• Title/Summary/Keyword: 집합론

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Set-Theoretical Kripke-Style Semantics for an Extension of HpsUL, CnHpsUL* (CnHpsUL*을 위한 집합 이론적 크립키형 의미론)

  • Yang, Eunsuk
    • Korean Journal of Logic
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    • v.21 no.1
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    • pp.39-57
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    • 2018
  • This paper deals with non-algebraic Kripke-style semantics, i.e, set-theoretical Kripke-style semantics, for weakening-free non-commutative fuzzy logics. We first recall an extension of the pseudo-uninorm based fuzzy logic HpsUL, $CnHpsUL^*$. We next introduce set-theoretical Kripke-style semantics for it.

The Classification of Korean Adjectives using Case Frame Set (격틀집합을 이용한 한국어 형용사 유형 분류)

  • Jeon, Ji-Eun;Choe, Jae-Woong
    • 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.

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Set-theoretic Kripke-style Semantics for Weakly Associative Substructural Fuzzy Logics (약한 결합 원리를 갖는 준구조 퍼지 논리를 위한 집합 이론적 크립키형 의미론)

  • Yang, Eunsuk
    • Korean Journal of Logic
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    • v.22 no.1
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    • pp.25-42
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    • 2019
  • This paper deals with Kripke-style semantics, which will be called set-theoretic Kripke-style semantics, for weakly associative substructural fuzzy logics. We first recall three weakly associative substructural fuzzy logic systems and then introduce their corresponding Kripke-style semantics. Next, we provide set-theoretic completeness results for them.

배중률에 관한 소고

  • 김성수
    • Journal for History of Mathematics
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    • v.9 no.2
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    • pp.10-14
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    • 1996
  • 논리법칙은 유한집합에서 성립하는 수학의 정리들을 최대한 일반화시킨 것에 불과하다. 따라서 우리는 이들 논리법칙들이 아무런 고려없이 무한집합의 수학에서도 성립할 것으로 단정해서는 안된다. 집합론에서 역리가 발생하는 것은 논리학의 한 원리인 배중률이 무한집합의 수학에서는 성립하지 않음을 보여주는 것이다.

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Surface Reconstruction Using Statistical Techniques (통계 기법을 이용한 곡면 복원)

  • Yoon, Min-Cheol;Lee, Yun-Jin;Lee, Seung-Yong;Ivrissimtzis, Ioannis;Seide1, Hans-Peter
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.11 no.2
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    • pp.47-55
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    • 2005
  • 곡면 복원이나 곡면 복원과 질은 관련이 있는 노말 추정을 하는 대부분의 방법은 결정론적인 알고리즘을 사용한다. 결정론적 알고리즘은 속도가 빠르고, 오차가 크지 않은 입력에 대해서는 좋은 질의 곡면 복원을 할 수 있다. 그러나 결정론적 방법의 특성상 이상치나 노이즈를 가진 데이터에 대해서는 안정된 복원 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 앙상블이라고 불리는 통계적인 방법을 사용해서 곡면 복원과 노말 추정을 하는 기존의 알고리즘을 개선한다. 앙상블 기법은 먼저 입력 점 집합을 무작위로 샘플링해서 점 집합의 부분집합을 만든다. 그리고 나서 만들어진 부분 집합에 독립적으로 결정론적인 알고리즘을 적용하여 결과를 얻어낸다. 마지막으로, 각각의 서로 다른 결과를 결합하여 더 우수한 최종결과를 얻어낸다. 널리 쓰이는 노말 추정 기법[11]과 Multi-level Partitions of Unity implicit [18]를 사용해서 앙상블이 효과적으로 노이즈가 많은 데이터를 처리할 수 있는 것을 보여준다.

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History of modern mathematics (현대 수학의 역사)

  • Park, Choon-Sung
    • Journal for History of Mathematics
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    • v.19 no.1
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    • pp.55-64
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    • 2006
  • The thesis is about the development of mathematics starting from the old Greece and the old Babylonia. The modem mathematics has been developed, based on the set theory in the axiomatic method since the 19th century. The primary impetus of this thesis will be to summary the development of topology.

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A Study on the Validation Test for Open Set Face Recognition Method with a Dummy Class (더미 클래스를 가지는 열린 집합 얼굴 인식 방법의 유효성 검증에 대한 연구)

  • Ahn, Jung-Ho;Choi, KwonTaeg
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.18 no.3
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    • pp.525-534
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    • 2017
  • The open set recognition method should be used for the cases that the classes of test data are not known completely in the training phase. So it is required to include two processes of classification and the validation test. This kind of research is very necessary for commercialization of face recognition modules, but few domestic researches results about it have been published. In this paper, we propose an open set face recognition method that includes two sequential validation phases. In the first phase, with dummy classes we perform classification based on sparse representation. Here, when the test data is classified into a dummy class, we conclude that the data is invalid. If the data is classified into one of the regular training classes, for second validation test we extract four features and apply them for the proposed decision function. In experiments, we proposed a simulation method for open set recognition and showed that the proposed validation test outperform SCI of the well-known validation method