Ryu, Seong-Eun;Kim, Hyun-Jin;Koo, Byung-Kook;Kwon, Hye-Jeong;Park, Roy C.;Chung, Kyungyong
Journal of the Korea Convergence Society
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v.11
no.9
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pp.1-6
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2020
In this study, we propose an association inference model based on data bias optimization for road hazard detection. This is a mining model based on association analysis to collect user's personal characteristics and surrounding environment data and provide traffic accident prevention services. This creates transaction data composed of various context variables. Based on the generated information, a meaningful correlation of variables in each transaction is derived through correlation pattern analysis. Considering the bias of classified categorical data, pruning is performed with optimized support and reliability values. Based on the extracted high-level association rules, a risk detection model for personal characteristics and driving road conditions is provided to users. This enables traffic services that overcome the data bias problem and prevent potential road accidents by considering the association between data. In the performance evaluation, the proposed method is excellently evaluated as 0.778 in accuracy and 0.743 in the Kappa coefficient.
The purpose of this study was to explore students' argumentation in perspectives of epistemology and psychology and to find out how teacher can promote students' abilities of developing argumentation. The 60 hours of lessons from the interaction between one science teacher (Mr. Physics, who had 35 years of teaching experience) and his 26 students were observed, transcribed, and analyzed using two different analyzing tools; one is from the perspective of epistemology and the other from the perspective of psychology, which can portray how argumentation is constructed. Mr. Physics created the environment where students could promote the quality of scientific argumentation through explicit teaching strategy, Claim-Evidence Approach. The low level of argumentation was portrayed through examples from students' prior knowledge or experience in the form of an Appeal to the instance operation and the Elaboration reasoning skill. Students' own claims were developed through application of knowledge in a different context in the form of an Induction operation and Generativity reasoning skill. Higher level of argumentation was portrayed through Consistency operation with other knowledge or experience and Explanation reasoning skills based on students' ideas with more active teacher's inputs. The teacher in this study played a role as a helper for students to enact identities as competent "sense makers," as an elaborator rather than evaluator to extend students' ideas, and as a mentor to foster and monitor the students' development of ideas of a higher quality. It is critical for teachers to understand the nature of argumentation, which in turn is connected to their explicit teaching strategy with the aim of providing opportunities where students can understand the science enterprise.
In this study, the method of multiple working hypotheses (MMWH) as a method of earth scientific inquiry was applied in a context of abductive reasoning about the formation of a rock with a specific structure, and the characteristics of MMWH revealed in the reasoning process were explored. Participants were 31 senior undergraduate students enrolled in a course in a university of education. As part of the course, the participants performed abductive inquiry with multiple working hypotheses about the formation of a rock. The students were asked to record both the processes and results of their reasoning in sketchbooks. The content of the students' sketchbook reports was analyzed according to the principle of analytic induction. Results demonstrated four assertions. First, the participants' working hypotheses were suggested in the use of resource models, and the adaption of the resource models often occurred in this process. Second, the perceptual properties of evidence influenced the activation of the resource models. Third, the kinds of observed evidence and the different interpretations of evidence resulted into different judgments on working hypotheses. Fourth, sometimes new hypotheses were generated by the combination of alternative hypotheses. Implications of these findings for earth science education and relevant research were discussed.
In this study, elementary students' science communication competence was investigated based on the grammatical features expressed in their language-use in classroom discourse and science writings. The classes were designed to integrate the evidence-based reasoning framework and traditional learning cycle and were conducted on fifth graders in an elementary school. Eight elementary students' discourse data and writings were analyzed using lexico-grammatical resource analysis, which examined the discourse text's content and logical relations. The results revealed that the student language used in analyzing data, interpreting evidence, or constructing explanations did not precisely conform to the grammatical features in science language use. However, they provided examples of grammatical metaphors by nominalizing observed events in the classroom discourses and those of causal relations in their writings. Thus, elementary students can use science language grammatically from science language-use experiences through listening to a teacher's instructional discourses or recognizing the grammatical structures of science texts in workbooks. The opportunities in which elementary students experience the language-use model in science learning need to be offered to understand the appropriate language use in the epistemic context of evidence-based reasoning and learn literacy skills in science.
