One of organization's generic functions is the interpretation of events to carry out decision-making activities. In intelligent Data Interpretation System(IDIS), Interpreting is computationally modeled as classification of new data into categories having similar features. We define the Extensional Object Model(ExOM) as a formalism for IDIS. In ExOM, objects and categories are loosely coupled to provide flexibility for both object description and category definition in data gathering and interpretation process. Objects are classified inductively based on exemplars of categories as well as deductively based on category structures.
A data transform is performed by using a point-electrode focusing method in order to obtain accurate and objective interpretation of the borehole normal resistivity data. Two new synthetic curves can be generated through the data transform. The one is an approximate apparent resistivity curve, which would be used to predict the true resistivity of the formation. The other one is a bed boundary coefficient curve, which would be used to distinguish bed boundaries. The accuracy of the normal data interpretation can be improved and this method takes much less computational time than a linear inversion technique. Moreover, this method does not require an initial guess model and limitation of number of unknown parameters. Since this algorithm can be run on a personal computer, an immediate interpretation would be possible at the field work site. If an additional set of electrodes(a=125cm)is attached to a normal resistivity tool which is being used (a=25cm, 50cm, 100cm), the apparent resistivity for the point-electrode focusing device can be calculated, and it would maximize the use of short and long normal resistivity data and promote the accuracy of the interpretation.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.505-508
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1995
The automatic interpretation of awake background electroencephalogram (EEG), consisting of quantitative EEG interpretation and EEG report making, has been developed by the authors based on EEG data visually inspected by an electroencephalographer (EEGer). The present study was focused on the adaptability of the automatic EEG interpretation which was accomplished by the constructive neural network with forgetting factor. The artificial neural network (ANN) was constructed so as to give the integrative decision of the EEG by using the input signals of the intermediate judgment of 13 items of the EEG. The feature of the ANN was that it adapted to any EEGer who gave visual inspection for the training data. The developed method was evaluated based on the EEG data of 57 patients. The re-trained ANN adapted to another EEGer appropriately.
빅데이터 분석 결과를 제공하는 사이트들은 분석 결과에 있어 단순한 수치결과만을 제시해주고 있으며, 그 결과에 대한 사회현상 및 트랜드에 대한 해석을 제공하지는 않고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 빅데이터 분석 결과의 검토를 통해서 브랜드와 선호도를 파악하는 방법을 통하여 빅데이터 분석결과에 대한 해석 방법을 제시하고 한다.
이 연구의 목적은 자료해석에 영향을 미치는 학습자 요인으로 인지양식에 주목하고 학습자의 인지양식에 따른 자료해석의 특성을 알아보고자 하는 것이다. 연구대상으로 통합탐구가 가능한 형식적 조작기에 접어드는 초등학교 6학년을 선택하였으며 인지양식 검사를 통해 전체적 인지양식과 분석적 인지양식으로 집단을 분류한 후 과학적 자료해석 과제를 투입하여 이들의 자료해석 활동을 촬영하고, 사후 면담을 실시하여 프로토콜을 생성하였으며, 피험자들이 작성한 자료해석 활동지도 분석에 사용하였다. 연구에 따른 결과를 보면, 첫째, 자료해석에서 학습자들은 자료해석의 초기 상태에서 중간 상태를 거쳐 목표 상태에 이르는 동안 다양한 조작자를 활용한다. 본 연구를 통해서는 자료 확인, 변인 인식, 불확실한 자료의 처리, 수학적 조작, 표지의 사용, 사전지식의 이용, 관계 분석, 패턴 분석, 예상이 분석되었다. 인지 양식에 따라 자료해석의 초기 상태에서 자료를 확인하는 양상에 차이가 있다. 둘째, 초등학생의 인지양식에 따라 자료해석의 방향성과 선호하는 자료의 형태가 특징적으로 나타났다. 전체적 인지양식의 학습자는 일반적인 원리나 과학적 문제에 대한 답을 도출한 후 자료를 통해 세부적인 정보를 분석하는 하향식 접근과 연역적 기술의 특성을 보이며, 분석적 인지양식의 학습자들은 자료의 전체적인 양상에 집중하기보다 제시된 자료의 연속적인 세부 항목과 절차에 따라 정보를 일차적으로 분석하여 기술해 나가는 일차적이고 연대기적 구조를 가진다. 또한 이러한 방식으로 분석해 낸 세부 정보를 바탕으로 귀납적인 방법으로 과학적 문제에 대한 답을 얻는 상향식 접근 방법을 주로 사용한다. 따라서 다양한 교수학습 상황에서 효과적인 학습을 위해서는 학습자들의 인지양식에 대한 이해를 바탕으로 이를 효과적으로 지원하는 교수 설계 전략을 고안하기 위해 노력해야 할 필요가 있다.
