This thesis examines analyzing how historic knowledge was shaped in museum. Examining by Tokyo Imperial Museum, Government General Museum of Taiwan, Yi Wang Ga Museum, Government General Museum of Chosun, and NanTong Museum of late 19th and early 20th century, tried to find out similarities and differences. These museums are similar in that they adopt museums as modern system considering models of other countries(Europe or Japan) and exhibitions played important roles in gathering relics. Experts who leaded adoption of western civilization played an important role. These experts were conservatives who valued tradition and relics while they aimed for western civilization. It originated in the character of museum system. Historical Knowledge by museums was constituted with five combinations of conceptions which are nationality, locality, coloniality, and artistry. Every museum cannot help having modernity for museum itself is modern system. Modernity was symbolized by museum building of western style in Yi Wang Ga Museum, Government General Museum of Chosun. Tokyo Imperial Museum revealed nationality in that it tried building of imperial history which includes colonies. In early time, Tokyo Imperial Museum pursued modernity and artistry, however it concentrated on artistry than modernity later. We can find locality in that Tokyo Imperial Museum tried to find meaning about Japanese art by relating with natural characteristics. It is Taiwan Governor Museum that extremely expressed coloniality and artistry was not considered. Government General Museum of Chosun could not be exceptions of features of coloniality, but it need to recognize that artistry was focused all over the exhibitions. It was NanTong Museum that most directly expressed locality. Like these, Museums of East Asia established in around 1900 made different historical knowledge by varying weigh of five factors, nationality, locality, modernity, coloniality and artistry.
Eun-Bi Cho;Dinh-Lam Pham;Kyung-Hee Sun;Kwanghoon Pio Kim
Journal of Internet Computing and Services
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v.25
no.2
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pp.101-111
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2024
In this paper, we propose a concpetual architecture and its implementation approach for contextualizing unstructured CCTV-video frame data into structured XML-video textual data by using the deep-learning neural network models and frameworks. Conclusively, through the conceptual architecture and the implementation approach proposed in this paper, we can eventually realize and implement the so-called sharable working and experiencing knowledge management platforms to be adopted to smart factories in various industries.
Purpose. The purpose of the study was to assess the level of nurses' genetic knowledge and the perception of nurses' role in genetics. The ultimate goal of this paper is to educate practicing nurses so that they can counsel individuals and families with genetic problems, on the basis of better understanding of genetic diseases. Methods. A total of 969 clinical nurses in 11 general hospitals completed a self-administered questionnaire including basic genetic knowledge and perception of their role. The instruments were made by the author with the help of some experts on genetics. T-test, ANOVA, and Pearson Correlation were used to analyze the data. Results. The results of this study indicated that nurses revealed a vast knowledge deficit in genetics and the need for genetic content in nursing curriculum. The results also showed that nurses' sources of information about genetics largely came from the mass media. The nurses also expressed great interest in educating and counseling patients. Overall, the survey found a positive correlation between the nurses' level of knowledge and their degree of interest in genetics. Conclusion. In conclusion, education and training of clinical nurses in genetics is critical in integrating genetics with nursing science. Therefore, the development of educational programs for nursing knowledge and counseling as well as basic curriculums in genetic nursing at universities are essential in the near future.
Purpose: This study investigated the relationship between knowledge and attitude about smoking of college student smokers. Methods: The data were collected from the 6th to 27th of April 2005, from 411 college student smokers in Jeollabuk-Do area. The collected data were analysed by using the SPSS WIN 11.0. Results: 1) The focus group showed mean $17.40{\pm}12.45$ in the knowledge about smoking. The knowledge about smoking was significantly different among general subject characteristics of age(F=4.84, p=.008), grade(t=2.96, p=.003), major(F=5.93, p=.001), and religion(t=2.96, p=.003). 2) The focus group showed mean $23.69{\pm}16.19$ in their attitude about smoking. The attitude about smoking was significantly different among general subject characteristics of age(F=8.15, p=.000), grade(t=-2.33, p=.020), major(F=8.35, p=.000), and residence(t=3.08, p=.010). 3) The correlations between knowledge and attitude about smoking were positively correlated(p<0.01). Conclusion: The subjects knowledge about smoking was correlated with their attitude about smoking. Therefore, we need to develop various differential smoking prevention programs and extend the role of experts.
Diverse requirements of users on web-based model management force a system agent to develop user-adaptive building a model in reality and providing an adequate solution method of the model. The relationship between models is important knowledge for the agent to effectively build a new model to adaptively adjust an existing model under a problem and to efficiently connect the new model into an adequate solution method. Since the generating process of the inter-model relationship is more difficult than the building a new model however the process mostly depends on the knowledge of operation research experts. Without the adequate scheme of the inter-model relationship the burden of the management for the agent increases rapidly and the quality of the services may worsen. This study shows that meta-knowledge generated from relationship between models is important for the user to build a model in reality and to acquire the solver appropriate to the model. The relationship that consists of common and exclusive objects between models can be represented by frames. The system under development to implement the idea includes user-adaptive ability which identifies a model through forward chaining method and searches the solver appropriate to the model by using the meta knowledge. We illustrate the meta knowledge with an applied delivery system in supply chain management.
