• 전기학회논문지
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• 제61권3호
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• pp.491-496
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• 2012

There are several protective relays used to protect DC traction power supply system for DC railway. These relays, however, are made by different manufactures and they have different ways for their operations. Therefore, there are difficulties for cooperation between the devices or the devices and an upper system. In order to increase interoperability and stability of the system composed of devices made by different manufactures, IEC 61850 international standards are applied to design logical nodes for modeling protective elements used in protective relays.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.375-389
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• 2000

Fuzzy logic ignores some information in the reasoning process. Neural networks are powerful tools for the pattern processing, but, not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides pattern processing capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct fuzzy inference network based on the neural logic network, extending the existing rule- inference. network. And the traditional propagation rule is modified. For the search strategies to find out the belief value of a conclusion in the fuzzy inference network, we conduct a simulation to evaluate the search costs for searching sequentially and searching by means of search priorities.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.67-72
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• 2015

Recently, studies that interact with human and things through motion recognition are increasing due to the expansion of IoT(Internet of Things). This paper proposed the system that recognizes the user's logical activity in home environment by attaching some sensors to various objects. We employ Arduino sensors and appreciate the logical activity by using the physical activitymodel that we processed in the previous researches. In this System, we can cognize the activities such as watching TV, listening music, talking, eating, cooking, sleeping and using computer. After we produce experimental data through setting virtual scenario, then the average result of recognition rate was 95% but depending on experiment sensor situation and physical activity errors the consequence could be changed. To provide the recognized results to user, we visualized diverse graphs.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1053-1056
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• 2000

In general, neural networks based modeling involves trying multiple networks with different architectures and/or training parameters in order to achieve the best accuracy. Only the single best-trained neural network is chosen, while the rest are discarded. However, using only the single best network may never give the best solution in every situation. Many researchers, therefore, propose methods to improve the accuracy of neural networks based modeling. In this paper, the idea of the logical combinations of neural networks is proposed and discussed in detail. The logical combination is constructed by combining the corresponding outputs of the neural networks with the logical “And” node. The experimental results based on simulated data show that the modeling accuracy is significantly improved when compared to using only the single best-trained neural network.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.361-366
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• 2017

2개 논리식에 대해서 어떤 논리식 F의 일부가 다른 논리식 G 전체를 포함하고 있을 때, 논리식 F의 일부분을 논리식 G로 대치한 식을 대입식이라고 한다. 논리식 사이에 대입 관계가 성립되면 전체 논리식에 사용된 리터럴 개수를 대폭 줄일 수 있는 장점이 있으나, 대입 관계가 성립하지 않는 경우 대입식으로부터 얻을 수 있는 간략화 효과가 없게 되어 상대적으로 리터럴 개수를 줄이는 효과가 줄어들게 된다. 지금까지의 연구들이 주어진 논리식들 자체에 대해서 논리식들 사이의 대입 관계를 찾고, 대입이 가능하면 대입식을 산출하기 위한 방법을 제안하였는데, 본 논문에서는 논리식들 사이에 대입식이 만들어지도록 필요한 항을 추가하고, 다시 추가된 항들에 대한 보정을 통해 대입식을 산출하는 논리합성 방법을 제안한다. 최적화하고자 하는 2개의 논리식들로부터 항추가를 위한 행렬을 만들고, 행렬에서 항이 추가 가능한 묶음 찾고 추가된 항에 대해 보정을 하여 대입식이 완성된다. 실험결과 여러 벤치마크 회로에 대하여 제안한 방법이 기존 합성도구보다 리터럴 개수를 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제22권4호
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• pp.725-739
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• 2002

본 연구의 목적은 그래프를 작성하고 해석할 수 있는 중학생의 능력을 알아보고, 그래프 능력과 논리적 사고력 및 과학 탐구 능력의 관련성을 분석하여 효과적인 수업전략과 교사의 교수 행동에 대한 시사점을 얻는 데 있다. 중학생 481명을 대상으로 그래프 능력 검사지를 이용하여 중학생의 그래프 능력을 알아보고, 논리적 사고력 검사지와 과학 탐구 능력 검사지를 이용하여 그래프 능력과 논리적 사고력 및 과학 탐구 능력의 상관관계를 조사하였다. 그래프 능력과 논리적 사고력 및 과학 탐구 능력의 상관관계를 조사한 결과, 변인 통제 논리와 비례 논리가 그래프 능력과 관련이 깊은 것으로 나타났다. 그리고 그래프 능력은 논리적 사고력 및 과학 탐구 능력과 대부분 유의한 정적 상관을 보이지만, 통계적으로 상관은 낮았다. 이러한 연구 결과에 비추어볼 때, 앞으로 과학 교사는 중학생의 그래프 능력을 향상시키기 위해 그래프의 중요성을 인식하고, 학생들이 그래프를 작성하고 해석할 수 있는 능력과 변인 통제 논리, 비례 논리 등 논리적 사고력을 향상시킬 수 있도록 체계적인 노력과 효과적인 수업전략이 필요하다고 본다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.77-84
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• 2017

