교사의 통계적 추론과 사고를 개발하는 것은 예비교사 대상의 통계교육에서 이루어져야 하는 중요한 역할이다. 본 연구에서는 특히, 예비초등교사들이 통계의 핵심 아이디어에 대한 추론을 발달시키기 위한 방안으로서 두 자료집합 비교하기 과제의 활용에 주목하였다. 24명의 예비초등교사들이 4명씩 6개 모둠으로 과제를 수행하고 이를 발표하게 함으로써 자료를 수집하였고, 두 자료집합 비교 활동에서 확인된 Pfannkuch(2006)의 추론 모델을 바탕으로 이를 분석하였다. 분석 결과, 연구 참여자들은 두 자료집합 비교하기 과제를 통해 통계적 문제해결을 위해 분포와 변이성에 주목하였고, 의사결정을 위해 맥락적 지식을 고려하는 모습을 보였다. 또한, 통계적 의사소통을 위한 주된 참조물로서 통계량과 그래프를 활용하였는데, 이는 절차적 지식에 고착화된 전통적 통계교육을 개선하기 위한 주요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 통해, 두 자료집합 비교하기 과제가 예비초등교사교육에서 지니는 가능성을 확인함과 동시에 활용 방안에 대한 제언을 도출하였다.
가정용 서비스 로봇들은 사용자들에게 다양한 시간 추론 서비스들을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 이러한 시간 추론 서비스를 효과적으로 구현하는 방법을 제안한다. 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 시간 추론 서비스를 개발하기 위해서는 다양한 실세계 시간 제약들을 어떻게 하나의 계획 영역 정의 언어로 표현하느냐 하는 지식 공학적 문제뿐만 아니라, 인공지능 계획기와 서비스 소비자 사이의 인터페이스를 어떻게 구현하여야 하느냐 하는 시스템 설계 문제를 함께 해결하여야 한다. 본 논문에서는 가정용 서비스 로봇이 고려해야 하는 하나의 예제 시나리오와 전형적인 시간 제약들을 제시하고, 이들을 표준 계획 영역 정의 언어로 표현하는 방법을 제시한다. 또한 본 논문에서는 새로운 시간 추론 서비스를 효율적으로 생성하고 제공하기 위해, 인공지능 계획기를 기초로 하나의 서비스 에이전트를 구현하는 방법에 대해서도 설명한다.
제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.
기존의 홈네트워크 시스템에서 사용자의 단순한 명령을 통해 서비스를 제공하는 기술은 이미 구현되어 있다. 그렇지만 가정이라는 환경은 이렇게 단순한 환경이기보다, 다수의 가족 구성원으로 이루어져 있으며 그에 따른 다양한 명령과 상황이 존재하고 있다. 이러한 다변화된 특성에 맞추어 사용자의 단순 명령보다 한 단계 높은 수준으로 사용자의 욕구를 능동적으로 추론해 낼 수 있는 모델의 제안이 필요하다. 본 논문에서 베이지안 네트워크를 활용하여 사용자의 주변 환경 정보로 규정된 Context를 인식하고 인식된 결과를 통해 사용자가 요구하는 적합한 서비스(Context-based Service)를 추론해 낼 수 있는 모델을 제시하고자 한다.
Purpose: The purpose of this study is to classify the characteristics of each item of CIST evaluation and to find out the degree of recognition of the characteristics of the cognitive tool. Methods: This study was conducted for occupational therapy majors at M University located in Gyeongsangnam-do. The data collection from May to June 2021. Total of 25 copies of the data were finally analyzed, SPSS Statistics 26 was used for data analysis. Results: As a result of the study, the significance level was visual reasoning 1 test strip and the visual reasoning 1 tool. In the relationship between the correspondence 1 figure simulation sheet and the figure simulation tool for each item and statistically significant, and the correspondence 2 visual reasoning 2 sheet. Visual reasoning 2 sheet and visual reasoning tool also showed that was found to be statistically significant. The correlation for visual reasoning 1 sheet and the visual reasoning 1 tool, reasoning 2 tool and visual reasoning 1 sheet, and the visual reasoning 2 tool and the verbal reasoning sheet. Conclusion: In this study, in the CIST items that may be difficult, it is better to attach the actual tool rather than the verbal explanation of the test paper to increase the efficiency of the test and the understanding of subjects with mild cognitive impairment. It was implemented by applying the tool, and it was found that the use of the tool in the visual reasoning item showed a high correlation by item. Furthermore, based on this study, it will be possible to suggest a method to control the difficulty of each subject of the cognitive evaluation tool, and to prepare a standard for future research.
