Cooperative query answering is a research effort to develop a fault-tolerant and intelligent database system using the semantic knowledge base constructed from the underlying database. Such knowledge base has two aspects of usage. One is supporting the cooperative query answering Process for providing both an exact answer and neighborhood information relevant to a query. The other is supporting ongoing maintenance of the knowledge base for accommodating the changes in the knowledge content and database usage purpose. Existing studies have mostly focused on the cooperative query answering process but paid little attention on the dynamic knowledge base maintenance. This paper proposes a multi-level knowledge representation framework called Knowledge Abstraction Hierarchy (KAH) that can not only support cooperative query answering but also permit dynamic knowledge maintenance. The KAH consists of two types of knowledge abstraction hierarchies. The value abstraction hierarchy is constructed by abstract values that are hierarchically derived from specific data values in the underlying database on the basis of generalization and specialization relationships. The domain abstraction hierarchy is built on the various domains of the data values and incorporates the classification relationship between super-domains and sub-domains. On the basis of the KAH, a knowledge abstraction database is constructed on the relational data model and accommodates diverse knowledge maintenance needs and flexibly facilitates cooperative query answering. In terms of the knowledge maintenance, database operations are discussed for the cases where either the internal contents for a given KAH change or the structures of the KAH itself change. In terms of cooperative query answering, database operations are discussed for both the generalization and specialization Processes, and the conceptual query handling. A prototype system has been implemented at KAIST that demonstrates the usefulness of KAH in ordinary database application systems.
This study was intended to develop the STS module regarding conservation of water resources, called "A Project for the Conservation of Water Resources". Since each theme consisted of 2 subject activities, they had total 8 subject activities. Developed STS module was applied to 113 male students of 11th grader of D High School in Incheon. After they received 8 periods of the developed STS module, the environmental sensitivity and environmental conservation behavior and the interest of the affective domains related to science were determined. Results were as follows; Four themes of this module were 'What are the water resources?', 'What is a main cause for the water pollution?', 'A drinking water? or non-drinking water?' and 'Making UCC for the water resources'. Since each theme consisted of 2 subject activities, they were for total 8 periods. Developed STS module was found to be appropriate for the STS and they could be applied to the classroom easily. Students who were instructed according to the developed STS module showed that there was a statistically significant enhancement in the environmental sensitivity and environmental conservation behavior and in the area of interest of the affective domains related to science. Students who were instructed according to the developed STS module showed positive responses to the instructional methods by STS. Based on students' interview, they revealed that they were impressed with the hands-on activities and the process of subject activities. Instruction with STS module seemed to be more appropriate way of teaching compared to the traditional way of teaching. However, it will be necessary to develop more modules or programs which could be linked from the elementary school level to the high school level and to use them consistently in order to maximize their effects.
