${\bot}$It is often said that in a purely formal perspective, intuitionistic logic has no obvious advantage to deal with the liar-type paradoxes. In this paper, we will argue that the standard intuitionistic natural deduction systems are vulnerable to the liar-type paradoxes in the sense that the acceptance of the liar-type sentences results in inference to absurdity (${\perp}$). The result shows that the restriction of the Double Negation Elimination (DNE) fails to block the inference to ${\perp}$. It is, however, not the problem of the intuitionistic approaches to the liar-type paradoxes but the lack of expressive power of the standard intuitionistic natural deduction system. We introduce a meta-level negation, ⊬$_s$, for a given system S and a meta-level absurdity, ⋏, to the intuitionistic system. We shall show that in the system, the inference to ${\perp}$ is not given without the assumption that the system is complete. Moreover, we consider the Double Meta-Level Negation Elimination rules (DMNE) which implicitly assume the completeness of the system. Then, the restriction of DMNE can rule out the inference to ${\perp}$.
Recently, with the advent of the Big Data era, we have gained the capability of acquiring vast amounts of knowledge from various fields. The collected knowledge is expressed by well-formed formula and in particular, OWL, a standard language of ontology, is a typical form of well-formed formula. The symbolic reasoning is actively being studied using large amounts of ontology data for extracting intrinsic information. However, most studies of this reasoning support the restricted rule expression based on Description Logic and they have limited applicability to the real world. Moreover, knowledge management for inaccurate information is required, since knowledge inferred from the wrong information will also generate more incorrect information based on the dependencies between the inference rules. Therefore, this paper suggests that the SWAT, knowledge management system should be combined with the SWRL (Semantic Web Rule Language) reasoning based on ATMS (Assumption-based Truth Maintenance System). Moreover, this system was constructed by combining with SWRL reasoning and ATMS for managing large ontology data based on the distributed In-memory framework. Based on this, the ATMS monitoring system allows users to easily detect and correct wrong knowledge. We used the LUBM (Lehigh University Benchmark) dataset for evaluating the suggested method which is managing the knowledge through the retraction of the wrong SWRL inference data on large data.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.618-621
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2023
최근 거대언어모델(LLM)이 기계 번역 및 기계 독해를 포함한 다양한 문제들에서 높은 성능을 보이고 있다. 특히 프롬프트 기반의 대규모 언어 모델은 사고사슬 방식으로 적절한 프롬프팅을 통해 원하는 형식의 답변을 생성할 수 있으며 자연어 추론 단계에서도 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 근본적으로 LLM의 매개변수에 질문에 관련된 지식이 없거나 최신 정보로 업데이트 되지 않은 경우 추론이 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구는 검색문서와 생성모델의 상호작용을 통해 답변하는 한국어 질의응답 모델을 제안한다. 검색이 어려운 경우 생성형 모델을 통해 질문과 관련된 문장을 생성하며, 이는 다시 검색모델과 추론 과정에서 활용된다. 추가로 "판단불가"라는 프롬프팅을 통해 모델이 답변할 수 없는 경우를 스스로 판단하게 한다. 본 연구결과에서 GPT3를 활용한 사고사슬 모델이 63.4의 F1 점수를 보여주며 생성형 모델과 검색모델의 융합이 적절한 프롬프팅을 통해 오픈-도메인 질의응답에서 성능의 향상을 보여준다.
Based on the thinking that people can understand more clearly when the problem is related with their prior knowledge, the Purpose of this study was to analysis students' informal knowledge, which is constructed through their mathematical experience in the context of real-world situations. According to this purpose, the following research questions were. 1) What is the characteristics of students' informal knowledge about fraction before formal fraction instruction in school? 2) What is the difference of informal knowledge of fraction according to reasoning ability and grade. To investigate these questions, 18 children of first, second and third grade(6 children per each grade) in C elementary school were selected. Among the various concept of fraction, part-whole fraction, quotient fraction, ratio fraction and measure fraction were selected for the interview. I recorded the interview on digital camera, drew up a protocol about interview contents, and analyzed and discussed them after numbering and comment. The conclusions are as follows: First, students already constructed informal knowledge before they learned formal knowledge about fraction. Among students' informal knowledge they knew correct concepts based on formal knowledge, but they also have ideas that would lead to misconceptions. Second, the informal knowledge constructed by children were different according to grade. This is because the informal knowledge is influenced by various experience on learning and everyday life. And the students having higher reasoning ability represented higher levels of knowledge. Third, because children are using informal knowledge from everyday life to learn formal knowledge, we should use these informal knowledge to instruct more efficiently.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1995.10a
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pp.284-288
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1995
