In this research, the automatic synthesis of knowledge models is proposed. which are the basis of the methods using qualitative models adapted widely in fault diagnosis and hazard evaluation of chemical processes. To provide an easy and fast way to construct accurate causal model of the target process, the Role-Behavior modeling method is developed to represent the knowledge of modularized process units. In this modeling method, Fault-Behavior model and Structure-Role model present the relationship of the internal behaviors and faults in the process units and the relationship between process units respectively. Through the multiple modeling techniques, the knowledge is separated into what is independent of process and dependent on process to provide the extensibility and portability in model building, and possibility in the automatic synthesis. By taking advantage of the Role-Behavior Model, an algorithm is proposed to synthesize the plant-wide causal model, Fault-Causality Graph (FCG) from specific Fault-Behavior models of the each unit process, which are derived from generic Fault-Behavior models and Structure-Role model. To validate the proposed modeling method and algorithm, a system for building FCG model is developed on G2, an expert system development tool. Case study such as CSTR with recycle using the developed system showed that the proposed method and algorithm were remarkably effective in synthesizing the causal knowledge models for diagnosis of chemical processes.
The purpose of this qualitative case study was to investigate the 'structure' of an elementary school teacher's practical knowledge concerning science experiment lessons. A female elementary teacher in the early career years participated in the study, and video recordings of her science experiment lessons as well as audio-taped interviews with her were analyzed by means of Elbaz's framework. The teacher expressed six images of science experiment lessons: 'Science is difficult', 'Experiments are dangerous', 'Experiments are accurate', 'A science experiment takes a long time', 'Science experiments are interesting', and 'Children are little scientists.' These images were supported by several principles and rules, most of which were clearly described. Among the images, principles, and rules, there were complex relationships with some working in synergy and some conflicting. In case of the image 'Children are little scientists', its subordinate principles and rules were not fully realized in the classroom. Implications for science teaching reform and science education research were discussed.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제14권3호
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pp.115-136
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2007
In this study, we investigate the possibility of deploying a recently emerging Internet-based technology, called Web log or Blog, to address the problems of knowledge transfer and sharing, particularly in the case of tacit knowledge. We examined the use practice of four blogs and then identified several properties relevant to knowledge transfer and sharing. They include the specific style of blog format, content ownership attribution, posted article organization, communication tools and method, news feed function, and various links from/to outside websites. These features were argued to facilitate knowledge transfer and sharing. In particular, we discussed a great deal about the structure of comments and links as tools for collaboration and idea sharing, which enables the knowledge conversion processes (socialization, externalization, combination, and internalization), We then provide several guidelines to develop blogs as a knowledge management tool.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제7권2호
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pp.85-105
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2017
Given the variety of approaches to mapping the universe of knowledge that have been presented and discussed in the literature, the purpose of this paper is to systematize their main principles and their applications in the major general modern library classification schemes. We conducted an analysis of the literature on classification and the main classification systems, namely Dewey/Universal Decimal Classification, Cutter's Expansive Classification, Subject Classification of J.D. Brown, Colon Classification, Library of Congress Classification, Bibliographic Classification, Rider's International Classification, Bibliothecal Bibliographic Klassification (BBK), and Broad System of Ordering (BSO). We conclude that the arrangement of the main classes can be done following four principles that are not mutually exclusive: ideological principle, social purpose principle, scientific order, and division by discipline. The paper provides examples and analysis of each system. We also conclude that as knowledge is ever-changing, classifications also change and present a different structure of knowledge depending upon the society and time of their design.
시공단계의 경험 및 지식을 반영한 설계 결과물은 시공 효율성을 향상시키고 설계변경을 최소화하여 프로젝트의 낭비요인 제거와 전체적인 생산성 향상을 가능하게 해준다. 설계자가 설계단계에서 시공단계의 경험 및 지식을 효과적으로 활용하기 위해서는, 설계과정에서 필요한 시공성 지식을 필요한 시점에 활용할 수 있어야 한다. 설계단계에서 시공성 지식의 효과적인 활용을 위한 기존의 접근방법은 체크리스트와 같이 설계단계 별로 활용되는 시공성 지식의 구조화에 초점을 맞추고, 설계의 사결정과정의 기본단위가 되는 액티비티 수준에서 시공성 지식의 활용시점에 대한 고려가 부족하다. 하지만 적절하지 않은 시점에서 고려된 시공성 지식은 설계자에게 불필요한 재작업을 야기해 설계생산성을 저하시키는 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 비효율적인 정보교환을 최소화하기 위해서는, 설계 프로세스 상에서 정보흐름에 중점을 둔 설계관리를 통해 각 시공성 지식들을 요구하는 설계 액티비티가 무엇인지를 파악해야 한다. 이에 본 연구는 Dependency Structure Matrix(DSM)를 이용하여 설계의사결정과정의 기본단위가 되는 설계 익티비티와 설계과정에서 고려해야 하는 시공성 지식간의 상호관계를 고려한 정보흐름기반의 설계프로세스관리를 제안한다. 이는 설계프로세스관리를 설계단계에서의 단순한 설계검토보다 한 단계 높은, 건설프로젝트 전 과정과 연계된 포괄적인 관리활동으로 발전시켜 건설생산합리화에 크게 기여할 수 있으리라 예상된다.
