Case- based reasoning(CBR) offers a new approach for developing knowledge based systems. Unlike the rule-based paradigm, in which domain knowledge is encoded in the form of production rules, in the case-based approach the problem solving experience of the domain expert is encoded in the form of cases stored in a casebase(CB). CBR allows a reasoner (1) to propose solutions in domains that are not completely understood by the reasoner, (2) to evaluate solutions when no algorithmic method is available for evaluation, and (3) to interprete open-ended and ill-defined concepts. CBR also helps reasoner (4) take actions to avoid repeating past mistakes, and (5) focus its reasoning on important parts of a problem. Owing to the above advantages, CBR has successfully been applied to many kinds of problems such as design, planning, diagnosis and instruction. In this paper, I propose case-based DSS(CBDSS). CBDSS is an intelligent DSS using CBR technique. CBDSS consists of interface, case-based reasoner, maintainer, casebase management system, domain dependent CB, domain independent CB, and so on.
Streamflow prediction is a critical task in water resources management and essential for planning and decision-making purposes. However, the streamflow prediction is challenging due to the complexity and non-linear nature of hydrological processes. The transfer learning is a powerful technique that enables a model to transfer knowledge from a source domain to a target domain, improving model performance with limited data in the target domain. In this study, we apply the transfer learning using the Informer model, which is a state-of-the-art deep learning model for streamflow prediction. The model was trained on a large-scale hydrological dataset in the source basin and then fine-tuned using a smaller dataset available in the target basin to predict the streamflow in the target basin. The results demonstrate that transfer learning using the Informer model significantly outperforms the traditional machine learning models and even other deep learning models for streamflow prediction, especially when the target domain has limited data. Moreover, the results indicate the effectiveness of streamflow prediction when knowledge transfer is used to improve the generalizability of hydrologic models in data-sparse regions.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.511-515
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2001
Many intelligent agent systems are known to incorporate BDI architecture for cognitive reasoning. Since this architecture contains all the knowledge of world model and reasoning rule, it is very complex and difficult to handle. This paper describes a methodology to design and implement BDI architecture, BDIAXml based on XML for multi-agent systems. This XML-based BDI architecture is smaller than any other BDI architecture because it separates knowledge for reasoning from domain knowledge and enables knowledge sharing using XML technology. Knowledge for BDI mental state and reasoning is composed of specific XML files and these XML files are stored into a specific knowledge server. Most systems using BDIAxml architecture can access knowledge from this server. We apply this BDIAXml system to domain of Hospital Information System and show that this architecture performs more efficiently than other BDI architecture system in terms of knowledge sharing, system size, and ease of use.
요약 글 작성 시, 세 가지 사전지식유형(영역관련지식, 요약글쓰기전략지식, 중립적 무관련 지식)과 두 가지 인지양식유형(분석형, 전체형기 요약 글의 질에 미치는 영향을 탐색하고자 실험이 실시되었다. 실험 결과, 영역관련지식은 주로 글 이해과정 촉진에 작용하고, 요약글쓰기전략지식은 요약 글 작성 시 계획하기과정과 문장생성하기과정 촉진에 주로 작용한다는 결과를 얻었다. 인지양식유형의 효과는 다소 제한적이지만, 요약 글 작성 시 계획하기과정에 주로 관련된다는 결과를 얻었다 그리고 요약 글 작성 과정에 따른 시간 경과자료의 특징들이 더 논의되었다.
지식관리 전략은 비즈니스 기회의 창출과 유지에 핵심적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 전자지급결제 영역에서의 지식관리의 역할을 지식공유 관점에서 분석하고, 다양한 전자지급결제방식에 적합한 지식공유 전략을 제시하는 것이다. 이를 위하여 전자지급결제의 특성을 결정짓는 2가지 요소인 신뢰성과 효율성을 기반으로 지식관리-전자지급결제 분류모형도를 제시하고, 각 영역에 적합한 지식공유 전략을 도출하였다. 연구의 결과에서 전자지급결제 특성과 지식공유 전략의 정합성이 전자지급결제 영역의 거래 당사자간의 관계 결속을 증가시키고 거래 과정을 최적화 시킬 수 있음을 제시하였다.
