International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.94-101
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2019
Building a stable knowledge base is an important issue in the application of knowledge engineering. In this paper, we present an algorithm for detecting and locating discrepancies in the line of the reasoning process especially when discrepancies occur on belief values. This includes backtracking the rule firing from a goal node of the rule network. Retracting a belief function allows the current belief state to move back to another belief state without the rule firing. It also gives an estimate, called contribution measure, of how much the rule has an impact on the current belief state. Examining the measure leads the expert to locate the possible cause of problem in the rule. For non-monotonic reasoning, the belief retraction method moves the belief state back to the previous state. A tracing algorithm is presented to identify and locate the cause of problem. This also gives repair suggestions for rule refinement.
In this letter, we consider the lossy coding of a non-uniform binary source based on GF(q)-quantized low-density generator matrix (LDGM) codes with check degree $d_c$=2. By quantizing the GF(q) LDGM codeword, a non-uniform binary codeword can be obtained, which is suitable for direct quantization of the non-uniform binary source. Encoding is performed by reinforced belief propagation, a variant of belief propagation. Simulation results show that the performance of our method is quite close to the theoretic rate-distortion bounds. For example, when the GF(16)-LDGM code with a rate of 0.4 and block-length of 1,500 is used to compress the non-uniform binary source with probability of 1 being 0.23, the distortion is 0.091, which is very close to the optimal theoretical value of 0.074.
This study examined 10 Korean children's expressions of the mental states of desires and beliefs by analyzing mental state verbs as well as modal expressions in Korean production data. Mental expressions of desires and beliefs increased with increasing age. Two transition points of desires and beliefs were found in the data. First, belief expressions were less frequently produced than expressions of desires between 23 to 32 months. Second, belief expressions were much the same as desire expressions from 33 to 44 months. Finally, belief expressions were more frequently produced than desire expressions between 45 to 76 months. The authors suggest that these developmental transitions represent a conceptual change in understanding of mental states as proposed by Wellman (1990).
Purpose: This descriptive study investigated the mediating and moderating effects of fear of fall on the relationships between health belief on fall, fall-related knowledge and fall prevention behaviors among older adults Methods: We enrolled 229 older adults residing in a senior citizen hall and community welfare center, and investigated their health belief on fall, fall-related knowledge, fall prevention behavior, and fear of fall. Descriptive statistics, ANOVA and t-test were used to analyze differences in variables. Pearson correlation and multiple regression were used to investigate mediating and moderating effects of the fear of fall on the relationships between health belief on fall, fall-related knowledge, and fall prevention behaviors. Results: The fear of fall significantly mediated the health belief on fall and fall prevention behaviors, but there was no significant mediation between knowledge of fall and fall prevention behaviors. The fear of fall did not have a moderating effect on the relationships between health belief on fall, knowledge of fall, and fall prevention behaviors. Conclusion: It is important to investigate and implement health belief on fall and fear of fall among older adults to improve their fall prevention behaviors.
The purpose of this study was to examine the influence of belief in body control on appearance satisfaction using structural equation modeling. In the structural equation model, self-esteem was included as a common predictor variable of belief in body control and appearance satisfaction, and the ideal body type and perceived body type were included as mediator variables. The data was collected from 96 female college students in the State of Washington, United States, Using AMOS 4, confirmatory factor analyses were conducted to fit the measurement models, and then the fit of the structural model was examined. The results of this study are as follows: The indirect effect of belief in body control on appearance satisfaction through its negative effect on ideal body type was significant. Yet, the direct path of belief in body control to appearance satisfaction and the indirect path through their common relationships with self-esteem were found not significant. These results indicate that higher body control belief may lead to lower appearance satisfaction due to the decreased size of ideal body type.
Purpose: To identify the status of regular cervical cancer screening practices among middle-aged women, the associations between regular practice and research factors, and the predictive model and factors effecting such behavior was studied. Method: Two hundred women, aged 40 to 60, were selected by convenience in one urban area of Seoul. They were asked about their regular attendance for screening, knowledge of cancer and screening, health belief, health self-determination index and certain personal factors. Result: Approximately 54.5% of the women had periodic screening tests every 6 months to 2 years. Their knowledge of cervical cancer and health belief were at the medium level of each scale, but their health self-determination scores (HSDI) were low. Some influencing factors, and their cancer odds ratio were identified through univariate regression analysis. These variables were included in a predictive model, and this model proved to have enough fit and classification power (83.5%). In this model, the financial state, self-belief and self-determination scores were found to be significant. Conclusion: Middle-age women's intrinsic motivation for healthy behavior was found to be low in those who felt to be in a poor financial state, had higher perceived barriers, lower perceived benefits and a lower prevalence of undergoing regular screening test.
