Thanks to the remarkable success of Artificial Intelligence (A.I.) techniques, a new possibility for its application on the real-world problem has begun. One of the prominent applications is the bankruptcy prediction model as it is often used as a basic knowledge base for credit scoring models in the financial industry. As a result, there has been extensive research on how to improve the prediction accuracy of the model. However, despite its impressive performance, it is difficult to implement machine learning (ML)-based models due to its intrinsic trait of obscurity, especially when the field requires or values an explanation about the result obtained by the model. The financial domain is one of the areas where explanation matters to stakeholders such as domain experts and customers. In this paper, we propose a novel approach to incorporate financial domain knowledge into local rule generation to provide explanations for the bankruptcy prediction model at instance level. The result shows the proposed method successfully selects and classifies the extracted rules based on the feasibility and information they convey to the users.
소셜네트워크 서비스(SNS)를 사용하는 이유는 무엇일까? 게임, 정보의 검색, 시간 보내기, 단순한 반복적인 습관 등 다양한 이유가 있을 수 있겠지만, 가장 공통적인 이유는 재미(fun)이다. 그렇다면 사용자들이 SNS를 이용하면서 느끼는 재미의 개념은 무엇이며 이러한 재미는 어떻게 이루어져 있는가? 라는 의문을 갖게 된다. 재미 현상을 이해하는 것이야말로 SNS현상의 본질을 이해하는 것이 될 것이며, 향후 개발되는 SNS의 많은 부분을 보다 재미있게 만드는데 필요한 단초를 제공할 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 (1)SNS 사용자들이 어떤 종류의 재미를 느끼는지를 살펴보고, (2)재미를 구하기 위하여 어떤 행동을 하는지를 고찰하였다. 또한, (3)이러한 행동을 체계적인 설명을 위하여 SNS에서 재미를 구하는 가치 양식이 어떻게 달라지는지를 하나의 모형(재미진화모형)으로 제시하였다. 재미진화모형은 보기(seeing), 가지기(having), 하기(doing), 되기(being)4가지 단계로 이루어지며, 각 단계로 진행되면서 몰입(commitment)는 커지게 된다. 보기단계에서는 사실 모든 SNS 행동에서 사람들은 가장 먼저 "보는 것"을 통해 재미를 느낀다. 가지기(having) 단계에서는 보는 것만으로 재미를 지속하기는 어려우며, 정상적인 경우 일정기간이 지나면 그 활동의 구성요소를 소유하고 싶어한다. 하기(doing) 단계에서는 가지기의 재미는 다시 발전하여 그 활동과 직접 관련된 행동으로 나타난다. 마지막으로 되기(being) 단계에서 동일시 과정이 발전하면 보다 성숙한 형태의 재미추구 양식이 나타난다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.18
no.3
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pp.63-86
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2001
Consumer health information is receiving more attention than ever before. This growing attention can be linked to the Internet and to people seeking more information on health topics. The purpose of this study is to suggest a design of the Knowledge management system for medical information services in a public library. As theoretical backgrounds, it discusses the issues regarding to the medical information services in a public library, knowledge management and knowledge management system. After that, 12 medical information sites are analyzed then the planning and the main menu of a medical information site for a public library are described. Finally, the model of the knowledge management system for a public library with 5 sub-systems are suggested: 1) knowledge creation system, 2) technology support system, 3) training system, 4) community service system, 5) knowledge sharing and network system. This system based on knowledge management will help provide the users high quality of medical information.
Because it is difficult to respond to a constantly changing environment with individual ability and creativity alone, many organizations are forming teams and seeking ways to make the teams more active. Team learning behavior allows team members to and create better performance based on such accumulated knowledge and experience within a team. In particular, the process of team learning not only explicit and formalized knowledge but also implicit and informal experiences is important from the perspective of knowledge management. However, there were limitations in utilizing research results on team learning behavior because the concepts were fragmented and the measurements were different for each researcher. In this study, an integrated model was presented by examining concepts related to team learning behaviors. Moreover, the measurement model of team learning behaviors was validated for the Korean context. The measurement model consisted of five factors: sharing and elaboration, constructive conflict, team reflection, team activity, and storage and utilization. This tool was confirmed through exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. The results of this study are expected to have implications for team researchers and practitioners who diagnose and improve the level of team learning behavior within an organization.
