• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.302-306
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• 1989

이 연구는 '맞다'가 의미론적 기본개념으로서의 진리에 대한 대체후보가 될 수 있는가의 물음을 배경으로 삼고 이 논문에서는 맞음의 개념이란 무엇인가라는 문제에 초점을 두고 다음의 다섯가지를 일차적으로 고찰한다. (1) '맞다'에 대한 일상언어분석을 통하여 이것은 두자 리 관계술어라는 점을 보이고 (2) 단어의 표면적 다의성은 그 반대어인 '틀이다'의 분석을 통하여 궁극적으로는 동일한 뿌리를 가지고 잇다는 것을 주장한다. (3) 맞음은 대칭적 논리구조를 일반적으로 가지지만 화자의 관심에 의해 비대칭적 구조를 가질 수도 있을 것이다. (4) '맞다'라는 단어를 해명할 수 있는 세가지 후보를 필요충분조건적 해석, 의미론적 접근, 표준론적 고찰에서 탐구하여 보지만 (5) '맞다'에 대한 진화론적 해석이 의미론적 기초개념일 수 있다고 생각하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.11-13
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• 2023

의미론적 분할(Semantic Segmentation)은 이미지 내의 객체 및 배경을 픽셀 단위로 분류하는 작업으로 정밀한 탐지가 요구되는 분야에서 활발히 연구되고 있다. 기존 어텐션 기법은 의미론적 분할의 다운샘플링(Downsampling) 과정에서 발생하는 정보손실을 완화하기 위해 널리 사용됐지만 고정된 Convolution 필터의 형태 때문에 객체의 형태에 따라 유동적으로 대응하지 못했다. 본 논문에서는 이를 보완하고자 Deformable Convolution과 셀프어텐션(Self-attention) 구조기반 어텐션 모듈을 사용한 의미론적 분할 모델을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.1
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• pp.23-28
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• 2002

A fundamental problem in building an intelligent agent is that an agent does not understand the meaning of its perception or its action. One reason that an agent cannot understand the world is partially caused by a syntactic approach that converts a semantic feature into a simple string. To solve this problem, Cohen introduces a semantic approach that an agent autonomously learns a meaningful representation of physical schemas, on which some advanced conceptual structures are built, from physically interacting with environment using its own sensors and effectors. However, Cohen does not deal with a meta level of conceptual primitive that makes recognizing a schema possible. We propose that negation is a meta schema that enables an agent to recognize a physical schema. We prove some semantic aspects of negation.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.84-86
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• 2018

요즘 자율주행과 같은 최신 기술의 발전과 더불어 촬영된 영상 장면에 대한 깊이있는 이해가 필요하게 되었다. 특히, 기계학습 기술이 발전하면서 카메라로 찍은 영상에 대한 의미론적 분할 기술에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. FuseNet은 인코더-디코더 구조를 이용하여 장면 내에 있는 객체에 대한 의미론적 분할 기술을 적용할 수 있는 신경망 모델이다. FuseNet은 오직 RGB 입력을 받는 기존의 FCN보다 깊이정보까지 활용하여 RGB 정보를 기반으로 추출한 특징지도와의 요소합 연산을 통해 멀티 모달 구조를 구현했다. 의미론적 분할 연구에서는 객체의 전역 컨텍스트가 고려되는 것이 중요한데, 이를 위해 여러 계층을 깊게 쌓으면 연산량이 많아지는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서 기존의 합성곱 방식을 벗어나 새롭게 제안된 팽창 합성곱 연산(Dilated Convolution)을 이용하면 객체의 수용 영역이 효과적으로 넓어지고 연산량이 적어질 수 있다. 본 논문에서는 컨볼루션 연산의 새로운 방법론적 접근 중 하나인 팽창된 합성곱 연산을 이용해 의미론적 분할 연구에서 새로운 멀티 모달 네트워크의 성능 향상 방법을 적용하여 계층을 더 깊게 쌓지 않더라도 파라미터의 증가 없이 해상도를 유지하면서 네트워크의 전체 성능을 향상할 수 있는 최적화된 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.456-459
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• 2022

본 연구는 최근 자연어 인공지능 연구 동향에 발맞추어 사전 학습된 언어 인공지능을 활용한 의미론적 분석을 통해 국문 보고서의 가독성을 평가하는 방법론 두 가지를 제안한다. 연구진은 연구 과정에서 사전 학습된 언어 인공지능을 활용해 추가 학습 없이 문장을 임의의 벡터값으로 임베딩하고 이를 통해 1. 의미론적 복잡도 와 2. 내재적 감정 변동성 두 가지 지표를 추출한다. 나아가, 앞서 발견한 두 지표가 국문 보고서의 가독성과 정(+)의 상관관계에 있음을 확인하였다. 본 연구는 통사론적 분석과 레이블링 된 데이터에 크게 의존하던 기존의 가독성 평가 방법론으로 부터 탈피해, 별도의 학습 없이 기존 가독성 지표에 근사한다는 점에서 의미가 있다.

