In this study, 15 evaluation questions about light were developed and presented to 30 middle school students, and then the theory of knowledge space was used to analyze the status of the middle school students' knowledge about light. Not only was the state of the students' knowledge about light intended to be measured by schematizing the knowledge hierarchy obtained; the data obtained were also intended to be used as basic materials to improve the teaching methods used. To achieve the purpose of this study, the evaluation results, the individual knowledge state, and the hierarchy of questions were analyzed. As a result, different knowledge structures were found in the individuals and groups, and it was determined that individuals and groups should be diagnosed differently. In addition, the implication that there is a connection between each question and the individual knowledge state was drawn.
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.
이 연구는 지식유형에 따른 표상 차이를 확인하기 위해서 범주지식과 각본지식의 위계성과 전형성에 대한 점화효과를 측정하였다. 실험 1에서는 상위개념을 점화단어로 제시하고 하위개념을 목표단어로 제시한 다움 목표단어의 어휘판단시간을 측정하였다. 그 결과, 범주지식은 전형단어가 비전형단어보다 반응시간이 빨랐지만, 각본지식은 두 조건간의 차이가 없었다. 실험 2에서는 하위개념을 점화단어로 제시하고 상위개념을 목표단어로 제시한 다음 목표단어의 어위판단시간을 측정하였다. 범주지식이 각본지식보다 반응시간이 빨랐으며, 두 지식 모두 전형성 효과는 관찰되지 않았다. 이러한 결과는 범주지식은 전형성에 따른 위계구조를 구성하지만 각본지식은 범주지식에 비해서 위계성과 전형성이 약회된 구조로 표상될 가능성을 시사하는 것이다.
데이터베이스 시스템에서 협력적 질의응답이란 질의 내용과 정확히 일치하는 자료뿐만 아니라 좀 더 넓은 인근 범위의 자료 또는 근사적인 자료를 검색해 주는 것을 말한다. 협력적 질의응답은 질의 분석, 질의 유연화, 유연화된 질의에 따른 근사적 자료 제공의 세 단계로 이루어져 있다. 질의 유연화를 수행하기 위해 의미적 관계를 표현하는 지식추상화 방법과 자료 사이의 정량적인 유사도를 거리로 표현하는 방법들이 지식표현 방법으로 사용된다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 질의 유연화 단계를 지원하기 위해, 다단계 데이터 추상화 계층과 거리 척도를 지원하는 계량화된 지식추상화 계층(MKAH: Metricized Knowledge Abstraction Hierarchy)을 제안한다. MKAH는 카테고리화 될 수 있는 자료에 대해 질의 유연화를 효과적으로 지원하며 두 값 사이의 정량적인 의미상의 유사도를 제공하여, 질의 결과에 순위가 매겨질 수 있도록 한다. MKAH의 실용성과 효율성을 검증하기 위하여 경력직 검색 분야에 대한 원형 시스템을 구현해보았다. 다양한 실험을 통하여 MKAH가 풍부한 의미 표현이 가능하면서 질적으로도 높은 거리 척도를 제공해 준다는 것을 보였다. 그 결과 MKAH를 채택하는 도메인은 다른 정량적인 숫자 도메인과 호환될 수 있다는 점과, 큰 규모의 시스템을 만드는 데에도 장점이 있음을 확인하였다.
The purpose of this study is to develop a composite platform for knowledge extractions, visualizations, and inference. Generally, the big data sets were frequently used in the healthcare and medical area. To help the knowledge managers/users working in the field, this study is focused on knowledge management (KM) based on Data Mining (DM), Knowledge Distribution Map (KDM), Decision Tree (DT), RDBMS, and SQL-inference. The proposed mechanism is composed of five key processes. Firstly, in Knowledge Parsing, it extracts logical rules from a big data set by using DM technology. Then it transforms the rules into RDB tables. Secondly, through Knowledge Maintenance, it refines and manages the knowledge to be ready for the computing of knowledge distributions. Thirdly, in Knowledge Distribution process, we can see the knowledge distributions by using the DT mechanism.Fourthly, in Knowledge Hierarchy, the platform shows the hierarchy of the knowledge. Finally, in Inference, it deduce the conclusions by using the given facts and data.This approach presents the advantages of diversity in knowledge representations and inference to improve the quality of computer-based medical diagnosis.
