의료 시스템이 개발되면 시스템이 사용하는 knowledge source의 신뢰도가 시스템의 수행능력에 큰 영향을 미치게 되므로, knowledge source의 신뢰도를 검증해야한다. 본 논문은 의료 시스템 CLINAID의 knowledge source의 신뢰성 조사에 대한 연구의 방법과 결과를 발표하였다. 그 방법으로는 CLINAID에 사용된 Cardiovascular body system 데이터에 fuzzy relational method를 적용하여 구조적 분석을 통해 만들어진 인공의 syndrome을 knowledge base에 저장되어있는 의료 전문가의 syndrome과 비교하였다. 7 가지 fuzzy implication operator를 사용하여 거의 비슷한 결과들을 산출해 냈으며, 그 결과들이 전문가가 제공한 syndrome과 거의 일치하였다.
As the knowledge is recognized as a core factor of organization's competitiveness and creation of value added, the importance of knowledge management is also increased. To achieve the successful knowledge management, it is important to establish strategy that consider essential purpose of knowledge management such as creating and sharing of knowledge resource, improving performance, and continuing organizational innovation within the organization and influence factor inside and outside of organization. Until now, however, the research for knowledge management strategy was mostly limited to the statistical analysis based on the unilinear causality model, and systematic access and analysis that consider interaction and feedback structure between factors. In this paper, we developed the novel decision-making framework for successful strategy establishment by applying the analytic network process(ANP). Specifically. we derive clusters and components to decide the interaction and feedback structure between the elements of knowledge management by literature studies. And we produced relative importance and preference of clusters, components and alternatives dealing with feedback structure through the survey of experts in the field or related one of knowledge management. In result of this study, we expect that it will help the knowledge officer to decide establishing knowledge management strategy.
This study explores the role of knowledge sharing between their social capital and performance in R&D setting. R&D environment is composed of experts from various domains with different backgrounds, such as technologies and experiences. Thus, increasing team social capital and enhancing knowledge sharing are critical for R&D performance. Social capital and Knowledge sharing are classified into two : Social capital and Knowledge sharing within/outside team. A empirical study was conducted at a research institute of large company that leads the advanced research and development of the domestic chemical industry. Data was collected 292 copies out of 500 copies (Response rate 58.4%). The result indicated that both social capital within and outside team had a positive effect on R&D Performance. Social capital within team had a significant impact on knowledge sharing within the team only, and social capital outside team had a significant effect on knowledge sharing outside the team only. Only knowledge sharing outside the team had a positive effect on R&D Performance and the mediating role of knowledge sharing was acquired for social capital outside team and R&D Performance only. From these key findings, this study suggests that, within the team, social capital alone can achieve results, but outside the team, it is necessary that not only social capital but also knowledge sharing are needed in order to achieve results.
As development of information technology, companies stress the need of knowledge management. Companies construct ERP system including knowledge management. But, it is not easy to formalize knowledge in organization. They experience that constructing information system help knowledge management. Now, we focus on engineering knowledge. Because engineering data contains experts' experience and know-how in its own, engineering knowledge is a treasure house of knowledge. Korean shipyards are leader of world shipbuilding industry. They have accumulated a store of knowledge and data. But, they don't have data mining tool to utilize accumulated data. This paper treats development of data mining tools for the utilization of shipbuilding knowledge based on genetic programming(GP).
4차 산업혁명이 미치는 제조업에 대한 영향은 국가별로 자국의 제조 경쟁력을 확보 또는 강화하려는 정책적 노력으로 확산되고 있다. 제조업에 대한 강화 정책은 필연적으로 스마트 제조에 대한 인력을 육성하는 것을 필요로 한다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대를 대비한 스마트 제조 인력 육성을 목적으로 한 지식 영역 중에서 제품개발 전반적인 지식영역을 포괄하고 있는 제품수명주기 지식역량을 키우기 위한 교육커리큘럼에 대한 전문가들의 인식 차이를 살펴보았다. 전문가들은 현재 제품수명주기 지식의 교육커리큘럼에 대한 보완 필요성을 인지하였고, 디지털개발 및 생산, 신제품개발 영역에 대해서 향후 변화가 예상되고 중요하다고 인지하고 있었다. 본 연구에서는 전문가 조사를 통해서 얻어진 제품수명주기 지식역량에 대한 인식 차이에서 향후 교육커리큘럼 개발을 위한 시사점을 도출하였다.
This study investigated characteristics and types of ideal maternal behaviors in three different cultures : Korea, the United States, and France. The 18 experts from each of the 3 cultures who participated in this study had knowledge and experience related to infant development and parenting. Based on the principles of Q-methodology, the experts sorted 40 Q-items representing maternal behavior related to infancy. After rating each item on a scale from "least desirable" to "most desirable" maternal behaviors, the experts described their reasons for the classification. Results identified some clear similarities and differences among cultures. pooled responses yielded 3 types of ideal maternal behaviors: perfective, child centered, and realistic perspective.
If rotating machinery have a fault, we can detect it using vibration or noise signals. However some maintenance engineers who doesn't have expert knowledge, needs the help of vibration experts for diagnosing rotating machinery. But qualified experts are rare, therefore we have been developed the case based reasoning (CBR) system which is able to manipulate the past experiences of vibration diagnosis experts. In the CBR system, the maintenance engineers can retrieve too information from previous cases which are most similar to new problem and they can solve new problem using solutions from the previous cases. In this paper, we propose a new method which is the case retrieval of CBR system using Petri net and we also applied it to diagnosis for electric motors as a practical problem.
Human reliability analysis (HRA) is a proactive approach to model and evaluate human systematic errors, and has been extensively applied in various complicated systems. Dependence assessment among human errors plays a key role in the HRA, which relies heavily on the knowledge and experience of experts in real-world cases. Moreover, there are ofthen different types of uncertainty when experts use linguistic labels to evaluate the dependencies between human failure events. In this context, this paper aims to develop a new method based on linguistic hesitant fuzzy sets and the technique for human error rate prediction (THERP) technique to manage the dependence in HRA. This method handles the linguistic assessments given by experts according to the linguistic hesitant fuzzy sets, determines the weights of influential factors by an extended best-worst method, and confirms the degree of dependence between successive actions based on the THERP method. Finally, the effectiveness and practicality of the presented linguistic hesitant fuzzy THERP method are demonstrated through an empirical healthcare dependence analysis.
This paper explains that tacit knowledge is a critical component for the success of government-led R&D project selection, where rapid and accurate decision making need to be made under lack of information circumstances. It also explores ways to fully exploit the tacit knowledge of experts participating in the Korean government's R&D project selection process. Some of these include: (1) strategic attention from the top officials, (2) forming self-organizing teams, (3) establishing a horizontal and risk-taking culture, (4) encouraging a sense of responsibility in creating and sharing tacit knowledge, and (5) providing a seamless monitoring system and training.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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