이 논문에서, 필자는 지식귀속이 발화 또는 주체의 문맥에 민감하다고 보는 '안다'에 대한 '민감주의'를 비판한다. Peter Unger는 '평평한', '확실한'과 같은 절대적 용어에 대한 둔감주의를 바탕으로 '안다'에 대한 둔감주의를 제안한 반면, David Lewis는 절대적 용어에 대한 민감주의를 바탕으로 '안다'에 대한 민감주의를 제시한 바 있다. 두 견해 모두 '안다'가 절대적 용어의 집합에 속한다는 것에 근거하고 있기 때문이다. 필자는 '안다'에 대한 Unger-식의 둔감주의에 반대한다. 필자의 주장에 의하면, '의미론적 면도날'이라고 부를 원칙에 입각할 때 우리는 절대적 용어와 관련해선 둔감주의보다 민감주의를 택할 이유를 가지기 때문이다. 다른 한편, 필자는 '안다'에 대한 민감주의적 접근에 대해서도 반대한다. 잘 살펴보면 '안다'와 절대적 용어(또는 민감한 용어 일반) 간에는 근본적인 차이가 있어서, 절대적 용어(또는 민감한 용어 일반)와는 달리 '안다'는 맥락에 민감한 것으로 취급될 수 없기 때문이다. 필자의 이런 주장들은 민감주의 의미론이 다른 많은 경우들에서 성공적일지라도 '안다'는 둔감한 용어로 간주되어야 함을 시사한다.
영어의 부정 스트리핑 구문은 접속사 but, 부사 not, 그리고 하나의 구성성분 NP로 구성되어있다. 해당 구문은 통사적으로는 불완전한 문장처럼 보이지만 의미적으로는 완전한 해석을 전달하며 특히, 이 구문은 중의적인 해석을 가질 수도 있기 때문에 적절한 접근방법으로 의미부를 분석하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 부정 스트리핑 구문의 통사적 구문생성과 중의성 해소를 위해 직접 해석 접근법(Direct Interpretation Approach)을 기반으로 한 구문 규칙을 제안하고자 한다. 이 규칙은 이전의 연구들이 해결하지 못하는 문제점을 설명할 수 있으며, 통사, 의미, 화용론 등 다양한 특성을 설명해준다.
Sequence to sequence(S2S) 기반 음성인식 후처리기를 훈련하기 위한 학습 데이터 구축을 위해 (음성인식 결과(speech recognition sentence), 전사자(phonetic transcriptor)가 수정한 문장(Human post edit sentence))의 병렬 말뭉치가 필요하며 이를 위해 많은 노동력(human-labor)이 소요된다. BackTranScription (BTS)이란 기존 S2S기반 음성인식 후처리기의 한계점을 완화하기 위해 제안된 데이터 구축 방법론이며 Text-To-Speech(TTS)와 Speech-To-Text(STT) 기술을 결합하여 pseudo 병렬 말뭉치를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축 할 수 있다. 본 논문은 BTS를 바탕으로 제주어 도메인에 특화된 음성인식 후처리기의 성능을 향상시키기 위하여 모델 수정(model modification)을 통해 성능을 향상시키는 모델 중심 접근(model-centric) 방법론과 모델 수정 없이 데이터의 양과 질을 고려하여 성능을 향상시키는 데이터 중심 접근(data-centric) 방법론에 대한 비교 분석을 진행하였다. 실험결과 모델 교정없이 데이터 중심 접근 방법론을 적용하는 것이 성능 향상에 더 도움이 됨을 알 수 있었으며 모델 중심 접근 방법론의 부정적 측면 (negative result)에 대해서 분석을 진행하였다.
위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.
