Shannon and Simpson indexes are used for species diversity analysis of ecosystem. In species diversity analysis of ecosystem, not only frequency of each species but also survey size have to be considered. In this study, total information composed with knowledge and ignorance was suggested as a species diversity analysis method for ecosystem survey. To apply developed method, flora in the Sangachun river valley was sampled with 19 sites and 198 species. In applying results, Shannon index shows more reasonable results than Simpson index by the variance of sample size but has difficulties of determining the relation of surveying species number and sample site number. Suggested total information can overcome this difficulty by the relation of knowledge and ignorance.
This study proves that the quoted legal text functions as the index which represents the contents of the text because of the characteristics of legal information, the automatic indexing in the secondary legal full-text databases can be possible without the assitance of the experts. In case of the establishment, amendment or repealing of law, change of words of index can be possible through revising the legal text quoted in the secondary legal full-text databases. Even when we dont input the full-text about retrospective documents, automatic indexing is also possible, and the establihment and the practice of expert knowledge and integrated databases are possible in case of the retrospective documents. This study indicates that it is necessary to have characteristic information the information experts recognize - that is to say, experimental and inherent knowledge only human being can have - built-in into the system rather than to approach the information system by the linguistic, statistic or structuralistic way, and it can be more essential and intelligent information system.
Expert systems using uncertain and ambiguous knowledge are not of the recent interests about uncertainty problem for performing inference similar to the decision making of a human expert. Human factors on rule-based systems often involve uncertain information. Expert systems had been used the methods of conflict resolution in a rule conflict situation, but this methods not properly solved the rule conflict. If a human expert appends a new rule to an original rule base, the rule base rightly causes a rule conflict. In this paper, the problem of rule conflict is regarded as one in which uncertainty of information is fundamentally involved. In the reduction of problem with uncertainty, we propose an enhanced rule ordering method, which improve the rule ordering method using Dempster-Shafer theory. We also propose a combinative index, which involve human factors of experts decision making.
In quantitative contexts, data mining is widely applied to the prediction of stock prices from financial time-series. However, few studies have examined the potential of data mining for shedding light on the qualitative problem-solving knowledge of experts who make stock price predictions. This paper presents a GA-based data mining approach to characterizing the qualitative knowledge of such experts, based on their observed predictions. This study is the first of its kind in the GA literature. The results indicate that this approach generates rules with higher accuracy and greater coverage than inductive learning methods or neural networks. They also indicate considerable agreement between the GA method and expert problem-solving approaches. Therefore, the proposed method offers a suitable tool for eliciting and representing expert decision rules, and thus constitutes an effective means of predicting the stock price index.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제3권1호
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pp.65-80
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2013
Today, citation index information is used as an outcome scale of spreading technology and encouraging research. Article citation information is an important factor to determine the authority of the relevant author. Google Scholar uses the article citation information to organize academic article search results with a rank algorithm. For an accurate analysis of such important citation index information, large amounts of bibliographic data are required. Therefore, this study aims to build a fast and efficient system for large amounts of bibliographic data, and to design and develop a system for quickly analyzing cited information for that data. This study also aims to use and analyze citation data to be a basic element for providing various advanced services to the academic article search system.
본 연구의 목적은 이용자 지향적인 정보검색을 수행하기 위한 질의확장용 지식베이스를 구축하는 것이다. 이를 위해 개념기반 정보검색방법과 통계적 기반 정보검색방법을 이용한 지식베이스 구축에 관련된 다양한 이론 연구를 수행하였다. 이들 지식베이스 구축방법에 있어서 공통된 가설은 연관용어의 출현은 문헌집합내의 동시출현 빈도임을 재확인하였고, 이 가설을 근거로 색인파일 알고리즘과 부울 논리의 And 연산자를 이용하여 질의확장용 지식베이스를 구축하였다. 본 지식베이스의 실험 주제는 교육학이며, 교육학개론이란 단행본을 이용하여 색인어들의 연관용어를 자동으로 제시해줄수 있는 실험용 지식베이스를 구축하였다. 실험용 지식베이스는 자연어색인방법과 통제어색인방법을 이용하여 두 개의 지식베이스를 구축해 각 지식베이스 시스템의 질의확장 성능에 대한 평가 작업을 수행하였다.
