Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.287-294
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2011
This paper proposes a search system using the topic maps that it extends XMDR into Knowledge based XMDR for solving of the problems of the heterogeneity of distributed data on a network and integrate data by an efficient way. The proposed system combined Topic Maps and the extended metadata registry effectively. The Topic Maps represent related knowledge and reasoning relationship by associations of topic. And the extended metadata registry standards and manages the metadata of the local systems through registration and certification on the distributed environment. We also proposed a meta layer, include the meta topic and meta association to achieve semantic classification grouping of topics and to define relationship between Topic Maps and extended metadata registry.
Ine, So-Ran;Youn, Cheong;Misbah, Uddin Mirza;Lee, Kwon-Il;Cha, Seung-Hoon;Byoun, Bo-Gyun;Bae, Doo-Hwan
ETRI Journal
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제20권2호
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pp.192-213
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1998
The current approaches in Object-Oriented Analysis have limitations on modeling complex real world systems because they require priori knowledge about objects and their interactions before applying them. This may be practical in small systems and systems with clear domain knowledge, but not in large real world systems with unclear domain knowledge. Our approach uses a stepwise refinement technique in a top-down manner to the Object-Oriented Analysis stage with the application of use cases. This approach is especially good for new areas where we do not know all the information in advance. We present the approach with an example of its application to the B-ISDN service modeling and distributed systems.
Recently, a lot of domestic construction companies have implemented Knowledge Management System. However, most of the knowledge in the construction fields still cannot written down on papers, and it is just locked in people's heads. The purpose of this study was to analyze the current situation of knowledge sharing in the construction fields. For this research, questionnaires were distributed and the results of this study was as follows; the essential factor of successful knowledge sharing is not introducing a high quality of electronic system but developing culture of knowledge sharing. When positive culture of knowledge sharing is combined with technical infrastructure, knowledge sharing will be actively promoted.
이 논문은 정보커뮤니케이션 기술을 통하여 정보교류가 활발히 이루어지는 조직내의 지식창출에 있어서 웹블로그 장르분석의 유용성을 밝히는데 그 목적이 있다. 오늘날 지식창출은 지식 중심 업무환경에서 경쟁력 우위를 확보하는데 필수적인 요소이다. 이를 위해 기업들은 지식관리시스템에 막대한 투자를 하고 있다. 그러나 분산지식관리시스템의 하위 정보시스템이 배치된 부서들의 서로 다른 사회문화적 환경으로 인하여 전체 지식관리시스템은 기대했던 성과를 거두지 못하는 경우가 많다. 보다 나은 경쟁력 확보를 위해서는 하위부서간의 사회문화적 차이를 조절하는 것이 중요하다. 웹블로그 사용자들이 사회적 규범을 공유하는 점을 고려한다면 웹블로그가 이러한 사회문화적 차이를 줄이는데 긍정적인 역할을 할 수 있을 것이다. 이 논문은 웹블로그의 장르분석이 조직내의 하위부서들 간의 사회문화적 차이를 줄일 수 있는 중요한 단서를 제공한다고 주장한다. 따라서 이러한 분류 행위가 지식관리시스템의 높은 실패율 문제를 해결하는 하나의 방법이 될 수 있을 것이다. 이 논문은 조직 지식창출이론과 기술의 사회구성론적 관점을 복합적으로 이용하여 사회화가 적용된 분산정보시스템과 그렇지 못한 시스템을 비교하여 보다 나은 지식관리를 구현하는데 유용한 프레임워크를 제공하는데 그 의의가 있다.
Multinational Corporations (MNCs) are establishing globally-distributed R&D centers around the world. Firms can overcome resource constraints and achieve superior innovative performance not only by using internal resources but also acquiring knowledge from oversea R&D centers. This paper explores the key factors that have been cited as significant influences on the ability to transfer knowledge, an important area of knowledge management of MNCs. Also, we identify the emerging outcomes in terms of R&D transfer and for the education, employment, and retention of knowledge works in MNCs. The result will be helpful for both MNC's managers and governments' decision makers with respect to R&D centers.
Many R&D organizations have interests on knowledge management system(KMS) to organize and utilize their knowledge resources. Currently, for research collaboration and knowledge management R&D organizations use either a specialized knowledge management system or a set of general application systems such as basic messaging system and document management system. The objectives of this paper are to identify important functionalities of knowledge management systems based on team characteristics and knowledge process of research teams in research organizations and to provide implications to design and implement knowledge management system for R&D teams. Survey results show that research teams perceive communication, collaboration and connection functionalities are important when their team sizes are large or they are distributed. During knowledge capture process, they need personalization of knowledge to reduce information overload.
