• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3230-3255
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• 2022

Causality mining in NLP is a significant area of interest, which benefits in many daily life applications, including decision making, business risk management, question answering, future event prediction, scenario generation, and information retrieval. Mining those causalities was a challenging and open problem for the prior non-statistical and statistical techniques using web sources that required hand-crafted linguistics patterns for feature engineering, which were subject to domain knowledge and required much human effort. Those studies overlooked implicit, ambiguous, and heterogeneous causality and focused on explicit causality mining. In contrast to statistical and non-statistical approaches, we present Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) integrated with Multi-level Feature Networks (MFN) for causality recognition, called BERT+MFN for causality recognition in noisy and informal web datasets without human-designed features. In our model, MFN consists of a three-column knowledge-oriented network (TC-KN), bi-LSTM, and Relation Network (RN) that mine causality information at the segment level. BERT captures semantic features at the word level. We perform experiments on Alternative Lexicalization (AltLexes) datasets. The experimental outcomes show that our model outperforms baseline causality and text mining techniques.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.884-888
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• 2003

In this paper, we introduce the hybrid data mining mechanism based in association rule and fuzzy neural networks (FNN). Most of data mining mechanisms are depended in the association rule extraction algorithm. However, the basic association rule-based data mining has not the learning ability. In addition, sequential patterns of association rules could not represent the complicate fuzzy logic. To resolve these problems, we suggest the hybrid mechanism using association rule-based data mining, and fuzzy neural networks. Our hybrid data mining mechanism was consisted of four phases. First, we used general association rule mining mechanism to develop the initial rule-base. Then, in the second phase, we used the fuzzy neural networks to learn the past historical patterns embedded in the database. Third, fuzzy rule extraction algorithm was used to extract the implicit knowledge from the FNN. Fourth, we combine the association knowledge base and fuzzy rules. Our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy logic.

• 한국생활과학회지
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• 제20권1호
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• pp.39-55
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• 2011

The purpose of this study was to investigate the implicit knowledge of creativity and education practice of creativity perceived by undergraduate students. Participants were 425 undergraduate students from around the greater metropolitan area of Seoul. The results of this study were as follows: (1) Most undergraduate students considered creativity as creative thinking or creative product rather than creative personality and creative environment. Undergraduate students placed originality as the most important subfactor of creativity. Scientists were ranked as the most creative people, followed by executives, and then artists. Interestingly contemporary Korean undergraduate students recognized and evaluated creativity as positive. (2) Most undergraduate students recognized the needs and importance of creativity-fostered education. These aspects of education have meaningful differences according to gender, as female students viewed creativity-fostered education more important. (3) Undergraduate students considered creative persons to be imaginative, independent, and confident. The most important part of developing undergraduate students' creativity was to make more creative environments. It has been suggested that the benefit of creative environments should be taken into consideration when developing creativity-enhancing programs and education for undergraduate students more generally.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.205-212
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• 2016

최근 의학기술의 발전과 더불어 서양의학 뿐만 아니라 한의학 분야에서도 임상 데이터에 대한 통합 및 표준화에 관한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 유사한 임상시험 뿐만 아니라 전혀 다른 임상시험의 데이터도 하나의 표준에 맞춰 통합 구축된다면 통합된 의료데이터는 암묵적 한의의료지식 도출연구에 활용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 한의임상 정보를 효율적으로 저장하기 위하여 국제표준으로 널리 사용되는 CDISC 표준안을 기반으로 한의임상 데이터베이스를 구축하였고, 임상현장에서 편리한 데이터 입력을 위해 E-CRF를 구축하였다. 아울러, 실제 4개의 임상연구에 대한 데이터 저장과정을 거쳐 한의임상 데이터 통합에 대한 예를 보였다. 우리의 연구 결과는 통합된 데이터로부터 암묵적 의료지식도출을 위한 기반을 마련하였고, 데이터 통합을 통한 효율적 관리뿐만 아니라 반복적이거나 불필요한 임상시험 방지, 정제 된 데이터의 재배포를 통하여 연구의 편리성과 협업을 촉진할 수 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권11호
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• pp.307-316
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• 2021

