• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제36권1호
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• pp.49-60
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• 1997

현대의 수학과 과학기술을 지배하고 있는 논리는 모든 것을 참과 거짓으로 명확하게 구분하는 아리스토텔레스의 이치논리이다. 그러나 우리는 명확하게 참과 거짓으로만 구분할 수 없는 애매함 속에서 살아가고 있다고 해도 과언이 아니다.(중략)

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.565-566
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• 2023

적외선 영상에서 정확하게 표적을 포착하기 위해서는 수많은 거짓 표적과 참표적을 실시간으로 구별하고, 최종적으로 참 표적 하나만을 추적 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 추적 게이트의 이동거리 및 이동 방향을 실시간 감시하여 추적 게이트의 이상 움직임 유무를 확인하고, 추적 필터가 설정한 임계값 대비 높은 수치로 이동하거나, 한 방향이 아닌 다양한 방향으로 움직일 경우 해당 게이트를 신속하게 제거하여 거짓 표적에 대한 추적을 방지하도록 하였다. 또한 추적 게이트 이동 거리 및 확장 크기를 동적으로 조절함으로써 표적의 크기 변화와 표적의 움직임에 강인하게 추적 필터가 동작 되도록 설계하였다.

• 과학과기술
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• 4호통권443호
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• pp.90-91
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• 2006

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.617-620
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• 2018

딥러닝 기술에 있어서 대량의 학습 데이터가 필요하다는 한계점을 극복하기 위한 시도로서, 적은 데이터 만으로도 좋은 성능을 낼 수 있는 few-shot 학습 모델이 꾸준히 발전하고 있다. 하지만 few-shot 학습 모델의 가장 큰 단점인 적은 데이터로 인한 과적합 문제는 여전히 어려운 숙제로 남아있다. 본 논문에서는 모델 압축에 사용되는 distillation 기법을 사용하여 few-shot 학습 모델의 학습 문제를 개선하고자 한다. 이를 위해 대표적인 few-shot 모델인 Siamese Networks, Prototypical Networks, Matching Networks에 각각 distillation을 적용하였다. 본 논문의 실험결과로써 단순히 결과값에 대한 참/거짓 뿐만 아니라, 참/거짓에 대한 신뢰도까지 같이 학습함으로써 few-shot 모델의 학습 문제 개선에 도움이 된다는 것을 실험적으로 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.277-280
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• 2000

다중스레드 병렬기계(multithreaded parallel machine)를 위하여 함수 프로그램을 번역할 때 스레드 분할이란 수행 순서를 번역시간에 알 수 있어 정적 스케줄링이 가능한 프로그램의 부분을 식별하여 스레드로 모으는 작업을 말한다. 조건식에서 연산의 수행 순서는 판단식 -> 참실행식 또는 판단식 -> 거짓실행식이므로 번역시간에는 수행순서를 결정할 수 없다. 따라서 기존의 분할 알고리즘은 조건식의 판단식, 참실행식, 거짓실행식을 기본 블록으로 나누고 각각에 대하여 지역 분할을 적용한다. 이러한 제약은 스레드의 정의를 약간 수정하여 스레드 내에서의 분기를 허용한다면 좀더 좋은 분할을 얻을 수 있다. 스레드내에서의 분기는 병렬성을 감소시키거나 동기화의 횟수를 증가시키거나 또는 교착상태를 발생시키는 등의 스레드 분할의 기본 원칙을 어기지 않으며 오히려 스레드 길이를 증가시키거나 동기화 횟수를 줄이는 장점을 가질 수 있다. 본 논문에서는 조건식의 세 가지 기본 블록을 하나 또는 두 개의 기본 블록으로 병합함으로서 스레드 분할을 향상시키는 방법을 제안한다.

• 논리연구
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• 제13권2호
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• pp.61-82
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• 2010

X가 참(거짓)이라는 사실이 알려지지 않았다는 무지전제로부터 X는 거짓(참)이라는 지식결론을 추론하는 논증을 일반적으로 무지로부터의 논증이라고 하는데, 코피 등을 비롯한 많은 논리학자들은 이를 오류 논증의 하나라고 설명하고 있다. 그들의 주장에 따르면, 무지로부터의 논증처럼 보이지만 오류논증이 아니고 설득력 있는 받아들일 만한 논증은 사실은 무지로부터의 논증이 아니고, 조건적 지식전제가 암암리에 포함된 논증이다. 이 논문은 그러한 주장에 반대해서 모든 무지로부터의 논증은 암암리에 조건적 지식전제가 포함된 것으로 해석될 수 있고, 또 모든 무지로부터의 논증이 다 오류는 아니라는 점을 논증한다. 무지로부터의 논증 형식을 지닌 논증 중에서 오류논증과 그렇지 않은 논증의 기준을 제시하고, 특히 실천논증의 경우, 사회적 맥락이 오류논증과 설득력 있는 논증을 가르는 중요한 기준임을 논증한다.