As North Korea passed from the Devotion (Jeongseong) movement to the black market (Jangmadang) system, the medical service system in that country was effectively destroyed. North Korean physicians who have successfully defected to South Korea (North Korean defector physicians, NKDPs) have experienced socio-economic hardships on their way to becoming incorporated into the South Korean medical system due to different medico- social cultures, different (English-based) medical terminology, and the clinical knowledge gap between North and South Korea. Since 2009, we have operated programs at the Seoul Medical Center to help NKDPs prepare for the South Korean medical licensing examination. These programs consist of clinical education at the medical center, personal mentoring, arrangement of educational programs at the medical college, mock tests at the consortium, and administrative aid. Looking forward, we hope to achieve the following: 1) More systematic support plans are needed involving medical education experts, field physicians, and experts on reunification. 2) An evaluation of defector physicians' current medical knowledge may provide information about the areas where supplementary education is most needed and the standards for certificating licenses. 3) In the short term, a customized glossary should be developed to assist defector physicians prepare for the examination. 4) To secure internships and residencies is the most important issue for further sustained training of NKDP physicians to become good clinicians after certification. Hopefully, this short report on the current ongoing educational course will lead to more extensive discussion.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.6
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pp.127-131
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2020
In today's financial industry, Fintech (financial technology) has showed its role of an innovation-driving area, which can bring outstanding changes to the traditional financial market. This article will briefly introduce Fintech as well as its development in Vietnam. Besides, the research also provided a survey on experts' opinions on the challenges to the promotion of Fintech application for the modernization of the banking-finance system in Vietnam. The survey results of 40 experts in banking with knowledge of Fintech identify five challenges faced by Fintech companies in Vietnam: (1) legal corridor; (2) infrastructure; (3) Fintech companies; (4) customers; and (5) human resources. From these five challenges/barriers, there are 14 detailed aspects. The results of the expert survey using descriptive statistics show that all five factors are assessed to be low and need to be better addressed in the future. The authors suggest several solutions for further development of Fintech to support the modernization of the banking-finance system in Vietnam: (1) quickly complete the regulatory framework; (2) introduce policies on tax exemption; (3) promote research and application of the benefits of block-chain technology; (4) utilize the abilities of the human resources; and (5) actively promote and popularize knowledge about Fintech.
In this paper, we introduce the methodology for the automatic generation of the subject field hierarchy for Intellgent Expert Management Framework using WordNet. Intelligent Expert Management Framework, which is proposed as an appropriate method to manage valuable tacit knowledge within the organization, defines the expert profile structure and proposes the efficient method to automate the process to collect and update the expert profile information based on the profile structure defined. To increase the satisfaction level of users, additional intelligent search features are defined and users can be given the list of experts in related or similar expert fields when they perform expert searches based on the expert database being built. To enable automatic profiling of the organizational experts as well as intelligent expert searches, the subject field hierarchy, upon which the expert profiles are classified and expert searches for similar fields are performed, should be predefined. In this paper, we propose the WordNet library method that first eliminates the ambiguity of the senses of nominal data values, constructs the subject field hierarchy by overlapping the hypernym of the remaining senses, and lastly adjusts the derived hierarchy to the preference of users. Based on the proposed methodology, we expect to avoid the prohibitive costs in building large subject field hierarchies when manually done as well as maintain the objectivity of the hierarchies.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.65-68
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2001
Short shot is a molded part that is incomplete since insufficient material was injected into the mold. Remedial actions to solve short shot can be done by injection molding experts based on their empirical knowledge. Modifying mold and part, changing resin to less viscous one, and adjusting process conditions are general remedies. Experts of injection molding might try to adjust process conditions such as mold temperature, melt temperature, injection time based on their empirical knowledge as the first remedy because adjustment of process conditions is the most economic way in time and cost. However it is difficult to find appropriate process conditions as they are highly coupled and there are so many elements to be considered. In this paper, a fuzzy logic algorithm has been proposed to find an appropriate mold temperature. With the percentage of the insufficient Quantity of an injection molded part, an appropriate mold temperature can be obtained by the fuzzy logic algorithm.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.4B
no.1
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pp.29-35
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2004
Locomotive scheduling in railway systems experiences many difficulties because of the complex interrelations among resources, knowledge and various constraints. Artificial intelligence technology has been applied to solve these scheduling problems. These technologies have proved to be efficient in representing knowledge and rules for complex scheduling problems. In this paper, we have applied the CSP (Constraints Satisfaction Problems) programming technique, one of the AI techniques, to solve the problems associated with locomotive scheduling. This method is more effective at solving complex scheduling problems than available mathematical programming techniques. The advanced locomotive scheduling system using the CSP programming technique is realized based on the actual timetable of the Saemaul type train on the Kyong-bu line. In this paper, an overview of the CSP programming technique is described, the modeling of domain and constraints is represented and the experimental results are compared with the real-world existing schedule. It is verified that the scheduling results by CSP programming are superior to existing scheduling performed by human experts. The executing time for locomotive scheduling is remarkably reduced to within several decade seconds, something requiring several days in the case of locomotive scheduling by human experts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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