지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.
The purpose of this study was to analyze the connection between students' errors and prior knowledge as an attempt to design an efficient teaching method in decimal computation. A survey on decimal computations was conducted in two 6th grade elementary school classrooms. Error patterns on decimal computations were analyzed and clinical interviews were conducted with 8 students according to their error patterns. Main errors resulted from the insufficient understanding of prior knowledge such as place value, connection between decimals and fractions, meaning of operations, and computation principles of fractions. In order to help students overcome such obstacles, a teaching experiment was designed in a manner that strengthens a profound understanding of prior knowledge related to decimal computations, and connects such knowledge to actual decimal calculations. This study showed that well-designed lesson plans with base-ten blocks might decrease students' errors by helping them understand decimals and connect their prior knowledge to decimal operations.
Recectly, development of expert system utilizing the domain specific knowledge focuses upon the machining operations. This paper describes an expert system for selecting the optimum grinding wheel based on the Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Logic. Knowledge-base, in this system, for selecting of grinding wheel is designed to appling the knowhow and experience knowledge of skilled hands. In this paper, firstly determination method of fuzzy membership function utilizing the qualitative knowledge, and then selection of the optimum wheel from among the available components according to Saaty's priority rule are described. Lastly,some implementation results are suggested.
This paper is concerned with a conceptual design of a knowledge-based modeler for network analysis. The "knowledge-based modeler" approach is suggested as a method for incorporating the user's qualitative knowledge and subjective decison in the course of the mathematical modeling and the subsequent solution procedure. The submodules of the proposed modeler such as database, model/algorithm base and functional knowledge bases are identified and the flows of information between the submodules are sequentially defined. A prototype system is implemented for experimental purpose by using the application software GURU.ware GURU.
본 연구는 공공기관이 소장한 이미지데이터의 검색 및 열람 등의 활용성을 높이기 위한 전문검색서비스 구현 시 필수적인 문서인식시스템의 고도화를 목표로 한다. 주요한 연구방향은 공공기관이 소장하고 있는 데이터를 사전에 분석하여 문서이미지 전처리 및 문서구조분석 기술을 개발하고, 문서인식 과정에서 활용하기 위한 이미지내용DB, 문자모델DB, 용어DB로 구성되는 특화된 지식베이스를 구축하는 것이다. 또한, 지식베이스 관리도구를 개발하여 향후 다양한 형태의 문서이미지로의 확장을 가능하게 한다. 최근 본 연구는 국가기록원에서 소장하고 있는 이미지데이터에 적합한 문서구조분석 라이브러리와 특화된 지식베이스를 결합한 문서인식 프로토타입 시스템 개발을 완료했다. 향후 본 연구의 결과는 방대한 소장자료의 검색 및 활용을 극대화할 전문검색시스템 연계를 위한 성능평가 및 테스트베드 구축에 활용될 것이다.
본 논문에서는 피실험자의 체온, 맥박, 호흡수, 혈압을 수집할 수 있는 무선 센서를 이용하여 수집된 생체 신호를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 생체 신호를 분석하기 위하여 전문가 시스템을 사용하여 역전파 신경망을 설계 하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 (UStar-2400 ISP, UStar-2400, Wireless sensors) 부분과 소프트웨어 부분 (Knowledge Base module, Inference Engine module, User Interface module)으로 구성되며 소프트웨어 부분은 HOST PC에 삽입된다. 그리고 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였다. 지식기반 모듈에서 100개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 훈련하였으며, 지식기반 모듈의 128개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 약 95%의 정확도를 가졌으며, 무선 센서를 사용하여 13명의 학생을 대상으로 실험한 결과 약 85%의 정확도를 획득하였다.
최근 사회망 기반의 검색 서비스들을 중심으로 다양한 방법들이 제시되고 있다. 기존의 추천시스템들은 특정 영역의 전문가를 검색할 수 있지만 검색하고자 하는 전문가에 대한 프로파일과 전문가를 평가하는 항목이 한 시스템에 있어야만 한다. 본 논문에서는 지식베이스와 XMDR을 이용하여 서로 다른 시스템에 존재하는 전문가 프로파일과 전문가를 평가하는 항목 수집을 자동화할 수 있다. 또한 다양한 리소스들을 이용하여 사회망을 동적으로 구축하여 여러 전문가를 추천할 수 있는 시스템을 구성하고자한다. 그러나 다양한 리소스들은 지역적으로 분산되어 있고 이종의 데이터 소스들로 구성되어있기 때문에 사용자 의사결정을 위한 정보를 얻는 것은 어렵다. 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해서 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고 이종시스템들 간에 구축된 리소스들에는 각각 독립성과 투명성을 제공할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 분산되어있는 전문가 프로파일 추출을 위해 XMDR과 지식베이스를 이용하고 이러한 지식베이스를 사회망과 연계한 전문가 추천 시스템을 설계한다.
Jo, Se-Hyeon;Kim, Hack-Jun;Jin, So-Yeon;Lee, Woo-Sin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권4호
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pp.11-17
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2020
본 논문에서는 지능형 전장인식 서비스를 위한 자연어처리 기반 지식베이스 구축 방안에 대해 연구한다. 현재의 지휘통제체계는 수집된 전장정보와 전술데이터를 등록, 저장, 공유 등의 기본적인 수준에서 관리 및 활용하고 있으며, 분석관에 의한 정보/데이터 융합 및 상황 분석/판단이 수행되고 있다. 이는 분석가의 시간적 제약과 인지적 한계로 일반적으로 하나의 해석만이 도출되며 편향된 사고가 반영될 수 있다. 따라서 지휘통제체계의 전장상황인식 및 지휘결심지원 지능화가 필수적이다. 이를 위해서는 지휘통제체계에 특화된 지식베이스를 구축하고 이를 기반으로 하는 지능형 전장인식 서비스 개발이 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 민간 데이터인 엑소브레인 말뭉치에서 제시된 개체명 중 의미 있는 상위 250개 타입을 적용하고 전장정보를 적절히 표현하기 위해 무기체계 개체명 타입을 추가 식별하였다. 이를 바탕으로 멘션 추출, 상호참조해결 및 관계 추출 과정을 거치는 전장인식 지식베이스 구축 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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