The purpose of this study was to report the effects of self-directed and self-regulated learning programs on elementary, middle, and high school students through meta-analysis of previous studies. For this research, 22 of previous studies were selected which were all conducted in the country, and calculated the effect size of 'standardized change of the mean difference' for many factors included in each research. The findings were as follows: first, the overall effect sizes of self-directed and self-regulated learning programs on elementary, middle, and high school students were .665 and .702 in the affective and cognitive domain, respectively, meaning that the self-directed and self-regulated learning programs had average or greater effects on elementary, middle, and high school students and exerted somewhat greater effects in the cognitive domain. Second, when the areas of moderating effects were divided into self-directed and self-regulated learning, the former and latter had more influences on the cognitive and affective domains, respectively. Third, the elementary school level recorded a larger effect size both in the affective and cognitive domains than the secondary school level. Fourth, the findings show that the characteristics of affective domain, "reflective thinking" and "self-confidence," recorded a very large effect size both at the elementary and secondary school levels. Finally, the programs were more effective when the application period was one to four weeks in the affective domain and more than four weeks in the cognitive domain. And, Significance and implications of this research were discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4467-4488
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2014
The bibliometric analysis is widely used for understanding research domains, trends, and knowledge structures in a particular field. The analysis has majorly been used in the field of information science, and it is currently applied to other academic fields. This paper describes the analysis of academic literatures for classifying research domains and for suggesting empty research areas in the telecommunications policy. The application software is developed for retrieving Thomson Reuters' Web of Knowledge (WoK) data via web services. It also used for conducting text mining analysis from contents and citations of publications. We used three text mining techniques: the Keyword Extraction Algorithm (KEA) analysis, the co-occurrence analysis, and the citation analysis. Also, R software is used for visualizing the term frequencies and the co-occurrence network among publications. We found that policies related to social communication services, the distribution of telecommunications infrastructures, and more practical and data-driven analysis researches are conducted in a recent decade. The citation analysis results presented that the publications are generally received citations, but most of them did not receive high citations in the telecommunications policy. However, although recent publications did not receive high citations, the productivity of papers in terms of citations was increased in recent ten years compared to the researches before 2004. Also, the distribution methods of infrastructures, and the inequity and gap appeared as topics in important references. We proposed the necessity of new research domains since the analysis results implies that the decrease of political approaches for technical problems is an issue in past researches. Also, insufficient researches on policies for new technologies exist in the field of telecommunications. This research is significant in regard to the first bibliometric analysis with abstracts and citation data in telecommunications as well as the development of software which has functions of web services and text mining techniques. Further research will be conducted with Big Data techniques and more text mining techniques.
Objective: The aim of this study was to investigate the association between conceptual metaphors of affect and physical dimensions. Background: The evidence that affect is unconsciously linked to physical dimensions(e.g., position and color) has been obtained in western cultures. However, in eastern cultures, especially, in Korea, it has been seldom tested. It is indispensable to examine whether or not cultural differences exist for better understanding of the conceptual metaphors. Method: 50 positive and 50 negative words were adopted from previous studies in order to determine the relationship between physical domains and abstract affect. Three hypotheses were tested in this study: (1) Good is up. (2) Good is bright. (3) Good is right(for right-handers). The automatic association between valence(positive vs. negative) and vertical position (up vs. down) was investigated in experiment 1, in which 100 words were randomly presented on either the top or the bottom of a LCD screen and the evaluation time of the presented word was recorded. The unconscious association between valence and color(white and black) was examined in experiment 2, where each word was randomly presented in either white or black. Lastly, we tested whether right-handers tend to associate rightward space with positive ideas and leftward space with negative ideas. Results: Reaction time was faster when words were presented in metaphor congruent domains(e.g., 'positive words on the top, in bright color, and on right space vs. negative words on the bottom, in dark color, and on left region) than when they were shown in metaphor incongruent domains. Conclusion: The results might give the groundwork for various directions in further understanding perception, emotion, and behavior. Application: This study may provide useful points to GUI designers and service developers if further studies enhanced in validity and reliability are followed.
This paper aims to analyze pronunciation variations of loanwords produced by Korean and improve the performance of pronunciation modeling of loanwords in Korean by using syllable-based segmentation and phonological knowledge. The loanword text corpus used for our experiment consists of 14.5k words extracted from the frequently used words in set-top box, music, and point-of-interest (POI) domains. At first, pronunciations of loanwords in Korean are obtained by manual transcriptions, which are used as target pronunciations. The target pronunciations are compared with the standard pronunciation using confusion matrices for analysis of pronunciation variation patterns of loanwords. Based on the confusion matrices, three salient pronunciation variations of loanwords are identified such as tensification of fricative [s] and derounding of rounded vowel [ɥi] and [$w{\varepsilon}$]. In addition, a syllable-based segmentation method considering phonological knowledge is proposed for loanword pronunciation modeling. Performance of the baseline and the proposed method is measured using phone error rate (PER)/word error rate (WER) and F-score at various context spans. Experimental results show that the proposed method outperforms the baseline. We also observe that performance degrades when training and test sets come from different domains, which implies that loanword pronunciations are influenced by data domains. It is noteworthy that pronunciation modeling for loanwords is enhanced by reflecting phonological knowledge. The loanword pronunciation modeling in Korean proposed in this paper can be used for automatic speech recognition of application interface such as navigation systems and set-top boxes and for computer-assisted pronunciation training for Korean learners of English.
