• The Mathematical Education
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• v.36 no.1
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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)

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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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.

• The Science & Technology
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• no.4 s.443
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• pp.90-91
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• 2006

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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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.

• Korean Journal of Logic
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• v.13 no.2
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• pp.61-82
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• 2010

The argument from ignorance that knowledge conclusion is derived from ignorance premises is claimed to be fallacious by many logicians such as I. Copi. According to them, some arguments from ignorance which seem to be acceptable are not really the arguments from ignorance. They say that such arguments have implicitly conditional knowledge premise. Against them, I argue that every argument from ignorance can be interpreted as having a hidden conditional premise, and that every argument from ignorance is not fallacious. I propose the criterion to judge which argument from ignorance is fallacious and which is persuasive. In particular, I argue that social contexts play a crucial role to judge whether a practical argument is fallacious or not.

• Korean Journal of Logic
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• v.4
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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.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.27 no.3
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• pp.469-499
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• 2016

The present study investigated the cognitive mechanism underlying online processing of Korean syntactic (for example, A bed/a clock belongs to/doesn't belong to the furniture "침대는/시계는 가구에 속한다/속하지 않는다") and lexical negation (for example, A tiger/a butterfly has/doesn't have a tail "호랑이는/나비는 꼬리가 있다/없다") using an ERP(Event-related potentials) technique and a truth-value verification task. 23 Korean native speakers were employed for the whole experiment and 15's brain responses (out of 23) were recorded for the ERP analysis. The behavioral results (i.e. verification task scores) show that there is universal pattern of the accuracy and response time for verification process: True-Affirmative (high accuracy and short latency) > False-Affirmative > False-Negated > True-Negated. However, the components (early N400 & P600) reflecting the immediate processing of a negation operator were observed only in lexical negation. Moreover, the ERP patterns reflecting an effect of truth value were not identical: N400 effect was observed in the true condition compared to the false condition in the lexically negated sentences, whereas Positivity effect (like early P600) was observed in the false condition compared to the true condition in the syntactically negated sentences. In conclusion, the form and location of negation operator varied by languages and negation types influences the strategy and pattern of online negation processing, however, the final representation resulting from different computational processing of negation appears to be language universal and is not directly affected by negation types.

• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.2 s.19
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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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.