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SATNet은 미분 가능한 근사 MAXSAT 풀이 층을 신경망에 넣어 패리티·스도쿠·시각 스도쿠의 논리 구조를 제한된 감독으로 학습했습니다.
SATNet: Bridging Deep Learning and Logical Reasoning Using a Differentiable Satisfiability Solver
원형과 도넛형 그래프에는 여러 시각 단서가 함께 변합니다. 어느 단서를 쓰는지 실험적으로 분리해야 합니다.
Arcs, Angles, or Areas: Individual Data Encodings in Pie and Donut Charts
Elwert와 Winship은 서로 독립인 두 원인이 공통 결과에 모일 때 그 결과를 조건화하면 가짜 연관이 열리는 선택 편향을 인과 다이어그램으로 통합했다.
Endogenous Selection Bias: The Problem of Conditioning on a Collider Variable
기술논리의 개념·역할·개체 구분과 TBox·ABox 구조를 통해 분류, 포함, 만족 가능성 검사가 어떻게 지식 표현의 논리적 뼈대가 되는지 설명합니다.
Basic Description Logics
서사적 시각화 연구는 설명과 탐색을 배치하는 순서를 다룹니다. 화면을 움직일 수 있다는 사실보다 독자에게 어떤 선택권을 언제 주는지가 중요합니다.
Narrative Visualization: Telling Stories with Data
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