In order to derive a better classifier with a limited number of training examples, active teaming alternately repeats the querying stage fur category labeling and the subsequent learning stage fur rebuilding the calssifier with the newly expanded training set. To relieve the user from the burden of labeling, especially in an on-line environment, it is important to minimize the number of querying steps as well as the total number of query examples. We can derive a good classifier in a small number of querying steps by using only a small number of examples if we can select multiple of diverse, representative, and ambiguous examples to present to the user at each querying step. In this paper, we propose a cluster-based batch query selection method which can select diverse, representative, and highly ambiguous examples for efficient active learning. Experiments with various text data sets have shown that our method can derive a better classifier than other methods which only take into account the ambiguity as the criterion to select multiple query examples.
Kim, Seong-In;Yoo, Seok;Myung, Ro-Hae;Kim, Sheung-Kown
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.11
no.1
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pp.65-93
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2005
Expert system implementation of human expert's diagnosis in art psychotherapy requires extensive knowledge on: (1) characteristics in a drawing; (2) psychological symptoms in a client; (3) relationships between the characteristics and the symptoms; (4) decision process; (5) knowledge elicitation and aquisition methods. Experts from many different fields provide such knowledge, ranging from art therapists who is on the spot, psychiatrists, psychologists, artists to knowledge engineers who know how to implement the decision system to a computer. The problems that make the implementation difficult are the expert's complex decision process and the ambiguity, the inconsistency and even the contradiction in the huge volume of the knowledge. Modeling the expert's decision process, we develope a framework of the system and then analyze and classify the knowledge. With the proposed classification, we present a suitable method of knowledge elicitation and aquisition. Then, we describe the subsets of knowledge in a unified structure using the ontology concept and Protege 2000 as a tool. Finally, we apply the system to a real case to show its usability and suitability.
지능형교통시스템 (Intelligent Transportation System: ITS) 은 도로 및 교통관리, 교통정보제공, 대중교통 및 화물차량의 운영 등 교통의 전 분야에 걸쳐 정보통신 기술, 센서 및 제어 기술을 접목함으로써 교통의 효율화와 물류비용의 절감을 목표로 하고 있다. 특히, 최근에는 전자 및 통신 기술 등 첨단기술을 활용하여 현행 교통체계를 첨단화하기 위한 노력이 빠르게 진행되고 있으며, ITS는 최근 위치정보의 폭넓은 보급과 유 무선통신기술의 발전에 따라 위치정보서비스, 텔레매틱스 서비스 등과의 결합을 통해 새로운 비즈니스 모델들을 탄생시키고 있다. 또한 기존에 중점적으로 추진되어 왔던 도로 및 차량 영역뿐만 아니라 ITS 아키텍처를 구성하는 다양한 하위 시스템들간의 통신 및 정보체계 표준화와 관계된 기술, 시스템, 서비스 등의 시장이 형성되기 시작하고 있다. 이중에서도 최근에는 이동통신기술의 발전과 복합단말의 발전을 통해 통합된 기능을 갖는 이동전화, PDA, 스마트단말 등의 개인단말 뿐만 아니라 도로와 차량내의 통신을 위한 차량탑재형 단말 등의 보급으로 단거리 무선통신기술과 스마트차드 기술을 이용한 자동요금징수시스템, 위치정보기술을 이용한 위치기반서비스, GPS를 이용하여 실시간 교통정보 서비스가 가능한 텔레매틱스 서비스 등은 본격적으로 시장을 형성해 나가고 있다. 이는 기존의 ITS 분야가 ETCS(Electric Toll Collection System), AVHS(Advanced Vehicle & Highway System), CVO(Commercial Vehicle Operation)등 교통 인프라에 초점을 맞추고 있었으나 그동안의 수익모델 부재 등으로 인해 사업자들의 적극적인 투자가 이루어지지 않아 ITS 시장 활성화에 어려움이 있어 왔다는 점을 고려해 볼 때 최근 위치정보를 이용한 사용자 서비스를 통해 민간 기업의 투자 참여와 일반 사용자들의 ITS 에 대한 관심이 매우 높아지고 있다는 점은 ITS 시장의 확대에 있어 매우 긍정적인 요인될 것으로 예상되고 있다. 본 논문에서는 이러한 ITS의 세계적인 개발 및 투자 추세, 국내의 추진 동향을 통해 살펴보고 이에 따른 국내 적용에 대한 시사점을 살펴보았다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.137-143
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1999
전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과 정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야하고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가 시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules 이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다. MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.2
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pp.131-156
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1998
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.
