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.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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제25권5호
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pp.765-772
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2011
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.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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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.
Identification of associated knowledge based on content relevance is a fundamental functionality in managing service and security of core knowledge. This study compares the performance of methods to identify associated knowledge based on content relevance, i.e., the associated document network composition performance of keyword-based and word-embedding approach, to examine which method exhibits superior performance in terms of quantitative and qualitative perspectives. As a result, the keyword-based approach showed superior performance in core document identification and semantic information representation, while the word embedding approach showed superior performance in F1-Score and Accuracy, association intensity representation, and large-volume document processing. This study can be utilized for more realistic associated knowledge service management, reflecting the needs of companies and users.
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.
In this study, we hope to reveal specialized content knowledge(SCK) and its features necessary to analyze student's errors and difficulties about the concept of irrational numbers. The instruments and interview were administered to 3 in-service mathematics teachers with various education background and teaching experiments. The results of this study are as follows. First, specialized content knowledge(SCK) were characterized by the fixation to symbolic representation like roots when they analyzed the concentration and overlooking of the representations of irrational numbers. Secondly, we observed the centralization tendency on symbolic representation and the little attention to other representations as the standard of judgment about irrational numbers. Thirdly, In-service teachers were influenced by content of students' error when they analyzed the error and difficulties of students. Lately, we confirmed that the content knowledge about the viewpoint of procept and actual infinity of irrational numbers are most important during the analyzing process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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