The knowledge of the narrative agent not only constitutes the content and meaning of the narrative itself, but is also closely related to the emotional response of the recipient. Also, the disparity of knowledge between narrative agents is an important factor in making a narrative richer and more interesting. But It tends to be treated as a sub-topic of narration theory or genre/style studies rather than an independent subject of narrative studies or criticism. In this paper, I propose a model that can systematically and quantitatively analyze the knowledge of narrative agents. The proposed model consists of the knowledge structure that represents a narrative, the knowledge state that expresses the knowledge of narrative agent as a degree of belief, and the knowledge flow that means changes in the knowledge state according to the development of events. In addition, the formal notation of the knowledge structure and a probabilistic inference model that could obtain the state of knowledge were proposed, and the knowledge structure and knowledge flow were analyzed by applying the model to the actual narrative. It is expected that the proposed model will be of practical help in the creation and evaluation of narratives.
Today, many manufacturing companies realize that collaboration is crucial for their survival. Especially, in the perspective of quality, the importance of collaboration is emphasized because economic loss increases exponentially while defective parts go through the process in supply chain. However, the manufacturing companies are facing two main difficulties in implementing collaborative relationships with their suppliers. First, it is difficult for the suppliers to produce reliable products due to their obsolete facilities. The problem gets worse for second- or third-tire vendors. Second, the companies experience the lack of universally understandable set of terminology and effective methodologies for knowledge representation. Ontology is one of the best approaches to expressing and processing a domain knowledge. In this paper, we propose the manufacturing ontology-based quality prediction framework to represent and share the knowledge of industrial environment and to predict product quality in manufacturing processes. In addition, we develop the ontology-based quality prediction system based on the proposed framework. We carried out a series of experiments for an injection molding process at an automotive part supplier. The experimental results demonstrated that the proposed framework and system can be successfully applicable in manufacturing industry.
Narratives arouse diverse and rich affective responses to recipients, and this is one of the reasons why narratives are universal and popular. Computational studies on narratives have established a formal model or system of the affective response based on the theory in psychology or media research, and have analyzed or generated a narrative that can evoke a specific affective response. In this paper, we propose a new computational model that can detect the affective response expected to appear in the narrative based on the narrative agent's knowledge. First, we designed a narrative representation model that can elaborately express the event structure and the agent's knowledge as well. Additionally, an analysis method was proposed to detect the three affective responses and the related situational information. Then, we validated the model through a case study about an actual movie narrative. Through the case study, we confirmed that the model captures the affective responses of the audience. The proposed model can be effectively used for the narrative analysis and the creation that must consider the affective responses of the recipient.
Knowledge which is represented by formal logic are widely used in many domains such like artificial intelligence, information retrieval, e-commerce and so on. And for medical field, medical documentary records retrieval, information systems in hospitals, medical data sharing, remote treatment and expert systems need knowledge representation technology. To retrieve information intellectually and provide advanced information services, systematically controlled mechanism is needed to represent and share knowledge. Importantly, medical expert's knowledge should be represented in a form that is understandable to computers and also to humans to be applied to the medical information system supporting decision making. And it should have a suitable and efficient structure for its own purposes including reasoning, extendability of knowledge, management of data, accuracy of expressions, diversity, and so on. we call it ontology which can be processed with machines. We can use the ontology to represent traditional medicine knowledge in structured and systematic way with visualization, then also it can also be used education materials. Hence, the authors developed an Shanghanlun ontology by way of showing an example, so that we suggested a methodology for ontology development and also a model to structure the traditional medical knowledge. And this result can be used for student to learn Shanghanlun by graphical representation of it's knowledge. We analyzed the text of Shanghanlun to construct relational database including it's original text, symptoms and herb formulars. And then we classified the terms following some criterion, confirmed the structure of the ontology to describe semantic relations between the terms, especially we developed the ontology considering visual representation. The ontology developed in this study provides database showing fomulas, herbs, symptoms, the name of diseases and the text written in Shanghanlun. It's easy to retrieve contents by their semantic relations so that it is convenient to search knowledge of Shanghanlun and to learn it. It can display the related concepts by searching terms and provides expanded information with a simple click. It has some limitations such as standardization problems, short coverage of pattern(證), and error in chinese characters input. But we believe this research can be used for basic foundation to make traditional medicine more structural and systematic, to develop application softwares, and also to applied it in Shanghanlun educations.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.265-271
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2001
It is highly for the research in artificial intelligence area to be able to manage knowledge as human beings do. One of the fantastic natures that human knowledge management systems have is being active. Human beings actively manage their knowledge, solve conflicts and make inference. It makes a major difference from artificial intelligent systems. This paper focuses on the discussion of the features of that human knowledge systems, which underlies the active nature. With the features extracted, further research can be done to construct a suitable infrastructure to facilitate these features to build a man-made active knowledge management system. This paper proposed 10 features that human beings follow to maintain their knowledge. We believe it will advance the evolution of active knowledge management systems by realizing these features with suitable knowledge representation/decision models and software agent technology.
