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어떤 대상이 “키가 크다”에 해당하는 정도를 0.7, “빠르다”에 해당하는 정도를 0.6으로 정했다고 합시다. 두 조건을 함께 말할 때 결과는 얼마일까요? 페트르 하예크의 논문을 따라 계산 규칙과 추론의 관계를 살펴봅니다. 이 수치는 계산을 설명하기 위해 정한 예입니다.
Petr Hájek, What is Mathematical Fuzzy Logic (2006)
세 연구의 대상·비교 활동·검사 시점·결과 유형을 골라 포함 연구와 허용되는 해석을 바꾸고, 서로 다른 설계를 한 수치로 섞지 않는다.
Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention
측정 행동·비교 대상·표본을 선택해 포함 연구 수, 설문–로그 결과와 한계, 허용되는 해석을 함께 바꿉니다.
Measuring Mobile Phone Use: Self-Report Versus Log Data
Cleveland와 McGill의 그래프 지각 실험을 통해 공통 축의 위치, 길이, 각도, 면적이 서로 다른 비교 정확도를 낳는 이유를 살펴봅니다.
Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods
SelfCheckGPT가 검은상자 생성 모델의 여러 표본 사이 불일치를 이용해 환각을 탐지한 방법을 읽고, 일관성과 사실성을 구분합니다.
SelfCheckGPT: Zero-Resource Black-Box Hallucination Detection for Generative Large Language Models
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