A new system for automatic interpretation of the awake electroencephalogram(EEG) was developed in this work. We first clarified all the necessary items for EEG interpretation in accordance with an analysis of visual inspection of the rhythms by a qualified electroencephalographer (EEGer), and then defined each item quantitatively. Concerning the automatic interpretation, we made an effort to find out specific EEG parameters which faithfully represent the procedure of visual interpretation by the qualified EEGer. Those specific EEG parameters were calculated from periodograms of the EEG time series. By using EEG data of 14 subjects, the automatic EEG interpretation system was constructed and compared with the visual interpretation done by the EEGer. The automatic EEG interpretation thus established was proved to be in agreement with the visual interpretation by the EEGer.
Mathematical basis of interpretation of data from nondestructive evaluation (NDE) methods in bridge inspection is presented. In bridge inspection with NDE methods, NDE data are not assessments. NDE data must be interpreted as condition of element. Interpretation is then assessment. Correct assessments of conditions of bridge elements depend on the accuracy and variability in test data as well as on the uncertainty of correlations between attributes (what is measured) and conditions (what is sought in the inspection). Inaccuracy and variability in test data defines the qualify or NDE test. The qualify or test itself is important, but in view of condition assessment, the significance of uncertainty in correlations of attributes and conditions must be combined. NDE methods that are accurate in their measurements may still be found to be poor methods if attributes are uncertain indicators of condition of bridge elements. This paper reports mathematical presentation of inaccuracy and variability in test data and of uncertainty in correlation of attributes to element conditions with three examples of NDE methods.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.19-23
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1996
A full automatic interpretation of awake electroencephalogram (EEG) had been developed by the authors and presented at the past KACCs in series. The automatic EEG interpretation consists of four main parts: quantitative EEG interpretation, EEG report making, preprocessing of EEG data and adaptable EEG interpretation. The automatic EEG interpretation reveals essentially the same findings as the electroencephalographer's (EEG's), and then would be applicable in clinical use as an assistant tool for EEGer. The method had been developed through collaboration works between the engineering field (Saga University) and the medical field (Kyoto University). This work can be understood as an artificial realization of human expert skill. The procedure for the artificial realization was summarized in a methodology for artificial realization of human skill which will be applicable in other fields of systems control.
This study addressed the effects of environmental attitude improved using forest environmental interpretation program. While previous research has focused developing interpretation program itself, this study analyzed the effects that environmental interpretation has improved toward pro-environmental attitude. This program was designed self-guiding interpretive techniques at Mt. Palgongsan Provincial Park. Environmental attitude was measured using 12 statements which was based on fifth-graders attitude scale in U.S.A. Data were collected from 84 elementary school participants in this program. Results showed that attitude scores of participants increased toward pro-environmental attitude. Especially, three statements (interest, safe and benefits of forest) are statistically significant differences between pre- and post survey. Results can be used by outdoor educators to evaluate and plan their environmental interpretation programs and methods.
Logic programming has many advantages as a paradigm for parallel programming because it offers ease of programming while retaining high expressive power due to its declarative semantics. In parallel logic programming, one of the important issues is the compile-time parallelism detection. Static data-dependency analysis has been widely used to gather some information needed for the detection of AND-parallelism. However, the static data-dependency analysis cannot fully detect AND-parallelism because it does not provide some necessary functions such as the propagation of groundness. As an alternative approach, abstract interpretation provides a promising way to deal with AND-parallelism detection, while a full-blown abstract interpretation is not efficient in terms of computation since it inherently employs some complex operations not necessary for gathering the information on AND-parallelism. In this paper, we propose an abstract domain which can provide a precise and efficient way to use the abstract interpretation for the detection of AND-parallelism of logic programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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