최근 애매성이 수반되는 정보를 Zadeh는 멤버쉽함수(membership function)를 이용하여 새로운 정보처리 방식으로서 퍼지이론을 제안하였고, 그후 의료계에서도 퍼지이론을 도입한 진단법들이 제안되었다. 회전기계의 이상진단법으로는 주파수득점법(Point counting method), 퍼지역연산법(Inverse method of fuzzy theory)등이 보고되고 있으며, 저자들도 퍼지이론을 이용하여 구름베어링의 결함진단, 회전기계의 간이 이상진단법등을 보고하였다. 이들은 주로 진동주파수의 스펙트럼 데이터 만을 이용하고 있고, 다른 많은 데이터를 복합적으로 이용할 수 없다. 이 때문에 주로 소규모 문제의 간이진단에서는 효과적이나 진단대상이 복잡하고 대규모로 되면 보다 정확한 원인 추정이 곤란하게 된다. 또한 수치데이터만을 취급할 수 있으므로 진동전문가가 진단에 이용하는 각종의 수치화 될 수 없는 데이터(언어적인 정보)가 취급될 수 없다. 따라서 이들의 진단법은 개략적인 진단은 가능하나 상세한 원인까지는 진단할 수 없는 단점이 있다. 회전기계의 이상판단시 참고가 되는 각종 정보로는 주로 진동진폭의 크기, 진폭과 위상의 변화, 진폭의 변화, 진동파형, 진동벡터의 시간변화 등이 있고, 이들은 수치적으로 표현할 수 있는 계량데이터와 판단의 경계가 불명확한 언어정보(범위데이터)로 나눌 수 있다. 후자는 애매성(fuzziness)을 많이 포함하고 있으며, 엄밀히 측정되는 수치데이터에서도 퍼지성을 가지고 있다. 이러한 언어적인 정보의 애매성을 퍼지추론에서는 [수치적 진리치](numeric truth)와 [언어적 진리치](linguistic truth)의 개념으로 표현하게 되었다. 수치적 진리치는 확실함의 척도를 [0,1] 사이의 수치를 이용하여 표현하고 있으며, 이 수치는 소견의 확실도로서 가능성을 표현한 것이다. 예를 들면, 진동진폭 스펙트럼상에 2X 성분이 상당히 크게 나타나 정렬불량의 가능성이 0.7 정도라고 판정하는 것 등은 이러한 수치적진리치를 이용하는 방법이다. 그러나 상기의 수치적 표현만으로는 확실도를 한개의 수치로서 대표하게 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.84-88
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2007
In a general tendency that DBMS is used as a tool for storing large size of triple knowledge, it still remains in issue that which DBMS schema should be designed for storing, managing, inferring, and querying the triple knowledge efficiently. In this paper, we present, in the view point of efficient query process, a method that processes a query using Expanded Class-Property Views (ECPV) and, as a result, improvement in response time. The response time of DBMS-based inference systems is proportioned to table size and the number of table join operations. The more query is complex, the more join operations it requires, and the longer response time it requires. ECPV is a table obtained by processing possible join operations before queries. To use ECPV in the query process, SPARQL queries should be converted into corresponding ECPV-based SQL queries. This paper describes the conversion process and shows the improvement in response time by experiments.
The purpose of this study is to confirm the effects of the learner-centered instruction based on constructivism on learners' reasoning ability and their achievements which is closely related to reflective abstracting ability. To do it, learner-centered instructions for division was implemented, recall test, generation test, content reasoning test I and II were carried out. The following conclusions were drawn from the data we got. Experimental group(EG) improved their reasoning ability, while comparison group(CG) did not. EG showed statistically significant difference in the achievements of the contents learned in comparing with CG, and the difference in the achievements of the contents unlearned in the treatment in comparing with CG was higher than the one. In addition, the comparisons of the subgroups(high, middle, and low) between EG and CG showed that the treatment had a positive influence on the achievement to all subgroups in EG. That is, the treatment was effective for unable learners. Finally, EG showed statistically significant difference in the sub-domain of simple calculation which might be considered as the benefits of the treatment of the CG as well as in the sub-domain of concept and principle.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.2
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pp.265-275
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2009
This paper considers a linear regression model with a spatial autoregressive disturbance with ill-posed data and proposes the generalized maximum entropy(GME) estimator of regression coefficients. The performance of this estimator is investigated via Monte Carlo experiments. The results show that the GME estimator provides efficient and robust estimate for the unknown parameter.
One of the education purpose of the section "Figures" in the eighth grade is to develop students' deductive reasoning ability, which is basic and essential for living in a democratic society. However, most or middle school students feel much more difficulty or even frustration in the study of formal arguments for geometric situations than any other mathematical fields. It is owing to the big gap between inductive reasoning in elementary school education and deductive reasoning, which is not intuitive, in middle school education. Also, it is very burden for students to describe geometric statements exactly by using various appropriate symbols. Moreover, Usage of the same symbols for angle and angle measurement or segments and segments measurement makes students more confused. Since geometric relations is mainly determined by the measurements of geometric objects, students should be able to interpret the geometric properties to the algebraic properties, and vice verse. In this paper, we first compare and contrast inductive and deductive reasoning approaches to justify geometric facts and relations in school curricula. Convincing arguments are based on experiment and experience, then are developed from inductive reasoning to deductive proofs. We introduce teaching methods to help students's understanding for deductive reasoning in the textbook by using stepwise visualization materials. It is desirable that an effective proof instruction should be able to provide teaching methods and visual materials suitable for students' intellectual level and their own intuition.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.01a
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pp.59-62
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2016
최근 무선통신기술과 소형 하드웨어의 발전으로 모든 환경에서 네트워크 및 컴퓨팅이 가능한 IoT(Internet of Things) 기기들이 지속적으로 증가하는 추세이며, 이러한 IoT 트랜드는 지속될 전망이다. 기존 IoT 플랫폼은 일반적으로 전력 사용적인 측면에서 In-memory 컴퓨팅을 지향하지만 이러한 방식은 시스템 에러 발생 시 메모리의 휘발성으로 인해 신뢰성이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 전체 시스템의 신뢰성 향상을 위해 XML 형식의 파일과 관계형 데이터베이스를 이용한 IoT 기반 상황 인식 시스템 서버를 설계한다. 설계된 상황 인식 시스템 서버는 추론 엔진을 포함하고 있으며, 사용자가 등록한 룰과 수집된 상황 데이터를 이용하여 전체 시스템을 동작시킨다. 또한, 전체 시스템의 신뢰성을 검증하기 위해 3가지 동작 시나리오를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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