Objective: This study examined the construct validity of K-WPPSI-IV. Factor structures of the structures of the K-WPPSI-IV full scale as well as primary index scales for two age ranges (2 years, 6 months to 3 years, 11 months; 4 years to 7 years, 7 months) were examined. Methods: Data were collected from 1,700 children aged 2 years, 6 months to 7 years, 7 months during the K-WPPSI-IV standardization. Confirmatory factor analyses were conducted using the K-WPPSI-IV subtest performances with maximum likelihood estimation using Amos 18. Results: First, the three-factor model (verbal comprehension, visual spatial, and working memory) fitted best for the younger age range. However, the five-factor model (verbal comprehension, visual spatial, fluid reasoning, working memory, and processing speed) fitted best for the older age range. Residuals suggest the presence of two nested subfactors within the verbal comprehension factor (broad/expressive and focused/simple). Second, the confirmatory factor analysis on primary index subtests identified factors that account for the intercorrelations among the reduced sets of primary index subtests. Conclusion: The findings showed that the theoretical structures of WPPSI-IV subtests were confirmed within K-WPPSI-IV.
Euclidean Voronoi diagram of spheres in 3-dimensional space has not been explored as much as it deserves even though it has significant potential impacts on diverse applications in both science and engineering. In addition, studies on the data structure for its topology have not been reported yet. Presented in this, paper is the topological representation for Euclidean Voronoi diagram of spheres which is a typical non-manifold model. The proposed representation is a variation of radial edge data structure capable of dealing with the topological characteristics of Euclidean Voronoi diagram of spheres distinguished from those of a general non-manifold model and Euclidean Voronoi diagram of points. Various topological queries for the spatial reasoning on the representation are also presented as a sequence of adjacency relationships among topological entities. The time and storage complexities of the proposed representation are analyzed.
Clusters of galaxies are believed to constitute a population of astrophysical objects potentially able to emit electromagnetic radiation up to gamma-ray energies. Evidence of the existence of non-thermal radiation processes in galaxy clusters is indicated from observations of diffuse radio halos, hard X-ray and EUV excess emission. The presence of cosmic ray acceleration processes and its confinement on cosmological timescales nearly inevitably yields in predicting energetic gamma-ray emission, either directly deduceably from a cluster's multifreqency emission characteristics or indirectly during large-scale cosmological structure formation processes. This theoretical reasoning suggests several scenarios to actually detect galaxy clusters at gamma-ray wavelengths: Either resolved as individual sources of point-like or extended gamma-ray emission, by investigating spatial-statistical correlations with unidentified gamma-ray sources or, if unresolved, through their contribution to the extragalactic diffuse gamma-ray background. In the following I review the situation concerning the proposed relation between galaxy clusters and high-energy gamma-ray observations from an observational point-of-view.
In rural settlement planning, its spatial development framework should be constructed on the basis of the hierachial settlement system. However, up to now, there does not exist widely - accepted model on rural settlement hierachy. In this study the basic planning principles and directions on the modelling of the settlement hireachy in rural areas have been consolidated through theoretical study and situational analysis on planning environments. And also, a new yardstick on the grading of the middle - level centers between villages and rural towns has been tried to find out. The research resulted that the existance of periodical rural market might be used as a simple and innovative yardstick on the hierachial ordering of rural settlement system. Based on the above results, an alternative 4 - step model of rural settlement hierachy was proposed ; Rural Town(county hall sitted) -Market Center(having standard periodical market) - Village Center(having no market) - Village. Finally, because the conclusion has been made by very limited case studies and several previous works, there should need continuous studies and checks in future for full reasoning of the proposed model.
For daily life interaction with human, robots need the capability of encoding and storing cognitive information and retrieving it contextually. In this paper, spatiotemporal grounding of cognitive information for a language based cognitive system is presented. The cognitive information of the event occurred at a robot is described with a sentence, stored in a memory, and retrieved contextually. Each sentence is parsed, discriminated with the functional type of it, and analyzed with argument structure for connecting to cognitive information. With the proposed grounding, the cognitive information is encoded to sentence form and stored in sentence memory with object descriptor. Sentences are retrieved for answering questions of human by searching temporal information from the sentence memory and doing spatial reasoning in schematic imagery. An experiment shows the feasibility and efficiency of the spatiotemporal grounding for advanced service robot.
