Journal of the military operations research society of Korea
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v.23
no.2
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pp.45-71
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1997
There has been considerable research recently on uncertainty handling in the fields of artificial intelligence and knowledge-based system. Various numerical and non-numerical methods have been proposed for representing and propagating uncertainty in knowledge-based system. The Bayesian method, the Dempster-Shafer's Evidence Theory, the Certainty Factor model and the Fuzzy Set Theory are most frequently appeared in the knowledge-based system. Each of these four methods views uncertainty from a different perspective and propagates it differently. There is no single method which can handle uncertainty properly in all kinds of knowledge-based systems' domain. Therefore a knowledge-based system will work more effectively when the uncertainty handling method in the system fits to the system's environment. This paper proposed a framework for selecting proper uncertainty handling methods in knowledge-based system with respect to characteristics of problem domain and cognitive styles of experts. A schema with strategic/operational and unstructured/structured classification is employed to differenciate domain. And a schema with systematic/intuitive and preceptive/receptive classification is employed to differenciate experts' cognitive style. The characteristics of uncertainty handling methods are compared with characteristics of problem domains and cognitive styles respectively. Then a proper uncertainty handling method is proposed for each category.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.9
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pp.192-203
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2001
The design of gate and runner(delivery system) is one of the most important subject in injection molding. Delivery system is a channel to flow the polymer melt from the injection molding machine to the mold cavities. Also, delivery system affect quality and productivity of the part. The synthesis of delivery system of injection molding has been done empirically, since it requires profound knowledge about the moldability and causal effects on the properties of the part, which are not available to designers through the current CAD systems. GATEWAY is a knowledge module which contains knowledge to permit non-experts as well as mold design experts to generate the acceptable geometries of gate and runner far injection molded parts. A knowledge-based CAD system is constructed by adding the knowledge module, GATEWAY, to an existing geometric modeler. A knowledge-based CAD system is a new tool which enables the concurrent design and CIM with integrated and balanced design decisions at the initial design of injection molding.
Many research works are on going to monitor and diagnose diverse malfunctions of satellite systems as the complexity and number of satellites increase. Currently, many works on monitoring and diagnosis are carried out by human experts but there are needs to automate much of the routine works of them. Hence, it is necessary to study on using expert systems which can assist human experts routine work by doing automatically, thereby allow human experts devote their expertise more critical and important areas of monitoring and diagnosis. In this paper, we are employing artificial intelligence techniques to model human expert's knowledge and inference the constructed knowledge. Especially, case-based approaches are used to construct a knowledge base to model human expert capabilities which use previous typical exemplars. We have designed and implemented a prototype case-based system for diagnosing satellite malfunctions using cases. Our system remembers typical failure cases and diagnoses a current malfunction by indexing the case base. Diverse methods are used to build a more user friendly interface which allows human experts can build a knowledge base in an easy way.
In quantitative contexts, data mining is widely applied to the prediction of stock prices from financial time-series. However, few studies have examined the potential of data mining for shedding light on the qualitative problem-solving knowledge of experts who make stock price predictions. This paper presents a GA-based data mining approach to characterizing the qualitative knowledge of such experts, based on their observed predictions. This study is the first of its kind in the GA literature. The results indicate that this approach generates rules with higher accuracy and greater coverage than inductive learning methods or neural networks. They also indicate considerable agreement between the GA method and expert problem-solving approaches. Therefore, the proposed method offers a suitable tool for eliciting and representing expert decision rules, and thus constitutes an effective means of predicting the stock price index.
The reference guide for the cost of establishing the digital documents has been used as a basis for establishing the budget for the construction of the knowledge information resource. However, due to the abolition of the nominal unit price notification in terms of IT projects, it is necessary to conduct research to convert the standard of the current labor force grade standard to the national incompetency standard (NCS). In this study, we investigate and revise the system and contents of the current knowledge information cost estimation model. In specific, i) we conducted gap analysis of cost estimation model and existing NCS model. As the contents conforming for the construction of the knowledge information resource were not adoptable, we define the description of the construction of the knowledge information resource and to identify the core elements of NCS prior to the improvement of the cost model. ⅱ) then we proposed improve the cost model considering integration with newly proposed NCS model for knowledge information construction job. In order to ensure the validity of the application of NCS development and cost estimation model, the experts reviewed relevant contents and made plans for improvement by using experts from supply and demand groups of various fields of national knowledge informatization projects.
