Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.19
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pp.35-57
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1992
This study is an attempt to provide some helpful data for the design and the implementation of the expert system for the book-classification based on the analysis of various cases of the classification-expert system models. Following the introduction, the concepts and some features of an expert system were overviewed in the second chapter, on the basis of which the following concrete cases were introduced and analyzed in the third chapter : (1) ACN System for NC, (2) Expert System for NDC, (3) Expert System for UDC, (4) Herba Medica System, (5) Expert System for IPC, (6) Stratcyclode Project, (7) Expert System for Classification of INIS Database, (8) AutoBC System, and etc. In the conclusion, for the development of the classification-expert system, it was turned out that constructing a new system by using an AI language such as Prolog or LISP is more desirable than employing any one of expert system shells. Together it is necessary for the following requirements to be met : (1) The subject concept of a document elicited should be accurate. (2) Not only a domain knowledge but also the knowledge covering all the subjects should be represented in the knowledge-bases. (3) The knowledge-bases should be organized in such a way that the characteristics of the knowledge about classification should be well defined. (4) rule-base consisting of accurate rules about classification should be made. (5) It should be possible for classification code wanted to be generated immediately.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.333-336
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2001
The future industry, intangible assets, like expertise, customer satisfaction, and employee's volition and capability, create more company value than any other components. The company's outcome mostly depends on managing these intangible knowledge assets. Construction industry is trying to adapt knowledge management system to manage their knowledge assets, but Hey do not build up knowledge assets definition and knowledge assets classification as much as other industries do. Most researches related knowledge assets classification are not concentrated on construction industry so it is need to define knowledge assets and establish knowledge assets classification of construction based on construction characteristics and informations. With this research result, construction knowledge assets classification can be the basis of knowledge asscts evaluation and knowledge map for knowledge management system.
Objective and Background : Attempt to express knowledge by IT is the current of the times, knowledge of the oriental medicine have to meet the needs of the times. It takes 'classification system of the oriental medicine terms' and 'system of the predicate' for explaining the relation between concepts to express knowledge by IT technique. Researches for 'classification system of the oriental medicine terms' are in progress already, researches for 'system of the predicate' are insufficient. Subject of study : We proceeded to study of the predicate in Idongwon(李東垣)'s "Biwiron(脾胃論)" has clear theory system and considerable influence upon knowledge of the oriental medicine for studying 'system of the predicate' which expresses knowledge of the oriental medicine in early stage. Method : Acquire Chinese play a predicate part in "Biwiron(脾胃論)", translate the Chinese to answer the context, group the similar predicate, decide representative predicate of group. And attempt to make classification system of the representative predicate with Term management system based on SQL Server 2005. Results and Considerations : I classify the predicate which predicate diagnosis, treatment, symptoms and knowledge of the oriental medicine into existence, condition, cognition and will. This classification seems to be useful to explain factors which have an effect on demonstration and treatment.
Journal of the Korean Institute of Oriental Medical Informatics
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v.15
no.1
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pp.1-10
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2009
In these days everyone search the information easily with the Internet as the rapid distribution and active usage of the Internet. The search engines were developed specially to accuracy of information retrieval. User search the information more quickly and variously with them. The search portal system will be embossed with representation and basic services. The Internet user needs the result of text, image and video, knowledge search. The keyword based search is used generally for getting result of the information retrieval and another method is category based search. This paper investigates the classification of knowledge search structure for oriental medicine in market leader of search portal system by ranking web site. As a result, each classification system is unified and there is a possibility of getting up a many confusion to the user who approaches with classification systematic search method. This treatise proposed the improved oriental medicine classification system of internet information retrieval in knowledge search area. if the service provider amends about the classification system, there will be able to guarantee the compatibility of data. Also the proper access path of the knowledge which seeks is secured to user.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.11
no.2
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pp.25-38
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2000
A knowledge classification is based on different types of knowledge system. which depends on classified objects, purposes, times, regions, and scholars. The classified contents. however, do not show any significant difference in any times or regions, though there are differences in representation methods and in arrangement priority of representing knowledge, Knowledge or library classification reflects the structure of a contemporary society and is decided by social philosophy of the time. The basic structure of knowledge system in the past was formed in the ancient time, and since then, it has been continuously developed. In the course of this process, the development of studies has generated other branches of studies, playing a significant role in changing the whole system of studies. This kind of development will continue to occur and many new branches of information will appear. resulting in taking each category of knowledge classification.