• Korean Journal of Logic
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• v.12 no.2
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• pp.31-58
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• 2009

This paper defends Stalnaker's theory of indicative conditionals. His theory consists of selection functions and pragmatic constraints. The selection function takes a certain possible world(W) and a proposition(A) to yield a possilble world that is similar to W and in which A is true. And the pragmatic constraints plays role to make selection functions apply just to indicative conditionals. According to Stalnaker, as indicative conditionals has strong truth-value, uncontested principle always holds but passage principle does not always hold. However, his theory can explain why passage principle sometimes holds by means of pragmatic constraints. Also, this paper argues that Stalnaker's theory is the most acceptable one among others, by replying to criticisms suggested by Adamsians and the problem raised by Gibbard and other criticisms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.134-138
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• 2006

실제 데이터들은 압축이 필요할 정도로 큰 경우가 종종 있다. 일반적인 구조론적 데이터 압축 방법은 테이블을 긴 바이트 스트링으로 취급하여 바이트 레벨에서 압축을 시도한다. 이런 경우에 보통 압축의 효율과 검색의 용이성(특정 레코드의 애프리뷰트 값을 찾아내기 위해 압축을 풀어야 하는 부분의 크기)사이에 교환관계가 발생한다. 이런 점에서 검색을 위해 압축을 풀 필요가 없는 의미론적 압축 방법이 주목을 받고 있다. 이 논문에서는 기존의 파시클(fascicle) 알고리즘을 개선하는 새로운 의미론적 알고리즘을 제시하고 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 우수성을 입증한다.

• Korean Journal of Logic
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• v.16 no.2
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• pp.233-271
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• 2013

Quinean "ontology" mislead us because it has been used ambiguously even in his single article. It can mean what there is, ie. ontological states of affairs, on what there is, ie. a study of them, or on on what there is, ie. meta-ontology. So it is natural to be confused when we try to fully understand what does Quine do by talking about ontological commitment and criterion of it. We will discriminate these ontologies, and clarity the scope and the task of ontology as a discipline. Ontology is on what there is, meta-ontology is a study on ontology. Ontological commitment is a kind of ontological assertion within ontology, the criterion of ontological commitment is located in meta-ontological level. As a result of this clarification, we can remove some obstacles to get a good grip on Quinean criterion of ontological commitment. Also, we are able to recognize ontological descent, the way by which Quinean substantive ontology proceed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.65-72
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• 1989

이 논문은 국어 부정문의 의미분석을 위하여 바람직한 의미이론을 제안하려는 것이 목적이다. 특히, 이 논문에서는, 국어의 내부부정 (internal negation)은 물론 외부부정 (external negation)에 상응하는 문장부정의 통사구조가 있다는 것을 논의를 통하여 입증한다. 그러고, 이러한 부정문의 의미를 표상하기 위하여, 부정문 대한 기존의 이론을 수정, 보완할 것을 구체적으로 제안한다. 특히, 아리스토텔레스 (Aristotle)의 부정논리에 입각한 전통에 일치하는 몬테그 (Montague)의 부정문 규칙이 국어의 부정문 처리에는 만족스럽지 못한 점을 지적한다. 그러고, 이러한 문제를 해결하기 위하여 수정된 규칙을 제안한다. 이어서 최근에 발전된 상황의미론(situation semantics) 에서 국어의 문장부정을 다루는데 야기될 수 있는 문제를 지적하고, 이러한 문제를 처리 할 수 있는 이론적 대안을 마련한다. 특히 국어의 외부부정이 야기시키는 중의성의 문제를 잘 다룰 수 있는 바람직한 의미론을 세운다. 그리고 나아가서는 부정문에 대한 보편적 통사-의미론의 기틀을 마련하려는 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.377-385
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• 1996

여러 가지 의미를 갖고 있는 단어의 올바른 해석은 통사론적, 의미론적, 화용론적 지식을 요구하고 있다. 특히 본 논문에서 다루고자 하는 과제는 의미상 연결되어 있는 두 문장의 효과적인 해석을 통해 다의 단어의 애매성을 처리하는 방법에 관한 것이다. 이를 위해서 마커 전파를 근간으로 하는 메모리 기반 파싱에 이완법(relaxation)을 적용하여 양자의 유기적인 결합을 통한 확장된 메모리 기반 파싱 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 마커 전파가 제공하는 효율성을 유지하며, 이완법이 제공하는 효과성을 추구하고 있다.