Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.55
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pp.85-96
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2000
This paper describes IDMS, a graph-based modeling system that supports problem structuring. We employs influence diagram as a problem representation tool, that is, a modeling tool. In particular, IDMS is designed as domain-independent shell. Therefore, a modeler can change the contents of the knowledge base to suit his/her own interested domain. Since the knowledge base of IDMS contains both modeling knowledge and domain knowledge, IDMS provides not only the syntactic support for modeling tool, but also the semantic support for problem domain. To apply the method in the real world context, we tested IDMS on the process selection problem in business reengineering, which is typical semi-structured problem.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1-4
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2003
Knowledge classification and expression of constructed knowledge have been main research issues in the field of knowledge representation. Constructed design knowledge of the former product loses its utility when new products with different structures are introduced to the market. In order to construct the design knowledge for a new product. designers need to reconstruct the design knowledge with new relationships. The design knowledge has been constructed with level trees, but it is difficult to rearrange the relations. Design DNA is proposed in this work in order to facilitate the rearrangement of design knowledge and give flexibility to knowledge structure. Design DNA is based on Layout-oriented domain knowledge and Function-oriented domain knowledge, which enables to generate new design knowledge that will result in new part geometries for given constraints on the part functions. Design DNA is applied to the design knowledge of lever system of the automatic transmission of passenger cars as an example.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.5
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pp.634-644
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1995
In this paper, we propose a mechanism to transform more effective and semantically equivalent queries by using appropriately represented three kinds of knowledge. Also we proposed a mechanism which transforms partially omitted components or expressions into complete queries so that users can use more simple queries. The knowledges used to transform and optimize are semantic, structural and domain knowledge. Semantic knowledge includes semantic integrity constraints and domain integrity constraints. Structural knowledge represents physical relationship between relations. And domain knowledge maintains the domain information of attributes. The proposed system optimizes to more effective queries by eliminating/adding/replacing unnecessary or redundant restrictions/joins.
The object of this research is to understand the domain-universality and domain-specificity of scientific domain and visual art domain from case studies on individuals who had made creative accomplishments in the domain of science and visual art. For case studies, 10 people who made creative accomplishments in the science and technology domain and 9 people who made creative accomplishments in the visual art domain were selected as the research participants. The conclusions for the case studies were made on the data obtained from interviewing the research participants using KES as an analytical frame. The findings of this study support as follows. Creativity on scientific domain and visual art domain is both the domain-universality and domain-Specificity. The domain-universality Of scientific domain and visual art domain is related to the nature of human beings, originality in creativity, and the natural selection. On the other hand, The domain-specificity of scientific domain and visual art domain is related to the type of knowledge and the context of applying the knowledge, will, thinking skill, direction, and social components.
If an agent has a learning ability using previous knowledge, then it is expected that the agent can speed up learning by interacting with environment. In this paper, we present an improved reinforcement learning algorithm using domain knowledge which can be represented by problem-independent features and their classifiers. Here, neural networks are employed as knowledge classifiers. To show the validity of our proposed algorithm, computer simulations are illustrated, where navigation problem of a mobile robot and a micro aerial vehicle(MAV) are considered.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.15
no.3
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pp.133-150
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1998
For the purpose of new‘organizational knowledge centric knowledge management’, this paper proposes the knowledge creating organizational memory which shows the knowledge creation in organization according to the dialectical circulation between the domain knowledge and the task knowledge, based on the Yin Yang theory. This paper defines two kinds of organizational knowledge such as the domain knowledge and task knowledge and designs them in the pursuit of its lifecycle. Knowledge creating organizational memory is designed to three knowledge components that circulate through the domain knowledge and the task knowledge according to the object-oriented methodology. Organizational knowledge is designed into the graphical structure of ( i ) knowledge ( ⅱ ) relation between knowledge objects and ( ⅲ ) degree of relation, which receive the legacy of organizational knowledge such as data schema, process model and knowledge base. This design of organizational knowledge can be applied to CBR(Case Based Reasoning), one of knowledge mining tools to create new organizational knowledge.
