• Language and Information
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• v.2 no.1
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• pp.1-41
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• 1998

Evaluation of multilingual translation fundamentally involves measurement of meaning equivalences between the formally mapped discourses/texts of SL(source language) and TL(target language) both represented by a metalanguage called IL(interlingua). Unlike a usaal uni-directional MT(machine translation) model(e.g.:SL $\rightarrow$ analysis $\rightarrow$ transfer $\rightarrow$ generation $\rightarrow$ TL), a bi-directional(by 'negotiation') model(i.e.: SL $\rightarrow$ IL/S $\leftrightarrow$ IL $\leftrightarrow$ IL/T \leftarrow TL) is proposed here for the purpose of evaluating multilingual, not merely bilingual, translation. The IL, as conceived of in this study, is an English-based predicate logic represented in the framework of MRS(minimal recursion semantics), an MT-oriented off-shoot of HPSG(Head-driven Phrase Structure Grammar). In addition, a list of semantic and pragmatic checkpoints are set up, some being optional depending on the kind and use of the translation, so sa to have the evaluation of translation fine-grained by computing matching or mismatching of such checkpoints.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.7
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• pp.35-48
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• 2022

In this study, it propose a proof theory method for expressing and reasoning knowledge in a multiagent environment. Since this method determines logical results in a mechanical way, it has developed as a core field from early AI research. However, since the proposition cannot always be proved in any set of closed sentences, in order for the logical result to be determinable, the range of expression is limited to the sentence in the form of a clause. In addition, the resolution principle, a simple and strong reasoning rule applicable only to clause-type sentences, is applied. Also, since the proof theory can be expressed as a meta predicate, it can be extended to the metalogic of the proof theory. Metalogic can be superior in terms of practicality and efficiency based on improved expressive power over epistemic logic of model theory. To prove this, the semantic method of epistemic logic and the metalogic method of proof theory are applied to the Muddy Children problem, respectively. As a result, it prove that the method of expressing and reasoning knowledge and common knowledge using metalogic in a cooperative multiagent environment is more efficient.

• Korean Journal of Logic
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• v.13 no.2
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• pp.117-134
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• 2010

In this paper, I attempted to show that 'Sorensen's Sorites' is not a successful argument for the vagueness of 'vague'. There are a lot of debates about it, but the central issue is whether Sorensen's Sorites is just small sorites; whether the vagueness certified by Sorensen's Sorites is just the vagueness of 'small'. Deas and Hull thought it was and rejected Sorensen's proof based on his sorites. But their rejection was rebutted by Varzi. The basis of his argument is that the subject of Sorensen's sentences - 'n-small' is vague - is not used but mentioned. I tried to reply on behalf of Deas and Hull and to show that the predicate 'vague' has not any effect on determining the truth value of "'n-small' is vague." Then it can be removed from the sentence. Of course I approve 'vague' is a homological term. What I do not agree with is only Sorensen's argument.

• Asia pacific journal of information systems
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• v.7 no.1
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• pp.85-97
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• 1997

This paper is concerned with knowledge representation schemes best suited for human resource management (HRM) problem domains including human resource planing, selection, placement, compensations, performance evaluation, training and labor-management relations. In order to suggest the scheme we consider two research gods. First, we evaluate and prioritize. The knowledge representation techniques of frames rules, semantic nets and predicate logic that hove been recommended to managerial domains. The combined Analytic Hierarchy Process technique is employed to combine individual judgments effectively between two different expert groups. As a result if we are to select a single knowledge representation technique, a frame representation is best for most HRM domains and to combine frames with others is another choice. Second as a strategy for knowledge representation schemes we show some examples for each damn in terms of labeled semantic nets and two types of rules derived from the semantic nets. We propose nine knowledge components as ontologies. The labeled semantic nets con provide some benefits compared with conventional one. More clearly definea node rode information maces it easy to find the ac information. In the rule sets, the variables are the node of the semantic nets. The consistency of rules is validated by the relationship of the knowledge components.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.15-27
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터마이닝 기법들이 연구되어 왔다. 특히 데이터웨어하우스의 등장은 이러한 데이터마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또한 관련성 없는(Trivial, Spurious and Irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적인 이러한 데이터마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기법 중 연관규칙탐사(Associations)로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하였고, 이를 위해 도메인 지식(Domain Knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현방법으로 관계형 술어논리(RPL : Relational Predicate Logic)를 개발하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대한 RPL로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(Explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 설명기반 데이터마이닝 구조(Explanation-based Data Mining Architecture)를 제시하였다.