이 연구는 지식상태분석법을 이용하여 고등학생들의 유전관련 개념의 위계를 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 유전관련 개념 검사문항으로 10, 11학년을 대상으로 검사를 실시하고 검사결과를 바탕으로 지식상태분석법을 이용하여 위계도를 작성하였다. 전체 학생들의 위계와 제7차 과학과 교육과정에 제시된 유전 관련 개념의 위계는 차이가 있는 것으로 나타났다. 학년별 위계를 비교 분석한 결과에서는 전체적인 개념간의 위계관계가 비슷하고 상위 단계와 하위 단계의 개념은 같으나 중간 단계의 개념들은 연결 관계 변화와 단계의 이동이 발견되었다. 그리고 유전관련 개념 성취도별 위계를 비교 분석한 결과 성취도가 높아질수록 하위단계에 속하는 개념의 수가 많아지고 위계 관계가 세분화, 구조화 되는 것을 볼 수 있었다. 효과적인 유전 개념 형성을 위한 구체적인 수업전략 개발과 지식상태분석법으로 작성한 개념의 위계를 실제 수업현장에 적용하여 그 효과를 검증해 보는 사례연구가 이루어져야 할 것이다.
개념 계층은 지식을 그룹화하여 다단계로 표현하며, 이는 자료의 분류, 저장 및 검색을 효율적으로 지원해 준다. 일반적으로 도메인 전문가의 수작업을 통해 개념 계층이 생성되었으며, 이는 생성과 유지에 많은 비용이 소요되면서도 일관성 유지가 어려운 단점이 있다. 본 논문은 미리 정의된 상위어 관계를 이용하여 문자형 자료의 개념 계층을 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구이다. 개념 계층의 자동 생성을 위해서는, 다중 의미로 사용되는 단어에서 적절한 의미를 찾아 내어 모호성을 제거해야 하며, 외부 정보를 이용하여 모호성이 제거된 단어를 그룹화하고 계층을 생성하는 작업이 필요하다. 우리는 워드넷 (WordNet)의 다중 의미에 대한 설명 및 상위어 관계를 이용하여 모호성을 제거하고 개념 계층을 생성하는 방법을 제안 한다.
This study examined the knowledge structure constructed by children before formal instruction, and successive changes in the structural complexity of knowledge during the learning of the 'Structure and Function of Plants' unit. The researchers let the 5th graders draw the first draft of their concept maps in order to examine the pre-existing knowledge structure concerned with the unit and also four concept maps after completing every fourth lesson. Each concept map drawn by children on the basis of the previous one showed the degree of their current understanding on the structure and function of plants. The results revealed that only two levels of hierarchy and five relationships among the components of the first concept map(relationship, hierarchy, cross link and example) were proven to be valid in terms of conceptual relevance. According to the standard map, there was no change in hierarchy from the 2nd to the 3rd map, and in example from the 2nd to the 4th map. However, the gradual and successive increases of the scores in all components appeared in the children's maps throughout the unit. Knowledge restructuring occurred strongly in the early periods from the 1st to the 6th lesson, and the significant stable changes in tuning and accretion appeared throughout the whole lessons. The results also showed that there were no significant gender differences on the 5th grader's knowledge structuring.
In Knowledge Management Systems (KMS), tacit knowledge which is usually possessed as forms like know-how, experiences, and etc. is hard to be systemized while managing explicit knowledge is comparatively easy using information technology such as databases, Recent researches in knowledge management have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise so that users can contact them for help, In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user's needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through' which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology, was developed.
Comparing to the other subject, hierarchy among mathematical contents is strong from the perspective of knowledge order as grades go up. That is, the knowledge that students already have learned, are learning and will learn are closed related from grade to grade. We expect students to be proactive and creative in studying mathematics, which is the goal of 21th century, analyzing their. knowledge structure based on the hierarchy of knowledge through assessment. Especially, using computer system we provide students with substantial feedback for the assessment as well as objective validity is increased along with speedy and exact process in a bid to help students' mathematical understanding grow. This paper seeks to analyze the assessment data by applying knowledge spaces to computer system and develops efficient methods based on the analyzed results, to diagram each student's knowledge structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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