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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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  1. 1불만이 세 건이면 반복 문제라고 말해도 될까?
  2. 2두 안내판을 비교하는 한 문단, 무엇부터 쓸까?
  3. 3닮은 점이 많으면 유추도 강해질까?
  4. 4‘모든 의사는 전문가다’ 같은 지식을 기계가 어떻게 모순 없이 묶을까?
  5. 5AI가 같은 답을 여러 번 하면 더 믿을 수 있을까?
쓰기Anatomy of a Body Paragraph · 본문 문단의 구성논리학 배우기
인간의 사고와 추론논리학 배우기 · 쓰기 · 일반

두 안내판을 비교하는 한 문단, 무엇부터 쓸까?

가상 안내문 두 개를 같은 기준으로 비교하고, 근거를 나열한 초고를 설명과 적용 범위가 있는 문단으로 고쳐 씁니다.

Anatomy of a Body Paragraph · 본문 문단의 구성

게시 2026-09-14 · 약 22분논리학 학습 글 읽기 →
창고 A와 보관소 B의 종이 재질은 유사, 내부 구획은 다름, 같은 설비의 효과는 B에서 미확인임을 구분한 대응표.

닮은 점이 많으면 유추도 강해질까?

창고 A와 보관소 B의 종이 재질은 유사, 내부 구획은 다름, 같은 설비의 효과는 B에서 미확인임을 구분한 대응표.
논증과 대화논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

닮은 점이 많으면 유추도 강해질까?

유추의 힘은 공통점의 개수만으로 정해지지 않습니다. 옮기려는 결론과 연결된 구조가 어느 부분까지 유지되는지 살펴봅니다.

Analogy and Analogical Reasoning

게시 2026-09-13 · 약 8분논리학 학습 글 읽기 →
위쪽 TBox의 의사에서 전문가로 가는 포함 화살표와 아래쪽 ABox의 민지 사실이 결합되는 두 층 도식

‘모든 의사는 전문가다’ 같은 지식을 기계가 어떻게 모순 없이 묶을까?

위쪽 TBox의 의사에서 전문가로 가는 포함 화살표와 아래쪽 ABox의 민지 사실이 결합되는 두 층 도식
논리의 기초와 역사논리학 배우기 · 개념·이론 · 일반

‘모든 의사는 전문가다’ 같은 지식을 기계가 어떻게 모순 없이 묶을까?

기술논리의 개념·역할·개체 구분과 TBox·ABox 구조를 통해 분류, 포함, 만족 가능성 검사가 어떻게 지식 표현의 논리적 뼈대가 되는지 설명합니다.

Basic Description Logics

게시 2026-09-13 · 약 10분논리학 학습 글 읽기 →
천문관 임무 계획실에서 남성 분석가와 여성 데이터 분석가가 다섯 선택 카드를 비교하고 둥근 안경을 쓴 LTCT 올빼미 캐릭터가 색 토큰을 묶는 장면

AI가 같은 답을 여러 번 하면 더 믿을 수 있을까?

천문관 임무 계획실에서 남성 분석가와 여성 데이터 분석가가 다섯 선택 카드를 비교하고 둥근 안경을 쓴 LTCT 올빼미 캐릭터가 색 토큰을 묶는 장면
인공지능과 논리논리학 배우기 · 주제별 학습 · 심화

AI가 같은 답을 여러 번 하면 더 믿을 수 있을까?

다섯 번의 보이는 출력과 외부 정답을 나란히 두고, 높은 일치율이 도움이 되는 조건과 같은 오류가 반복되는 경우를 구분합니다.

게시 2026-09-13 · 약 16분논리학 학습 글 읽기 →

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