유연성과 광범위성을 갖는 대규모 인지 시스템의 구축을 위해서는 전문적인 지식 뿐 아니라 상식 수준의 지식을 포함한 대용량 지시베이스의 구축이 필수 불가결하다. 이를 위해서는 효율적인 지식 표현 및 추론 기법이 핵심적 열할을 하게 될 것이다. 본 논문에서는 정성적 지식 표현 및 추론 기법을 이미 구축된 범용의 대용량 Cyc 지식베이스와 접목하여, 일상의 상식적인 추론을 제공할 수 있는 인지 시스템을 소개한다. 본 시스템은 구현되어 여러 예제에 적용되어 그 실효성을 입증한 수 있었다.
Due to the increasing use of very large databases, mining useful information and implicit knowledge from databases is evolving. However, most conventional data mining algorithms identify the relationship among features using binary values (TRUE/FALSE or 0/1) and find simple If-THEN rules at a single concept level. Therefore, implicit knowledge and causal relationships among features are commonly seen in real-world database and applications. In this paper, we thus introduce the mechanism of mining fuzzy association rules and constructing causal knowledge base form database. Acausal knowledge base construction algorithm based on Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Srikant and Agrawal's association rule extraction method were proposed for extracting implicit causal knowledge from database. Fuzzy association rules are well suited for the thinking of human subjects and will help to increase the flexibility for supporting users in making decisions or designing the fuzzy systems. It integrates fuzzy set concept and causal knowledge-based data mining technologies to achieve this purpose. The proposed mechanism consists of three phases: First, adaptation of the fuzzy membership function to the database. Second, extraction of the fuzzy association rules using fuzzy input values. Third, building the causal knowledge base. A credit example is presented to illustrate a detailed process for finding the fuzzy association rules from a specified database, demonstration the effectiveness of the proposed algorithm.
In this paper, we propose uncoordinated dynamic frequency(channel) allocation schemes based on cognitive radio in mobile cellular networks(MCNs). Under the assumptions that mobile base stations are equipped with cognitive radio(CR) function and they construct uncoordinated network, the proposed scheme enables the MCNs by suppression of successive channel switching and management of channel allocation in a dynamic and distributed manner. The proposed scheme is composed of two phase processes. In the first phase, highly orthogonal sequences are generated and assigned to mobile base stations. In the second phase, each mobile base station is allocated a channel according to the pre-assigned orthogonal sequences. Simulation results show that the number of successive spectrum switching is reduced significantly compared with the random switching scheme.
Rule minimization technique adapted from rough set theory was applied to remove redundant knowledge which is not necessary to make a knowledge base. New algorithm to diagnose fault using Improved Fuzzy Cognitive Maps(I-FCMs), and Fuzzy Associative Memory(FAM) is proposed. I-FCM[22] is superior to gathering knowledge from many experts and descries dynamic behaviors of systems very well. I-FCM is not only a knowledge base, but also a inference engine. FAM has learning capability like neural network[12]. Rule minimization and composition of I-FCM and FAM make it possible to construct compact knowledge base and breaks the border between inference engine and knowledge base.
