The purpose of this study is to investigate the differences that appeared in the episodes in understandings of the emotional display rules according to the types of emotions and subjects for expressing emotions. In addition, the interaction effects of intention reasoning types and gender on children's understandings of the real emotions and emotional display rules are explored. 144 4-5 year old children in Chungbuk province participated in the experimental interviews. The results are as follows. First, children comprehended the emotional display rules more clearly in a relationship with peers than adults. In terms of a type of emotion, it was the negative emotions rather than positives ones that those children understood better for real emotions and emotional display rules. Second, the main effect of the intention reasoning types on children's understanding of the emotional display rules appeared significant in all episodes. Especially, in negative emotion-peer episode, children with different types of intention reasoning showed a different level of understanding emotional display rules depending on gender of the children.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.7
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pp.1781-1791
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1996
A number of research issues such as knowledge acquisition, inferencing techniques, and knowledge refinement methodologies have been involved in the development of expert systems. Since each issue is considered very com- plicated, there has been little effort to take all the issues into account collectively at once. However, knowledge acquisition and inferencing are closely reated because the knowledge is extracted by human experts from the inferencing process for solving a specific task or problem. Knowledge refinement is also accomplished by hand-ling problems caused during the inferencing process of the system due to incompleteness and inconsistency of the knowledge base. From this perspecitive, we present a method by which software platform is established in which those issues are integrated in the development of expert systems, especially in the domain where the domain models and concepts are hard to be constructed because of inherent fuzziness of the domain. We apply a machine learning technique,technique, conceptual clustering,to build a knowledge base and rual models by which an efficient inferencing,incermental knp\owledge acquisition and refinment are possible.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.152-155
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2011
최근 사회생활의 다변화로 인한 개인의 질환을 예방하고 건강을 증진시키기 위한 개인 웰니스 관리는 현대 사회의 성인에게는 필수적인 자기 관리에 해당된다. 본 논문는 이러한 웰니스 관리에 적절한 상황 모델로써 상황 데이터를 추론할 수 있는 SWRL 상황규칙과 불확실성을 표현한 베이지안 네트워크를 포함한 통합 온톨로지 기반 상황모델을 제시하였다. 제안한 상황모델에 포함된 추론 규칙은 웰니스 관리에 필요한 상황 서비스를 수행하는 액션들을 정의한다. 즉 상황 온톨로지에 SWRL 규칙을 포함함으로써 주로 웹 시멘틱에 사용되고 있는 OWL 언어를 상황인식 분야의 지식 베이스 구축에도 적합하도록 하였다. 그리고 웰니스 관리를 위해 상황 온톨로지로 표현되는 원시 상황 데이터는 센서 부정확성, 또는 개인 판단기준 차이로 인해 불확실성을 포함하므로, 어떤 논리적 상황 데이터는 불확실성을 고려하여 추론되어야 하기 때문에 본 논문은 상황 온톨로지 및 SWRL 규칙과 함께 베이지안 네트워크를 함께 표현할 수 있게 하여 OWL 상황 온톨로지 기반 규칙 추론뿐만 아니라 확률 추론을 용이하게 하였다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.232-235
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2006
본 연구는 규칙베이스와 사례베이스를 이용하여 은행의 내부감사 방법을 제시하고자 한다. 감사의 1단계에서는 규칙베이스를 이용하여 감사대상의 거래를 탐색하고 2단계에서는 사례베이스를 이용하여 감사대상의 거래를 심층 분석하여 감사결과를 도출한다. 규칙을 이용한 추론은 내부규정 및 가이드라인을 이용하여 추론하여 잠재적인 위험을 가지고 있는 거래를 발견하는 것 이 다. 사례베이스를 이용한 추론은 유사도를 개발하여 현재의 문제와 가장 유사한 사례를 탐색하여 감사를 하도록 한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 은행 내부감사에 적용하여 분석하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.457-460
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2005
본 논문에서는 추론규칙을 통한 온톨로지 구축과 이를 이용한 지능형 여행 추천 시스템 적용 방법에 대해 제안하고자 한다. 사용자 프로파일과 질의어 분석을 통한 사용자 성향 분석은 메타데이터 파일로 작성되며, 지능형 여행 추천을 위한 여행 온톨로지 및 Description Logic을 기반으로 생성된 추론 규칙은 정보 저장소에 저장한다. 온톨로지를 이용한 정보 검색은 다양하고 복잡한 조건에서 검색이 가능하였고, 인스턴스 추가시 각 클래스의 재생성 과정 없이 규칙의 설정만으로 쉽게 인스턴스를 추가할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.295-297
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2002
컴퓨터 게임에서의 인공지능은 규칙 기반 추론을 기반으로 한 추론 엔진을 사용하고 있다. 이 규칙 기반 주론 엔진은 비교적 간단하고 구현하기 쉽지만 규칙이 몇 가지 되지 않는다는 것과 규칙 변화가 없는 단점으로 게임 플레이어가 그 규칙들을 쉽게 알아버린다는 문제가 있다. 게임 제작자들은 이런 단점을 극복하고자 게임 플레이어끼리 경쟁을 붙이기 위해서 베틀 넷 등 네트워크 쪽으로 그 단점을 보안하려고 하고 있다. 하지만 오히려 네트워크로의 발전은 더욱 더 인간에 가까운 게임 캐릭터 인공지능을 요구하게 되었으며 규칙 기반 추론 방법으로는 이러한 요구를 충족할 수 없기 때문에 새로운 방법이 필요하게 된 것이다 이 논문에서는 그 새로운 방법에 대한 대척으로 신경망 알고리즘과 유전자 알고리즘을 사용한 인공생명 방법론으로 그 해결책을 모색하려 한다.