This Study suggests some ideas how we develop a network of content structure based on informal context and method how we decide a sequence of mathematical syllabus from those Structures. 10th grade students in the process conceptual development was observed and interviewed in 2 hour teaching and learning experiment. Three related characteristics of student's thought in structuring math. Content and sequencing it were investigated as follows : (a) the reasoning that they do reflective abstraction well(or do not well) in acquisition of conceptual knowledge. (b) the method that teacher can use resuits in (a) to organize the content structure. (c) the ways that teacher find the process knowledge in informal content structure. That is, this study investigated the way we, curriculum designer, can create well defined content structure and instructional sequence strongly based on the learners' understanding.
Christian communities have long sought to find what type of moral judgment is appropriate and what the Christian behavior is, by taking the church's ethical norms and behavior patterns as objects of reflection. In the same context, Christian education also tried to base the psychological rationalism of J. Piaget and L. Kohlberg, but the reason-centered structural development theory was not the answer. In fact, the structural development theory, which emphasized autonomy while excluding emotions from the moral judgment process, over-emphasizing cognition or reason, eventually led to moral relativism, unlike what was intended. In addition, it was criticized for not being able to adequately elucidate the gap between human moral reasoning and behavior, and for attempting to interpret morality excessively within the context of social culture. Recently, these limitations of structural developmental theory have been reinterpreted by neuroethics, especially moral psychology theories, which claim that moral judgment ability is physically wired in the brain and relies heavily on networks between cortical and limbic system. The purpose of this paper is to review some of the newly emerged research themes of neuroethics, and then to discuss two main theories that explain morality in the perspective of neuroethics and the implications that Christian education should pay attention to.
At present, due to the rapid spread of smartphones and activation of IoT, malicious codes are disseminated using SNS, or intelligent intrusions such as intelligent APT and ransomware are in progress. The damage caused by the intelligent intrusion is also becoming more consequential, threatening, and emergent than the previous intrusion. Therefore, in this paper, we propose an intelligent intrusion situation-aware reasoning system to detect transgression behavior made by such intelligent malicious code. The proposed system was used to detect and respond to various intelligent intrusions at an early stage. The anticipated system is composed of an event monitor, event manager, situation manager, response manager, and database, and through close interaction between each component, it identifies the previously recognized intrusive behavior and learns about the new invasive activities. It was detected through the function to improve the performance of the inference device. In addition, it was found that the proposed system detects and responds to intelligent intrusions through the state of detecting ransomware, which is an intelligent intrusion type.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.13
no.2
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pp.35-48
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2017
There are many and various devices like sensors, displays, smart phone, etc. in smart environment. And contents can be provided by using these devices. Vast amounts of contents are provided to users, but in most environments, there are no regard for user or some simple elements like location and time are regarded. So there's a limit to provide meaningful contents to users. In this paper, I suggest the contents recommendation system that can recommend contents to users by reasoning context of users, devices and contents. The contents recommendation system suggested in this paper recommend the contents by calculating the user preferences using the situation reasoned with the contextual data acquired from various devices and the user profile received from the user directly. To organize this process, the method on how to model ontology with domain knowledge and how to design and develop the contents recommendation system are discussed in this paper. And an application of the contents recommendation system in Centum City, Busan is introduced. Then, the evaluation methods how the contents recommendation system is evaluated are explained. The evaluation result shows that the mean absolute error is 0.8730, which shows the excellent performance of the proposed contents recommendation system.
After launching its service in November 2022, ChatGPT has rapidly increased the number of users and is having a significant impact on all aspects of society, bringing a major turning point in the history of artificial intelligence. In particular, the inference ability of large language models such as ChatGPT is improving at a rapid pace through prompt engineering techniques. This reasoning ability can be considered as an important factor for companies that want to adopt artificial intelligence into their workflows or for individuals looking to utilize it. In this paper, we begin with an understanding of in-context learning that enables inference in large language models, explain the concept of prompt engineering, inference with in-context learning, and benchmark data. Moreover, we investigate the prompt engineering techniques that have rapidly improved the inference performance of large language models, and the relationship between the techniques.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.7B
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pp.1073-1080
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2010
Realization of e-Navigation for maritime safety has become a hot research topic of these years. There has been lots of requirements of the convergence of VTS and new IT technology for prevent maritime accident caused huge mount of damage such as environmental damage of oil spill, human life and property. This paper aims to design of an intelligent VTS system based on context awareness and aids to navigation structure. The proposed system provides timely decision supporting mechanism using by situation awareness, reasoning, risk management technology and also provides information of aids to navigation for secure navigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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