논리회로 심화학습에 사용할 수 있는 논리식 간략화 도구로 활용하고 더 나아가 반도체 부품 최적화를 위한 설계자동화 도구로 활용할 수 있는 도구를 제안한 것이다. 본 논문에서 제시하는 논리식 간략화 방법은 여러 논리식에 존재하는 공통부분을 찾아 반복 사용을 줄이는 것이다. 최종적으로 전체 논리식에 사용된 리터럴 개수를 최소화하는 것을 목표로 한다. 이 전의 연구들이 나눗셈 원리를 이용해서 공통식을 찾았기 때문에 논리식에 내재한 공통식을 산출하는 데는 실패하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 논리식들 사이에 내재된 공통식을 찾도록 해밍거리가 3인 큐브들을 이용하였다. 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 타 방법들과 간략화 정도를 비교했을 때, 제안한 방법으로 최대 47% 정도의 리터럴 개수를 줄이는 효과를 보였다.

• 논리연구
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• 제21권1호
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• pp.1-37
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• 2018

잘 알려져 있듯이, 비트겐슈타인은 "논리-철학 논고"에서 러셀의 유형 이론을 명시적으로 비판한다. 그렇다면 러셀의 유형 이론에 대한 비트겐슈타인의 비판의 요점이란 무엇인가? 이 물음에 대답하기 위하여 나는 철학적인 측면과 논리학적인 측면에서 유형 이론을 살펴보고자 한다. "논리-철학 논고"에서 비트겐슈타인의 논리적 구문론은 말하자면 러셀의 유형 이론에 대한 대안이다. 논리적 구문론은 "논리-철학 논고"의 표기법의 기호 규칙들이며 특히 형성 규칙들이다. 비트겐슈타인의 말하기-보이기 구분은 논리적 구문론의 가장 근본적인 근거이다. 비트겐슈타인은 러셀의 유형 이론에 대한 비판과 함께 논리적 문법의 임의성(자의성)과 선험성으로 나아간다. 유형 이론에 대한 이러한 비트겐슈타인의 비판은 결국 프레게와 러셀의 논리학관에 대한 도전이다. 논리학은 세계에 속하는 일반적인 진리나 특성들을 다루지 않으며, 논리학을 이루는 동어반복은 아무것도 말하지 않는다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.1043-1056
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• 2017

A styled document is a document that contains diverse decorating functions such as different font, colors, tables and images generally authored in a word processor (e.g., MS-WORD, Open Office). Compared to a plain-text document, a styled document enables a human to easily recognize a logical structure such as section, subsection and contents of a document. However, it is difficult for a computer to recognize the structure if a writer does not explicitly specify a type of an element by using the styling functions of a word processor. It is one of the obstacles to enhance document version management systems because they currently manage the document with a file as a unit, not the document elements as a management unit. This paper proposes a machine learning based approach to analyzing the logical structure of a styled document composing of sections, subsections and contents. We first suggest a feature vector for characterizing document elements from a styled document, composing of eight features such as font size, indentation and period, each of which is a frequently discovered item in a styled document. Then, we trained machine learning classifiers such as Random Forest and Support Vector Machine using the suggested feature vector. The trained classifiers are used to automatically identify logical structure of a styled document. Our experiment obtained 92.78% of precision and 94.02% of recall for analyzing the logical structure of 50 styled documents.

• 한국철도학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.586-595
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• 2015

최근 Hong et al.[1]은 같은 열차에서 하차한 승객들의 교통카드데이터 퇴장시각이 군집(cluster)을 이루어 나타나는 특성을 이용해 도시철도 승객의 실제 이용 경로와 열차를 추적하는 방법론을 제시하였다. 본 논문에서는 급행열차와 일반열차가 혼합 운영되는 서울 지하철 9호선에서도 퇴장시각이 같은 특성을 보임을 확인하고 Hong et al.[1]의 방법론을 사용하여 승객이 실제 이용한 열차를 추적하였다. 오전 시간대(6시~10시) 상행 승객에 대한 추적결과 전체 승객 중 91% 승객에 대해서 성공하였다. 이 결과를 바탕으로 일반열차와 급행열차에 대한 승객의 선호 및 이용행태를 분석하였다.