The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.7
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pp.1781-1791
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1996
A number of research issues such as knowledge acquisition, inferencing techniques, and knowledge refinement methodologies have been involved in the development of expert systems. Since each issue is considered very com- plicated, there has been little effort to take all the issues into account collectively at once. However, knowledge acquisition and inferencing are closely reated because the knowledge is extracted by human experts from the inferencing process for solving a specific task or problem. Knowledge refinement is also accomplished by hand-ling problems caused during the inferencing process of the system due to incompleteness and inconsistency of the knowledge base. From this perspecitive, we present a method by which software platform is established in which those issues are integrated in the development of expert systems, especially in the domain where the domain models and concepts are hard to be constructed because of inherent fuzziness of the domain. We apply a machine learning technique,technique, conceptual clustering,to build a knowledge base and rual models by which an efficient inferencing,incermental knp\owledge acquisition and refinment are possible.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.13
no.1
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pp.65-73
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2010
This study offered lexical knowledge acquisition model of unsupervised learning method in order to overcome limitation of lexical knowledge hand building manual of supervised learning method for research of natural language processing. The offered model obtains the lexical knowledge from the lexical entry which was given by inputting through the process of vectorization, clustering, lexical knowledge acquisition automatically. In the process of obtaining the lexical knowledge acquisition of model, some parts of lexical knowledge dictionary which changes in the number of lexical knowledge and characteristics of lexical knowledge appeared by parameter changes were shown. The experimental results show that is possibility of automatic building of Machine-readable dictionary, because observed to the number of lexical class information cluster collected constant. also building of lexical ditionary including left-morphosyntactic information and right-morphosyntactic information is reflected korean characteristic.
This study is to comparate on impact factors and moderator of incentives of knowledge transfer between Nonprofit and Profit organization. In nonprofit organization, the results founded that individual information capability, quality of knowledge, and quality of construct were statistically significant in knowledge acquisition, informal communication and quality of construct were statistically significant knowledge sharing, and individual information capability, informal communication, quality of knowledge and quality of construct were statistically significant knowledge use. Also interactive effect of knowledge sharing and Psychological Physical incentive was statistically significant knowledge use. In profit organization, the results founded that individual information capability, informal communication, quality of knowledge, and quality of construct were statistically significant in knowledge acquisition, quality of knowledge and quality of construct were statistically significant knowledge sharing, and individual information capability, informal communication, and formal communication were statistically significant knowledge use. Also interactive effect of knowledge acquisition and Psychological Physical incentive was statistically significant knowledge use.
The Smartphone, one of essential mobile devices widely used recently, can be very effectively applied to capture knowledge on the spot by jointly applying the pervasive functionality of cloud computing. The process of knowledge capturing can be also effectively automated if the topic of knowledge is automatically identified. Therefore, this paper suggests an interdisciplinary approach to automatically acquire knowledge on the spot by combining technologies of text mining-based topic identification and cloud computing-based Smartphone. The Smartphone is used not only as the recorder to record knowledge possessor's dialogue which plays the role of the knowledge source, but also as the sensor to collect knowledge possessor's context data which characterize specific situations surrounding him or her. The support vector machine, one of well-known outperforming text mining algorithms, is applied to extract the topic of knowledge. By relating the topic and context data, a business rule can be formulated, and by aggregating the rule, the topic, context data, and the dictated dialogue, a set of knowledge is automatically acquired.
In today's knowledge-based industries, knowledge can be said to be a significant factor that has a decisive impact on corporate competitiveness. Recently, Korean construction companies have been going through a difficult period of time because of various negative domestic and foreign factors, such as economic decline and a continued sluggish domestic construction market, mainly due to the Korean government's real estate regulations and increasing competition from overseas companies with improved technologies. To help domestic construction companies navigate such an environment, this study empirically analyzes how the nature of corporate knowledge impacts the acquisition, transfer and deployment of knowledge within the organization of a company. Through such empirical analysis, we looked into how internal attributes of corporate knowledge affect the acquisition, transfer and application of such knowledge for domestic construction companies, with the application of the structural equation modeling (SEM). According to the results of this study, it is clear that the attributes of corporate knowledge have a significant impact on the acquisition, transfer and application of corporate knowledge, and therefore on the managerial performance of domestic companies.
