This paper aims to investigate modeling scripts based on the mode of group interaction in a computer-supported collaborative learning environment. Based on a literature review, this paper assumes that group interaction and its mode would have strong influence on the online collaborative learning process, and furthermore lead learners to create and share significant knowledge within a group. This paper deals with two different modes of group interaction- distributed and shared interaction. Distributed interaction depends on the external representation of individual knowledge, while shared interaction is concerned with sharing knowledge in group action. In order to facilitate these group interactions, this paper emphasizes the utilization of appropriate CSCL scripts, and then proposes the conceptual framework of CSCL scripts which integrate the existing scripts such as implicit, explicit, internal and external scripts. By means of the model regarding CSCL scripts based on the mode of group interaction, the implications for research on the design of CSCL scripts are explored.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.435-440
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2001
The development of web-aware knowledge discovery system has received a great deal of attention in recent years. It plays a key-enabling role for competitive businesses in the E-commerce era. One of the challenges in developing web-aware knowledge discovery systems is to integrate and coordinate and coordinate existing standalone or legacy knowledge discovery applications in a seamless manner, so that cost-effective systems can be developed without the need of costly proprietary products. In this paper, we present an approach for developing a framework of web-aware interoperable knowledge discovery system to achieve this purpose. This approach applies RMI and high-level code wrapper of Java distributed object computing to address the issues of interoperability in heterogeneous environments, which includes programming language, platform, and visual object model. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through the integration and extension of the two well-known standalone knowledge discovery tools, SOM_PAK and Nenet. It confirms that a variety of interoperable knowledge discovery systems can be constructed efficiently on the basis of the framework to meet various requirements of knowledge discovery tasks.
본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.
This paper presents a real-time collaborative system for distributed design. The aim of the system is to provide designers with a virtual workspace where they can collaborate and exchange their design knowledge in distributed environment. The system consists of two subsequent modules. One is for the visualization of design data including CAD data, documents, images, and the other is real-time collaboration module. They make it possible for distributed designers to review the design data collaboratively and to share their design knowledge. The system was implemented by using the Internet protocols such as TCP/IP and IP multicast on the peer-to-peer based network. An example is presented and discussed to validate the proposed system.
최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.
The requirement to reuse a design knowledge have been enlarged with the automation of a design system. A design knowledge gives logical and technical meanings to design data of a problem area. The representation of the knowledge is distributed and developed independently. For this reason, we need a general methodology with a semantic interoperability of design knowledge. In this paper, we accept previous requirements by using semantic query system with ontology repository.
Trust-based solutions provide some form of payment to peers to encourage good behavior. The problem with trust management systems is that they require prior knowledge to work. In other words, peers are vulnerable to attack if they do not have knowledge or correct knowledge of other peers in a trust management system. Therefore, considering only trust is inadequate when a decision is made to identify the best set of peers to utilize. In order to solve the problem, we propose a distributed decision-making mechanism for wireless peer-to-peer (P2P) networks based on game theory and relevant trust mechanisms in which we incorporate the element of trust and risk into a single model. The main idea of our mechanism is to use utility function to express the relationship between benefits and costs of peers, and then make the decision based on expected utility as well as risk attitude in a fully distributed fashion. The unique feature of our mechanism is that it not only helps a peer to select its partners, but also mitigates vulnerabilities in trust-based mechanisms. Through analysis and experiments, we believe our approach is useful for peers to make the decision regarding who to interact with. In addition, it is also a good starting point for exploring tradeoffs among risk, trust and utility.
This paper explores the potential of Blockchain technology in enabling a panacea for health equity. Since Satoshi Nakamoto first described Blockchain technology in 2008 pseudonymous paper, that distributed ledger system is empowered and ranging from finance to law to another sector and beyond. Also impacting healthcare sector and life science. In other words, there are many usage cases being researched in healthcare and Blockchain has shown its considerable special side in recent years. But this paper aims to the distributed ledger that is the special side of Blockchain technology is potentially can panacea for some global health equity issues such as patient data, counterfeit drug and hospital payment management.
최근 대부분 기업들 환경에서의 정보 시스템들은 지역적으로 분산되어 있고 다양한 이종의 데이터 소스들로 구성되어 있다. 따라서 사용자가 의사 결정을 위해 정보를 얻는 것은 어렵다. 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고, 이기종 시스템들 간에 구축된 데이터베이스 시스템들은 각각 독립성을 유지하면서 하나의 인터페이스처럼 투명성을 제공할 필요성이 있다. 본 논문에서는 카테고리, 표준 온톨로지, 로케이션 온톨로지, 지식베이스로 구성된 XMDR을 제안한다. 표준 온톨로지는 데이터 표현에 사용되는 명칭, 속성, 관계성에 대한 이질적인 문제를 해결한다. 로케이션 온톨로지는 각 레거시 시스템을 연결하는 중간자(mediation)역할을 수행한다. 지식 베이스는 용어 공유를 위한 관계성을 정의한다. 적응적 검색은 로케이션 온톨로지에 의한 사이트 가중치의 반영과 지식 베이스의 다양한 형태의 지식 공유 및 통합을 통한 검색 시스템을 제안하고, 구조화되지 않은 지식들을 어떻게 공유할 것인가에 대한 개념적인 도메인 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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