Online reviews written by tourists provide important information for the management and operation of the tourism industry. The star rating of online reviews is a simple quantitative evaluation of a product or service, but it is difficult to reflect the sincere attitude of tourists. There is also an issue; the star rating and review content are not matched. In this study, a star rating prediction model based on online review content was proposed to solve the discrepancy problem. We compared the differences in star ratings and sentiment by continent through sentiment analysis on tourist attractions and hotels written by foreign tourists who visited Korea. Variables were selected through TF-IDF vectorization and sentiment analysis results. Logit, artificial neural network, and SVM(Support Vector Machine) were used for the classification model, and artificial neural network and SVR(Support Vector regression) were applied for the rating prediction model. The online review rating prediction model proposed in this study could solve inconsistency problems and also could be applied even if when there is no star rating.
Based on the diffusion of innovation paradigm, this study conceptualizes the constituent components (3P) and the growth stages (6C) for knowledge management. It is critical for knowledge management efforts to identify 'where we are' and decide 'where to go' and then to manage 'how to go'. As a framework for the success of knowledge management, the 3P6C model is intended to systematically guide these efforts toward knowledge asset management and implementation, for knowledge productivity. This model is illustratively applied to such success stories as in Skandia, Buchman Lab and Hall Mark Cards. Such applications of this model show that they have been through such prior activities required in the earlier stages, and thattechnological platform is just one of the 3 key components working as an enabler, implying together the existence of growth path in KM success. Provided in the appendix are a set of exemplary scenarios in knowledge management practice for growth stage assessment.
In recent years, knowledge has emerged as a major source of competitive advantage due to the continuous development of information and communication technology, the acceleration of globalization, and the entry into knowledge-based society. Thus interests in knowledge management have been increased significantly. Nevertheless theoretical backgrounds of knowledge management are not actively discussed. Studies on the knowledge management of R&D groups initiating knowledge creation and sharing are not actively conducted either. This study, therfore, provides a research model of knowledge management to investigate relationships among resource and institutional characteristics, knowledge management activities, and knowledge management performance of R&D groups based on knowledge-based theories and institutionalization theories. This study further offers research propositions inherent in the model.
In the age where the Internet changes everything, even the earth has become flat. The boarders between nations, locations, times, and industries are not meaningful, and no single company can do the whole process well. Therefore, various types of 'Value network' and 'Relation web' emerge for moving first and learning fast. Both the relationship maturity model (RMM) proposed and the partnership management initiatives at SKT demonstrate that the concept is important, and that the final goal can be reached only through a series of critical outcome at each phase. In particular, recognizing as core infrastructures various online/offline channels, deep trust, and rich communications is an important finding for a successful relationship management. Also, related literatures suggest the following key factors to be influential in more than two phases: professionalism including expertise, similarity, channel infrastructure, trustful/trustworthy, and absorptive capacity. Based on these findings, future efforts need to be put on the research & development of related measurement and management tools. It is hoped that more dance with their partners through these efforts.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.04a
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pp.109-118
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1993
This paper describes the management of knowledge base and optimization models using knowledge-assisted optimization model formulation system UNIK-OPT (UNIfied Knowledge-OPTimization). We will illustrate UNIK-OPT with the case of production scheduling in refinery.
본 연구는 사회적자본 이론(Social Capital Theory)과 자기표현 이론(Self Expression Theory)을 중심으로, 인터넷 지식공유에 미치는 영향을 밝히고자 시도하였다. 전체 108명의 표본을 AMOS 7.0을 사용하여 구조모형 분석을 실시하였으며, 분석한 결과, 혁신성은 자기표현에 유의한 영향을 주었고, 자기효능감은 사회적자본과 자기표현에 유의한 영향을 주었다. 또한 사회적자본과 자기표현은 지식공유에 유의한 영향을 주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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