A prototype integrated system and its theories for distributed SISO control structure synthesis of complete chemical plants is developed. The scope of this work includes control structure synthesis not only of simple units with unspecified control loops but also of the complex process at preliminary and basic design stage. Hierarchical approach and dual-decomposition strategy (that is multi-layer decomposition and multi-echelon decomposition) is applied to this system. Because automatic control structure synthesis of complex plants is a problem defined as a series of knowledge-intensive tasks within multiple spaces, the established methodology is complemented by not only techniques from knowledge-based expert systems but also shortcut and rigorous control theories. This system is used for education of control designers, process engineers, operators and students as well as for operability studying, in-line and on-line process control structure synthesis.
본 연구는 지식 분류의 기호학적 특성을 파악하고 지식 분류의 기호학적 구조가 고전이나 정전에 미치는 영향을 논의한다. 이러한 영향의 흐름이 기호학적 체계의 구조적 측면에서 연유한다는 것을 통하여 인터넷 등 전자매체와 금서의 동일성을 사회 문화적 구조주의 시각에서 논의한다. 또한 기호적 해석이 가능한 구조주의 이론 틀을 빌어 대중매체를 포함한 영상 매체 등의 텍스트를 이해하고 해석할 수 있는 방향으로 기호 체계의 이용을 제안하고자 한다.
This study investigated the effects of variations in the kinetic structure on science knowledge acquisition. According to the rationale of the kinetic structure theory, a communication having high structrue would facilitate greater knowledge acquisition than a presentation with low structure. To testify that hypothesis, a modified non-equivalent pretest posttest control group design was used. Four 10th grade classes (2 classes for each sex) were selected. On the topic of human digestive system, two tape recorded lessons differing in kinetic structure were developed. On n of two was high structure ($\bar{B}_{1}$=0.56), and the other was low structrue ($\bar{B}_{1}$=0.99) Results indicated that the high structure lesson did not show significantly higher score than the low structrue lesson(F=2.225, P<0.137). But when the data were analyzed by sex, only boy students showed the result that the high structure lesson had significantly higher score than the low structure lesson (F=4.785, P<0.009). The results of this study suggest that a high Structure communication will facilitate the science achievement in the case of boy students.
클라우드와 빅네이터의 새로운 시대에서 필요한 데이터를 방대한 데이터 풀로부터 어떻게 찾아내고 활용하느냐는 매우 중요한 일이다. 이러한 빅데이터의 시대에는 무엇보다도 방대하고도 변화무쌍한 데이터를 잘 처리하고 유용한 정보를 신속하게 획득할 수 있는 진화된 형태의 효율적 지능적 지식시스템 설계를 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 진화된 지능 시스템 연구의 하나로서 구조적으로 재구성될 수 있는 동적 개인적 지식네트워크를 제안하고자 한다. 작은 공간에 큰 세계를 매핑하여 효율적으로 처리할 수 있는 인간 두뇌의 기능과 이 안에서 일어나는 뉴로다이나믹스 메커니즘에 착안하여 구조적 유연성을 갖는 지능 시스템을 설계하였다. 서로 다른 네트워크의 구조적-기능적 결합이 가능하도록 개인 지식네트워크를 구조화하고 핵심 영역에 속하는 공통 노드를 찾아 결합을 하며 재구성하는 기능을 부여하였다. 또한 시스템이 재구성된 지식네트워크로부터 최적 경로를 추출하며 추출된 경로를 가지고 추론 프로세스를 진행하는 기능 갖도록 구상하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권5호
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pp.338-344
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2014
As the role of information collection becomes increasingly important in the enormous data environment, there is growing demand for more intelligent information technologies for managing complex data. On the other hand, it is difficult to find a solution because of the data complexity and big scaled amount. Accordingly, there is a need for a special intelligent knowledge base frame that can be operated by itself flexibly. In this paper, by adopting switching function for signal transmission in the synapse of the human brain, I/E selective activation based knowledge reconfiguring mechanism is proposed for building more intelligent information management system. In particular, knowledge network design, a special knowledge node structure, Type definition, I/E gauge definition and I/E matching scheme are provided. Using these concepts, the proposed system makes the functions of activation by I/E Gauge, selection and reconfiguration. In a more efficient manner, the routing and reasoning process was performed based on the knowledge reconfiguration network. In the experiments, the process of selection by I/E matching, knowledge reconfiguration and routing & reasoning results are described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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