• Title/Summary/Keyword: 불확실한 지식

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Uncertain Knowledge Processing for Oriental Medicine Diagnostic Model (한의 진단 모델의 추론 과정에서 발생하는 불확실한 진단 지식의 처리)

  • Shin, Yang-Kyu
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.8 no.1
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    • pp.1-7
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    • 1997
  • The inference process for medical expert system is mostly formed by diagnostic knowledge on the if-then rule base. Oriental medicine diagnostic knowledge, however, may involve uncertain knowledge caused by ambiguous concept. In this paper, we analyze an oriental medicine diagnostic process by a rule-based inference system, and propose a method for representing and processing uncertain oriental medicine diagnostic knowledge using CLP( R ) which is a kind of constraint satisfaction program.

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신제품 개발조직의 지식역량 향상에 관한 연구

  • 김형준
    • Asia Marketing Journal
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    • v.1 no.4
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    • pp.47-75
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    • 1999
  • 지식사회, 지식경제의 등장과 더불어 기업의 자원으로서 지식(knowledge)의 중요성이 부각됨에 따라 마케팅 전략의 한 분야로서의 신제품 전략에서도 신제품 개발과정에 있어 기업(혹은 신제품 개발 팀)의 지식과 지식의 활용 능력을 어떻게 확장할 것인가가 중요한 전략적 이슈(issue)가 된다. 신제품 개발 과정에서는 필연적으로 불확실성-시장 불확실성과 기술 불확실성-이 존재하며 불확실성을 해소하기 위하여 정보와 지식의 중요성이 부각되고 기업내의 다양한 조직-특히 R&D, 생산, 마케팅-과의 지식공유·통합과정이 중요시된다. 이에 따라 본 연구는 첫째, 기업이 가지고 있는 지식을 제품으로 구체화하는 과정이 신제품 개발(New Product Development; NPD)과정이며 구체화 과정에서 개발의 효율성과 효과성을 어떻게 달성할 것인가에 관한 문제를 다루고자 한다. 둘째, 기존의 신제품 성과 요인으로 제시되고 있는 많은 요인들을 '지식역량(knowledge competence)'의 개념으로 정리하고 이러한 지식 역량과 신제품 경쟁우위 간의 인과적 관계를 살펴봄으로써 신제품 경쟁우위에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 분석을 하고자 한다. 셋째 신제품 개발조직의 지식역량을 향상시키기 위한 전략적 방안을 제시하고자 한다. 이론적 배경으로 기업을 지식의 결집체로 인식하고 있는 지식거점관점(knowledge based perspective)과 이러한 지식자원의 활용에 초점을 맞춘 조직학습(organizational learning) 이론 그리고 심리학에서 다루고 있는 분산된 인지이론(distributed cognition theory)을 활용한다.

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Knowledge Trend Analysis of Uncertainty in Biomedical Scientific Literature (생의학 학술 문헌의 불확실성 기반 지식 동향 분석에 관한 연구)

  • Heo, Go Eun;Song, Min
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.36 no.2
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    • pp.175-199
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    • 2019
  • Uncertainty means incomplete stages of knowledge of propositions due to the lack of consensus of information and existing knowledge. As the amount of academic literature increases exponentially over time, new knowledge is discovered as research develops. Although the flow of time may be an important factor to identify patterns of uncertainty in scientific knowledge, existing studies have only identified the nature of uncertainty based on the frequency in a particular discipline, and they did not take into consideration of the flow of time. Therefore, in this study, we identify and analyze the uncertainty words that indicate uncertainty in the scientific literature and investigate the stream of knowledge. We examine the pattern of biomedical knowledge such as representative entity pairs, predicate types, and entities over time. We also perform the significance testing using linear regression analysis. Seven pairs out of 17 entity pairs show the significant decrease pattern statistically and all 10 representative predicates decrease significantly over time. We analyze the relative importance of representative entities by year and identify entities that display a significant rising and falling pattern.

The Stream of Uncertainty in Scientific Knowledge using Topic Modeling (토픽 모델링 기반 과학적 지식의 불확실성의 흐름에 관한 연구)

  • Heo, Go Eun
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.36 no.1
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    • pp.191-213
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    • 2019
  • The process of obtaining scientific knowledge is conducted through research. Researchers deal with the uncertainty of science and establish certainty of scientific knowledge. In other words, in order to obtain scientific knowledge, uncertainty is an essential step that must be performed. The existing studies were predominantly performed through a hedging study of linguistic approaches and constructed corpus with uncertainty word manually in computational linguistics. They have only been able to identify characteristics of uncertainty in a particular research field based on the simple frequency. Therefore, in this study, we examine pattern of scientific knowledge based on uncertainty word according to the passage of time in biomedical literature where biomedical claims in sentences play an important role. For this purpose, biomedical propositions are analyzed based on semantic predications provided by UMLS and DMR topic modeling which is useful method to identify patterns in disciplines is applied to understand the trend of entity based topic with uncertainty. As time goes by, the development of research has been confirmed that uncertainty in scientific knowledge is moving toward a decreasing pattern.