This research aims to investigate the relationship between moral deficiency and moral consumption. Consumers' moral values cannot be separated from their consumption activities. In other words, consumers' spending preferences may be an expression of their beliefs about what is right and wrong. A less explored concept within moral consumption behavior theory is 'moral deficiency'. To the best of our knowledge, this is the first research effort to integrate green purchasing and religious purchasing under the banner of moral consumption behavior. There are two studies: Study 1 aimed to measure the moral deficiency of participants through moral scenarios (implicit) and then test its relationship with the green purchase and religious purchase, two proxies of moral consumption. A total of 121 universities were chosen via the nonprobability sampling method. To improve the results of the prior study, Study 2 aimed to measure the moral deficiency of participants through moral deficiency self-report (explicit) and then test its effects on green purchase and religious purchase. A total of 208 participants from the general public were recruited via the nonprobability sampling method. The findings of the two studies suggest that participants with high moral deficiency showed more intention to engage in moral consumption behavior.

• 과학기술학연구
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• 제2권1호
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• pp.157-189
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• 2002

과학기술정책은 자신으로는 알 수 없는 많은 가정을 묵시적으로 하고 있다. 가정을 반성하지 않고 정책을 수행할 때, 많은 문제점이 생긴다. 이 논문에서는 과학철학이 이러한 문제를 해결에 많은 기여를 할 수 보인다는 것을 보인다. 과학기술정책을 인식론적 관점에서 분석하고, 특히 사회과학으로서의 과학기술정책학의 인식론을 다루어 사회종을 실재론적으로 해석하는 것이 타당하다고 주장한다. 이렇게 했을 때, 과학기술정책은 사회적 존재자들의 인과적 관계, 정책이 미치는 인과적 영향을 다를 수 있어, 이데올로기나 주관적 해석에 빠지지 않고, 객관적으로 보다 넓은 시야를 가질 수 있다는 것을 보인다. 과학적 지식의 구조를 분석하여, 코드화 될 수 있는 지식과 그렇게 할 수 없는 폴라니의 암묵지 개념을 도입한다. 과학기술정책은 이 암묵지를 풍성할 수 있도록 과학철학의 도움을 받아야 한다. 그리고 과학기술 정책은 과학기술이 야기 시키는 윤리 문제를 고려해야 한다. 이를 위해 과학철학은 중요한 기능을 한다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제10권1호
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• pp.43-53
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• 2011

Currently, knowledge within the field of software development is largely implicit and is not formally disseminated and shared. This means that there is little improvement and regeneration of processes, and knowledge gained from previous projects is not necessarily applied to new ones. In order to turn this situation around it is necessary to take an organized approach to sharing job-related information. For this study, the authors constructed "Amalab-Project Planning Navigation System, or A-PPNS", a system for organizing accumulated knowledge related to the field of software development. More specifically, A-PPNS is a business process monitoring system and consists of the following four elements: (i) Optimized estimate support subsystem, (ii) Schedule monitoring system, (iii) QCD optimization diagnostic system, and (iv) Strategic technology accumulation system. The effectiveness of this system has been demonstrated and verified at Company A, a system integration company.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제17권3호
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• pp.205-233
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• 2008