This study introduces and experimentally validates a novel approach that combines Instruction fine-tuning and Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning to optimize the performance of Large Language Models (LLMs). These models have become revolutionary tools in natural language processing, showing remarkable performance across diverse application areas. However, optimizing their performance for specific domains necessitates fine-tuning of the base models (FMs), which is often limited by challenges such as data complexity and resource costs. The proposed approach aims to overcome these limitations by enhancing the performance of LLMs, particularly in the analysis precision and efficiency of national Research and Development (R&D) data. The study provides theoretical foundations and technical implementations of Instruction fine-tuning and LoRA fine-tuning. Through rigorous experimental validation, it is demonstrated that the proposed method significantly improves the precision and efficiency of data analysis, outperforming traditional fine-tuning methods. This enhancement is not only beneficial for national R&D data but also suggests potential applicability in various other data-centric domains, such as medical data analysis, financial forecasting, and educational assessments. The findings highlight the method's broad utility and significant contribution to advancing data analysis techniques in specialized knowledge domains, offering new possibilities for leveraging LLMs in complex and resource-intensive tasks. This research underscores the transformative potential of combining Instruction fine-tuning with LoRA fine-tuning to achieve superior performance in diverse applications, paving the way for more efficient and effective utilization of LLMs in both academic and industrial settings.
This paper introduces a computational method for analysis of the 6-DOF motions of a ship in waves using an overset grid technique which consists of inner and outer domains for representing body motions and numerical wave tank, respectively. High order interpolation scheme is employed to increase numerical accuracy over the interface where physical values, such as velocities and pressure, interact between the inner and outer domains. The numerical schemes and algorithm are addressed in the present paper. An application to motion of KCS container carrier in head waves is presented, and the comparison of responses on heave and pitch motions shows good agreement with those of model tests.
인터넷의 보급과, 산업 및 생활 전반에 걸쳐 전산화가 이루어지면서 사생활 보호 및 정보보호에 대한 요구가 증가하고 있지만 정보보호 산업분야의 전문 인력의 부족으로 많은 어려움이 있다. 때문에 본 논문에서는 정보보호 전문 인력 양성을 위한 교육과정을 제안하였다. 제안하는 교육과정은 필수 1,2 와 선택 1,2로 분류하였다. 정보보호 응용분야를 9개의 도메인으로 세분화 하여 시행되어야 할 교육과정을 링 구조로 제시하였다. 정보보호 응용분야의 9개 도메인에 따른 현장 실무 프로젝트와 연계된 교육 과정과 졸업 후 전공심화를 위한 강좌가 도메인별로 이루어져서 정보보호 심화과정을 지속적으로 진행한다.
본 연구는 정보환경에 있는 기업에서 근무하는 개인의 정보역량 측정을 위한 효율적인 측정모형을 개발하였다. 본 모형은 4 개의 측정영역과 12개의 측정요인 그리고 구체적인 측정항목을 포함한다. 개발된 모형의 타당성과 신뢰성은 SPSS software 를 적용한 Pilot Test 를 통한 Factor Analysis and Reliability Analysis 에 의해 검증되었고, 개인 정보역량을 효율적으로 측정할 수 있는 구체적인 측정항목들을 제시하였다. 개발된 측정모형의 실용성과 활용성을 검증하기 위해 실제 기업에서 근무하는 264 명의 인력에 대해 개인 정보역량을 측정하여 그 결과를 제시하였다. 본 측정모형은 산업현장에 있는 인력의 정보역량 향상에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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