Purpose: The purposes of this study were to examine the relationship between health belief and exercise compliance among elderly adults at senior centers and to identify factors influencing their exercise compliance. Methods: The subjects of this study were 100 elderly adults who were using senior centers in J City. Data were collected from the 5th of August to the 14th of September in 2014 using a questionnaire about general characteristics, health belief, and exercise compliance. Data analysis included one-way ANOVA, independent t-test, Pearson's correlation, and stepwise multiple regression using the SPSS/WIN 18.0 program. Results: The mean score for exercise compliance was 3.85 (range 1~5), and for perceived health state 3.17 (range 1~5). The mean score for each of the sub-factors of health belief was 3.89 for benefit, 1.94 for barrier, 3.34 for severity, 2.43 for sensitivity, and 3.65 for exercise self-efficacy (range 1~5). There was a significant correlation between exercise compliance and exercise benefit, and 28% of variance in exercise compliance was explained by exercise benefit in health belief, family history of illnesses, and perceived sensitivity in health belief. Conclusion: To promote exercise compliance among elderly adults at senior centers, exercise programs emphasizing exercise benefit should be developed.
This paper suggests the method of the spherical signature description of 3D point clouds taken from the laser range scanner on the ground vehicle. Based on the spherical signature description of each point, the extractor of significant environmental features is learned by the Deep Belief Nets for the urban structure classification. Arbitrary point among the 3D point cloud can represents its signature in its sky surface by using several neighborhood points. The unit spherical surface centered on that point can be considered to accumulate the evidence of each angular tessellation. According to a kind of point area such as wall, ground, tree, car, and so on, the results of spherical signature description look so different each other. These data can be applied into the Deep Belief Nets, which is one of the Deep Neural Networks, for learning the environmental feature extractor. With this learned feature extractor, 3D points can be classified due to its urban structures well. Experimental results prove that the proposed method based on the spherical signature description and the Deep Belief Nets is suitable for the mobile robots in terms of the classification accuracy.
Park, Jiyun;Lee, Gyoungho;Kim, Jiwon;Treagust, David F.
과학교육연구지
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제43권1호
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pp.173-193
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2019
An expert teachers' instruction can be helpful to other teachers because good teaching effectively guides students to develop meaningful learning. Feynman is an excellent physics lecturer as well as one of the greatest physicists of the 20th century who presented and explained physics with his unique teaching style based on his great store of knowledge. However, it is not easy to capture and visualize teaching because it is not only the complex phenomena interrelated to various factors with the content to be taught but also the tacit representation. In this study, the framework of knowledge & belief based on the integrated mental model theory was used as a tool to capture and visualize complex and tacit representation of Feynman's teaching of 'The theory of gravitation,' a chapter in The Feynman Lectures on Physics. Feynman's teaching was found to go beyond the transmission of physics concepts by showing that components of the framework of knowledge & belief were effectively intertwined and integrated in his teaching and the storyline was well-organized. On the basis of these discussions, the implications of Feynman's teaching analyzed within the framework of knowledge & belief for physics teacher education are derived. Finally, the characteristics of the framework of knowledge & belief as tools for the analysis of teaching are presented.
This paper discusses the state-of-the-art techniques in real-time state estimation for the Smart Microgrids. The most popular method used in traditional power system state estimation is a Weighted Least Square(WLS) algorithm which is based on Maximum Likelihood(ML) estimation under the assumption of static system state being a set of deterministic variables. In this paper, we present a survey of dynamic state estimation techniques for Smart Microgrids based on Belief Propagation (BP) when the system state is a set of stochastic variables. The measurements are often too sparse to fulfill the system observability in the distribution network of microgrids. The BP algorithm calculates posterior distributions of the state variables for real-time sparse measurements. Smart Microgrids are modeled as a factor graph suitable for characterizing the linear correlations among the state variables. The state estimator performs the BP algorithm on the factor graph based the stochastic model. The factor graph model can integrate new models for solar and wind correlation. It provides the Smart Microgrids with a way of integrating the distributed renewable energy generation. Our study on Smart Microgrid state estimation can be extended to the estimation of unbalanced three phase distribution systems as well as the optimal placement of smart meters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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