Joo, Jinung;Lee, Donghoon;Kim, Hak Soo;Suh, Il Hong;Son, Jin Hyun
Annual Conference of KIPS
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2009.04a
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pp.325-328
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2009
최근 자율 로봇을 지원하는 로봇의 지식 체계를 확립하기 위해 온톨로지 기술이 많이 사용되고 있다. 즉, 온톨로지를 통한 로봇의 지식 체계에 대한 데이터베이스 스키마를 설계하고 이에 따른 추론 시스템을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있는 시점이다. 이러한 관점에서, 본 논문은 독거 노인을 보조하는 실용적인 SilverMate 로봇분야와 같은 로봇의 지능적인 서비스를 요구하는 분야에서 로봇의 지식 체계 프레임워크를 제공하는데 초점을 두고 있다. 제안하는 지식 체계는 로봇의 자전적 기억을 중심으로 자전적 기억을 기술하기 위한 5W1H 모델을 제안하고 의미적 상관관계를 기술하기 위해 의미기억 모델로서 SCOT-SN 모델, 절차적 기억 모델로서 TES 모델을 정의한다.
The purpose of this study is to survey mathematics teacher's cognition of proof along with their proof forms of expression and proof ability, and to explore the relationship between their proof scheme and teaching practice. This study shows that mathematics teachers tend to regard proof as a deduction from assumption to conclusion and that they prefer formal proof with mathematical symbols. Mathematics teachers also recognize that prof is an important area in school mathematics but they reveal poor understanding of teaching methods of proof. Teachers tend to depend on the proof style employed in mathematics textbooks. This study demonstrates that a proof scheme is a major factor of determining the teaching method of proof.
온톨로지(Ontology)는 시맨틱 웹 (Semantic Web) 구현 도구 중 하나로, 지식 개념을 의미적으로 연결하는 것에 쓰인다. 두 온톨로지 사이의 클래스 매핑은 온톨로지의 중요 연구 분야 중 하나이고, Unstructured, Semi-Strucutured Data가 증가함에 따라 스키마를 이용한 클래스 매핑은 한계를 갖게 되었다. 따라서 본 논문은 스키마를 이용하는 클래스 매핑이 아니라 온톨로지의 클래스에 존재하는 인스턴스의 정보를 활용하여 두 클래스간의 유사도를 측정하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 인스턴스 간에 측정한 유사도를 기반으로 서로 다른 두 온톨로지의 클래스 사이의 유사도를 측정하며, 전반적인 유사도는 높게 나오지 않았지만 모든 클래스 간의 매핑을 찾아내는 성능을 보였다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.15
no.3
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pp.133-150
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1998
For the purpose of new‘organizational knowledge centric knowledge management’, this paper proposes the knowledge creating organizational memory which shows the knowledge creation in organization according to the dialectical circulation between the domain knowledge and the task knowledge, based on the Yin Yang theory. This paper defines two kinds of organizational knowledge such as the domain knowledge and task knowledge and designs them in the pursuit of its lifecycle. Knowledge creating organizational memory is designed to three knowledge components that circulate through the domain knowledge and the task knowledge according to the object-oriented methodology. Organizational knowledge is designed into the graphical structure of ( i ) knowledge ( ⅱ ) relation between knowledge objects and ( ⅲ ) degree of relation, which receive the legacy of organizational knowledge such as data schema, process model and knowledge base. This design of organizational knowledge can be applied to CBR(Case Based Reasoning), one of knowledge mining tools to create new organizational knowledge.
This research proposes a concept of multi-aspect Social IoT platform that enables human, machine and service to communicate smoothly among them, as well as a means of an automatic process for transforming exiting domain knowledge representation to generic ontology representation used in the platform. Current research focuses on building a machine-based service interoperability using sensor ontology and device ontology. However, to the best of our knowledge, the research on building a semantic model reflecting multi-aspects among human, machine, and service seems to be very insufficient. Therefor, in the research we first build a multi-aspect ontology schema to transform the representation used in each domain as a part of IoT into ontology-based representation, and then develop an automatic process of generating multi-aspect IoT ontology from the domain knowledge based on the schema.
Recent studies on XML filtering assume that all data sources follow a single global schema defined in a filtering system. However, beyond this simple assumption, a filtering system can provide a service that allows data publishers to have their own schema; hence, the data sources will become heterogeneous. The number of data sources is expected to be large in a filtering system and the data sources are frequently published, updated, and disappeared, that is, dynamic. In this paper, we introduce implementing a simple and efficient XPath query translation method for such a dynamic environment. The method is especially targeted for a query which is composed based only on users' knowledge and experience without a graphical guidance of the global schema. When a user queries a large number of heterogeneous data, there is a high possibility that the query is not consistent with the same local schema assumed by the user. Our query translation method also supports a function for this problem. Some experimental results for query translation performance have shown that our method has reasonable performance, and is more practical than the existing method.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.19
no.4
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pp.298-319
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2002
The Semantic Web is a new technology that attempts to achieve effective retrieval, automation, integration, and reuse of web resources by constructing knowledge bases that are composed of machine-readable definitions and associations of resources that express the relationships among them. To have this kind of Semantic Web in place, it is necessary to have the following infrastructures: capability to assign unchangeable and unique identifier (URI) to each resource, adoption of XML namespace concept to prevent collision of element and attribute names defined by various institutions, widespread use of RDF to describe resources so that diverse metadata can be interoperable, use of RDF schema to define the meaning of metadata elements and the relationships among them, adoption of DAML+OIL that is built upon RDF(S) to increase reasoning capability and expressive power, and finally adoption of OWL that is built upon DAML+OIL by removing unnecessary constructors and adding new ones based on experience of using DAML+OIL. The purpose of this study is to describe the central concepts and technologies related to the Semantic Web and to discuss the benefits of metadata interoperability based on XML/RDF schemas and the potential applications of diverse ontologies.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.6
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pp.917-925
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2021
This study aims to specify a constructivism-based instructional method using a modular data analysis tool. The value and meaning of a modular data analysis tool have been examined to be applied in the national curriculum for artificial intelligence education and the process of cultivating problem-solving ability based on computational thinking. The modular data analysis tool visually expresses the cognitive thinking process that forms the schema in equilibrating through assimilation and adjustment. Artificial intelligence education has features that embody abstract knowledge and structure the data analysis module through the represented schema as a BlackBox implemented as an algorithm. Therefore, the value of the modular data analysis tool could be examined because it has the advantage of connecting the conceptual and implicit schema.
Semantic search promises to provide more accurate result than present-day keyword matching-based search by using the knowledge base represented logically. But, the ordinary users don't know well the complex formal query language and schema of the knowledge base. So, the system should interpret the meaning of user's keywords. In this paper, we describe a user query interpretation system for the semantic retrieval of multimedia contents. Our system is ontological knowledge base-driven in the sense that the interpretation process is integrated into a unified structure around a knowledge base, which is built on domain ontologies.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.14
no.2
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pp.27-42
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1989
REA (Restricted Entity Aspect) model is a knowledge representation model to classify the aspect type, the EA model component, into five aspects (IS-A-aspect, A-PART-OF aspect, attribute aspect, role aspect, and operation aspect). EATPS, the knowledge representation system, consists of user interface module, knowledge creation module, instance management module, schema management module, and integrity checking module. EATPS creates and manages interactively REA model based knowledge base. This paper shows the structure and functions of EATPS, the design and interactive construction of the knowledge definition language EAKDL, the functions and algorithm of class creation module, and the functions and algorithm of instance creation module to include inheritance inference mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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