Younghee Noh;Jeong-Mo Yang;Ji Hei Kang;Yong Hwan Kim;Jongwook Lee;Woojung Kwak
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.13
no.1
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pp.111-130
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2023
There are the national science and technology standard classification system used in Korea, the classification according to the standard classification system for educational organization units, and the Korean standard education classification by the National Statistical Office. It is not suitable for calculation or evaluation, and classification is still mixed depending on the purpose of use. Therefore, in this study, the current status of academic standard classification, issues related to the standard classification system such as research foundation associations and research institutes, and issues related to the academic standard classification through the analysis of existing prior research issues, etc. As a result of the research, first, it is necessary to maintain and strengthen the linkage of the academic classification system, such as maintaining the linkage between the relevant departmental classification systems and strengthening the linkage with the relevant classification system, as a result of analysis of major issues in the academic standard classification system, and the systematic improvement cycle of the revision process and management system and settings are required.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.21
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pp.459-483
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1994
The purpose of the study is to design and implement a prototype expert system for library classification in the literature field of the DDC 20. The system was largely consisted of a knowledge base, an inference engine, a knowledge acquisition facility, an explanation facility and an user interface facility. The knowledge base was represented by inference rules and frames. The name file for authors and titles was designed separately. The forward chaining technique was chosen for the inference engine and the menu-driven dialog technique was also taken for the user interface. The conclusions of the study can be summarized as follows: 1) The difficulty of document classification work is due to the complex and stringent classification rules. Such problems can be considerably alleviated by using the present system. 2) Even the novice with a knowledge about the DDC 20 can easily access the system. And also librarian other than the professional classifier can easily be accustomed to the classification work. 3) The system can be used as an online classification scheme. 4) By adding any local language other than English or Hangeul on the menu screen, the language problem relating classification can be overcome. 5) The system can be employed as the intensification tool for the education of classification as well as library automation.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.17
no.2
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pp.37-66
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2000
This study attempts to reorganize the knowledge classification system for the research fields and majors in education by designing a new classification schedule. Content analysis of the majors and curriculums in the universities and major areas of the academic professors in Korea, and the comparison with the various headings in several classification systems for research fields were carried out. Based upon the comparison with library classification systems and reviews and opinions of subject specialists in major disciplines, finally, a knowledge classification system composed of three parts - schedules, tables and a relative index - was presented. The proposed classification scheme was tested for classifying the research projects listed in the 1998 catalog of the academic research funded by Korea Research Foundation. Also, several ways for developing a more useful knowledge classification scheme to organize disciplinary information effectively and to encourage interdisciplinary research were suggested.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.313-315
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2021
Timely and accurate diagnosis of lung diseases using Chest X-ray images has been gained much attention from the computer vision and medical imaging communities. Although previous studies have presented the capability of deep convolutional neural networks by achieving competitive binary classification results, their models were seemingly unreliable to effectively distinguish multiple disease groups using a large number of x-ray images. In this paper, we aim to build an advanced approach, so-called Ensemble Knowledge Distillation (EKD), to significantly boost the classification accuracies, compared to traditional KD methods by distilling knowledge from a cumbersome teacher model into an ensemble of lightweight student models with parallel branches trained with ground truth labels. Therefore, learning features at different branches of the student models could enable the network to learn diverse patterns and improve the qualify of final predictions through an ensemble learning solution. Although we observed that experiments on the well-established ChestX-ray14 dataset showed the classification improvements of traditional KD compared to the base transfer learning approach, the EKD performance would be expected to potentially enhance classification accuracy and model generalization, especially in situations of the imbalanced dataset and the interdependency of 14 weakly annotated thorax diseases.
In order to discern and classify high-quality slides, our research proposes a classification method that utilizes a knowledge structure containing information on the presentation slides. After analyzing whether our knowledge structure captures the content's quality information, we developed a classification method based on the knowledge structure produced from the analysis results. With the proposed method, we compared results classified by quality of presentation slides. Through this comparison, we verified that the slides in the high quality group could be classified and were able to retrieve high quality slides. The results show that, by utilizing the cognitive model of a knowledge structure, our method can increase the effectiveness of classification when search or recommendation is conducted mainly with high-quality slides.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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