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.
향후 미래의 산업에 있어서는 조직의 노하우, 인적자원의 의욕과 역량, 고객 만족도와 같은 보이지 않는 무형의 자산이 더 많은 기업가치를 창출하는 시대이다. 이러한 무형의 지식자산을 어떻게 운영하느냐가 기업의 성장 잠재력과 경쟁력에 영향을 미치게 된다. 건설업 또한 이러한 경영 패러다임의 변화에 따라, 지식경영을 도입하고자 노력하고 있다. 대형 건설업체의 경우 지식관리 시스템을 구축하여 자체적으로 자사의 지식을 관리하려는 시도를 보이고 있으나, 건설업의 지식자산에 대한 정의와 구성요소를 명확히 제시하지는 못하고 있는 실정이다. 지식자산의 분류방안에 대하여 수행된 기존의 연구들은 지식자산의 분류가 건설업을 기반으로 만들어진 것이 아니기 때문에, 이를 건설업의 지식자산 분류에 일방적으로 적용하는 것보다는 건설업의 특성을 고려한 건설업 지식자산에 대한 정의와 분류방안이 필요하다. 또한, 이러한 지식자산 분류체계를 바탕으로 하여, 향후, 기업 지식자산을 위한 평가모델 작성, 지식관리 시스템 구축을 위한 지식 맵으로의 활용이 가능할 것이다.
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.
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.
지식 분류는 그 대상 목적 시대, 지역, 학자에 따라 각기 다른 지식 체계의 유형을 제시하고 있다. 그러나 지식분류의 내용을 살펴보면, 지식의 표현 방식이 다르고 지식표현의 배열이 우선 순위로 차이가 있을 뿐이지, 그 시대나 지역에서 내용의 류구분은 별다른 차이가 없음을 알 수 있다. 지식분류나 문헌분류는 그 시대의 사회적 구조를 반영하는 형태를 취하며 그 시대의 사회철학에 의하여 결정된다고 볼 수 있다. 과거의 지식 체계의 기본 골격은 고대에 형성된 후 계속해서 변화해 왔다. 이 변화의 과정에서 학문의 발전은 다른 학문 분야를 형성시켜 전체 학문 체계의 변천에 중요한 역할을 하였다. 앞으로도 이러한 발전은 계속해서 일어나 많은 새로운 분야의 지식이 나타날 것이며 지식분류의 한자리를 차지하게 될 것이다.
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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제13권1호
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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.
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.
본 연구는 지식사회에서 이루어지는 연구 및 교육을 분류할 수 있는 분류표의 설계를 통해 학문분류표의 재설정을 모색하였다. 국내외 대학 및 대학원의 전공 명칭, 교과과정, 국내 교수진의 세부 전공 분야의 분석과 다양한 학문분류표의 항목 비교를 바탕으로 분류표를 설계하였다. 설계한 분류표를 다양한 문헌분류표와 대조하고 각 주제별 전문위원들의 검토 및 의견 수렴 과정을 통해 본표, 보조표, 상관색인의 세 부분으로 구성된 학문분류표를 최종적으로 재설정하였다. 이 분류표를 바탕으로 1998년 학술연구조성비 연구과제 목록집에 실린 연구과제를 실제로 분류해 보았으며, 보다 효과적인 학술 정보 조직과 학제간 연구를 도모할 수 있는 실용적 학문분류 방안을 제시하였다.
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.
본 연구는 내용적으로 고품질인 슬라이드를 구분하고 분류하기 위해, 슬라이드의 지식정보를 내포하는 지식구조를 이용하는 분류 방법을 제안한다. 지식구조가 슬라이드의 내용적 품질정보를 내포하는지에 대해서 분석한 후, 그 결과로부터 지식구조를 이용한 분류 방법을 개발하였고, 슬라이드의 품질별로 분류한 결과를 비교하였다. 비교를 통해 고품질군에 속하는 슬라이드일수록 높은 품질의 슬라이드 위주로 분류할 수 있다는 점을 검증하였다. 이는 품질이 높은 슬라이드 위주로 검색하거나 추천하고자 할 때, 지식구조라는 인지적 모형을 활용하여 그 효과를 높일 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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