• Title/Summary/Keyword: 모델의 인지

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Design and Analysis of Cognitive Radio Channel Allocation Model (인지 라디오의 채널할당 모델 설계 및 분석)

  • Lee, Kwang-Eui;Ro, Cheul-Woo;Kim, Kyung-Min
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.9 no.7
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    • pp.95-101
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    • 2009
  • Cognitive Radios are encouraging solutions to improve the utilization of the radio spectrum In this paper, we propose channel allocation model for cognitive radio and analyse the performance of the model with Petri Nets. We design the model with an assumption that only partial information about current channel allocation information is known to CR users. The model is designed to communicate efficiently avoiding interference with primary and CR users and contains channel reobtaining process of CR users. The dropping rate and throughput of CR users under the various channel utilization of primary users are given as performance index.

A Qualitative Knowledge Model for Large Scale Cognitive System (대규모 인지 시스템을 위한 정성적 지식 모델의 개발)

  • Kim Hyeon Kyeong
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.15 no.4
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    • pp.15-20
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    • 2004
  • To develop a cognitive system with the flexibility and breadth of human, it's very important to construct a large scale knowledge base which include commonsense knowledge as well as expert knowledge. Efficient knowledge representation and reasoning techniques will play a key role for this. This paper introduce a cognitive system which is based on Cyc knowledge base and augmented with our work on qualitative and spatial representation and reasoning. Our system has been implemented and tested on various examples.

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An Activity Recognition Algorithm using a Distributed Inference based on the Hidden Markov Model in Wireless Sensor Networks (WSN환경에서 은닉 마코프 모텔 기반의 분산추론 기법 적용한 행위인지 알고리즘)

  • Kim, Hong-Sop;Han, Man-Hyung;Yim, Geo-Su
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2009.01a
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    • pp.231-236
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    • 2009
  • 본 연구에서는 집이나 사무실과 같은 일상 공간에서 발생할 수 있는 연간의 일상생활행위 (ADL: Activities of Daily Living) 들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경 정보, 위치 정보 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기들과 가구, 식기들을 통해 무선 센서 네트워크를 통해 수집하며 분석한다. 하지만 이와 같은 다양한 기기의 활용과 충분히 분석되어지지 않은 데이터들은 본 논문에서 제시하는 일상 환경에서 고차원의 ADL 모델을 구축하기 어렵게 한다. 그러나 ADL들이 생성하는 센서 데이터들과 센서 데이터들의 순서들은 어떤 행위가, 이루어지고 있는지 인지할 수 있도록 도와준다. 따라서 이 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 통해 분산 선형 시간 추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 센서 네트워크와 같은 소규모 시스템에서 행위를 인지하는 데 적절하다.

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Aspects on Conceptual Mappings in Mental Space (정신공간에서의 개념적 사상의 양상)

  • 이종열
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.157-163
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    • 2000
  • 이 글은 최근 인지언어학에서 기본적인 핵심이론 중의 하나로 자리잡고 있는 '정신공간 이론'(mental space theory)에 대한 이론적인 소개와 함께 의미구성에 있어서 중요한 개념의 하나인 '사상'(mappings)의 문제를 다루고자 한다. 1994년 이후 Fauconnier와 Fauconnier & Turner 등을 중심으로 진행되어 오고 있는 정신공간 이론에서는, 언어의 의미를 궁극적으로 인지적 공간들 사이의 상호관계가 언어로 '투사'(projection)된 것으로 간주한다. 그리고 기존의 근원영역과 목표영역 사이의 직접적이고 체계적인 사상, 이른바 '두 영역 모델'의 대안으로 '다공간 모델'을 제시하고 있다. 다공간 모델 속에는 '포괄공간'(generic space)과 '혼합공간'(blending space)이 설정되는데, 그 중에서 포괄공간은 근원공간과 목표공간의 모든 개념이나 추상적인 도식 등이 반영되어 있는 반면, 혼합공간은 실제의 다양한 개념적 혼합의 결과로 나타나며, 입력된 공간에서 나타나는 상응되는 부분들 사이의 연결을 활용하고 발전시키기 때문에 그 자체가 또 다른 혼합공간의 입력공간에서 일어나는 개념적 사상의 양상은 매우 다양할 뿐만 아니라 의미구성에 있어서도 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 합성어와 같은 어휘적 측면은 물론, 일상의 문장 표현을 통해 나타나는 개념적 사상의 다양한 양상을 고찰하고자 한다.

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A Study on Discriminant.Classification Model of Impact Factors about Understanding of Traffic Accident Causes and Acknowledgement to Decrease Traffic Accidents (교통사고 발생원인 인식과 감소대책 인지 영향요인 판별.분류에 관한 연구)

  • 고상선;배기목;이원규;정헌영
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.20 no.7
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    • pp.143-153
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    • 2002
  • 본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.

