Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.410-420
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2001
A primitive conceptualization is defined as the set of all intended situations. A non-primitive conceptualization is defined as the set of all the pairs every of which consists of an intended knowledge system and the set of all the situations admitted by the knowledge system. The reality of a domain is considered as the set of all the situation which have ever taken place in the past, are taking place now and will take place in the future. A conceptualization is defined as precise if the set of intended situations is equal to the domain reality. The representation of various elements of a domain ontology in a model of the ontology is considered. These elements are terms for situation description and situations themselves, terms for knowledge description and knowledge systems themselves, mathematical terms and constructions, auxiliary terms and ontological agreements. It has been shown that any ontology representing a conceptualization has to be non-primitive if either (1) a conceptualization contains intended situations of different structures, or (2) a conceptualization contains concepts designated by terms for knowledge description, or (3) a conceptualization contains concept classes and determines properties of the concepts belonging to these classes, but the concepts themselves are introduced by domain knowledge, or (4) some restrictions on meanings of terms for situation description in a conceptualization depend on the meaning of terms for knowledge description.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.1
s.63
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pp.55-74
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2007
The purposes of this study are to examine the influences of appraisal and reward on the activities of knowledge management and to search the strategies for effective appraisal and reward system to activate the knowledge management. The results of covariance structural analyses indicate that appraisal has a significant direct effect on reward and knowledge creation as well as a significant indirect effect on knowledge sharing via reward and knowledge creation. Reward has a significant direct influence on knowledge sharing. Knowledge creation also significantly affects knowledge sharing. Based on the results, the potential implications of effective appraisal and reward system to activate the knowledge management are discussed.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.44
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pp.185-195
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1997
In this paper, research and applications of a knowledge-base system in scheduling are review. The method is based on the problem-solving techniques developed in artificial intelligent. The object of this paper is to enable the re-time rescheduling under dynamic environments. Developed to KBS(Knowledge-Based Scheduling) system in this paper, will based on expert system, and applicate to requirement of users effectively.
In this paper, we'll change a data generated by the project for a database and make the better interface of all laboratory and a participating enterprise, constructing a knowledge-based management system to fit a characteristics within a country. Also, we'll manage the light-rail transit system development efficiently and systematically, constructing the web-based knowledge information system.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.19
no.37
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pp.171-178
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1996
The programmable logic controller(PLC) programming has been manually carried out, which might cause the productivity decrease by omission and repetition of instruction. Recently, the knowledge-based automatic programming system is introduced. In the system, input/output(I/O) addresses are input by user. In this study, we developed the prototype system for automatic I/O addressing using knowledge-based technology, With the developed system, the PLC addressing task can he consistently and effectively performed.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.664-667
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2000
Although managing knowledge about business processes has been recognized as an important aspect of Knowledge Management System (KMS), it has not been satisfactorily addressed academically or commercially. This paper proposes a KMS architecture to effectively manage business process as knowledge. It expands commonly recognized KMS functions with the process packaging module that defines business processes, monitors and evaluates process instances, keeps process instance history, and provides link between processes and other knowledge items such as documents and experts. The users can not only find the best practice of a business process but also learn from mistakes. A prototype system is implemented to show the feasibility of the proposed architecture. The results of this paper can contribute to expand current KMSs to help use knowledge to enhance the users' performance in their business processes.
As the networks (i.e., intranet and internet) proliferate all over the world, it is inevitable to move some (or all) of the enterprise activities into virtual spaces. Differently from business data, product data have complex semantics and thus are not properly exchanged among different application programs. Even though some neutral formats of product data have been developed by standard organizations, translating them among various application programs still needs the comprehensive understanding of the complex semantics. Recently, it is widely recognized that capturing more knowledge is the next step In overcome the current difficulties on sharing product data. In this paper, we present Web-based knowledge management that facilitates seamless sharing of product data among various application programs in virtual enterprises. Three types of knowledge are managed by the knowledge management system - metadata, ontology, and mapping. In this environment, we consider both business applications (e.g., ERP, SCM, and EDI System) and engineering applications (e.g., CAD and CAM system).
Dynamic and explicit ordering of strategies is a key process in modeling knowledge-level problem-solving behavior. This paper addressed the important problem of howl to make the scheduler more knowledge-intensive in a way that facilitates the acquisition, integration, and maintenance of the scheduler control knowledge. The solution a, pp.oach described in this paper involved formulating the scheduler task as a heuristic classification problem, and then implementing it as a classification expert system. By doing this, the wide spectrum of known methods of acquiring, refining, and maintaining the knowledge of a classification expert system are a, pp.icable to the scheduler control knowledge. One important innovation of this research is that of recursive heuristic classification : this paper demonstrates that it is possible to formulate and solve a key subcomponent of heuristic classification as heuristic classification problem. Another key innovation is the creation of a method of dynamic heuristic classification : the classification alternatives that are selected among are dynamically generated in real-time and then evidence is gathered for and aginst these alternatives. In contrast, the normal model of heuristic classification is that of structured selection between a set of preenumerated fixed alternatives.
A computer-aided simulation modeling system has been developed to allow the automatic construction of complete discrete simulation models for queueing systems. Three types of knowledge are used in the specification and construction of a simulation modeling: Knowledge of queueing system, simulation modeling, and a target simulation language. This knowledge has been incorporated into the underlying rule base in the form of extraction and construction rule, and implemented via the expert system building tool, OPS5. This paper suggested a knowledge based approach for automatic programming to enable a user who lacks modeling knowledge and simulation language expertize to quickly build executable models.
Attention has been focused recently on the concept of shared cognition which encompasses the notion that effective team members hold knowledge that is overlapping and complementary with teammates. This shared cognition is expected to improve team effectiveness. In contrast to the continued efforts in developing theoretical approach of shared cognition, empirical studies are meager. Thus, we conducted an empirical study to investigate the role of shared cognition on team effectiveness. This study classifies shared cognition into two types, team mental model and transactive memory system, by shared meaning. A total of 121 new product development teams in the IT industry were surveyed for the data collection. The results of analysis can be summarized as follows: first, team mental model has a positive influence on team performance, team innovative behavior and team learning effect. And the relation with team mental model and team performance is moderated by the similarity of knowledge structure among the expert. Second, transactive memory system has a positive influence on team performance, team innovative behavior and team learning effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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