• 인지과학
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• 제23권3호
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• pp.367-388
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• 2012

이 연구는 튜링의 탄생 백주년을 맞이하여 인지과학을 위한 그의 심대한 공헌을 고찰하기 위한 작업이다. 이 논문에서는 특히 튜링에게 가장 중요한 학문적 영향을 주었던 괴델의 시각을 통하여 튜링의 공헌과 입장이 논의된다. 이를 위하여 메타수학적 접근이 시도되며, (1) 튜링의 인지에 대한 수학적 분석, (2) 보편튜링기계, (3) 보편튜링기계의 한계, (4) 보편튜링기계의 한계를 넘는 모델로서의 오라클튜링기계, (5) 인지과학을 위한 튜링테스트가 논의된다. 이 연구에 의하면, 튜링의 공헌은 다음과 같이 정리될 수 있다. 첫째 튜링은 수리논리를 사용하여 마음과 물리적 세계의 새로운 가교를 발견했다. 둘째, 튜링은 마음의 작동에 대하여 새로운 형식적 분석을 제공했다. 셋째, 튜링은 자신의 튜링기계의 한계를 넘어서는 마음의 새로운 모델로서 오라틀 튜링기계와 연결주의적 신경망기계를 제시했다. 우리 인지과학자들은 튜링의 어깨 위에 서서 늘 새로운 튜링테스트를 기다리고 있게 될 것이다.

• 한국수학사학회지
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• 제17권4호
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• pp.27-36
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• 2004

이 논문에서는 튜링의 기계주의에 대한 괴델의 비평을 다룬다. 여기에서 튜링의 기계주의란 튜링기계의 기호배열이 인간의 마음의 각 상태에 대응된다는 것을 의미한다. 첫째 부분에서는 계산으로서의 인지과정에 대한 튜링의 분석을 검토한다. 두 번째 부분에서는 튜링기계의 개념을 살펴보고, 세 번째 부분에서는 인지적 체계로서의 튜링기계가 갖는 계산적 한계를 설명한다. 네 번째 부분에서는 괴델이 튜링의 기계주의에 동의하지 않았음을 보이고, 마지막으로 오라클 튜링기계과 그 함의에 대하여 논의한다.

• 한국수학사학회지
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• 제22권3호
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• pp.31-44
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• 2009

현재 융합과학의 모델로 주목받고 있는 인지과학을 이해하기 위해서는 세 가지의 중대한 수학적 업적을 살펴볼 필요가 있다. 본 논문에서는 이 세 가지의 역사적 업적에 해당하는 튜링기계, 신경망, 괴델의 불완전성 정리를 중심으로 인지과학의 수학적 기틀을 연구한다. 먼저, 메타수학으로서의 인지과학을 고찰한다. 다음으로 컴퓨터의 수학적 모델로서 튜링기계와 그 발전을 탐구하고, 뇌의 수학적 모델로서 신경망과 그 발전을 탐구하고자 한다. 마지막으로는 인지과학의 미래를 위한 괴델의 불완전성 정리의 함의를 논의하고 양자인지과학을 전망한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.322-328
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• 2000

This study discusses cognition as a computable mapping in cognitive system and relates G del's Incompleteness Theorems to the computability of cognition from a metamathematical perspective. Understanding cognition as a from of computation requires not only Turing machine models but also neural network models. In previous studies of computation by cognitive systems, it is remarkable to note how little serious attention has been given to the issue of computation by neural networks with respect to G del's Incompleteness Theorems. To address this problem, first, we introduce a definition of cognition and cognitive science. Second, we deal with G del's view of computability, incompleteness and speed-up theorems, and then we interpret G del's disjunction on the mind and the machine. Third, we discuss cognition as a Turing computable function and its relation to G del's incompleteness. Finally, we investigate cognition as a neural computable function and its relation to G del's incompleteness. The results show that a second-order representing system can be implemented by a finite recurrent neural network. Hence one cannot prove the consistency of such neural networks in terms of first-order theories. Neural computability, theoretically, is beyond the computational incompleteness of Turing machines. If cognition is a neural computable function, then G del's incompleteness result does not limit the compytational capability of cognition in humans or in artifacts.

• 산업공학
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• 제5권2호
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• pp.87-100
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• 1992

This paper presents FMC prototypes developed to propagate manufacuting automation for small and medium sized enterprises in Korea. The system consists of two cells used to machine oil pump drive gears, turing cell and hobbing cell. Characteristics and processes of the fears are anaylzed for the cell design. The system configuration and functions of individual component machines are described. Furthermore, the developed system is compared with the current manual system in terms of manpower and cost reduction and productivity increase.

