The purpose of this study is to address the teachers' knowledge bases for effective mathematics teaching and especially to provide the various definitions and the structures of mathematics knowledge which is the most important one of the knowledge bases. The conceptual understanding about teachers' knowledge bases for effective mathematics teaching and the structure of mathematics knowledge may be used in evaluating effective mathematics teaching and teachers as well as in developing a new conceptual framework for the structure of mathematical knowledge.
The conventional procedure to verify rule bases are corresponding to the propositional logic-level knowledge representation. Building knowledge bases, in real applications, we utilize the predicate logic-level rules. In this paper, we present a verification algorithm of rule bases using Pr/T nets which represent the predicate logic-level rules naturally.
Knowledge acquisition, maintenance of knowledge base, and validation and verification of knowledge are the addressed bottlenecks of building successful knowledge based systems. Along with the increment of interesting in the knowledge based systems, the organization needs to develop a new one although it has a similar one. This causes several serious problems including knowledge redundancy and maintenance of knowledge base. This paper present three models of the reusable knowledge base which might be the solution to the above problem. Three models are : 1) multiple knowledge bases for a single AI application, 2) multiple knowledge bases for multiple AI applications, 3) a single knowledge base for multiple AI applications. A new approach to build such a reusable knowledge base in a homogeneous environment is presented. Our model combines the essential object-oriented techniques with rules in a consistent manner. Important aspects of applying object-oriented techniques to AI are discussed (inheritance, encapsulation, message passing), and some potential problems in building an AI application (decomposition technique of knowledge, search time, and heterogeneous environment) are pointed out. The models of a reusable knowledge base provide several amenities : 1) reduce the knowledge redundancy, 2) reduce the effort of maintenance of the knowledge base, 3) reuse the resource of the multiple domain knowledge bases, 4) reduce the development time.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.235-240
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2004
In this paper, we propose a framework for ontological knowledge-based image understanding systems. Ontology composed of concepts can be used as a guide for describing objects from a specific domain of interest and describing relations between objects from different domains The proposed framework consists of four main subparts ⅰ) ontological knowledge bases, ⅱ) primitive feature detectors, ⅲ) concept inference engine, and ⅳ) semantic inference engine. Using ontological knowledge bases on various domains and features extracted from the detectors, concept inference engine infers concepts on regions of interest in an image and semantic inference engine reasons semantic situations between concepts from different domains. We present a outline for ontological knowledge-based image understanding systems and application examples within specific domains such as text recognition and human recognition in order to show the validity of the proposed system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.11
no.1
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pp.1-7
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2011
Most of expert systems use the text-oriented knowledge bases. However, knowledge management using the knowledge bases is considered as a huge burden to the knowledge workers because it includes some troublesome works. It includes chasing and/or checking activities on Consistency, Redundancy, Circulation, and Refinement of the knowledge. In those cases, we consider that they could reduce the burdens by using relational database management systems-based knowledge management infrastructure and convert the knowledge into one of easy forms human can understand. Furthermore they could concentrate on the knowledge itself with the support of the systems. To meet the expectations, in this study, we have tried to develop a general-purposed knowledge conversion tool for expert systems. Especially, this study is focused on the knowledge conversions among text-oriented knowledge base, relational database knowledge base, and decision tree.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.6
no.3
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pp.6-15
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2018
With the increasing demand for intelligent services, knowledge graph technologies have attracted much attention. Various application-specific knowledge bases have been developed in industry and academia. In particular, open knowledge bases play an important role for constructing a new knowledge base by serving as a reference data source. However, identifying the same entities among heterogeneous knowledge sources is not trivial. This study focuses on extracting and determining exact and precise entities, which is essential for merging and fusing various knowledge sources. To achieve this, several algorithms for extracting the same entities are proposed and then their performance is evaluated using real-world knowledge sources.
Chernyakhovskaya, Mery Y.;Gribova, Valeriya V.;Kleshchev, Alexander S.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.343-351
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2001
World practice is evidence of that computer systems of an intellectual support of medical activities bound up with examination of patients, their diagnosis, therapy and so on are the most effective means for attainment of a high level of physician\`s qualification. Such systems must contain large knowledge bases consistent with the modern level of science and practice. To from large knowledge bases for such systems it is necessary to have a medical ontology model reflecting contemporary notions of medicine. This paper presents a description of an observation ontology, knowledge base for the physician of general tipe, architecture, functions and implementation of problem independent shell of the system for intellectual supporting patient examination and mathematical model of the dialog. The system can be used by the following specialist: therapeutist, surgeon, gynecologist, urologist, otolaryngologist, ophthalmologist, endocrinologist, neuropathologist and immunologist. The system supports a high level of examination of patients, delivers doctors from routine work upon filling in case records and also automatically forms a computer archives of case records. The archives can be used for any statistical data processing, for producing accounts and also for debugging of knowledge bases of expert systems. Besides that, the system can be used for rise of medical education level of students, doctors in internship, staff physicians and postgraduate students.
Background: To describe domain knowledge consistently and precisely, the establishment of a controlled vocabulary, a so-called ontology, is essential. Internationally, the plant ontology (PO) in the ecology field has been developed for the anatomy and developmental stages of plants in English, Spanish, and Japanese, but there is no Korean version of the PO due to a lack of knowledge on standardization for Korean plants. Objectives: We aimed to establish a Korean plant ontology with core PO architectures. Methods: The latest ontology web language (OWL)-formatted raw version of the PO was collected from the PO consortium site. A formal workflow process and OWL file-handing tools for efficient Korean content development were conducted and executed. Results: The macro- and micro-perspective frameworks of the PO were presented by analyzing the upper model and the internal OWL-leveled physical structure, respectively. We developed and validated Korean knowledge content for a total of 1,957 classes included in the PO and transplanted them into an ontology modeling system. Conclusions: A Korean plant ontology was established for international harmonization through improved compatibility and data exchangeability with multilingual environmental and ecological knowledge bases.
The expert system monitoring and diagnosing 765kV power apparatus was described in this paper. To develop this expert system, we studied the knowledge bases and data bases for 765kV transformer and GIS. In order to make the reliable inference of knowledge base and the good MMI(Man Machine Interface), the data bases were consisted of the tables of power apparatus information, limit level value, measured input data, inference result and diagnosis result. The knowledge base had various rules to infer the conditions of transformer and GIS. We applied both the forward chaining and backward chaining methods to these rules of system for good inferences. This paper describes the applied methods for expert system. Also, this developed system was tested with dissolved gas analyzing result and the result was shown.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.9
no.2
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pp.71-80
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2002
Automatic language translation has greatly advanced due to the increased user needs and Information retrieval in WWW. This paper utilizes the integrated knowledge bases of noun and verb networks for automatic translation of ambiguous words in the Korean sentences, through the selectional restriction relation in the sentences. And this paper presents the method to verify validity of Korean noun semantic networks that are used for the construction of the selectional restriction relation by applying the networks to the syntactic and semantic properties Integration of Korean Noun Networks into the SENKOV system will provide the accurate and efficient knowledge bases for the semantic analysis of Korean NLP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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