This study suggests the dynamic value chain model, that will be able to not only show changing processes to organization's significant capital by integrating an individual, implicit, and explicit knowledge which affect organizational decision making, but also distinguish the key driver for raising organizational competitive power because it makes possible to analyze sensitivity of performance along with decision making alternatives and policy changes from dynamic view by connecting knowledge management capability, knowledge management activity, and relations with organizational performance with specific strategic map. Recently, a lot of organizations show interest in measuring and evaluating their performance synthetically. In organizations taking knowledge management, they introduce effective value chain model like a dynamic balanced scorecard (DBSC), and therefore they can reflect their knowledge management condition as well as show their changes by checking performance of established vision and strategy periodically. Furthermore, they can ask for their inner members' understanding and participation by communicating with and inspiring their members with awareness that members are one of their group, present a base of benchmarking, and offer significant information for later decision making. The BSC has been a successful framework for measuring an organization's performance in various perspectives through translating an organization's vision and strategy into an interrelated set of key performance indicators and specific actions. The BSC, while having significant strengths over traditional performance measurement methods, however, has its own limitations, due to its static nature, such as overlooking two-way causation between performance indicators and neglecting the impact of delayed feedback flowing from the adoption of new strategies or policy changes. To overcome these limitations, this study employs SD, a methodology for understanding complex systems where dynamic feedback among the interrelated system components significantly impact on the system outcomes. The SD simulation model in the form of DBSC would serve as a useful strategic teaming tool for facilitating an organization's communication process through various scenario analyses as well as predicting the dynamic behavior pattern of their key performance measures over a future time frame. For the demonstration purpose, this study applied the DBSC model to Prototype of Korea manufacturing and service firm.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권3호
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• pp.301-314
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• 2001

데이터마이닝은 대용량 데이터베이스에 내재된 유용한 지식을 탐사하는 기술로 정의된다. 데이터마이닝에 대한 연구가 진행되면서 순차 패턴, 유사 시계열 탐사, 시간 연관규칙 탐사 등과 같이 시간 값을 가진 데이터로부터 지식을 탐사하고자 하는 시간 데이터마이닝에 대한 연구가 수행되었다. 그러나 기존 연구는 트랜잭션의 발생 시점만을 가진 데이터를 다루고 있으며 시간 간격을 가진 데이터는 거의 고려하고 있지 않다. 실세계에서는 환자의 병력, 상품 구매 이력, 웹 로그 등과 같은 시간간격을 가진 다양한 데이터가 존재하며 이로부터 여러 유용한 지식을 찾아낼 수 있다. Allen은 시간간격 데이터 사이에 발생할 수 있는 시간 관계와 시간 관계를 구할 수 있는 시간간격 연산자를 정의하였다. 본 논문에서는 Allen의 정의를 기반으로 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 효율적으로 탐사하기 위한 새로운 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 이 기법은 발생 시점을 가진 시간 데이터를 시간간격 데이터로 요약하여 일반화하는 전처리 알고리즘과 시간간격 데이터로부터 시간관계 규칙을 생성하는 규clr 탐사 알고리즘으로 구성된다. 이 기법은 기존 데이터마이닝 기법에서 찾지 못하는 유용한 시간 규칙을 탐사할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권6호
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• pp.567-584
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• 2005

시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 시간 속성을 가진 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술이다. 대표적 데이타마이닝 기법인 연관규칙과 분류기법은 실세계의 여러 응용분야에서 사용된다. 그러나 대부분의 데이타가 시간 속성을 포함함에도 불구하고 기존의 기법들은 시간 속성을 고려하지 않고 주로 정적인 데이타에 대한 지식 탐사만이 진행되었다. 그리고 시간 데이타에 대한 데이타마이닝 연구들은 데이타의 발생시점과 시간 제약조건을 추가한 지식 탐사에 중점을 두고 있어 데이타가 포함한 시간 의미나 시간 관계를 탐사하는데 부족하였다. 이 논문에서는 시간 클래스 연관규칙에 기반한 시간 연관적 분류기법을 제안한다. 이 기법은 분류규칙 생성을 위해서 연관적 분류에 시간 차원을 포함하여 확장한 시간 클래스 연관규칙에 의해 탐사된 규칙들을 적용하는 것이다. 그러므로 이 기법은 기존의 분류 기법들에 비해 더 유용한 지식탐사가 가능하다.