• Korean Journal of Health Education and Promotion
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• v.15 no.1
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• pp.133-149
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• 1998

본 연구는 미국에 사는 한국인 이민자들의 암예방과 식품에 대한 지식과 신념에 관하여 알아보는데 그 목적이 있다. 본 연구의 도구로는 미국 국민 건강연구조사 (NHIS)의 설문지를 한국어로 번역하였고, 연구의 대상자는 미국의 시카고에 거주하는 263명의 한국인 이민자들이다. 본 연구의 주된 연구결과는 다음과 같았다. (1) 대부분의 대상자(83.3%)들은 한국음식을 먹고 있다고 답하였다. (2) 대상자들의 47.5%가 영어를 전혀 못 읽거나 거의 못 읽는다고 답하였다. (3) 식생활 변화를 하지 않는 이유에 대해 현재 먹고 있는 음식을 즐기기 때문에 식생활을 바꾸고 싶지 않다는 답이 가장 많았다. (4) 우리가 먹고 마시는 음식과 관계 있는 주요질병에 대해서 25.4%의 응답자만이 암이라고 답하였다 (미국 NHIS 에서는 48%). (5) 응답자의 48.3%만이 섬유소에 대해 들어보았다고 응답하였다. (6) 7.1%의 응답자만이 섬유소가 많은 음식으로 corn flakes와 bran flakes를 고를 수 있었다. 이 결과로 보아 한국인 이민자들이 미국음식에 대해 잘 모르는 것으로 보인다. (7) 약 62%의 응답자들이 암예방에 관한 무료 보건강좌에 참석하고 싶다고 응답하였다. 보건강좌 장소에 대해 "교회'라고 답한 응답자가 가장 많았다. (8) 질병예방에 관한 정보를 어디에서 얻느냐는 질문에 대하여 "신문"이라고 답한 응답자가 가장 많았다. 본 연구에서 얻은 결과를 볼 때 대부분의 응답자들이 미국 정부에서 하고 있는 암예방 교육의 혜택을 받고 있지 않는 것으로 나타났다. 한국인 이민자들의 문화적 배경에 맞는 암교육이 필요하며, 영어를 잘 못하는 이민자들을 위해 한국말로 번역된 보건교육자료를 사용하여야 한다.교육자료를 사용하여야 한다.표현을 위하여 확장된 기본 모델을 중심으로 각 레벨의 구성 요소들의 형식적 의미(formal semantics)와 레벨 내 혹은 레벨 구성요소들간의 관계성(relationship), 그리고 제약조건의 표현과 질의 추론 규칙들을 식별하여 FOPL(First Order Predicate Logic)로 표현한다. 또한, 본 논문은 FOPL로 표현된 predicate들과 규칙들을 구현하기 위하여 Prolog로 변환하기 위한 이론적 방법론을 제시하고 정보자원 관리를 위한 기본 함수들과 스키마 진화(schema evolution)를 위한 방법론을 제안한다. 최저 잔류탁도를 나타내는 최적 응집제 주입량에서의 Zeta potential은 원수탁도가 5NTU일 경우 Alum, PAC 및 PACS 모두 -20mV∼-15mV사이였으며, 원수 탁도가 10NTU인 경우에는 0∼0.5mV 범위에 있는 것으로 나타나 응집제 종류 및 주입량이 상이하더라도 응집효율이 가장 양호한 상태에서의 Zeta potential은 일정한 범위내에 있는 것으로 나타났다.각 각 11.1, 10.2, 12.2 그리고 13.0%의 발달율을 보여 유의적인 차이를 보이지 않았다. 4. 수정 후 114 시간 개별배양된 수정란으로부터 분리된 small과 large의 할구를 공핵체로 사용한 처리구에서 핵이식 수정란의 세포융합율에 있어서 각각 71.0, 71.4, 69.9 및 77.1% 의 융합율올 보여 유의적인 차이를 나타내지 않았으며, 핵이식 수정란의 배반포기배로의 발달율에 있어서도 각각 11.4%, 8.0%, 17.2% 그리고 12.9% 의 발달율을 보여 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이상의 결과로 보아 핵이식 수정란을 효율적으로 생산하기 위하여 수핵난자의 세포질에 ionomycin 과 DMAP 의

• Design Convergence Study
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• v.15 no.6
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• pp.73-92
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• 2016

As one of empirical research and developments on BIM applications to improve design quality and productivity of building, efforts have been devoted to automated compliance checking of building design for building permit. KBimLogic is a mechanism that translate Korean Buidling Act to the computational language called KBimCode. KBimCode aims to standardized and neutral language that can be applied to various design rules. This paper focuses on testing expandability of KBimCode by appling it on Chinese Building Act. We analyzed Chinese national regulation on fire protection and evacuation, based on 1) Object·property, 2) function for predicate processing, 3) relationship of sentences. As a result, Chinese Building Act were successfully translated to KBimCode with some important implications for further application. Based on the finding of the paper, KBimCode is expected to be applicable to kinds of design rules.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.141-148
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• 2022

Recently, reinforcement learning combined with deep neural network technology has achieved remarkable success in various fields such as board games such as Go and chess, computer games such as Atari and StartCraft, and robot object manipulation tasks. However, such deep reinforcement learning describes states, actions, and policies in vector representation. Therefore, the existing deep reinforcement learning has some limitations in generality and interpretability of the learned policy, and it is difficult to effectively incorporate domain knowledge into policy learning. On the other hand, dNL-RRL, a new relational reinforcement learning framework proposed to solve these problems, uses a kind of vector representation for sensor input data and lower-level motion control as in the existing deep reinforcement learning. However, for states, actions, and learned policies, It uses a relational representation with logic predicates and rules. In this paper, we present dNL-RRL-based policy learning for transportation mobile robots in a manufacturing environment. In particular, this study proposes a effective method to utilize the prior domain knowledge of human experts to improve the efficiency of relational reinforcement learning. Through various experiments, we demonstrate the performance improvement of the relational reinforcement learning by using domain knowledge as proposed in this paper.