• 논리연구
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• 제4권
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• pp.63-87
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• 2000

내일 눈이 올 것이다. 이 명제의 모순적 반대는 '내일 눈이 오지 않을 것이다'이다. 오늘 이 둘 중의 어느 한 명제가 참일 경우, 그 명제는 이미 오늘 참이고 그리고 그의 모순적 반대의 다른 한 명제는 오늘 이미 거짓이다. 만약 오늘 둘 중의 어느 명제가 참인지 이미 결정되어 있다면, 그러한 결정된 사태가 내일 발생되지 않을 조바심에 안달이 날 것이다. 만약, 둘 중의 어떤 한 명제가 참인지 결정되어있지 않으면, 그 역시 내일의 사태가 어떠한 결정적 태도로 주어지고 있지 않은 현재가 찝찔한 것이다. 전자를 결정론, 후자는 비결정론의 입장인데, 에피쿠어의 절충적 의견에 따르면, '눈이 온다'와 그리고 '눈이 오지 않는다'는 둘 다의 결과들이 가능하다. 그에 따르면 실제로 일어나는 것만 가능하므로, 세계의 전 과정에서 결코 일어나지 않았던 것은 언제라도 가능하지 않았다. 전자를 대표하는 디오도어는 현존하는 한 언명은 시간의 질서 안에서 가까운 훗날에나 먼 훗날에도 명제 논리적으로 결정되어있다고 주장한다. 이에 후자를 표방한 크리십은 한 언명의 결과는 그의 모든 조건들이 채워진다면 가능하고, 그의 필연적인 조건들이 결코 충족적으로 채워지지 않으면 다른 한 결과는 결코 일어나지 않는다고 주장한다. 여기서 벌어진 논쟁에서 본고는 명제의 가치를 선형적 구조의 시간에서 해석한 디오도어의 결정론에 대하여 흐트러진 시간의 구조에서 해석한 크리십의 숙명론의 논의의 대비를 보여줄 것이다.

• 인지과학
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• 제27권3호
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• pp.469-499
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• 2016

본 논문에서는 한국어의 통사적 부정문(예를 들면, 침대는/시계는 가구에 속한다/속하지 않는다)과 어휘적 부정문(예를 들면, 호랑이는/나비는 꼬리가 있다/없다)을 이용하여 부정어 처리의 인지신경기제를 확인하고 부정문 처리의 언어 보편적/특수적 기제를 밝히기 위한 진리치 판단과제 및 ERP(Event-related potentials) 실험연구를 진행하였다. 총 23명의 피험자가 전체 실험에 참여하였고 이들 중 15명의 뇌파 반응 데이터를 ERP 분석을 위하여 사용하였다. 실험 결과, 진리치 판단과제에 있어서는 영어를 이용한 선행연구들과 동일하게 긍정-참 >긍정-거짓>부정-거짓>부정-참의 순서를 확인할 수 있었다(높은 정확도, 짧은 반응 시간 순서). 그러나 ERP 결과에서는 선행 연구와는 다른 몇 가지 점을 발견하였다. 우선 어휘적 부정문의 경우 이른 시간 구간(250-350ms)에서의 N400효과를 확인할 수 있었지만 긍정문과 부정문을 아우르는 진리치 요인의 주 효과는 나타나지 않았다. 그러나 통사적 부정문의 경우 부정-참에 비하여 부정 거짓문장에서 P600 효과를 발견하였다. 이러한 결과는 표층적으로 나타나는 부정의 형태 및 위치와 같은 언어 특수적 요인에 대한 처리 전략은 각 언어별, 부정 종류별로 달라질 수 있지만 부정 처리의 결과로 얻어지는 문장의 최종 표상 및 이에 대한 진리치 판단의 기제는 언어 및 부정어 종류의 영향을 받지 않는 보편적인 특성을 지닌다는 것을 보여준다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제18권2호
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• pp.125-132
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• 2004

대학 교양수학 과정에서 수학적 명제를 증명하는 과정은 중요하다. 선행 연구들은 주관식 증명문제의 시험이 어려워 증명문제를 피하고 더 나아가 포기하게 만든다고 한다. 여기서는 대학 교양수학 과정에서 필요하고 중요한 기본 개념이나 정리를 선정하여 선택형 또는 참, 거짓 평가문항으로 개발하고 학생들에게 시험을 보게 하여 결과를 분석하고 이를 통해 증명문제의 두려움을 조금이라도 줄여주고 기본개념의 확실한 이해를 위해 도움을 제공하려고 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.652-654
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• 2022

소셜 미디어와 스마트폰의 대중화로 인해 디지털 이미지와 비디오를 만들어 내는 일이 매우 흔해졌다. 전통적인 이미지 포렌식 기술 압축 방법은 데이터를 손상시킨다는 점에서 비디오에 적용하기 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝과 MesoNet을 이용한 모델을 통해 참 혹은 거짓만 나타내는 기존의 결과 산출 방법에서 더 나아가 네가지의 분류 방법으로 딥페이크 감지 흐름을 살펴보고자 한다.