• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.6 no.1
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• pp.13-21
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• 1995

논리 언어로 불확실한 정보의 표현과 처리가 가능하도록 논리 프로그램을 확장하였다. 이러한 확장을 위해 의미론이 명확한 확률 논리를 응용하였고, 확률적 연역 추론을 위해 추론 규칙들을 공리화하여 기본 지식과 함께 처리될 수 있게 하였다. 여기서는 기존 논리 프로그램의 명제 부분만을 대상으로 하였으며, 확장된 논리 프로그래밍 언어는 기존 언어에서 간단한 인터프리터를 사용하여 쉽게 구현하여 이용할 수 있다.

• Korean Journal of Logic
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• v.4
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• pp.23-36
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• 2000

이 논문은 일상적인 직설 조건문에 대한 새로운 이해를 제시함으로써 반 맥기가 전건 긍정법에 대한 반례라고 주장하는 예들에 대한 체계적인 이해방식을 제시하고 이것들이 전건 긍정법의 반례가 아니라는 것을 보인다. 직설 조건문에 대한 새로운 이해란 그것이 전건인 경우 후건의 조건적 확률이 높다는 것을 주장하는 문장이며 따라서 이 조건적 확률이 높은 경우 참이 되는 문장으로 봄으로써 직설 조건문이 그 논리적 형식에 있어서 조건문이 아니라는 것이다. 또한, 이렇게 이해되었을 때 반 맥기가 염두에 두고 있던 직설 조건문의 세 가지 특징이 역시 설명될 수 있다는 것을 보임으로써, 이 새로운 이해방식이 타당함을 보인다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.1
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• pp.1-10
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• 2000

정보화사회에서 효율적인 정보검색(information retrieval)은 각종 의사결정에 매우 중요하다. 주어진 정보검색 문제가 있을 때 과거에 검색되었던 자료는 그 적절성 여부에 대한 평가를 데이터베이스에 첨가하여 지식베이스(knowledge base)화 할 수 있다. 본 연구는 이 지식베이스에 대한 논리적 패턴을 분석하여 새로운 정보의 '적정성(relevance)' 여부를 판별하는 확률화 정보검색 모형을 만들고 이에 대한 실험을 하였다.

• Korean Journal of Logic
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• v.9 no.1
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• pp.31-62
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• 2006

이 논문은 포퍼의 후기 확률론인 성향적 확률론에 대한 것이다. 포퍼가 확률에 관한 성향이론을 제시한 가장 중요한 동기는 단일 사건에 확률값을 부여하기 위함이었다. 그의 성향이론은 전기와 후기로 나누어지는데, 전기의 이론은 성향을 반복가능한 조건들의 집합으로, 후기의 이론은 성향을 특정 시각에서의 우주의 상태로 설명한다. 이 글은 포퍼의 전기와 후기 성향이론이 성공적이지 않음을 논증한다. 전기 성향이론에 대해서는 가장 좁은 준거집합의 원리의 문제에 부딪혀서 단일 사건에 대하여 객관적인 확률값을 부여할 수 없기 때문이고, 후기 성향이론은 성향을 약한 인과라고 해석하는 문제와 함께 포퍼 자신의 의도와 달리 형이상학적인 이론이 되어버렸기 때문이다.

• Korean Journal of Logic
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• v.4
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• pp.89-107
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• 2000

이 논문의 목적은 확률에 대한 빈도 해석(특히 라이헨바하와 새먼에 의해 체계화된 형태)을 비판적으로 고찰하는 데에 있다. 보다 구체적으로, 확률 빈도 해석에 대해 기존에 제기된 반론들을 보다 강화하고 새로운 추가적 반론들을 제기함으로써, 확률 빈도 해석이 종래에 생각되어 왔던 것보다 훨씬 더 심각한 상태에 있음을 보이려 한다. 특히, 빈도 해석이 흔히 여겨지는 바와 달리, 확률 값을 부여하기 위해 여러 국면들에 있어서의 주관적이고 임의적인 선택들에 의존해야 한다는 것이 이 논문에서의 반론들을 통해 드러날 것이다.