Product Lifecycle Management is a well-defined management method consisting of 8 knowledge areas. Since the 4th industrial revolution is closely related to smart factories, the importance of product lifecycle management, which effectively manages the entire process from product idea generation to disposal, is emerging. This study analyzed the current and future applications of the knowledge domain of product life cycle management from the perspective of the 4th industrial revolution for experts in the field of product life cycle management. The expert's perception was analyzed from the current point of view and the future point of view to see how the product life cycle management knowledge area is applied in the field. The current and future application degree of the knowledge domain of product life cycle management was analyzed, and whether there was a difference between the knowledge domains in terms of the level of application was analyzed. Based on the analyzed results, its meaning and future flow are presented.
This study aimed to investigate the role of domain-specific causal mechanism information and domain-general conditional probability in young children's causal reasoning on psychology and biology. Participants were 121 3-year-olds and 121 4-year-olds recruited from seven childcare centers in Seoul, Kyonggi Province, and Busan. After participants watched moving pictures on psychological and biological phenomena, they were asked to choose appropriate cause and justify their choices. Results of this study were as follows: First, young children made different inferences according to domain-specific causal mechanisms. Second, the developmental level of causal mechanisms has a gap between psychology and biology, and biological knowledge was proved to be separate from psychological knowledge during the preschool period. Third, young children's causal reasoning was different depending on the interaction effect of domain-specific mechanisms and domain-general conditional probability: children could make more inferences based on domain-specific causal mechanisms if conditional probability between domain-appropriate cause and effect was evident. To conclude, it can be inferred that the role of domain-specific causal mechanisms and domain-general conditional probability is not competitive but complementary in young children's causal reasoning.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.23
no.2
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pp.45-71
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1997
There has been considerable research recently on uncertainty handling in the fields of artificial intelligence and knowledge-based system. Various numerical and non-numerical methods have been proposed for representing and propagating uncertainty in knowledge-based system. The Bayesian method, the Dempster-Shafer's Evidence Theory, the Certainty Factor model and the Fuzzy Set Theory are most frequently appeared in the knowledge-based system. Each of these four methods views uncertainty from a different perspective and propagates it differently. There is no single method which can handle uncertainty properly in all kinds of knowledge-based systems' domain. Therefore a knowledge-based system will work more effectively when the uncertainty handling method in the system fits to the system's environment. This paper proposed a framework for selecting proper uncertainty handling methods in knowledge-based system with respect to characteristics of problem domain and cognitive styles of experts. A schema with strategic/operational and unstructured/structured classification is employed to differenciate domain. And a schema with systematic/intuitive and preceptive/receptive classification is employed to differenciate experts' cognitive style. The characteristics of uncertainty handling methods are compared with characteristics of problem domains and cognitive styles respectively. Then a proper uncertainty handling method is proposed for each category.
Purpose: This study purposed to examine the disease-related knowledge level and compliance with good health behavior in patients with myocardial infarction according to the atherosclerotic risk factors. Method: The subjects consisted of 72 patients with myocardial infarction and the data were collected by interviewing the subjects with questionnaires and reviewing their medical records from September, 15, 1999 to July 31, 2000. Data were analyzed using the SAS program. Results: 1) With regard to atherosclerotic risk factors: of the subjects, 91.7% lacked regular exercise, followed by smoking (61.1%). 2) The average knowledge score of the patients was 19.7 and the average compliance score was 53.9. 3) There were no significant differences in the total knowledge scores according to the patients' atherosclerotic risk factors. 4) Non-diabetics were significantly higher in knowledge scores on domain of risk factors than the diabetics. 5) The overweight patients were significantly higher in knowledge score on domain of nature of disease than the normalweight patients. 6) The total compliance scores of the non-smokers were significantly higher than those of the smokers. 7) The total compliance scores of the patients who do regular exercise were significantly higher than those of the patients who forgo regular exercise. 8) The non-smokers were significantly higher in compliance scores on domain of diet than the smokers. 9) The diabetic patients were significantly higher in compliance scores on domain of smoking cessation than the non-diabetics. 10) Patients who do regular exercise were significantly higher in compliance scores on other domains than the patients who forgo regular exercise. Conclusion: According to the above findings, it can be concluded that intensive nursing care and education should be provided to patients who have atherosclerotic risk factors such as smoking, hypertension, diabetes mellitus, lack of exercise, over weight, or hypercholesterolemia to increase disease related knowledge level and to improve compliance with good health behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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