Fadhillah, Muhammad Kamil;Listio, Syntia;Choi, Yong Keum;Lee, Hyun
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.185-196
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2018
Based on World Health Organization (WHO) children and adults have a problem with their oral health, such as Dental cavities and periodontal disease. It is not easy to obtain the high convince level of result of the dental and periodontal diseases. Because each of them have different degrees of uncertainty and there have several discounting factors (error rates) in different of survey. To solve this problem we propose the Dezert-Smarandache Theory (DSmT) for efficient combination of uncertain, imprecise and highly conflicting sources of information. Moreover, we apply the SEFP as a context reasoning. Finally, we make the simulation by using 12 surveys and compare Propotional Conflict Redistribution 5 (PCR5) and Dempster-Shafer Theory (DST) to show the belief or probability for the low, a heavy, high and ultra-high risk situation.
One of the important factors in game design is difficulty adjustment. An appropriate level of difficulty makes users have a sense of challenge and interest. However, the adjustment of difficulty takes a lot of time and effort, because of its ambiguity. To solve the problem, we propose a difficulty control method using a fuzzy theory. In this paper, a simple demonstration is exemplified to verify the effectiveness of our method. Experimental results show that the difficulty of the game changes according to the user's skill.
The purpose of this study is to investigate the functions of prefrontal lobe on the formation of conservation scheme of elementary students. In this study, 107 students of 4th to 6th grades were selected from the elementary school in Seoul area. As to the research,4 items for conservation logic test from GALT test sheet were used. The planning ability, inhibiting ability and reasoning ability were measured for the prefrontal lobe functions. About 30% of 4-6 grade students did not have volume conservation logic skills. The formation of conservations was not linear. Inhibiting ability was significantly different in level of conservation. And, conservation logic skills were significantly correlated with cognitive variables. Reasoning ability was significantly explained about 10% of the conservation logic in 4-6 grades.
Most previous studies on improving the effectiveness of CBR have focused on the similarity function aspect or optimization of case features and their weights. However, according to some of the prior research, finding the optimal k parameter for the k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial for improving the performance of the CBR system. Nonetheless, there have been few attempts to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors that combine, as well as the weight of each feature. The new model is applied to the real-world case of a major telecommunication company in Korea in order to build the prediction model for the customer profitability level. Experimental results show that our GA-optimized CBR approach outperforms other AI techniques for this mulriclass classification problem.
When a pedagogical agent system aims to provide students with interactive help, it needs to know what knowledge the student has and what goals the student is currently trying to achieve. That is, it must do both assessment and plan recognition. These modeling tasks involve a high level of uncertainty when students are allowed to follow various lines of reasoning and are not required to show all their reasoning explicitly. In this paper, the student model for interactive edutainment applications is proposed. This model is based on Bayesian Networks to expose constructs and parameters of rules and propositions pertaining to game and problem solving activities. This student model could be utilized as the emotion generation model for student and agent as well.
보행은 가장 권장되어야 하는 중요한 교통수단임에도 불구하고, 아직까지 구체적인 연구가 미미한 실정이다. 특히, 자동차 위주의 교통계획으로 인하여, 도로시설의 용량분석 및 서비스수준 평가를 위해 제정된 "도로용량편람(HCM)"에서 조차 보행 및 보행공간에 대한 구체적인 분석방법이 제시되어 있지 않고 있다. 그러므로 본 연구는 현재의 보행 서비스수준의 분석 기준인 보행유율에 소음수준과 주변밝기 정도를 추가로 고려하는 보행자가 직접 느끼는 서비스수준을 산정하기 위하여 퍼지근사추론을 사용하였다. 입력변수는 보행유율, 소음수준, 밝기정도를 사용하였으며 주간과 야간으로 나누어 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측력 분석은 $R^2$와 MAE 그리고 MSE를 사용하였으며 그 값은 주간모형의 경우 각각 0.803, 0.729, 0.735이고 야간모형의 경우 0.893, 0.878, 0.860으로 모형의 설명력이 높음을 보여주고 있다. 본 연구과정에서 야간의 경우 보행유율이 높을수록 밝기정도보다는 소음수준이 보행만족도에 더 큰 영향을 미치는 것을 볼 수 있었다.