Recently, mining far association rules in distributed database environments is a central problem in knowledge discovery area. While the data are located in different share-nothing machines, and each data site grows by time. Mining global frequent itemsets is hard and not efficient in large number of distributed sewen. In many distributed databases. time component(which is usually attached to transactions in database), contains meaningful time-related rules. In this paper, we design a new DTA(distributed temporal association) algorithm that combines temporal concepts inside distributed association rules. The algorithm confirms the time interval for applying association rules in distributed databases. The experiment results show that DTA can generate interesting correlation frequent itemsets related with time periods.
지식 관리 시스템을 운영하기 위해서는 대량의 지식 정보를 자동으로 추론 및 관리하는 기술이 필요하다. 현재, 이러한 시스템의 대다수는 컴퓨터간의 지식 정보를 자동으로 교환하고 스스로 새로운 지식을 추론하기 위해 온톨로지를 적용하고 있다. 따라서 대용량의 온톨로지를 대상으로 새로운 정보를 추론하는 효율적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 분산 클러스터의 메모리상에서 MapReduce와 유사한 작업을 수행하는 Spark 프레임워크를 적용하여, SHIF 수준으로 작성된 대용량의 온톨로지를 규칙 기반으로 추론하는 기술에 대해서 제안한다. 이에 본 논문은 다음 3 가지에 초점을 맞추어 설명을 한다. 클러스터내의 분산된 메모리상에서 대용량 추론을 실시하기 위해서, 먼저 각 추론 규칙에 따라 대용량의 온톨로지 트리플을 효과적으로 분류하여 적재하기 위한 자료구조, 두 번째 규칙간의 종속 관계와 상호 연관성에 따른 규칙 실행 순서와 반복 조건 정의, 마지막으로 규칙 실행에 필요한 명령을 정의하고 이러한 명령어를 실행하여 추론을 수행하는 알고리즘에 대해 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험을 수행하였다. 대표적인 분산클러스터 기반 대용량 온톨로지 추론 엔진인 WebPie와 비교 실험한 결과, LUBM에 대해서 WebPie의 추론 처리량이 553 트리플/초 인데 비해 284배 개선된 157k 트리플/초의 성능 향상이 있었다.
Since online knowledge networks usually consist of a larger, loosely knit, and geographically distributed group of "strangers" who may not know each other very well, members may not willingly share their knowledge with others. In order to address this challenge, this study looks Into the factors that are expected to affect knowledge sharing in an online knowledge network. For empirical validation, we choose "the global network of Korean scientists and engineers (KOSEN)" as one of the best practices of online knowledge networks. By using the archival, network, and survey data, we validate two models of knowledge sharing in sequence (i.e., knowledge contribution and knowledge utilization models) and then discuss the results. The findings of this study show that individuals not only contribute but also utilize knowledge in an online knowledge network when they are structurally embedded and perceive a strong reciprocity. In the network. In addition, taking pleasure in helping is found to positively affect knowledge contribution, whereas perceiving usefulness is found to Influence knowledge utilization. Contributions of this study and future research opportunities are also discussed.
현재 지능적 서비스의 핵심 기술은 딥러닝 즉 신경망, 그리고 GPU 병렬 컴퓨팅 및 빅 데이터와 같은 병렬 분산 처리 기술이다. 하지만 미래의 전 세계적으로 공유된 온톨로지를 통한 지능적 서비스 및 지식 공유 서비스에서는 지식의 표현 및 추론을 위하여 신경망보다 더 나은 방법이 있다. 그것은 시맨틱 웹의 표준 규칙 언어인 RIF 혹은 SWRL의 IF-THEN의 지식 표현이며, 이러한 규칙을 rete 알고리즘을 이용하여 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 단일 컴퓨터에서 동작하는 rete 알고리즘의 처리 규칙 수가 100,000개가 될 경우 그 성능이 수 십 분으로 매우 안 좋아지며, 분명한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 rete 알고리즘의 병렬 및 분산 처리에 대한 과거로부터 현재까지의 연구 내용을 정리 분석하며, 이를 통해 효율적인 rete 알고리즘의 구현을 위해 어떤 측면들이 고려되어야 하는지를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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