The availability of technology and the abundance of experts in universities create an ample opportunity to provide a venue that allows a knowledge seeker to easily connect with and request advice from university experts. On the other hand, outsourcing provides opportunities and remains one of the emerging trends in organizations, and can very clearly observed in the Philippines. This paper describes the development of a reliable web-based approach to Knowledge Product Outsourcing (KPO) services in the Silliman Online University Learning system. The system is called an "e-Knowledge Box."It integrates Web 2.0 technologies and mechanisms, such as instant messaging, private messaging, document forwarding, video conferencing, online payments, net meetings, and social collaboration together into one system. Among the tools used are WAMP Server 2.0, PHP, BlabIM, Wordpress 3.0, Video Whisper, Red5, Adobe Dreamweaver CS4, and Virtual Box. The proposed system is integrated with the search engine in URLs, Web feeds, email links, social bookmarking, search engine sitemaps, and Web Analytics Direct Visitor Reports. The site demonstrates great web usability and has an excellent rating in functionality, language and content, online help and user guides, system and user feedback, consistency, and architectural and visual clarity. Likewise, the site was was rated as being very good for the following items: navigation navigation, user control, and error prevention and correction.
Humans are well-known for being adept at using intuition and expertise in many situations. However, human experts are still susceptible to errors in judgment or execution, and failure to recognize the limits of knowledge. This would happen especially in semi-structured situations, in multi-disciplinary settings, under time or other stress, under uncertainty, or when knowledge is outdated Human errors are caused by cognitive biases, attentional slips/memory lapses, cultural motivations, and missing knowledge. The purpose of this research is to study errors of human experts committed in judgment and the general idea of critiquing systems as corresponding plan. Compared to expert systems, critiquing systems are narrowly focused programs useful in limited situations for collaborating with and supporting experts in their task activities. It supports an expert by detecting the human's errors by deploying various strategies that stimulate humans to improve their performance. A variety of types of critiquing systems has spread through numerous application areas.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.12
no.2
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pp.57-75
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2022
Currently, it is not easy for most domestic public libraries to collect and provide reliable health information services on their own. Health information is distributed or professional, making it inconvenient for users to use. Based on the implications derived from the case study, the Library Health Information Integration Service Model was proposed as a specialized information service. The model consists of a composition shared by librarians, health and medical experts, and users, focusing on library websites that provide integrated health information integration services, and has the following features. First, it provides health and medical information on a specialized subject. Second, it provides integrated health and medical information services provided in various ways. Third, librarians and health and medical experts work together to provide information services. Fourth, users can freely use health information integration services online and offline. The model presented in this study means that libraries can play a leading role in health information integration services to increase the utilization rate of public libraries and further contribute to librarians serving as experts in health information services.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.3
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pp.239-243
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2002
Multi-valued decision making for transitional stochastic events was newly derived based on conditional probability of knowledge database which included experts'knowledge and experience. The proposed multi-valued decision making was successfully adopted to the determination of the five levels of the vigilance of a subject during the EEG (electroencephalogram) recording; awake stage (stage W), and sleep stages (stage REM (rapid eye movement), stage 1, stage 2, stage $\sfrac{3}{4}$). Innovative feature of the proposed method is that the algorithm of decision making can be constructed only by use of the knowledge database, inspected by experts. The proposed multi-valued decision making with a mathematical background of the probability can also be applicable widely, in industries and in other medical fields for purposes of the multi-valued decision making.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1993.10a
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pp.71-78
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1993
The R/C structures is very popular because of its low construction cost and its semi-permanent life. But in Korea, unfortunately there are few exprets in this field, and the repair methods and selection of material for R/C structures are determined by their subjective personal opinions. Therefore systematic study of this field is ulgently required. For attainning this purpose, in this study the related documents and knowledge or experience from human experts were collected. Based on the collected information cracks are classified into 25 patterns and repair related-knowledge base, which will be formulated and encoded into the domain knowledge, is built. And then an expert system, that can suggest the repair methods in the same way the human experts would, is developed. The results using the developed expert system are compared to the real field practices and they are satisfactory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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