Proceedings of the Technology Innovation Conference
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1999.06a
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pp.98-118
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1999
This study deals with the knowledge acquisition activities along the growth stages of Korean ventures. This issue is very important in the three reasons. First, the target of the study-new ventures- is a pending issue and can be regarded as the engine of innovation in the Korean economy. Second, venture activities is so dynamic compared to those of the established companies and the study reflects its dynamic features. Third, the knowledge is becoming more important one among various resources, and knowledge management can be a timely issue. The main research questions are as follows : - How does the degree of knowledge domain, vary along the growth stages\ulcorner - Which knowledge domains are more influential on the performance along growth stages\ulcorner Major findings of the study are as follow: First, technological knowledge acquisition effort are most intensive at the start-up stage, while the management knowledge efforts are active at the growth stage. The degree of market knowledge acquisition efforts is almost the same along the stages. Second, the important knowledge domain, which influences on the performance, varies along the stages. The acquisition effort for product technology knowledge is more influential on the sales growth rate and has a negative effect on the return on assets at the start-up stage, while the management knowledge about administration is more influential on the return on assets at the growth stage. Finally the academic contributions and managerial implications of the study are presented and the future research directions are also suggested.
This paper aims to empirically examine how shipping companies can effectively acquire knowledge from their strategic alliance partners. This paper adopts cooperative network embeddedness mechanism, such as network density and tie closeness, as a channel through which to acquire more knowledge for shipping participants within a strategic alliance network. This study also examines the moderating role of competition between alliance partners in reinforcing the effectiveness of the cooperative relationships on the knowledge acquisition. Based on the literature, hypotheses to predict the aforementioned associations between cooperative network embeddedness and knowledge acquisition and the moderating role of competition in facilitating that association are established. A quantitative research method using survey data conducted in the Korean shipping industry was employed in order to empirically test the presented hypotheses. The results show that if players in a shipping alliance network are embedded in a dense network and have close relationships with their alliance partners, this helps to facilitate a greater degree of knowledge acquisition from the partners; and the impact of network density on the knowledge acquisition would be intensified with the higher level of competition between shipping companies.
Knowledge contents acquisition has received very little attention in the study of knowledge management, unlike knowledge sharing and utilization. For an organization to generate and preserve a competitive advantage, it is vital that its knowledge contents be acquired. This study analyzes, by quantitative approach of surveys, the degree of activities of knowledge contents acquisition for the employees of a local government organization. The results show that the employees of a local government are not aggressively involved in knowledge contents acquisition activities. Lessons and implications of this study for management leadership are presented.
This study investigated the factors influencing the knowledge acquisition of Thai local partners from advanced foreign partners through international joint ventures(IJVs). For this purpose, this study initially identified three dimensions of characteristics in the context of IJVs that would influence local partners' knowledge acquisition - a local partners' own characteristic (absorptive capacity), a relationship characteristic with IJVs (proximity to the equal equity ownership), and a relationship characteristic with foreign partners (trust), and examined their effects on local partners' knowledge acquisition. The study further investigated the moderating effects of the tacitness of knowledge on the relationships between those characteristics and knowledge acquisition. Based on the data collected from Thai IJV local partners, results revealed that a local partners' own characteristic, absorptive capacity, and a relationship characteristic with IJVs, proximity to the equal equity ownership, had a strong positive effect on local partners' knowledge acquisition. Results further showed that the tacitness of knowledge strengthened the relationships between absorptive capacity and knowledge acquisition and between trust and knowledge acquisition, but not the relationship between proximity to the equal equity ownership and knowledge acquisition.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.447-450
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2003
In this research, we propose an automatic knowledge acquisition and composite knowledge expression mechanism based on machine learning and relational database. Most of traditional approaches to develop a knowledge base and inference engine of expert systems were based on IF-THEN rules, AND-OR graph, Semantic networks, and Frame separately. However, there are some limitations such as automatic knowledge acquisition, complicate knowledge expression, expansibility of knowledge base, speed of inference, and hierarchies among rules. To overcome these limitations, many of researchers tried to develop an automatic knowledge acquisition, composite knowledge expression, and fast inference method. As a result, the adaptability of the expert systems was improved rapidly. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to support the entire process of development of expert systems. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract the specific domain knowledge from incomplete database based on machine learning algorithm. Second, this mechanism could reduce the number of rules efficiently according to the rule extraction mechanism used in machine learning. Third, our proposed mechanism could expand the knowledge base unlimitedly by using relational database. Fourth, the backward inference engine developed in this study, could manipulate the knowledge base stored in relational database rapidly. Therefore, the speed of inference is faster than traditional text -oriented inference mechanism. Fifth, our composite knowledge expression mechanism could reflect the traditional knowledge expression method such as IF-THEN rules, AND-OR graph, and Relationship matrix simultaneously. To validate the inference ability of our system, a real data set was adopted from a clinical diagnosis classifying the dermatology disease.
