situations.