• Journal of Science Education
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• v.33 no.1
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• pp.69-76
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• 2009

Probabilistic reasoning and combinational reasoning are essential to build a logical thinking and a process of thinking dealing with everyday life as well as scientific knowledge. This research aims at finding the optimal period to teach reasoning to the students who haven't developed probabilistic reasoning and combinational reasoning. The treatment program was performed for 20 students from each grade who couldn't develop two parts of reasoning. The treatment program using baduk stones and cards was performed repeatedly, focusing on the specific activities. After four weeks of treatment program, the test to check the development of probabilistic reasoning and combinational reasoning was performed again and the changes of reasoning development were identified. After giving treatment program for reasoning development, 15.0%, 25.0% and 40.0% of improvement in the 4th, the 5th, the 6th graders respectively were shown. With regard to the combinational reasoning, the results showed the improvement of 20.0% in the 4th grades, 25.0% in the 5th graders and 63.2% in the 6th graders. As a result of research in the above, students, who were not formed probabilistic reasoning and combinational reasoning, could be known to be enhanced through learning, but to fail to be formed the qualitative change like the cognitive development. It is expected that this research can contribute to the improvement of students' cognitive level and there would be more active researches in different fields to improve the cognitive level of the 6th graders who are in their optimal periods to learn two parts of reasoning.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.566-570
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• 2005

생물학적 유전자 배열에서 다양한 레벨로 분자 세포 간 네트워크를 입증하여 고 처리를 응용하여 수치학적인 표현 모델 분석으로 정보공학 네트워크를 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 네트워크의 계층적 구성 특성을 이용하여 생물학적 통찰력을 확률함수를 응용해 복잡한 세포 간 네트워크에 대한 고 대역 처리 데이터의 근원인 DNA 마이크로 배열을 응용하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 추정 및 분석하고 논리적으로 예측하여 확률적 그래프 모델이 정보공학 네트워크로 확장 추론 한다.

• Korean Journal of Logic
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• v.3
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• pp.5-26
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• 2000

확률적 인과론은 확률관계를 통해 인과 관계를 밝히려는 이론이다. 그런데 만약 단지 C가 E의 발생 확률을 높인다는 사실을 밝히는 것으로 그치지 않고 더하여 C가 E를 발생시키는데 얼마나 기여하는지 그 기여도도 밝힐 수 있다면 우리는 원인과 결과의 관계에 대하여 훨씬 더 많은 정보를 얻을 수 있게 될 것이다. 이 글에서 나는 빼기의 개념에 기반한 멜러나 엘스의 정량적 확률적 인과론들을 살펴본 후 그 이론들이 인과적 효과도나 인과적 연관도를 밝히는데 부적절한 이론들임을 보인다. 그 후 나는 인과적 효과도클 측정하는데 보다 적절한 공식을 제시하며 이 공식에 기반하여 인과적 연관도 또는 인과적 기여도의 공식도 제시한다.

• Korean Journal of Logic
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• v.17 no.3
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• pp.461-484
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• 2014

This essay suggests a constructive interpretation of probabilities by diagnosing problems of the objective and the epistemic interpretations of probability. According to this interpretation, attributions of the mathematical structure of probability to a given system can be understood as positing constructive theoretical hypotheses showing the relationship among empirical data. The constructive interpretation is applied to comprehend probability claims in the explanation of temporal asymmetrical behaviour of our universe. A new approach interpreting probabilities as constructive theoretical terms enables us to circumvent shortcomings of both objective and subjective interpretation of probability, and appreciate why these interpretations nevertheless appear to be convincing in our case.

• Korean Journal of Logic
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• v.2
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• pp.63-89
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• 1998

확률에 관한 수학적 탐구가 시작된 18세기이래 다양한 확률에 관안 이론들이 등장하기 시작했다. 이렇게 다양한 확률 이론 중에서 가장 뒤늦게 제안되어 발전되어 온 주관주의 확률 이론을 소개하고 그 이론에 대한 평가를 시도하는 것이 이 논문의 목적이다. 주관주의 확률 이론은 램지에 의해서 제안되고 드 피네티와 새비지 등에 의해서 발전되어 왔는데, 그 이론의 핵심은 확률을 주관적인 믿음의 정도(degree of belief)로 파악하는 것이다. 이 이론은 다른 여러 가지 이론과 비교하여 많은 장점을 가짐에도 불구하고 몇 가지 문제점을 갖는다. 그 중에서도 기장 큰 문제점은 어떤 사건에 대한 객관적인 확률을 부정하는 것이다. 따라서 주관주의 이론에 대한 적절한 평가는 바로 이러한 문제점에 대해서 어떠한 대답이 주어질 수 있는가에 달려 있다고 할 수 있을 것이다. 드 피네티의 교환 기능한 확률(exchangeable probability)이리는 개념과 그와 관련된 표상정리(representation theorem)는 부분적으로 이러한 문제에 답하는 것처럼 보인다. 그러므로 필자는 이 논문에서 이러한 주관주의 확률 이론의 내용을 살펴보고 그에 대한 평가를 함으로써 주관주의 확률 이론이 갖는 의의를 논할 것이다.