Four science concepts were selected from high school science textbook to investigate the differences in priorities of students knowledge activated during solving earth science problems in laboratory and earth science environmental contexts. Two items, one for laboratory context and the other for earth environmental context, were developed for earth selected concept The subjects were constituted of 192 students in 11th grade and 196 in 12th grade in one senior high school. Students' responses were categorized using graph models and analyzed in terms of 'Common Activated Knowledge'(CAK). and 'Specific Activated Knowledge'(SAK) across students' cognitive frames, grades, and sex. As contextual differences of the problems increased, context effects in priorities of CAK were reported in favor of laboratory context, on the contrary those of SAK in favor of earth environmental context. Context effects were reported across cognitive frames, especially students with laboratory cognitive frames showed more significant context effects than others. Lower graders and girls showed relatively large context effects. The results of this study showed that science concepts learned in a laboratory context are not easily transferred to earth environmental context. Therefore, special instructional strategies should be developed to overcome the context effect s according to activated knowledges with high priorities in laboratory and earth environmental context.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권4호
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pp.254-259
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2008
Uncertainty of result of context awareness always exists in any context-awareness computing. This falling-off in accuracy of context awareness result is mostly caused by the imperfectness and incompleteness of sensed data, because of this reasons, we must improve the accuracy of context awareness. In this article, we propose a novel approach to model the uncertain context by using ontology and context reasoning method based on Bayesian Network. Our context aware processing is divided into two parts; context modeling and context reasoning. The context modeling is based on ontology for facilitating knowledge reuse and sharing. The ontology facilitates the share and reuse of information over similar domains of not only the logical knowledge but also the uncertain knowledge. Also the ontology can be used to structure learning for Bayesian network. The context reasoning is based on Bayesian Networks for probabilistic inference to solve the uncertain reasoning in context-aware processing problem in a flexible and adaptive situation.
Recommender systems have been widely advocated as a way of coping with the problem of information overload in e-business environment. Most of the existing recommender systems focused on what kind of items to recommend, although when to recommend to the target customer considering their context is an important issue. Even right item might be a spam advertisement or wrong recommendation for the customer if it can not be recommended at the right context. It is particularly important for recommendations where the user's context is changing rapidly, such as in both handheld and ubiquitous computing environment. Therefore, we propose CARS (Context-Aware Recommender System) based on CBR and context-awareness for ubiquitous computing environment. CBR is used to generate a target customer class and proper context. Context-awareness is used to gather suer context information from sensors, networks, device status, user profiles, and other sources. An illustrative case example is suggested to explain the procedure of CARS.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 학습 즉 u-러닝의 출현을 이끌며 미래 학교 교육의 개선 방향으로 제시되고 있다. 유비쿼터스 학습 환경에서는 우선 사용자들이 언제 어디서나 학습을 위해 다양한 내장형 컴퓨터들을 활용할 수 있도록 이러한 기기들을 도처에 편재시키고 네트워크를 통한 상호작용을 지원하는 것이다. 다음 단계는 지능적인 학습 서비스를 지원하는 것으로, 상황 정보를 이해하고 이를 공유하도록 상황 지식과 상황 추론이 가능한 상황 인식 서비스를 도입하는 것이다. 그러나 아직까지 실제 학교를 대상으로 상황 인식 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 상황 모델 설계 및 적용에 대한 연구결과는 미비한 상태이다, 이에 본 논문은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 학습 서비스를 지원하기 위해, 기존 LAN 환경에서 이루어지는 학교 네트워크를 대상으로 USN을 활용한 유비쿼터스 학습 공간을 제안하고, OWL을 사용해 유비쿼터스학교 환경에대한온톨로지기반의상황모델을설계한다. 또한제안한유비쿼터스학습공간과온톨로지상황모델이 유비쿼터스 학습 환경에 적합함을 확인하기 위해 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 학습 서비스들을 구현한다.
유비쿼터스 시스템의 중요한 목적은 사용자의 상황을 빠르고 정확하게 인식하여, 선응적인 서비스를 사용자에게 제공해 주는 것이다. 또한 우수한 상황인식 시스템을 위해서는 상황모형이 시스템의 목적에 맞게 잘 설계되어야 한다. 특별히 유비쿼터스 시스템이 특정 도메인의 제약을 뛰어 넘어 통합 환경에서 서비스 제공하는 것을 지향하기 때문에, 기존의 단일 혹은 한정적 서비스만을 고려한 도메인 제한적 상황모형보다는 다중적 서비스에 활용될 수도 있도록 보다 더 일반적인 상황모형(generic context model)을 활용하는 것이 바람직할 것이다. 따라서 본 논문은 다중적 유비쿼터스 서비스에 적합한 상황모형을 이용하여 이질적인 유비쿼터스 환경에서 상황정보를 보다 잘 표현할 수 있도록 하는 일반적 상황모형을 제안하는 것을 목적으로 한다.
HEVC(high efficiency video coding)의 엔트로피 코딩 방식인 CABAC(context-based adaptive binary arithmetic coding)에서는 각 구문 요소의 발생 확률을 추정하는 문맥 모델이 사용된다. 본 논문에서는 CABAC 복호화에 필요한 문맥 모델러를 설계하고 이를 구현하였다. 초기화에 필요한 연산 숫자를 줄이고 속도를 높이기 위해 참조 테이블을 사용하였으며, HEVC의 표준 테스트 영상 및 표준 부호기 구성에 대해 12가지의 시뮬레이션을 수행하여 모두 성공적으로 동작하는 것을 확인하였다. 설계된 문맥 모델러를 0.18um에서 합성하였을 때의 최대 동작 주파수, 최대 처리율 및 게이트 수는 각각 200 MHz, 200 Mbin/s, 29,268 게이트이다.
Fuzzy Formal Concept Analysis (FCA) is a mathematical tool for the effective representation of imprecise and vague knowledge. However, with a large number of formal concepts from a fuzzy context, the task of knowledge representation becomes complex. Hence, knowledge reduction is an important issue in FCA with a fuzzy setting. The purpose of this current study is to address this issue by proposing a method that computes the corresponding crisp order for the fuzzy relation in a given fuzzy formal context. The obtained formal context using the proposed method provides a fewer number of concepts when compared to original fuzzy context. The resultant lattice structure is a reduced form of its corresponding fuzzy concept lattice and preserves the specialized and generalized concepts, as well as stability. This study also shows a step-by-step demonstration of the proposed method and its application.
Social media marketing has gained attention from marketers because of the growing number of social media users. Considering the unique context of each company or organization behind the marketing is necessary when choosing and applying various social media marketing strategies to ensure achievement of better business performance. However, previous studies have focused on context-specific marketing strategies. Accordingly, this study aims to develop context-specific social media marketing strategies. In this study, we first develop a conceptual framework with two items, namely, brand awareness and business orientation of an organization, as criteria, and classify the framework into four contexts. We then propose context-specific social media marketing strategies for each of the contexts. We examine the framework and proposed social media marketing strategies based on multiple case studies. The primary contribution of this study is our context-specific social media marketing strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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