Grinding is considered as a very effective machining technology to attain high production rates and a good surface quality of hard and brittle components. However, the grinding operations till needs the skill and the experience of an operator because of a lack of scientific knowledge and engineering principles. This is the reason why grinding operations are not completley intergrated in CIMS(Computer Intergrated Manufacturing System. Recent develop- ment focus on expert system which deals with domain specific knowledge in order to solve this problem. Firstly, in this study, a basic strategy to develop the grinding knowledge-base for grinding is discussed. Next, the architecture of knowledge-base and management of the grinding knowledge-base(GKB) is described.
In the EPC(Engineering Procurement and Construction) project of the plant, procurement engineering has a profound effect on the profitability of the project. It is important that the procurement specifications are well written to ensure that procurement engineering works properly. In the meantime, the procurement specifications have been created by the experience of the person in charge because there was no system for helping procurement engineering. To cope with this situation, we are developing a procurement engineering management support system (PeMSS). This paper describes how to implement a knowledge-based service in the procurement engineering management support system. First, we briefly introduce the PeMSS, the knowledge base application field, and how to apply it. The parts that requires knowledge-based service are parsing the requirements in the PDF (Portable Document Format) file and management of the document provided by the supplier of the equipment.
This paper introduces an approach to multi-layered product knowledge model for collaborative engineering environment. The participants in collaborative engineering want to share and reason product knowledge through internet without any heterogeneity and ambiguity. However the previous knowledge models are limited in providing those aspects. In this paper, the collaborative engineering domain is analyzed and then the product knowledge is organized into four levels such as product context model, product specific model, product design model and product manufacturing model. The four levels are represented by first-order logic in layered fashion. The concepts and the instances of a formal ontology are used for recursive representation of the four levels. The instances of the concepts of an upper level like product context model are considered as the concepts of an adjacent lower level like product specific model, and this mechanism is applied to the other levels. These logic representations are integrated with the schema and the instances of a relational database. OWL representation of the four levels is defined through the integration of the logic representation and OWL primitives. The four product knowledge models have their major representation according to the characteristics of each model. This approach enables engineer to share product knowledge through internet without any ambiguity and utilize it as basis for additional reasoning.
High-tech industry has been the principal economic source for Taiwan in recent years. The characteristics of high-tech industries in Taiwan are changeable product markets, short product life cycles and high company attrition rate. In the globalization trend, the high-tech industry has gradually increased corporate competitiveness and reached the goal of sustainable operations through knowledge management, knowledge sharing and new product research and development. Firms have aggressively strengthened and integrated their internal and external resources and enhanced knowledge sharing to increase industry operational performance. Effectively strengthening the knowledge management operation and performance evaluation of knowledge sharing in Taiwan's high-tech industry has become a critical issue. In the selection of knowledge sharing Key Performance Indicators (KPI), this research divided the knowledge sharing indicators into representative strategic indicators such as organizational knowledge learning, organizational knowledge resources, organizational information capacity and organizational knowledge performance through screening using Factor Analysis. The characteristics of the constructs were interdependent. This research calculated and adjusted the correlation among the key performance knowledge sharing indicators using ANP and determined the relative weight of knowledge sharing.
웹을 통한 데이터 공유에 대한 관심의 증가로 RDF 트리플 형태의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 대용량 RDF 데이터를 저장하고 빠른 SPARQL 질의 처리를 지원하는 트리플 저장소의 개발이 중요하다. 아파치 프로젝트 중 하나인 Jena-TDB는 가장 잘 알려진 오픈소스 트리플 저장소 중 하나로서 Jena 프레임워크 기반으로 구현됐다. 하지만 Jena-TDB 의 경우 단일 컴퓨터에서 작동하기 때문에 대용량 RDF 데이터를 다룰 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MongoDB를 활용한 Jena 프레임워크 기반의 트리플 저장소인 Jena-MongoDB를 제안한다. Jena 프레임워크를 사용했기 때문에 기존 Jena-TDB와 동일한 인터페이스로 사용할 수 있고 최신 표준 SPARQL 문법도 지원한다. 또한 MongoDB를 사용했기 때문에 분산환경에서도 작동할 수 있다. 대용량 LUBM 데이터셋에 대한 SPARQL 질의 처리 실험결과 Jena-MongoDB가 Jena-TDB 보다 빠른 질의 응답 속도를 보여줬다.
스마트 디바이스의 급격한 증가와 함께 사용자의 SNS(Social Network Service) 이용률도 급격하게 증가하게 되었다. 이로 인해 사용자들의 웹에 대한 접근성도 증가하면서, 데이터의 양도 기하급수적으로 증가하는 결과를 초래하였다. 이런 엄청난 양의 빅 데이터를 통해 획일적인 검색을 통한 정보 제공이 아닌, 사용자 맞춤형 지식 제공을 위한 연구의 필요성이 높아지고 있다. 이러한 지식 서비스를 제공하기 위해서는 사용자에 의해 수집된 데이터를 분석하고 평가하는 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 스마트폰을 활용하여 40명의 데이터를 수집하여 이동정보와 장소를 추측 하고, 정답 셋을 구성하여 데이터의 평가를 할 수 있는 모델에 대한 연구를 수행 하였다.
The objective of this study is to develop a knowledge-based scheduler applying simulation and knowledge base. This study utilizes a machine induction to build knowledge base which enables knowledge acquisition without domain expert. In this study, the best job dispatching rule for each order is selected according to the specifications of the order information. And these results are built to the fact base and knowledge base using the attribute-oriented induction method and simulation. When a new order enters in the developed system, the scheduler retrieves the knowledge base in order to find a matching record. If there is a matching record, the scheduling will be carried out by using the job dispatching rule saved in the knowledge base. Otherwise the best rule will be added to the knowledge base as a new record after scheduling to all the rules. When all these above steps finished the system will furnish a learning function.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.681-686
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2005
This paper discusses the role of construction management (CM) profession in claims management. It reviews the attitudes, psychology and practices relevant to CM knowledge. It is the purpose of this paper to highlight CM profession's knowledge in this area as this profession's core competence in contemporary construction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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