• 과학기술학연구
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• 제17권1호
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• pp.5-39
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• 2017

2016년 알파고(AlphaGo)와 이세돌(9단)의 경합은 인공지능의 등장을 대중적으로 확인하는 것이었다. 이 대국은 일종의 확장된 튜링테스트(Extended Turing Test)였다. 튜링테스트의 목적은 기본적으로 기계가 인간을 모방할 수 있는지를 관찰하는 것이다. 이 논문은 알파고 사례를 통하여 인간과 인공지능 사이의 상호작용과 그 사회적 성격을 분석할 것이다. 콜린스(Collins, H.)는 우리의 지능은 사회적이며, 튜링테스트의 목적은 궁극적으로 사회 구성원과 비구성원을 구별하려는 것이라고 제시했다. 그러므로 기계가 이 테스트를 통과한다면, 비록 특정한 수행 차원에 한정된 것이지만, 우리가 그 기계(비구성원)를 인간구성원과 구별할 수 없게 되었다는 것을 의미한다. 이세돌-알파고 대국을 튜링테스트 설정에 대입하면, 알파고는 인간의 진실을 흔드는 역할(A)을 수행했고, 이세돌은 인간의 진실을 증언하는 역할(B)을 수행했다. 이 테스트에서 중요한 것은 알파고의 기능적 성능이 아니라 면접관(C)의 사회적 승인이다. 이 대국 과정에서 다수의 관중들이 면접관의 역할을 수행했다. 여기서는 그들을 '인간면접관'이라고 부를 것이다. 그들은 대국과정에서 오랫동안 체화된 자신의 사회적 지식을 통하여 자신의 동료 구성원(인간)과 비구성원(기계)을 구분하고자 했다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.814-819
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• 2004

Soft engineering, based on symbiotic coexistence of human, machines and environment, is a new engineering field to explore the proper technology and the proper way of engineering. To explore soft engineering intents easily, various robot projects at Pusan National University conducted are presented. Thought experiment, interactive e-leaning, rapid prototyping engineering, biomimciry, tangibility, and ubiquity are concepts to be explored. Thought experiments projects are organized and performed, which include robot assembly game, Turing test, and robotics in science fiction. "Junk robot project" and "ubiquitous Pusan National University (u-PNU) project" have been organized. Also, bug robot project, interactive robot project, and interactive emotional robot projects are introduced. Weekly science fiction films are shown and discussed.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제23권5호
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• pp.622-629
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• 1999

This paper presents the development of an interactive knowledge-based CAM system for design-ing and manufacturing the mold. The system is composed of two functional parts. One is the geo-metric modeller that uses the feature-based models. The models include base plate step, hole, pocket, boss and slot, These are designed by interactive user interface. The other is the expert sys-tem module with inference engine and knowledge database of workpiece material tools manufac-turing machines process an working conditions. With two parts the final mold shape is generated with manufacturing information for effective production.

• 정보화정책
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• 제23권4호
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• pp.3-23
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• 2016

인류는 오랫동안 인간을 대체할 수 있는 자동화된 노동력 또는 지능체를 만들기 위해 노력해 왔다. Turing(1950)이 인간과 같이 생각할 수 있고 대화를 할 수 있는 기계 혹은 시스템의 개발을 제안한 이래로 인공지능이라는 학문분야가 발전하고 있다. 최근 들어 알파고의 등장과 제4차 산업혁명에 대한 관심이 높아지면서, 핵심 기술로서 인공지능 기술에 대한 연구가 대학교 연구실뿐만 아니라 기업에서도 활발하게 이루어지고 있다. 인공지능 기술이 우리의 생활에 깊숙이 파고들면서, 과거에 비하여 사람들의 생활은 많이 편해지고 윤택해진 것은 사실이지만, 다른 한편으로는 여러 가지 부정적인 영향을 미칠 수 있을 것이다. 기술이 우리의 생활과 사회에 긍정적인 영향만을 주는 것이 아니기 때문에, 기술로 인한 사회의 변화에 대해서 생각해 보고 이에 대한 기술적, 사회적, 정책적 대응을 준비하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 선행연구들의 분석을 통해 AI의 역사와 개념에 대해서 살펴보고, AI기반의 지능형 제품과 지능형 서비스가 일으키는 사회의 변화를 일상생활과 업무환경의 변화 차원에서 분석하여 인공지능으로부터 야기되는 사회의 변화와 정책적 이슈에 대해서 고찰해 보고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권8호
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• pp.307-324
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• 2018

최근 순환 신경 망(Recurrent Neural Networks)은 시간에 대한 의존성을 고려한 구조를 통해 순차 데이터(Sequential data)의 예측 문제 해결에서 각광받고 있다. 하지만 순차 데이터의 시간 스텝이 늘어남에 따라 발생하는 그라디언트 소실(Gradients vanishing)이 문제로 대두되었다. 이를 해결하기 위해 장단기 기억 모델(Long Short-Term Memory)이 제안되었지만, 많은 데이터를 저장하고 장기간 보존하는 데에 한계가 있다. 따라서 순환 신경망과 메모리 요소(Memory component)를 활용한 학습 모델인 메모리-증대 신경망(Memory-Augmented Neural Networks)에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝(Deep Learning) 분야의 화두로 떠오른 메모리-증대 신경망 주요 모델들의 구조와 특징을 열거하고, 이를 활용한 최신 기법들과 향후 연구 방향을 제시한다.