Although the mathematics education process in AI education is a very important issue, little cases are reported in developing effective methods on AI and mathematics education at the university level. The universities cover all fields of mathematics in their curriculums, but they lack in connecting and applying the math knowledge to AI in an efficient manner. Students are hardly interested in taking many math courses and it gets worse for the students in humanities, social sciences and arts. But university education is very slow in adapting to rapidly changing new technologies in the real world. AI is a technology that is changing the paradigm of the century, so every one should be familiar with this technology but it requires fundamental math knowledge. It is not fair for the students to study all math subjects and ride on the AI train. We recognize that three key elements, SW knowledge, mathematical knowledge, and domain knowledge, are required in applying AI technology to the real world problems. This study proposes a modular approach of studying mathematics knowledge while connecting the math to different domain problems using AI techniques. We also show a modular curriculum that is developed for using math for AI-driven autonomous driving.
The main purpose of this study is to examine the concepts appeared on research and provide future research directions in field of child health nursing. 205 studies of the total 318 studies had been analyzed first for the concepts of the client domain and this time 113 studies were analyzed for the practice, the client-nurse and the environmental domain in nursing. The practice domain includes mentalistitic, enactment, knowledge utilization, role related phenomenon, the client-nurse domain includes touch, communication, interaction phenomenon, and the environmental domain includes physical, social, symbolic environment. All were originally published between 1990 and 2000 in Korea. An analysis of concepts for this study was used the metaparadigm framework for nursing proposed by H. S. Kim(2000). 1. 103 studies belonged to the practice domain. Among them, 56(54%) studies used concepts related to enactment phenomenon like education(21.4%), giving information(7.1%), breast feeding(5.4%), caring(5.4%), airway suction(5.4%), nonnutritive sucking(5.4%). 44(43%) studies used concepts related to knowledge utilization like program development and evaluation of smoking, mother-infant interaction, home health nursing, obesity management. And only 3(3%) studies used role related concepts like quality of nursing, direction of health education, contents of child health nursing education. 2. Only 2(0.006%) studies belonged to the client-nurse domain. One concept is empathy in communication phenomenon and the other concept is role conflict in interaction phenomenon. 3. 8(0.02%) studies belonged to the environmental domain. Among them, 3 studies related to physical environment like space, noise and 5 studies related to social environment like social support, home environment. But the concept of symbolic environment was not used. The findings of this study provide the evidence that research related to the client-nurse domain and the environmental domain should be conducted actively to improve the practice of child health nursing. So that the research in field of child health nursing should be dealt with the concepts of four domains to develop knowledge systematically.
In this study, sub domain of flow was investigated on literature survey, and suggested of the measuring method of web-site flow and its simulation analysis. Constructing of measuring method of flow, and using this method what-if analysis was simulated when several condition changed. Using causal map approach to extract knowledge from web-site domain experts and to derives a causal relationship of knowledge. Specially, in our study, describes method of developing and building causal map, and suggests guide line of this method on practical application. This research results show that web-site flow starts "direct searching" or "interesting of special issue(domain)", and when challenges of web-site were accorded with user's skills web-site flow grows. Further, in the web-site, information searching intention results in increase of user's duration time and experience flow to discovery new interesting issues in this process. If user's web-site of interaction is increased, awareness of environment conditions decreased, finally, user's telepresense results in increased web-site flow. This paper contained thai this method make used of measuring flow in the web-site and developing of practical strategy.
시맨틱 웹 기반의 서비스를 제공하기 위해서는 특정 도메인 지식에 대한 명시적인 명세화 및 지식의 개념과 개념과의 관계를 정형화하는 온톨로지를 통해서 이루어진다. 그러므로 특정 도메인 지식의 명세화와 정형화를 위해서는 관심 있는 도메인내의 지식을 개념화하는 온톨로지의 생성이 필수적이다. 이 논문에서는 택배 마케팅의 잠재 고객에 대한 정보를 검색하기 위해, 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 생성을 위한 구체적인 도메인을 설계하고, 생성된 온톨로지를 이용하는 정보 검색 방법을 제안하였다. 제안된 온톨로지를 기반으로 고객의 정보를 수집하는 데이터 검색 로봇을 구현 하였다. 아울러 온톨로지의 생성과 데이터 검색 로봇이 데이터 검색을 정확하게 수행함을 확인 하였다.
최근에 여러 분야에서 구축되고 있는 온톨로지는 기계가 이해할 수 있는 지식을 축적하는 것을 목표로 하고 있다. 기계가 온톨로지를 이용하여 정보의 관리 및 해석을 스스로 하는 것이 가능할 것으로 본다. 본 논문에서는 온톨로지의 인스턴스를 구성하는 속성을 기존 웹 문서의 구조정보로부터 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 특히, 속성 정보로 구성하는 도메인 지식을 계층화함으로써 속성 추출 알고리즘을 개선하고, 추출 결과의 품질을 향상시킨다. 2만 문서를 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과 약 83%의 신뢰도의 속성 정보를 추출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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