• Korean Journal of Logic
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• v.7 no.2
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• pp.1-14
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• 2004

현재의 언어철학에서 거의 지배적인 위상을 갖고 있는 의미 전체론이 직면하는 중요한 문제 중의 하나는 '의미 불안정성 문제'이다. 의미 전체론에 의하면, 한 진술의 동일성 조건이 그 진술이 속한 이론에 상대적이기 때문에 전체 이론이 조금만 바뀌어도 그 진술의 의미가 바뀌게 되는 의미 불안정성의 문제가 발생한다. 필자는 이 논문에서 이 문제에 관한 기존의 해결 방식의 일부를 소개한 후 브랜덤이 그의 책 Making It Explicit (1994)에서 제시한 새로운 해결책을 소개하고 이를 옹호한다. 브랜덤은 이 문제를 해결하기 위해, 커뮤니케이션은 어떤 공통적인 것을 공유하는 것이라는 커뮤니케이션에 관한 기존 모델을 거부하고, "실천 속에서의 일종의 협동"으로서의 새로운 커뮤니케이션 모델을 제시한다. 필자는 이 논문에서 브랜덤이 제시하는 새로운 커뮤니케이션의 모델을 적극 옹호한다.

• Korean Journal of Logic
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• v.13 no.2
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• pp.167-201
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• 2010

This paper aims to scrutinize the possibility of mereology as philosophically satisfiable metalogic. Motivation for this is straightforward. As I see, a traditional approach to metalogic presented in the name of mathematical logic posits the existence of mathematical entities such as sets, functions, models, etc. to give definitions of logical concepts like logical consequence. As a result, whenever logic is used in any individual sciences, this set-theoretical metalogic cannot but add these mathematical entities to the domain of them. This fact makes this approach contradict to the ontological conservativeness of logic. Mereology, however, has been alleged to be ontologically innocent, while it is a formal system very similar to set theory. So it may well be that some people thought of mereology as a good substitute for set theoretic metalanguage and concepts for ontologically neutral metalogic. Unfortunately, when we look into argument for the ontological innocence of mereology, we can find that mereological entities such as mereological sums or fusions are not ontologically neutral. Thus we can conclude that mereological approach to metalogic is not promising at all.

• 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.

• Korean Journal of Logic
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• v.16 no.2
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• pp.189-231
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• 2013

The purpose of this paper is to show that Williamson's counterexamples and Fara's paradox do not conclusively refute supervaluationism. I will achieve this purpose on the basis of local validity. In general, people regard supervaluational validity as global validity. And D-introduction, which is premise of Williamson's counterexamples and Fara's paradox, is justified only if we assume global validity. But it cannot correctly grasp supervaluational semantics, especially semantic character of D-operator. So I will show that validity of supervaluationism is local and define global validity by local validity. Strategy of this paper is to protect supervaluationism against Williamson's counterexamples and Fara's paradox by minimal modification of supervaluationism and to prove that supervaluational logic is not revisionary and weak for solving the sorites paradox.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.10
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• pp.687-692
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• 2016

Conventional way to search documents is keyword-based queries using vector space model, like tf-idf. Searching process of documents which is based on keywords can make some problems. it cannot recogize the difference of lexically different but semantically same words. This paper studies a scheme of document search based on document queries. In particular, it uses centrality vectors, instead of tf-idf vectors, to represent query documents, combined with the Word2vec method to capture the semantic similarity in contained words. This scheme improves the performance of document search and provides a way to find documents not only lexically, but semantically close to a query document.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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• 1997.04a
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• pp.62-66
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• 1997