본 논문의 목적은 철학적으로 만족스러운 메타논리학으로서 부분전체론의 가능성을 살펴보는 것이다. 그 이유는 명백하다. 소위 수리 논리학으로 알려진 메타논리학에 대한 전통적인 접근은 집합들, 함수들, 모형들과 같은 수학적 존재자들의 존재를 미리 상정하고 있다. 이는 우리가 논리학을 개별 과학 분야에 적용할 때마다, 이러한 집합론적 메타논리학이 이들 분야의 논의영역에 언제나 이들 특수한 존재자들을 부가한다는 것을 의미한다. 이러한 사실은 집합론적 메타논리학이 논리학의 존재론적 보수성과 상충한다는 것을 보여준다. 반면에 집합론과 유사한 형식 체계인 부분전체론은 존재론적으로 무고하다고 주장되어 왔다. 따라서 우리가 논리학의 존재론적 보수성을 보장할 수 있는 중립적인 메타논리학으로 이 부분전체론을 고려하는 것은 상당히 자연스러운 일일 것이다. 하지만 부분전체론의 존재론적 무고함을 주장하는 논변들을 살펴보면, 우리는 부분전체론적 합 혹은 융합체와 같은 부분전체론적 존재자들이 존재론적으로 중립적인, 무고한 존재자가 아니라는 것을 알게 된다. 결국 우리는 부분전체론을 통한 메타논리학 역시도 논리학의 기초로서 올바른 접근이 될 수 없다고 결론 내리게 된다.
최근 멀티미디어 기술과 네트워크의 발전으로 멀티미디어 콘텐츠의 생성은 빠르게 늘어가고 있다. 그러나 이를 찾고 활용하는 기술은 부족하다. 이러한 문제를 보완하고 해결하기 위해 멀티미디어 콘텐츠를 위한 표준안들이 많이 있으나 멀티미디어 데이터 형식과 상호운용성을 표현하기에는 부족하다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠를 상호 운용할 수 있도록 하는 온톨로지 기반의 콘텐츠 검색 시스템을 제시한다. 온톨로지는 MPEG-7의 MDS(Multimedia Description Scheme)와 같은 스키마 구조에 온톨로지 구축을 위한 규칙을 제시하여 구성한다. 이러한 온톨로지를 바탕으로 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 연관성을 확장하여 의미론적 검색 시스템을 구축한다.
기존 연구가 전략적 제휴의 관리론적 의의에 등한시 한 반면, 본 논문은 제휴의 관리과정에 기초한 과정적 접근법과 구조적 행위적 특성에 기초한 내용적 접근법을 단일모형으로 접합시킴으로써 전략연구에서 제시된 성공결정요인이 제휴의 관리과정상 각 단계에서 갖는 의미를 체계화하였다. 물론 정연한 논리체계를 갖는 정교한 모형이라기 보다는 아직까지 전략적 제휴에 관한 이론적 체계가 정립되지 않은 상황에서 향후의 정교한 이론구축을 위한 하나의 방향제시라는 점에서 의의가 있을 것으로 기대된다.
A deductive database consists of collection of stored facts and deductive rules. It can answer queries based on logical deduction from the stored facts and general rules. A deductive database has both a declarative meaning(semantics) and a procedural meaning. The declarative semantics of a deductive database provides a definition of the meaning of the program in a manner which is independent of procedural considerations, context-free, and easy to manipulate, exchange and reason about. This paper investigates various declarative semantics of deductive databases, dicusses related computational issues, and suggests another declarative semantics for deductive databases which is more practical than others.
본 논문에서는 컴퓨터를 이용하여 문장을 분석하기 위해 통합기반법이 구현된 PATR라는 문법형식을 살펴보고, 국어문장분석을 지원해 주는 사전을 계승메니카니즘이 가능한 형태로 구축하여 사전의 효율적인 구성을 제시하고, 사전과 구문분석기사이의 인터페이스가 어떻게 가능할 수 있는 지를 보여주고자 한다.
본 논문에서는 컴퓨터를 이용하여 문장을 분석하기 위해 통합기반문법이 구현된 PATR라는 문법형식을 살펴보고, 국어문장분석을 지원해 주는 사전을 계승메카니즘이 가능한 형태로 구축하여 사전의 효율적인 구성을 제시하고, 사전과 구문분석기사이의 인터페이스가 어떻게 가능할 수 있는 지를 보여주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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