Ko, Young Man;Song, Min-Sun;Lee, Seung-Jun;Kim, Bee-Yeon;Min, Hye-Ryoung
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.49
no.3
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pp.81-107
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2015
This study describes the Bottom-up method for implementation of an ontology system from the RDB. The STNet, a structured terminology glossary based on RDB, was served as a test bed for converting to RDF ontology, for generating the inference rules, and for evaluating the results of the semantic search. We have used protege editor of the ontology developing tool to design ontologies with test data. We also tested the designed ontology with the Inference Engine (Pellet) of protege editor. The generated reference rules were tested by TBox and SPARQL queries through STNet ontology. The results of test show that the generated reference rules were verified as true and STNet ontology were also evaluated to be useful for searching the complex combination of semantic relation.
Kim, Jae-Hoon;Lee, Jae-Keun;Kang, Il-Yong;Lee, Yong-Woo;Park, Seog
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.1-3
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2012
RIF(Rule Interchange Format)는 시맨틱 웹의 구조중 규칙 계층을 담당하며 기존에 사용되고 있는 여러 상이한 규칙 언어들 간의 호환을 위한 표준 규칙 언어라고 할 수 있다. RIF는 W3C에서 승인되었다. 시맨틱웹을 위한 표준 온톨로지 언어로는 RDF와 OWL이 있으며, 최근 RDF 데이터에 대한 접근제어 (Access Control) 메커니즘과 관련하여 일부 학술적 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 RDF 데이터와 결합될 수 있는 RIF 추론 규칙에 대해 이미 제안한 RDF 접근제어 메커니즘을 확장하고자 한다. RDF 데이터에 대해 명세된 접근 권한은 RIF 추론에 의하여 권한 충돌이 발생할 수 있고, 그로 인해 접근 권한은 허용되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 어떤 조건에서 이러한 RIF 추론에 의한 권한 충돌이 발생하는 지를 분석하며, 이미 제안한 그래프 레이블링을 사용하는 충돌 발견 방법이 RIF 추론과 관련하여서도 효율적임을 보인다. 실험에서는 제안된 방법이, 비록 포함관계 추론에 특화 되었지만, Chase 알고리즘에 기반한 다른 연구에서의 방법보다 발견 시간을 크게 감소시킴을 보인다.
Most conventional systems of fire fighting control in a ship have been based on rule-based system in which expert knowledges are expressed with production rules. Renewing and adding of rules is needed continuously for the improvement of the system capability in an already build-up system and such adding and renewing procedures could hinder users from fluent utilization of a system. The author proposes an advanced fire fighting control intelligent system (A-FFIS) using rule-based and carte-based reasoning by clustering to implement conventional hybrid system (H-FFIS). Compared with H-FFIS, new approach with A-FFIS shows that the system proposed here improves fire detection rate and reduces fire detection time.
Inference engine that performs the brain of software agent in next generation's web with various standards based on standard language of the web, XML has to understand SWRL (Semantic Web Rule Language) that is a language to express the rule in the Semantic Web. In this research, we want to develop a forward inference engine, SMART-F (SeMantic web Agent Reasoning Tools-Forward chaining inference engine) that uses SWRL as a rule express method, and OWL as a fact express method. In the traditional inference field, the Rete algorithm that improves effectiveness of forward rule inference by converting if-then rules to network structure is often used for forward inference. To apply this to the Semantic Web, we analyze the required functions for the SWRL-based forward inference, and design the forward inference algorithm that reflects required functions of next generation's Semantic Web deducted by Rete algorithm. And then, to secure each platform's independence and portability in the ubiquitous environment and overcome the gap of performance, we developed management tool of fact and rule base and forward inference engine. This is compatible with fact and rule base of SMART-B that was developed. So, this maximizes a practical use of knowledge in the next generation's Web environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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