확률론적 방법을 적용하여 국내의 4개 원전 부지의 설계지진을 분석하였다. 본 연구에서 사용된 방법은, 지금까지 원전 부지의 안전성 분야에서 적용되어 왔던 기존의 확률론적 재해도분석과는 다른 새로운 방법으로서, 기준확률의 분석과 제어지진의 결정을 위한 지진재해도 분해의 두 과정으로 구성된다. 분석에 사용된 지진원과 지진활동 특성값은 기존의 확률론적 지진재해도 분석에 사용되었던 입력자료이다. 이로부터 계산된 기준확률은 스펙트럼 가속도 감쇄식에 크게 좌우되는 것으로 나타났다. 기준확률1.0$\times$10-5에 대하여, 4개 원전 부지의 제어지진은 평균거리가 13~26kg, 평균 규모가 5.7~6.1 사이에 분포하는 것으로 나타났다. 이 값은 단지 현재의 입력자료에 근거하였을 때의 결과로서, 값 자체의 수치적인 의미보다는 전체적인 분석 과정을 검토하고 또한 현재의 입력자료와 새로운 방법이 조합되었을 때 산출되는 결과의 대략적인 수준을 파악하는데 더 큰 의미가 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.4
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• pp.293-300
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• 2008

This paper takes a bottom-up attention module into consideration for digital image watermarking. A bottom-up attention module is employed to obtain the region of interest, and watermark information is embedded into the obtained region. Previous studies in digital image watermarking have been focused on the signal processing techniques, especially in waveform coding spreading watermarks over the entire target image. However, we notice that the third party's visual attention is usually concentrated on a few regions in an image but not on all of them. These regions are easy to be the target of attacks. If watermark information is inserted into these regions from the beginning, it can be detected with high correlation. Various kinds of images are tested, and the results showed good quality.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.254-261
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• 2006

형용사 분류에 격틀이 중요한 역할을 한다는 주장은 여러 연구에서 제기된 바 있다. 본 연구에서는 격틀이 의미 분류에 기여하는 바를 보다 체계적으로 검토하기 위하여 '격틀집합'을 활용한다. 격틀집합은 한 개의 어휘가 취할 수 있는 격틀의 집합을 말한다. 격틀집합에 근거하여 형용사를 분류할 경우, 의미적으로 연관성이 높은 그룹으로 나뉠 수 있다는 가설을 바탕으로 이러한 가설의 타당성을 검증하고 이를 입증하는 것이 본 연구의 목적이다. 아울러 본 연구에서는 그러한 가설을 검증하기 위한 구체적인 방법론을 제시한다. 격틀집합정보는 세종전자사전에 들어있는 어휘별 격틀정보를 추출하여 활용한다. 본 연구 결과 도출된 총 101개의 격틀집합 중에서 한 개의 격틀만을 갖는 유형과 어휘목록이 5개미만인 유형을 제외한 12개의 격틀집합이 주요 분석 대상으로, 본 연구에서는 그 중에서 6개를 자세히 분석한다. 격틀집합별 어휘들을 살펴보면 의미적 연관성이 파악되지 않는 어휘들도 일부 포함되어 있기는 하나, 대부분은 의미적으로 상관관계가 있음을 확인할 수 있었다 이와 같은 방법론을 통해 국어 형용사 전체의 유형, 더 나아가 국어 용언을 분류하는데 본 연구의 가설과 방법론이 활용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.109-116
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• 2006

자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.687-696
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• 2014

This paper presents a semantic object extraction method using user's stroke input, color, and depth information. It is supposed that a semantically meaningful object is surrounded with a few strokes from a user, and has similar depths all over the object. In the proposed method, deciding the region of interest (ROI) is based on the stroke input, and the semantically meaningful object is extracted by using color and depth information. Specifically, the proposed method consists of two steps. The first step is over-segmentation inside the ROI using color and depth information. The second step is semantically meaningful object extraction where over-segmented regions are classified into the object region and the background region according to the depth of each region. In the over-segmentation step, we propose a new marker extraction method where there are two propositions, i.e. an adaptive thresholding scheme to maximize the number of the segmented regions and an adaptive weighting scheme for color and depth components in computation of the morphological gradients that is required in the marker extraction. In the semantically meaningful object extraction, we classify over-segmented regions into the object region and the background region in order of the boundary regions to the inner regions, the average depth of each region being compared to the average depth of all regions classified into the object region. In experimental results, we demonstrate that the proposed method yields reasonable object extraction results.