귀납추론은 연역추론이 아니기 때문에 연역적으로 정당화될 수 없다. 또한 귀납추론을 귀납적으로 정당화하는 것은 순환적이다. 따라서 흄은 귀납추론을 합리적으로 정당화할 수 없다고 주장한다. 흄이 이와 같은 귀납의 문제를 제기한 이후 오랜 동안 많은 철학자들이 이 문제를 해결하고자 시도해 왔다. 그럼에도 불구하고, 아직껏 대다수의 철학자들이 동의하는 해결책이 제시되지 않고 있다. 셀라스에 따르면 귀납의 문제는 이론추론이 아니라 오직 실천추론을 통해서만 해결할 수 있다. 이 논문은 셀라스가 제안한 실천추론에 의한 귀납의 정당화를 좀 더 명확한 형태로 발전시켜 설명함으로써 그의 해결책이 귀납의 문제에 대한 근본 해결책임을 주장한다.
In this study, we identified the intellectual triggers for Bayesian inference and what key ideas contributed to its occurrence and discussed the practical implications of introducing Bayesian inference into the school mathematics curriculum by reflecting them. The results of the study show that the need for statistical inference about the parameter itself served as a trigger for the occurrence of Bayesian inference, and the most important idea for the occurrence of that inference was to regard the parameter itself as a probability variable rather than any fixed value. On the other hand, these research results suggest that the meaning of introducing Bayesian inference into the secondary mathematics curriculum is 'statistics education that expands the scope of uncertainty'.
This paper is aimed at proposing a fuzzy inference mechanism to enhancing the quality of cognitive map-based inference. Its main virtue lies in the two mechanisms: (1) a mechanism for avoiding a synchronization problem which is often observed during inference process with traditional cognitive map, and (2) a mechanism for fuzzifying decision maker's subjective judgment. Our proposed fuzzy inference mechanism (FIM) is basically based on the cognitive map stratification algorithm which can stratify a cognitive map into number of strata and then overcome the synchronization problem successfully. Besides, the proposed FIM depends on fuzzy membership function which is administered by decision maker. With an illustrative B2B negotiation problem, we applied the proposed FIM, deducing theoretical and practical implications. Implementation was conducted by Matlab language.
Currently, web applications are gaining in prevalence. In a web application, an input may not be appropriately validated, making the web application susceptible to cross-site scripting (XSS), which poses serious security problems for Internet users and websites to whom such trusted web pages belong. A taint inference is a type of information flow analysis technique that is useful in detecting XSS on the client side. However, in existing techniques, two current practical issues have yet to be handled properly. One is URL rewriting, which transforms a standard URL into a clearer and more manageable form. Another is HTML sanitization, which filters an input against blacklists or whitelists of HTML tags or attributes. In this paper, we make an analogy between the taint inference problem and the molecule sequence alignment problem in bioinformatics, and transfer two techniques related to the latter over to the former to solve the aforementioned yet-to-be-handled-properly practical issues. In particular, in our method, URL rewriting is addressed using local sequence alignment and HTML sanitization is modeled by introducing a removal gap penalty. Empirical results demonstrate the effectiveness and efficiency of our method.
이 연구의 본론에서 공학 교육에 적용되는 귀납법적 확증(confirmation)과 연역법적 검증(verification)을 다루고 이어서 귀납법 추리의 원리를 모형도를 통해 알아보았다. 그리고 이어서 공학교육에서 널리 쓰이는 확률론적 추론의 도입 배경과 보편적 명제에 대한 확률적 검정(test) )을 논의하였고 또한 실험에 대한 귀납법의 인정여부를 가지고 역사적으로 학계에서 끊임없이 논의 되어온 귀납법적 추론에 대한 정당성을 비교 분석하였다. 공학 교육에서 흔히 쓰이는 실험에 대한 철학적 명제를 가지고 실험에 대한 설명으로 선택된 귀납법의 승리와 반전, 그리고 확증에 대해 알아보았다. 이어서 실험에서의 전제, 절차, 및 통제에 대하여 논의 되어졌다. 마지막으로 귀납법적 추론 예제로써 Elliptical Trainer 실험 결과를 가지고 확률론적 추론이 어떻게 가능한지 보여 주었다. 그 결과 82%의 참 확률을 가지고 3개의 추론을 하였는데 이 연구에서는 보통 공학연구와 달리 추론(결론 법칙)에 대한 참 확률을 표기하여 공학에서 주로 적용하는 귀납법적 방법 자체가 확률추론임을 알린다.