Video Coding Method Using Visual Perception Model based on Motion Analysis (움직임 분석 기반의 시각인지 모델을 이용한 비디오 코딩 방법)

  • Oh, Hyung-Suk;Kim, Won-Ha
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.17 no.2
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    • pp.223-236
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    • 2012
  • We develop a video processing method that allows the more advanced human perception oriented video coding. The proposed method necessarily reflects all influences by the rate-distortion based optimization and the human visual perception that is affected by the visual saliency, the limited space-time resolution and the regional moving history. For reflecting the human perceptual effects, we devise an online moving pattern classifier using the Hedge algorithm. Then, we embed the existing visual saliency into the proposed moving patterns so as to establish a human visual perception model. In order to realize the proposed human visual perception model, we extend the conventional foveation filtering method. Compared to the conventional foveation filter only smoothing less stimulus video signals, the developed foveation filter can locally smooth and enhance signals according to the human visual perception without causing any artifacts. Due to signal enhancement, the developed foveation filter more efficiently transfers the bandwidth saved at smoothed signals to the enhanced signals. Performance evaluation verifies that the proposed video processing method satisfies the overall video quality, while improving the perceptual quality by 12%~44%.

A Distributed Activity Recognition Algorithm based on the Hidden Markov Model for u-Lifecare Applications (u-라이프케어를 위한 HMM 기반의 분산 행위 인지 알고리즘)

  • Kim, Hong-Sop;Yim, Geo-Su
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.14 no.5
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    • pp.157-165
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    • 2009
  • In this paper, we propose a distributed model that recognize ADLs of human can be occurred in daily living places. We collect and analyze user's environmental, location or activity information by simple sensor attached home devices or utensils. Based on these information, we provide a lifecare services by inferring the user's life pattern and health condition. But in order to provide a lifecare services well-refined activity recognition data are required and without enough inferred information it is very hard to build an ADL activity recognition model for high-level situation awareness. The sequence that generated by sensors are very helpful to infer the activities so we utilize the sequence to analyze an activity pattern and propose a distributed linear time inference algorithm. This algorithm is appropriate to recognize activities in small area like home, office or hospital. For performance evaluation, we test with an open data from MIT Media Lab and the recognition result shows over 75% accuracy.

Simulation Model for User-Perceived Service Availability (사용자 인지 서비스 가용도의 시뮬레이션 모델)

  • Ham, Young-Marn;Lee, Kang-Won
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.21 no.2
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    • pp.103-112
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    • 2012
  • Traditional system-oriented measures are no longer adequate to describe the availability perceived by the user. In this paper we investigate the service availability model and the user behavior graph. And we propose the simulation model, which determines the sevice availability considering user model, system model and service model at the same time. Through the example, we show how to construct the UBG of user model, system model and service model. And we investigate the effect of the parameters of system model and UBG on the service availability.

Preservice teacher's understanding of the intention to use the artificial intelligence program 'Knock-Knock! Mathematics Expedition' in mathematics lesson: Focusing on self-efficacy, artificial intelligence anxiety, and technology acceptance model (수학 수업에서 예비교사의 인공지능 프로그램 '똑똑! 수학 탐험대' 사용 의도 이해: 자기효능감과 인공지능 불안, 기술수용모델을 중심으로)

  • Son, Taekwon
    • The Mathematical Education
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    • v.62 no.3
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    • pp.401-416
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    • 2023
  • This study systematically examined the influence of preservice teachers' self-efficacy and AI anxiety, on the intention to use AI programs 'knock-knock! mathematics expedition' in mathematics lessons based on a technology acceptance model. The research model was established with variables including self-efficacy, AI anxiety, perceived ease of use, perceived usefulness, and intention of use from 254 pre-service teachers. The structural relationships and direct and indirect effects between these variables were examined through structural equation modeling. The results indicated that self-efficacy significantly affected perceived ease of use, perceived usefulness, and intention to use. In contrast, AI anxiety did not significantly influence perceived ease of use and perceived usefulness. Perceived ease of use significantly affected perceived usefulness and intention to use and perceived usefulness significantly affected intention to use. The findings offer insights and strategies for encouraging the use of 'knock-knock! mathematics expedition' by preservice teachers in mathematics lessons.

Cognitive-Neuro Computational Model of Lexical Acquisition in Korean (인지신경기반의 한국어 어휘습득 계산주의적 모델)

  • Yu, Won-Hee;Park, Ki-Nam;Lyu, Ki-Gon;Lim, Heui-Seok;Nam, Ki-Chun
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.89-91
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    • 2007
  • 본 논문은 인간의 어휘획득(Lexical Aquisition)과정을 하이브리드(hybrid)한 형태의 계산주의적(Computational) 모델을 설계,반복 실험을 통해 인지신경기반의 어휘습득 모델을 구현하고 실험하였다. 이 연구를 통해 인간의 어휘획득 과정을 모사(simulate)할수 있었고, 이로인해 인지신경기반 어휘 정보처리 시스템 개발을 위한 자동어휘 획득, 심성 어휘집 표상, 어휘 인식(word recognition)의 계산주의적 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다.

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