내용적 연관성에 기반한 연관지식의 파악은 핵심 지식에 대한 서비스와 보안의 기본적인 기능이다. 본 연구는 내용적 연관성을 기준으로 연관지식을 파악하는 기존의 방식, 즉 키워드 기반 방식과 워드임베딩 방식의 연관문서 네트워크 구성 성능을 비교하여 어떤 방식이 정량적/정성적 측면에서 우월한 성능을 나타내는가를 검토한다. 검토 결과 키워드 기반 방식은 핵심 문서 파악 능력과 시맨틱 정보 표현 능력 면에서 우월한 성능을, 워드임베딩 방식은 F1-Score와 Accuracy, 연관성 강도 표현 능력, 대량 문서 처리 능력 면에서 우월한 성능을 나타냈다. 본 연구의 결과는 기업과 사용자의 요구를 반영하여 보다 현실적인 연관지식 서비스 관리에 활용될 수 있다.
In this paper, attempts have been made to extract elemental knowledges from contours of industrial mechanical elemental parts for efficient boundary representation ( chain coding) of their contours. These elemental knowledges could be used to know-ledge representation for representing boundaries of various industrial mechanical parts. Analysis is focused on elemental knowledges of line and circle boundaries, which compose basic elements of the contours of industrial mechanical parts.
Effective and sustainable prevention of work-related musculoskeletal disorders (WR-MSDs) remains a challenge for preventers and policy makers. Coordination of stakeholders involved in the prevention of WR-MSDs is a key factor that requires greater reflection on common knowledge and shared representation of workers' activities among stakeholders. Information on workers' strategies and operational leeway should be the core of common representations, because it places workers at the center of the "work situation system" considered by the intervention models. Participatory ergonomics permitting debates among stakeholders about workers' activity and strategies to cope with the work constraints in practice could help them to share representations of the "work situation system" and cooperate. Sharing representation therefore represents a useful tool for prevention, and preventers should provide sufficient space and time for dialogue and discussion of workers' activities among stakeholders during the conception, implementation, and management of integrated prevention programs.
This paper presents a method for clustering short text documents, such as news headlines, social media statuses, or instant messages. Due to the characteristics of these documents, which are usually short and sparse, an appropriate technique is required to discover hidden knowledge. The objective of this paper is to identify the combination of document representation, document distance, and document clustering that yields the best clustering quality. Document representations are expanded by external knowledge sources represented by a Distributed Representation. To cluster documents, a K-means partitioning-based clustering technique is applied, where the similarities of documents are measured by word mover's distance. To validate the effectiveness of the proposed method, experiments were conducted to compare the clustering quality against several leading methods. The proposed method produced clusters of documents that resulted in higher precision, recall, F1-score, and adjusted Rand index for both real-world and standard data sets. Furthermore, manual inspection of the clustering results was conducted to observe the efficacy of the proposed method. The topics of each document cluster are undoubtedly reflected by members in the cluster.
학생들의 오류에 대한 교사의 정확한 해석과 설명은 이후 교수학적 처치의 방향을 결정한다. 학생들의 개념적 학습의 어려움을 진단하고 해석하는 과정에서 가장 중요하게 작용하는 교사지식은 전문내용지식(SCK)이다. 이에 본 연구는 무리수 개념과 표현에 관한 학생들의 반응에 대한 교사들의 해석과 설명을 분석하여 무리수 개념에 관한 학생의 오류와 어려움 해석에 필요한 교사들의 SCK의 특징을 밝히고자 하였다. 이를 위해 무리수의 개념과 표현에 대한 학생들의 오류가 반영된 교사용 질문지를 개발하여 세 명의 현직교사에게 적용하는 사례연구를 수행하였다. 분석 결과, 학생들이 제시한 무리수 표현의 집중과 간과 현상을 해석하는 과정에서 발현된 SCK는 근호라는 기호 표현에 고착된 특징이 있다는 것과 유 무리수 판단 기준에 대해서 교사들도 학생들과 마찬가지로 '분수 표현'과 '소수 표현'이 동시에 제시된 상황에서 소수 표현에 더 집중하는 현상을 확인하였다. 또한 오류를 해석하는 교사들의 수학적 판단이 학생들의 반응에 영향을 받고 있다는 것과 무리수의 수직선 표현으로의 번역에 대한 해석에는 무리수의 개념-과정 관점과 실무한의 관점에 대한 내용지식이 가장 중요한 내용지식임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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