통합검색

합성 자료를 거듭 섞으면 드문 사례가 사라질까?

원자료 고정 비중과 합성 과정의 보존율을 바꾸어 반복 학습에서 드문 사례의 비중이 어떻게 달라지는지 추적합니다.

뜨거운 차는 10분마다 같은 만큼 식을까?

처음 온도·실내 온도·남는 온도 차의 비율을 바꾸어, 같은 시간마다 같은 도수가 아니라 온도 차의 일부가 줄어드는 모형을 살핍니다.

비 올 확률 30%면 하루의 30% 동안 비가 올까?

강수 확률과 비가 올 때의 양을 바꾸어 사건의 가능성·지속 시간·강수량이 서로 다른 정보임을 구분합니다.

AI는 독립된 근거를 몇 개 찾으면 검색을 멈춰도 될까?

독립 출처·같은 원문의 반복 인용·미해결 주장을 바꾸어 검색을 계속할 조건과 멈출 조건을 비교합니다.

논리적 오류를 자동으로 찾으려면 설명도 함께 검증해야 한다

논리적 오류 식별을 탐지·상위 분류·세부 분류의 세 단계로 나누고, 유사 사례·원형·상식 지식을 활용한 설명 가능한 방법을 비교한 연구를 읽습니다.

자연어 논증의 논리적 오류를 견고하고 설명 가능하게 식별하기 — Robust and explainable identification of logical fallacies in natural language arguments