• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.253
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• pp.17-17
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• 1999

정치인의 세계와 지식인의 세계는 다른가. 전혀 다르지 않다. 이걸 널리 알리는 게 필요하다. 참여적 지식인의 모델로서 촘스키가 촘스키만으로 끝날 수밖에 없다는 것이 안타깝지만, 이 책은 지나치게 이론에 몰두하는 한국 진보적 지식인이 꼭 읽어야 할 필독서임에 틀림없다.

• Journal of Korean Philosophical Society
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• v.126
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• pp.79-108
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• 2013

Is the development of linguistic competence due to the learning process or the maturational process? According to Piaget, its development is a genuine learning process involving authentic constructions with gradual disclosure of new possibilities. But According to Chomsky, the acquisition of linguistic competence is due to a genetically conditioned maturational process. So it merely involves the actualization of a set of possibilities existing from the beginning Consequently, Piaget supposes that interaction with the environment plays a shaping role, while Chomsky allows it to have a mere triggering role. In broad respective, Chomsky supposes the rationalism that knowledge is largely inborn, while Piaget in the constructivist position which strives to find a middle course between radical rationalism and radical empiricism. In the one hand, an ultra-rationalistic concept such as 'fixed nucleus' supposed by Chomsky is, in my eye, nor plausible. In the other hand, if Piagetian constructivism is to be sustained, it must be sustained independently of its dubious biological fundament, and merely as a developmental psychological theory. In one word, we need to synthesize Piagetian cognitive approach and Chomskian syntactical, in order to explain exactly the source of human linguistic competence.

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.301
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• pp.34-34
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• 2001

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.352-354
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• 2001

생물학적 서열의 구조 검색은 생물학적 특성을 예측하는데 많은 도움을 주며, 서열에서 나타나는 구조의 패턴은 촘스키의 형식 언어로 기술 가능하다. 본 논문에서는 문맥무관문법의 확장된 표기법인 DCG를 이용하여 구조 검색을 위한 구조 패턴의 생성 규칙을 정의하였다. 또한 구조 검색의 효율향상을 위하여 구조와 관련한 제한(constraint)을 정의하였고 이를 제한 논리 프로그래밍 언어로 구현하였다. 구현된 구조 검색 엔진은 웹 인터페이스를 통하여 접근할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.367-369
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• 2001

본 논문에서는 기존의 문어를 다루는 태거와는 달리 구어를 처리할 수 있는 구어태거를 구현하였다. 구어태거는 크게 심층구조와 표층구조의 두 가지 부분으로 구성되어 있으며, 촘스키의 구조에 따라 설계하였다. 심층구조에서 예측된 문장은 표층구조에서 실제의 입력과 음소열수준으로 비교되고 그 결과 가 다시 심층구조로 되메김된다. 이를 통해 가장 적합한 후부가 선택되며 또한 강화학습을 통해 문법과 어휘가 학습된다. 실험을 통해서 여러 가지 잡음이 섞인 입력단어를 본 태거가 얼마나 정확한 예측을 할 수 있는가를 보았으며, 그 결과 잡음에 강한 특성을 나타내는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2005.05a
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• pp.23-27
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• 2005

Humans perceptually segment events, but models that predict where events will be segmented are limited. Developing a detailed model may be hard because of the overlapping quality of events (i.e., one can smile and walk at the same time, but the endpoint of each event can be different). However, some aspects of events appear to be universally represented in the world's languages. For example, path, the trajectory of an object's movement, is one of the most universally encoded event features. Although it is generally encoded in the prepositions of English (e.g., up), in other languagesit is encoded in the verbs (e.g., descendere). Linguistic universals may represent basic levels of event perception. Here we consider how one of these, path, might be parsed. Because the spatiotemporal projection of paths to an observation point is similar to the spatial projection of objects, we tested the hypothesis that path segmentation and object segmentation would be based on similar image properties, such as discontinuities in orientation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.494-496
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• 2024

현재 소프트웨어 산업에서 자연어 요구사항의 정확한 분석 연구는 활발히 진행되고 있다. 그러나, 문법적인 분석만을 통해 해석하는 것이 일반적이다. 본 연구는 요구공학과 언어학 그리고 카툰 공학을 접목을 제안한다. 이를 위해서, 1) 언어학적 관점에는 촘스키의 구문 구조 분석 이론과 필모어의 의미역 이론을 결합하여 문법적, 의미적 분석을 수행한다. 2) 요구공학 관점에서는 요구사항 분석으로 상태 모델 속성 추출 및 접목한다. 3) 카툰 공학에서는 3D 이미지 생성한다. 또한, 해결 못했던 동사와 형용사에 대해 분석하여 범위를 확장한다. 즉 언어학적 분석을 바탕으로 UML 상태 다이어그램을 추출하고, 이를 3D 상태 이미지 생성한다. 본 연구는 AI 기술(Text to Image)에 소프트웨어 공학적 방법에서의 절차적인 공정과 재사용 적용함으로써, AI 내부 작동 원리에 대해 체계적으로 연구하고자 한다.