본 연구에서는 일관제철 공정의 철강산업과 같은 대규모 기계설비 집약적 산업 환경에 적합한 기술지식 경영시스템에 대해 고려하고자 한다. 기술경쟁력 확보를 위한 철강업체의 전략적 기술경영은 핵심기술에 대한 지식경영 활동과 연계될 때 비로소 시너지효과를 극대화할 수 있다. 또한 철강업체의 지식경영은 암묵적 혹은 형식적 제철공정 기술지식의 창출, 획득 및 공유 등의 활동을 통해 활성화되어야 한다. 본 연구에서는 먼저 철강산업 현장의 기술지식 관리대상으로 조업설비 프로세스 및 무형 지식자산의 범위를 정의하고, 일관제철 공정의 핵심기술 로드맵에 따라 기술지식 경영활동에 적합한 계층적 지식경영 조직구조를 구축하고자 한다. 또한 제철공정 노하우 등과 같이 암묵적 기술지식을 획득하고 이를 공유할 수 있는 형태로 변환하기 위한 기술지식 획득 방법론을 수립하고 이를 기초로 인터넷에 기반을 둔 제철공정 기술지식 경영시스템을 구축하고자 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1997.10a
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pp.416-420
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1997
다양한 응용 목적의 대규모 실용적 언어지식 구축을 위해서는 한국어의 모든 언어현상을 수용할 수 있는 이상적인 언어지식(optimal linguistic knowledge) 획득을 목표로 연구해 나가야 한다. 본 연구에서 언어지식의 획득은 주어진 말뭉치의 분석을 통해 이루어진다. 주어진 말뭉치에서 새로운 언어현상이 발견되었을 경우, 기존의 언어지식은 새로운 언어현상을 수용할 뿐만 아니라 기존에 발견되었던 언어현상도 함께 수용할 수 있도록 바뀌어져야 한다. 이러한 변화의 원칙이 보장되어야만 언어지식의 양적 확장과 함께 질적 확장을 이룰 수 있다. 본 연구에서는 언어지식의 질적 확장을 언어지식의 수렴성이라고 정의하고 수렴성 보장을 위한 방법론을 연구한다. 수렴성 보장을 위해서는 먼저 언어지식 획득과정이 공정화, 자동화되어야 하고 언어지식이 변화할 때 수렴을 확인하는 과정이 필요하다. 수렴을 확인하기 위하여 구문구조 데이터베이스와 역사전(Inverted Dictionary)을 이용하는 방법을 제안한다. 지금까지는 언어지식의 양적 확장에만 치중해 왔으나 본 연구에서 제안된 방법으로 언어지식이 구축된다면 질적 확장도 함께 도모할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06c
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pp.118-120
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2006
지식관리시스템은 기업들의 생산성을 높이기 위해 사내보유 지식을 획득, 관리하여 후속 업무 처리에 적극 활용하도록 지원하는 시스템이다. 현재 지식관리시스템들에서는 정형적 지식에 대한 추출은 잘 이루어지고 있으나, 조직원들의 암묵지에 대해서는 자발적 등록을 유도하는 보상제도 등의 방법에 의존하고 있다. 본 논문은 업무를 진행함과 동시에 조직원으로부터 지식을 의무적으로 획득할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 또한 지식을 온톨로지 기반으로 표현함으로써 지식을 단지 설명하는 차원의 지식베이스를 구축하는 것이 아니라 새로운 지식을 추론할 수 있는 방법을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.304-306
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2000
다양한 문제의 해결을 위하여 요구되는 각종 지식의 처리는 인공 지능 분야의 중요한 주제가 되어 왔다. 본 논문에서는 여러 종류의 지식중에서 많이 연구되어 있지 않은 삽화 지식의 획득과 저장에 관하여 논의하며, 삽화 지식은 플랜 인지의 과정을 통해 알아낸 목표의 연속체로서 자동 에이전트의 영구 기억에 저장되어야 한다고 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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