이 연구는 캄보디아 청소년의 HIV 에 대한 지식과 태도를 파악하고 영향요인을 이해하기 위해 수행되었다. 캄보디아 3개 주에 거주 중인 고등학교 3학년생 463명을 대상으로 설문조사를 시행하였으며 HIV-KQ-18 (HIV-Knowledge Questionnaire-18)과 HIV/AIDS Behavior Surveillance Survey Index (measuring attitude about HIV)을 이용하여 HIV 관련 지식과 태도를 측정하였다. 연구결과 캄보디아 청소년은 전반적으로 낮은 수준의 HIV 지식(6.70 ± 3.66 (range: 0-16))을 가지고 있었고 부정적인 태도(1.92 ± 0.87 points (range: 0-4))를 보였다. 남성(β = 0.28, p < 0.001), SNS 중 YouTube 사용(β = 0.33, p = 0.035) 이 높은 지식에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 캄보디아 청소년에게 문화사회적으로 수용 가능한 보건교육프로그램 개발과 운영에 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this study, by using the natural language processing of the field of artificial intelligence, automated index was performed. And then, the Natural Language Processing Interface for knowledge representation(NALPI) has been developed. Furthermore, the DEsign KnOwledge DataBase(DEKODB) has been also developed, which is designed to interlock the knowledge base. The DEKODB processes both the documented design-data, like a concrete standard specification, and the design knowledge from an expert. The DEKODB is also simulates the design space of structures accordance with the production rule, and thus it is determined that DEKODB can be used as a engine to retrieve new knowledge and to implement knowledge base that is necessary to the development of automatic design system. The application field of the system, which has been developed in this study, can be expanded by supplement of the design knowledge at DEKODB and developing dictionaries for foreign languages. Furthermore, the perfect automation at the data accumulation and development of the automatic rule generator should benefit the unified design automation.
In the early industrial age which with high intensity of machine and labor, using financial measurement index was good enough to tie in company's mechanization and philosophy of management and been in efficiency. But being comply with "New Economic age," a new economic environment is full of knowledge and information, the enterprise competition had changed from tangible assets, plants to intangible innovation ability of knowledge. As recognizing the new tendency by enterprise, they value gradually the growth and influence from learning. Practice of organization learning not only needs firm structure and be in coordination with both hardware and software, but also needs an affect measurement model to offer enterprise to estimate learning performance. It's a good instrument of financial performance measure mold in the past years, But it's for measuring the past, couldn't formulate enterprise trend to future, hard to estimate investment for future, such as development of products, organization learning, knowledge management etc, as which intangible assets and knowledge ability just the key factors of being win around competition environment in the future. In 1992, Kaplan and Norton brought up Balance Scorecard (BSC) on Harvard Business Review, as an instrument helping enterprise to measure performance, which is being considered to be a most influence management instrument. It added non-financial index such as customer, internal process and learning growth besides traditional financial index, as offering enterprise an index to measure and manage intangible assets and intellectual property. As being aware of organization learning is hard to be ignored in the new economic age, this research is based on learning and growth of BSC, and citing one national material company try to let the most difficult measurement performance of organization learning, to be estimate through BSC, analyze of factor and individual case, to discuss the company how to make the related strategy and vision of organization learning to develop learning and growth of the structure of BSC, subject the matter of out put factors to be discussed, and measure the outcomes as a result of research. The research affect offers (1) the base implement procedure of carrying out BSC; (2) the reference of formulating measurement index while enterprise using BSC to estimate performance of organization learning; (3) the possibility bottleneck maybe forcing while carrying out BSC, to be an improvement or preventive for enterprise.
Artificial Intelligence literatures have recognized that stock market is a highly unstructured and complex domain so that it is difficult to find knowledge that belongs to that domain. This paper demonstrates that the proposed QCOM can derive global knowledge about stock market on the basis of a set of local knowledge and express it as a digraph representation. In addition, inference mechanism using quantitative causal reasoning can describe the qualitative and quantitative effects of exogenous variables on stock market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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