본 연구에서는 사례기반추론(case-based reasoning)을 기본으로 하여 실무자의 분류 기법 또는 분류 구조 결정을 돕는 의사 결정 지원 시스템의 모델을 제시한다. 주요한 네 가지 고려 항목은 자료종류(dataset), 위치(location), 기후(climate), 그리고 분류항목(class)이며 사용자는 이들 네 항목에 대해 적합한 값을 선택하게 된다. 본 시스템은 색인화(indexing) 규칙에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 사례들을 추출하여 제시하며 사용자는 그 중 가장 높은 일치도를 보인 사례들을 참고할 수 있다. 본 연구에서는 위계구조를 통해 다양한 분류 조건을 스크린 상에서 선택할 수 있게 함으로써 사용자가 이에 내재된 논리를 분류 구조의 설계에 반영할 수 있게 한다. 또한 Statistics 기능을 통해 여러 사례의 항목당 분포를 사용자가 검토할 수 있게 함으로써 가장 적합한 사례를 의사결정 지원 시스템과의 피드백을 통해 찾아낼 수 있게 해준다. 이밖에 분류 조건을 변화 시켜가면서 상황의 변화를 참고할 수 있도록 Navigation 기능을 고안하였다.
Jeopardy 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는 인물, 지리, 사건, 역사 등을 포함하는 광범위한 지식베이스와 이를 토대로 한 빠른 시공간 추론 능력이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 하둡/맵리듀스 프레임워크를 이용하여 방향 및 위상 관계를 추론하는 효율적인 대용량의 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크의 특성을 고려하여 병렬 분산처리의 효과를 높이기 위해, 지식 분할 문제를 맵 단계에서 해결하고, 이것을 토대로 리듀스 단계에서 효과적으로 새로운 공간 지식을 유도하도록 설계하였다. 또한, 본 알고리즘은 초기 공간 지식베이스로부터 새로운 지식을 유도할 수 있는 기능뿐만 아니라 초기 공간 지식베이스의 불일치성도 미연에 감지함으로써 불필요한 지식 유도 작업을 계속하지 않도록 설계하였다. 본 연구에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제시한 공간 추론 알고리즘과 공간 추론기의 높은 성능을 확인 할 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지는 지능형 서비스의 필수 요소로 인식되어 왔다. 현재 상황을 인식함에 있어 위치 인식이 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 연구들이 제안하는 2차원 공간에서의 위치 관계만으로는 지능형 서비스가 필요로 하는 상황 모델 구축에 부족하다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간에서의 위치 관계 인식 및 추론과정을 통한 3차원 상황 모델을 구축하기 위한 방법을 제안한다. 3차원 공간 상황은 서비스가 제공되는 환경에 대한 입체적 상황을 제공함으로써, 보다 상세한 상황에 대한 정보를 제공하고 이에 준한 상황에 민감한 서비스를 제공할 수 있다. 3차원 상황 모델은 공간을 수평/수직의 격자로 분할하여 연속된 평면의 집합으로 분류하여, 각 평면들 사이의 연계 정보에 근거하여 만들어진다. 각 평면은 방향 정보와 위상 정보의 조합으로 구성되고 이들 정보는 추론 규칙에 의해 서로 변경될 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황을 인지해 각 사용자에게 필요한 서비스를 자동으로 제공하거나, 사용자로부터 요청받은 서비스를 주어진 환경에서 성공적으로 수행하기 위해서는 그 서비스를 수행하는 각각의 장치들은 일정 수준 이상의 지능을 갖고 있어야 한다. 본 연구에서는 일차 술어 논리를 사용하는 규칙 기반 추론 엔진으로 JRM-S를 개발하였다. 본 엔진은 위치 기반 상황 모델 구축을 위해 공간지식 처리 기능을 갖고 있으며, 유비쿼터스 환경에 존재하는 서비스 장치들에게 상황을 인식할 수 있는 지능을 부여하기 위한 지식 처리기로 사용될 수 있다.
학습자의 개별 정답 문항에서 얻어지는 단편적인 정보들로부터 평가에 관련되는 지식 전체에 대한 정보를 추론할 수 있는 지식공간론을 활용하여 고등학생의 천문학적 공간개념에 대한 위계와 개별 학생의 지식상태를 분석하였다. 천문학적 공간개념을 구성하는 요인의 위계는 '공간위치$\ll$공간추리$\ll$공간변화'로 분석되었다. 또한 지식공간론을 활용한 평가 자료의 분석은 기존의 평가 방법으로는 알 수 없었던 평가 문항과 문항 간의 관계와 학생 개개인의 지식상태를 알 수 있게 함으로서 학습자의 수준별 개별화 학습과 교육과정 선정에서 많은 시사점을 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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