The purpose of this study is to explore the cases and features of the abductive inference used by young children when trying to explain natural phenomena in everyday life. From observing a 5-year-old's daily activities with his family, and analyzing the data according to the criterion extracted from the form of abductive inference described by C. S. Peirce, a few cases where the child used abductive inferences to explain natural phenomena were found. The abductive inferences in the cases were conducted: (a) based on figural resemblance and behavioral resemblance (b) under the influence by individual belief and communal belief, then (c) resulted in new categorization accompanied by over generalization. Such features of the abductive inference showed the 'double faces'; sometimes encourages and sometimes discourages children's generating better scientific hypotheses and explanations. These results suggest that even young children use abductive inference to explain doubtful natural phenomena in everyday life, although we need to consider carefully with the double aspects of the features of abductive inference for the practical applications to the fields of science education. Finally, several suggestions and following studies for science education are proposed.
This paper presents hardware scheme of fuzzy inference engine, based on α-level set decomposition of fuzzy sets for fuzzy control of DC servo system. We propose a method which is directly converted to PWM actuating signal by a one body of fuzzy inference and defuzzification. The influence of quantity α-levels on input/output characteristics of fuzzy controller and output response of DC servo system is investigated. It is concluded that quantity α-cut 4 give a sufficient result for fuzzy control performance of DC servo system. The experimental results shows that the proposed hardware method is effective for practical applications of DC servo system.
Information spread in networks is universal in many real-world phenomena such as propagation of infectious diseases, diffusion of a new technology, computer virus/spam infection in the internet, and tweeting and retweeting of popular topics. The problem of finding the information source is to pick out the true source if information spread. It is of practical importance because harmful diffusion can be mitigated or even blocked e.g., by vaccinating human or installing security updates. This problem has been much studied, where it has been shown that the detection probability cannot be beyond 31% even for regular trees if the number of infected nodes is sufficiently large. In this paper, we study the impact of an anti-information spreading on the original information source detection. We consider an active defender in the network who spreads the anti-information against to the original information simultaneously and propose an inverse Voronoi partition based inference approach, called Voronoi Inference to find the source. We perform various simulations for the proposed method and obtain the detection probability that outperforms to the existing prior work.
심볼레벨에서 개발된 1세대 전문가시스템의 문제점을 해결하기 위하여 최근 지식레벨에서 2세대 전문가시스템을 개발하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되었으나, 대개 개념적인 모델링 기법을 제시하는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 이러한 개념적인 모델링 기법이 실용 가능한 개발기법이 될 수 있도록 기존의 연구 내용을 수정, 보완한 태스크 객체 모델링(TOM) 기법을 제시하였다. 이 기법에서 태스크 객체(TO)는 자신의 목표와 수행 조건, 실행할 행위 지식 등을 포함하는 하나의 지식 단위로 정의하고, TO의 구조적, 동적, 기능적 측면을 쉽게 도식화할 수 있는 태스크 객체 다이어그램(TOD)을 정의하였다. 또한, 각 TO의 행위 지식을 표현하는 기본 단위로서 추론유형(Inference Type)들을 정의하였다. 본 논문에서 제안한 TOM 기법이 단순히 개념적인 모델링 기법이 아니라 실용적인 2세대 전문가시스템 개발기법으로 활용될 수 있도록 TOD 에디터와 TO 에디터를 개발하고, TO의 상태 변화에 기반을 둔 TO 처리 알고리즘을 개발하였다. 또한, 정의된 추론유형들이 대표적인 전문가시스템 개발도구인 IRE(Intelligent Rules element)의 메소드로 자동 변환 될 수 있도록, 각각의 추론유형과 IRE의 메소드를 1: 1로 대응시킨 추론 유형 라이브러리를 구축하였다.
공교육 현장에서 일어나고 있는 각종 정량적 평가의 문제점을 고려하고, 학생들의 교과목 점수 외의 개별 특성을 반영하여 평가에 적용 할 수 있는 정성적 평가 기법을 제안하기 위해 지능형 퍼지논리 추론의 적응성과 가능성을 이용하는 방법론적 고찰을 연구하였다. 각 급 학교의 평가에서 정량적 점수에 추가하여 평어평가를 활용하여 개인의 정성적 특징을 반영하는 기법을 제안하고, 한편으로, 교육정책 관련 사안으로서의 실제적인 실혐 환경구축 및 구현의 어려움으로 인해 가상적인 환경에서의 실험결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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