In the design of tunnel, it contains inaccuracy of data, fuzziness of evaluation, observer error and so on. The face observation during tunnel excavation, therefore, plays an important role to raise stability and to reduce supporting cost. This study is carried out to minimize the subjectiveness of observer and to exactly evaluate the natural properties of ground during the face observation. For these purpose, fuzzy set theory and neuro-fuzzy techniques in artificial intelligent techniques are applied to the inference of the RMR value from the observation data. The correlation between original RMR vague and inferred RM $R_{_FU}$ and RM $R_{_NF}$ values from fuzzy set theory and neuro-fuzzy techniques is investigated using 46 data. The results show that good correlation between original RMR value and infected RM $R_{_FU}$ and RM $R_{_NF}$ value is observed when the correlation coefficients are |R|=0.96 and |R|=0.95 respectively. From these results, applicability of fuzzy set theory and neuro-fuzzy techniques to rock mats classification is proved to be sufficiently high enough. enough.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.30
no.11
s.158
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pp.1608-1617
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2006
Due to the popularization of fashion, it is important for consumers to find out under what kinds of reasons consumers choose and prefer the clothing products as consumers are interested in clothing and have variety of their styles to choose This study is to classify the self-image of the middle-aged women and examine the characteristics of each group and also to inquire into the evaluation of clothing by each group. Data are collected through a self-administered questionnaire survey from 4 to October 31, 2005 from 350 middle-aged women in Daegu; 275 are used for the data analysis. Data analysis is performed using SPSS Package, which included cluster analysis, factor analysis, ANOVA, Duncan's multiple range test, and chi-square test. The results are as follows: 1. As a result of factor analysis of self-image, the five factors which are intelligent image, social image, fashionable image, female image, bold image are extracted. Besides, as a result of cluster analysis, the three types which are female-type, neuter-type, male-type are classified. 2. The middle-aged women regard the classic style as their best style for outgoing and then they like the casual style, elegant style, dramatic style in order. 3. As a result of factor analysis for clothing image, the four factors which are dignity, attraction, simplicity activity are extracted. 4. According to self-image types, there are differences for clothing image and preferring clothing styles. While female-type groups choose the elegant style, neuter-type groups regard the classic style as their best style and male-type groups regard the casual style as their best style. In case of daring style, the preference shows the lowest among all the types unrelated to self-image types.
Park, Sangin;Lee, Don Won;Mun, Sungchul;Whang, Mincheol
Science of Emotion and Sensibility
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v.21
no.3
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pp.73-82
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2018
Attempts have been made to recognize social emotion, including competition-cooperation, while designing interaction in work places. This study aimed to determine the cardiac response associated with classifying competition-cooperation of social emotion. Sixty students from Sangmyung University participated in the study and were asked to play a pattern game to experience the social emotion associated with competition and cooperation. Electrocardiograms were measured during the task and were analyzed to obtain time domain indicators, such as RRI, SDNN, and pNN50, and frequency domain indicators, such as VLF, LF, HF, VLF/HF, LF/HF, lnVLF, lnLF, lnHF, and lnVLF/lnHF. The significance of classifying social emotions was assessed using an independent t-test. The rule-base for the classification was determined using significant parameters of 30 participants and verified from data obtained from another 30 participants. As a result, 91.67% participants were correctly classified. This study proposes a new method of classifying social emotions of competition and cooperation and provides objective data for designing social interaction.
The smart substation is the heart of a transmission system, which is particularly emphasized as the most significant composition of smart grids in China. In order to assess the functionality performance of substation technologies, this paper presents methods used to identify the most promising solutions for smart substation design and to evaluate the technical levels of available technologies. The multi-index optimization model is presented to address the issue of smart substation planning. A mathematical model of the planning decision problem is established with multiple objectives consisting of economic, reliability, and green key indices, and many kinds of concerns including physical and environmentally friendly operations are formulated as a set of constraints. With respect to the assessment of the technical level regarding integration of advanced technologies into a substation, a modified grey whitenization weight function is adopted to structure a novel grey clustering method. The proposed grey clustering approach is used to overcome the difficulty of insufficient quantitative assessment capacity for traditional methods. The evaluation of technical effects provides the classification definition for the development phase and the maturity level of the smart substation. The effectiveness of the proposed approaches in planning decision-making and evaluation of construction efforts is demonstrated with case studies involving the actual smart substation projects of Wenchongkou substation in China Southern Power Grid (CSG) and Mengzi substation in State Grid Corporation of China (SGCC).
This paper presents a method for the multilingual product retrieval agent through XML and the semantic networks in e-commerce. Retrieval for products is an important process, since it represents interfaces of the customer contact to the e-commerce. Keyword-based retrieval is efficient as long as the product information is structured and organized. But when the product information is expressed across many online shopping malls, especially when it is expressed in different languages with cultural backgrounds, buyers' product retrieval needs language translation with ambiguities resolved in a specific context. This paper presents a RDF modeling case that resolves semantic problems in the representation of product information and across the boundaries of language domains. With adoption of UNSPSC code system, this paper designs and implements an architecture for the multilingual product retrieval agents. The architecture is based on the central repository model of product catalog management with distributed updating processes. It also includes the perspectives of buyers and suppliers. And the consistency and version management of product information are controlled by UNSPSC code system. The multilingual product names are resolved by semantic networks, thesaurus and ontology dictionary for product names.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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