Knowledge acquisition is the process that extracts the required knowledge from available sources, such as experts, textbooks and databases, for incorporation into a knowledge-based system. Knowledge acquisition is described as the first step in building expert systems and a major bottleneck in the efficient development and application of effective knowledge based expert systems. One cause of the problem is that the process of human reasoning we need to understand for knowledge-based system development is not available for direct observation. Moreover, the expertise of interest is typically not reportable due to the compilation of knowledge which results from extensive practice in a domain of problem solving activity. This is also a problem of modeling knowledge, which has been described as not a problem of accessing and translating what is known, but the familiar scientific and engineering problem of formalizing models for the first time. And this formalization process is especially difficult for knowledge engineers who are often faced with the difficult task of creating a knowledge model of a domain unfamiliar to them. In this paper, we propose an automated knowledge acquisition tool which is based on an implementation of the Inferential Modeling Technique. The Inferential Modeling Technique is derived from the Inferential Model which is a domain-independent categorization of knowledge types and inferences [Chan 1992]. The model can serve as a template of the types of knowledge in a knowledge model of any domain.
The purpose of this study is to analyze the effects of Critical Thinking Strategy supporting argumentation activities between learners. The research question is whether the form of Critical Thinking Strategy offered to support meaningful interaction of collaborative argumentation between learners influences the knowledge acquisition, learning outcome, and student satisfaction. For this, the collaboration outcome of the group, the level of individual knowledge acquisition, the level of students satisfaction were measured as outcome of argumentation activity and their differences analyzed. This study concludes the following: A comparison of the group that was provided with Critical Thinking Strategy (test group) and the group provided with general argumentation scaffolds (compared group) showed there wasn't statistically significant differences in the quality of the learning outcome of collaboration between the groups and in students satisfaction. But there was significant difference in the degree of individual acquisition depending on the offering of scaffolding for Critical Thinking. Therefore, as premised in this study, supporting meaningful mutual interaction between learners during collaborative argumentation using Critical Thinking Strategy has a positive influence on the individual acquisition of domain knowledge. The group provided with scaffolding for Critical Thinking gained higher effect in the degree of knowledge sharing and individual acquisition of domain knowledge compared to the group provided with general argumentation scaffolding.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.5
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pp.1434-1445
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2000
An expert system executes the inference, based on the knowledge of specific domain. the reliability on the results of inference depends upon both the consistency and accuracy of knowledge. This is the reason why expert system requires the facilities which can practice an access to the various kinds of knowledge and maintain the consistency and accuracy of knowledge an maintain the consistency and accuracy of knowledge. This paper is to implement an expert system permitting an access of declarative and procedural knowledge in the knowledge base and in the data base. This paper is also to implement a knowledge acquisition system which adds the knowledge a only if its accuracy and consistency are maintained, after verifying the potential errors such as contradiction, redundancy, circulation, non-reachable rule and non-lined rule. In consequence, the expert system realizes a good access to the various sorts of knowledge and increases the reliability on the results of inference. The knowledge acquisition system contributes tro strengthening man-machine interface that enables users to add the knowledge easily to the knowledge base.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.111-120
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1999
Although the concept of viewing knowledge as a critical resource has been widely accepted in prior studies, it is not fully understood how to acquire available knowledge in order to improve organizational effectiveness. However, it si sure that organizational knowledge management should pursuit the achievement of the business goal by delivering relevant and useful information to the right person at the right time. Group Support System (GSS) can play an important role to transfer scatter information into meaningful business knowledge for supporting strategic corporate decision-making. This study proposes a fuzzy GSS framework for acquiring workgroup knowledge from individual memory and aggregating workgroup knowledge to organizational knowledge. This study also proposes an architecture to support the fuzzy GSS framework. The architecture consists of user agents, information management agents, and a fuzzy model manager. To illustrate how the fuzzy GSS framework can be used to support the whole process of organization knowledge acquisition, an Internet-based GSS was developed and applied in a marketing decision process. It showed that the framework was effective for acquiring organizational knowledge.
In today's knowledge-based industries, knowledge can be said to be a significant factor that has a decisive impact on corporate competitiveness. Recently, Korean construction companies have been going through a difficult period of time because of various negative domestic and foreign factors, such as economic decline and a continued sluggish domestic construction market, mainly due to the Korean government's real estate regulations and increasing competition from overseas companies with improved technologies. To help domestic construction companies navigate such an environment, this study empirically analyzes how the nature of corporate knowledge impacts the acquisition, transfer and deployment of knowledge within the organization of a company. Through such empirical analysis, we looked into how internal attributes of corporate knowledge affect the acquisition, transfer and application of such knowledge for domestic construction companies, with the application of the structural equation modeling (SEM). According to the results of this study, it is clear that the attributes of corporate knowledge have a significant impact on the acquisition, transfer and application of corporate knowledge, and therefore on the managerial performance of domestic companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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