본 연구는 초등수학에서 '밑'의 용어집합인 '밑변'과 '밑면'에 대한 고찰에서부터 입체도형의 '밑넓이' 개념과 그것을 구하는 과정에 대한 물음에서부터 출발한다. 곧, 연구는 초등학교 6학년 수학에서 직육면체의 밑넓이를 구하라는 문제에서 출발한다. 이에 대한 일차적인 답은 초등수학에서는 밑넓이라는 용어를 사용하지 않는다는 데서 찾을 수 있다. 그러나 중학교 1학년 수학에서 밑넓이를 '한 밑면의 넓이'로 사용하고 있는데, 문제는 초등수학에서 중학교 수학으로의 이행에서 이에 대한 설명이 없다는데 있다. 또한 초등수학에서 밑면을 정의하고, 겉넓이와 옆넓이를 다루는데, 이로부터 자연스럽게 밑넓이를 구하는 문제를 생각해볼 수 있다는데 있다. 이에 본 연구는 '밑'의 용어집합에서 그 원소인 '밑변'과 '밑면'을 검토해보고, 다음으로 밑넓이에 대한 논의를 교육과정, 교과서를 비롯하여 사전적 정의와 함께 살펴보았다. 또한 입체도형 관련 설문 문항을 작성하여 예비교사와 현장교사를 대상으로 설문을 실시하여 밑면과 밑넓이에 대한 이해 정도를 비교 분석하였다. 특히 처음과 마지막 문항에 밑넓이를 구하는 문제를 제시하여, 이 사이에서 어떤 변화가 나타나는지를 비교하였다. 그 결과 초등수학과 중학교 수학 사이의 '인지적 간극'(cognitive gap)을 확인할 수 있었으며, 이를 통해 입체도형에서 밑넓이 지도를 위한 제언과 함께 이후 도형에서의 용어 지도를 위한 후속 과제를 제안하고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.613-631
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2013
Cognitive radio (CR) is proposed as a key solution to improve spectral efficiency and overcome the spectrum scarcity. Spectrum sensing is an important task in each CR system with the aim of identifying the spectrum holes and using them for secondary user's (SU) communications. Several conventional methods for spectrum sensing have been proposed such as energy detection, matched filter detection, etc. However, the main limitation of these classical methods is that the CR network is not able to communicate with its own base station during the spectrum sensing period and thus a fraction of the available primary frame cannot be exploited for data transmission. The other limitation in conventional methods is that the SU data frames should be synchronized with the primary network data frames. To overcome the above limitations, here, we propose a spectrum sensing technique based on blind source separation (BSS) that does not need time synchronization between the primary network and the CR. Moreover, by using the proposed technique, the SU can maintain its transmission with the base station even during spectrum sensing and thus higher rates are achieved by the CR network. Simulation results indicate that the proposed method outperforms the accuracy of conventional BSS-based spectrum sensing techniques.
유연성과 광범위성을 갖는 대규모 인지 시스템의 구축을 위해서는 전문적인 지식 뿐 아니라 상식수준의 지식에 기초한 추론을 제공하는 필수 불가결하다. 본 논문에서는 정성적 추론을 이용하여 일상에서의 다양한 자연 현상에 대한 상식 추론을 제공하는 인지시스템에 대하여 소개하고자 한다. 기존의 정성적 추론은 다양한 일상의 개념과는 동떨어진 추상적인 개념에 기초하여 추론을 전개하여, 상식 추론에 이용되기에는 어려움이 있었다 본 연구에서는 기존의 정성적 추론을 범용의 대용량 Cyc 지식베이스에 접목하여, 스케치와 일상의 개념에 기초한 상식 추론을 제공하고자 하였다. 본 시스템은 구현되어 여러 예제에 적용되어 그 실효성을 입증할 수 있었다.
In this paper, we propose a new incentive mechanism for hybrid access in cognitive femtocell networks. The purpose of the proposed incentive mechanism is to guarantee the QoS of macro user equipments (MUEs) and to increase femtocell capacity. MUEs channel condition report triggers bidding procedure by neighbor femtocell base stations (FBS). Macro base station (MBS) can offer some subchannels as rewards to encourage FBSs to reliably support its MUEs. Simulation results validate the effectiveness of our proposed scheme.
The concept of frame in semantics has implications for our understanding of such problematic terms as "meaning" and "concept". It is conventional to say that a particular word corresponds to a particular "concept" and to assume that concepts are essentially identical across speakers. In contrast, the notion of frame accepts that the frame for a particular word can vary across speakers as a function of their particular life experience. To say, instead of thinking in terms of words as expressing "concepts", we should think of them as tools, like frames, that cause listeners to activate certain areas of their knowledge base, with different areas activated to different degrees in different contexts of use. This notion is Fillmore's most crucial contribution to current cognitive linguistic theories, and his frame semantics is built on such a notion. This paper discusses the basic assumptions and goals of frame semantics, and examines the notion of frame and illustrates various framing words of English and Korean under such a notion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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