Owl-based ontology is useful to realize the context-aware services which are composed of the distributed and self-configuring modules. Many ontology-based inference engines are developed to infer useful information from ontology. Since these engines show the uniqueness in terms of speed and information richness, it's difficult to ensure stable operation in providing dynamic context-aware services, especially when they should deal with the complex and big-size ontology. To provide a best inference service, the purpose of this paper is to propose a novel methodology of context-aware engine selection in a contextually prompt manner Case-based reasoning is applied to identify the causality between context and inference engined to be selected. Finally, a series of experiments is performed with a novel evaluation methodology to what extent the methodology works better than competitive methods on an actual context-aware service.
현재 인터넷의 수많은 정보들은 다수의 임의 사용자들을 대장으로 하고 있으므로 각 개안의 다양한 요구 사항을 고려할 수 없고, 이로 인하여 수많은 불필요한 정보를 검색해야 하는 단점을 안고 있다. 하지만 웹 서비스는 기존의 미디어와는 달리 사용자 별로 차별화된 맞춤형 서비스를 제공하는 대량 개별화가 가능하다. 본 논문에서는 이러한 개인화 전략을 지원하는 서비스를 구현하기 위하여 사례기반 추론 방식의 한가지 분류인 간접적인 추출기법을 사용하여 사용자의 접속 지역을 추론해내는 시스템을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 목표 중 하나는 사용자의 직접적이거나 은연중에 내포된 요청에 따라 적절한 서비스를 제공하는 것이다. 최근에는 사용자의 다양한 요청에 보다 유연하게 대응할 수 있는 연구가 이루어지고 있으며 그 중 단일서비스의 조합을 통해 복합서비스를 제공할 수 있는 서비스 컴포지션(Service Composition)이 주목을 받고 있다. 하지만 기존 연구들은 늦은 처리속도로 인해 빠른 응답이 필요한 실시간 상황인식 서비스에는 부적합 하다. 또한 사례기반 추론은 사례 기저에 쌓인 사례의 수가 늘어감에 따라 속도가 저하되는 단점이었다. 이러한 단점을 최소화 하기 위하여 클러스터링 기법이 사용되고 있다. 본 논문은 사례기반 추론을 이용한다. 또한 사례 기저의 수를 유지하면서 사례 기저의 수치화 및 트리구조 판리를 이용하여 기존방법보다 빠른 서비스 컴포지션을 구현하는 방법을 제안한다. 그리고 기존의 서비스 컴포지션 기법과 비교 분석을 통하여 제안하는 기법의 유효함을 확인하였다.
In IoT(Internet of Things) environment, users want to receive customized service by users' personal device such as smart watch and pendant. To fulfill this requirement, the mobile device should support a lot of functions. However, the miniaturization of mobile devices is another requirement and has limitation such as tiny display. limited I/O, and less powerful processors. To solve this limitation problem and provide customized service to users, this paper proposes a collaboration system for sharing various computing resources. The paper also proposes the method for reasoning and recommending suitable resources to compose the user-requested service in small device with limited power on expected time. For this goal, our system adopts MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) to analyzes user's behavior pattern and recommends personalized resources based on the result of the analyzation. The evaluation in this paper shows that our approach not only reduces recommendation time but also increases user satisfaction with the result of recommendation.
This paper addresses a control architecture for the hospital service robot, SmartHelper. With a sensing-reasoning-acting paradigm, the deliberation takes place at planning layer while the reaction is dealt through the parallel execution of operations. Hence, the system presents both a hierarchical and an heterarchical decomposition, being able to show a predictable response while keeping rapid reactivity to the dynamic environment. The deliberative controller accomplishes four functions which are path generation, selection of navigation way, command and monitoring. The reactive controller uses fuzzy and potential field method for robot navigation. Through simulation under a virtual environment IGRIP, the effectiveness of the control architecture is verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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