이 연구에서는 예비교사가 용해와 용액에 관한 초등학생의 토론 과정을 녹화한 비디오 클립을 시청하면서 선개념을 적절하게 인식하는지, 또 선개념의 원인을 추론하고, 그에 적절한 교수 결정을 할 수 있는지 등 예비교사의 교육적 추론 수준을 분석하였다. 95명 중 81명의 예비교사가 최종적으로 연구에 참여하였다. 연구 결과, 많은 예비교사가 과학적 개념을 가지고 있었으며, 비과학적 개념을 가지는 예비교사는 초등학생과 유사한 오개념을 보였다. 두 가지 개념에서 예비교사는 증거에 기초해 학생의 선개념을 부분적 또는 전체적으로 파악하였지만, 선개념을 파악하지 못하거나 학생의 발화를 단순히 반복하는 제시하는 예비교사의 비율도 상당하였다. 선개념의 원인을 추론하는 것과 관련해서는 많은 예비교사가 선개념의 원인으로 한 가지 요인만을 제시하였고 대부분 학생 요인에 관한 것이었다. 교수 결정의 추론 수준은 개념에 따라 차이가 있었다. 학생의 사고와 연계된 행동은 학생의 일반적 사고보다는 학생의 특이적 사고와 연계된 경우가 압도적으로 많았으며, 그중에서도 학생 중심의 행동으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 예비교사의 교육적 추론 향상을 위한 방안을 모색하였다.
In this study, we propose a virtual community recommendation model based on user behavioral models. It is designed to recommend optimal virtual communities for an active user by applying case-based reasoning (CBR) using behavioral factors suggested in the technology acceptance model (TAM) and its extensions. Also, it is designed to filter its case-base by considering the user's needs type before applying CBR. To test the usefulness of our model, we conduct two-step validation - experimental validation for the collected data, and survey validation for investigating the actual satisfaction level. Experimental results show that our model presents effective recommendation results in an efficient way. In addition, they also show that the information on the user's needs type may generate opportunities for cross-selling other commercial items.
This paper is primarily focused on the function of model management systems such as higher level representations and buildings of optimization models using them, especially in the area of the telecommunication network models. This research attempts to provide the model builders an intuitive language-namely higher level representation-using five distinctivenesses : Objective, Node, Link, Topological Constraint including five components, and Decision. The paper elaborates all components included in each of distinctivenesses extracted from structural characteristics of typical telecommunication network models. Higher level representations represented with five distinctivenesses should be converted into base level representations which are employed for semantic representations of linear and integer programming problems in knowledge: assisted optimization modeling system(UNIK-OPT). Furthermore, for formulating the network model using higher level representations, the reasoning process is proposed. A system called UNIK-NET is developed to implement the approach proposed in this research, and the system is illustrated with an example of the network model.
초등학교 수학에서 자료와 가능성 영역은 통계적 과정에서 요구되는 기초적인 통계적 내용을 학습하여 통계의 기초 소양을 기르는 단원이다. 학생들은 실제 자료에서 정보를 추출하고, 이를 표와 그래프로 정리하여 결론을 통계적으로 추론하며, 합리적인 의사결정을 내리는 과정을 경험한다. 본 연구에서는 '그림그래프에서 추론하기' 과제에 대한 초등학교 5, 6학년 학생들의 통계적 소양을 분석하여 초등학교에서 추론 학습 가능성과 통계적 소양의 관점에서 그림그래프의 교육적 가치를 살펴본다. 학생들의 통계적 사고를 길러주는 것은 통계교육에서 중요한 목표이며, 비형식적인 통계 추론의 경험은 이후 학습할 형식적 통계적 추론에 도움을 줄 수 있다. 따라서 '그림그래프에서 추론하기' 과제에서 나타나는 초등학생들의 통계적 소양에 대한 논의는 학교 통계 교육에 유의미한 시사점을 제시할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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