Constraint Satisfaction and Uncertain Knowledge (제약 조건 만족과 불확실한 지식의 처리)

  • Shin, Yang-Kyu
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.6 no.2
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    • pp.17-27
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    • 1995
  • We propose a framework for representing and processing uncertain knowledge on the basis of constraint satisfaction. A system of equations and/or inequalities can be considered as a set of constraints that should be solved, and each constraint in the set is transformed into a corresponding logical formula which can be solved through a constraint solving program. Most of rule-based systems, for instance, use a simple probabilistic theory in order to maintain uncertain knowledge, therefore uncertain knowledge can be represented and processed in the constraint satisfaction program quite efficiently.

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Impact of tie strength on knowledge sharing: Focusing on the moderating effect of environmental uncertainty (유대강도가 지식공유에 미치는 영향: 환경불확실성의 조절효과를 중심으로)

  • Jang, Hyunju;Ryu, Sungmin
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.20 no.2
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    • pp.141-154
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    • 2022
  • This study aims to investigate how tie strength in business networks affects successful knowledge sharing, as well as the impact of environmental uncertainty on the relationship between knowledge sharing and tie strength. We gathered data through a questionnaire-based survey of 310 employees affiliated with a high-technology industry in Korea. The results highlighted the positive influence of strong ties on tacit knowledge sharing and weak ties on explicit knowledge sharing. Additionally, in this study, we determine that strong ties are strengthened to share tacit knowledge with exchange parties when environmental uncertainty is high, whereas weak ties may remain unaffected by environmental uncertainty. This study contributes to the literature on tie strength and knowledge sharing by applying social capital theory to a high-technology industry. The findings suggest that firms must take advantage of strong and weak ties to facilitate knowledge sharing to enhance competency, create novel knowledge, and obtain a competitive advantage.

Representation of Uncertain Time Information (불확실한 시간정보 표현)

  • 김희철;오경환
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.1 no.2
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    • pp.43-54
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    • 1991
  • 임시지식을 표현하고 추론하는 것은 인공지능 분야에서 중요한 문제로 되어왔다. 그런데 우리는 또한 일상생활에서 불확실성을 지니고 있는 임시지식을 자주 대하게 된다. 최근에 Dubois와 Prade는 시간의 기본단위로 시간점을, Dutta는 구간을 사용하여 이를 표현하였다. 본 논문에서 우리는 구간을 시간의 기본단위로 하면서 그 구간들이 점들과 같은 순서구조를 갖는 특성을 가진 새로운 표현모델을 제안한다. 그리고 간단한 추론규칙들을 제시하며 발생시기가 불확실한 사건들사이의 임시관계를 표현하되 convex한 사건과 non-convex한 사건을 나누어 설명한다.

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A Research on Inference Method in Fuzzy Production System (퍼지 프러덕션시스템의 추론방법에 관한 연구)

  • 송수섭
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.2 no.2
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    • pp.1-15
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    • 1996
  • 전문가의 지식을 지식베이스화하여 의사결정지원시스템으로 사용하려는 노력이 증대하고 있다. 특히 투자의사결정과 같은 원인결과의 관계를 명확히 규정할 수 없는 복작한 영역에서 전문가의 지식베이스는 비전문가의 의사결정에 중요한 조언을 제공할 수 있다. 불확실한 지식을 지식베이스화하는 한 방법으로 퍼지프러덕션시스템이 널리 사용되고 있다. 주식시장과 같은 동태적인 시스템에서 어떤 정보의 중요성은 상황에 따라 변화하는데 이를 정태적인 프로덕션시스템의 규칙으로 지식베이스화하는 것은 불가능하다. 그러나 추론을 수행하는 과정에서 수행당시 각 정보의 중요도에 부응하는 가중치를 부여하여 평가함으로써 정태적인 지식베이스에 동태적인 실제시스템의 특성을 반영할 수 있다. 이는 가중치가 높은 정보에 해당하는 조건명제의 충족정도가 해당규칙의 전체평가결과에 더욱 중요하게 반영되게 하여 좀더 현실성 있는 추론 결과를 얻게 한다. AHP(Analytic Hierachy Process) 방법에 의하여 얻어진 정보의 상대적 중요도에 따른 가중치 (w)를 해당 정보와 조건명제의 합치정도(Degree of Match : DM)에 (DM)w 의 형식으로 적용함으로써 퍼지프러덕션시스템에서 정보의 중요도를 반영하여 프러덕션규칙을 평가하는 방법을 제시한다.

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A Study on Reducsion of CBR Using Rough set (Rough 집합을 이용한 사례베이스에 관한 연구)

  • 최성혜;정환묵
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1996.10a
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    • pp.340-343
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    • 1996
  • 실세계에서 존재하는 대부분의 지식은 다양한 패턴들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 사례베이스 추론(Case-Based Reasoning : CBR)에서 다중의 의미를 갖는 불확실한 지식을 쉽게 표현할 수 있는 러프 집합을 이용하여 지식의 함축의 의미를 갖는 지식을 간략화하는 방법을 제안한다. 전문가의 지식 구조를 명확화 하는데는 많은 노력이 필요하고 지식획득의 병목현상이 일어난다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 많은 사례의 수를 러프 집합의 성질을 이용하여 사례를 동치 클래스로 분류하여 사례의 수를 감소하므로써 CBR의 기능을 향상시킨다.

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A Study on the Processing of Imprecision Data by Rough Sets (러프집합에 의한 불완전 데이터의 처리에 관한 연구)

  • 정구범;김두완;정환묵
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1998.03a
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    • pp.11-15
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    • 1998
  • 일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.

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