Diverse requirements of users on web-based model management force a system agent to develop user-adaptive building a model in reality and providing an adequate solution method of the model. The relationship between models is important knowledge for the agent to effectively build a new model to adaptively adjust an existing model under a problem and to efficiently connect the new model into an adequate solution method. Since the generating process of the inter-model relationship is more difficult than the building a new model however the process mostly depends on the knowledge of operation research experts. Without the adequate scheme of the inter-model relationship the burden of the management for the agent increases rapidly and the quality of the services may worsen. This study shows that meta-knowledge generated from relationship between models is important for the user to build a model in reality and to acquire the solver appropriate to the model. The relationship that consists of common and exclusive objects between models can be represented by frames. The system under development to implement the idea includes user-adaptive ability which identifies a model through forward chaining method and searches the solver appropriate to the model by using the meta knowledge. We illustrate the meta knowledge with an applied delivery system in supply chain management.
This study aims to investigate the impacts of managerial and technical IT knowledges on firm's financial performance. Specifically, the study examines the following three effects between IT personnel knowledges and financial performance: (1) direct effect, (2) mediating effect of business process performance, and (3) moderating effect of firm size, between them. An empirical study resulted in the followings. First, both managerial and technical IT knowledges do not have direct influences on financial performance. Second, unlike technical IT knowledge, managerial IT knowledge indirectly affects financial performance through business process performance, confirming the mediating role of business process performance. Third, while technical IT knowledge produce no direct and indirect effect on financial performance regardless of firm size, managerial IT knowledge exerts significant impacts on financial performance although such effects represent some different patterns according to firm size. That is, in the smaller group, the association between managerial IT knowledge and financial performance is partially mediated by business process performance and in the larger group, that relationship fully mediated.
Case-Based Reasoning(CBR) offers a new approach for developing knowledge based systems. In case-based approach the problem solving experience of the domain expert is encoded in the form of cases. CBR has successfully been applied to many kinds of problems such as design, planning, diagnosis and forecasting. In this paper, CBR was applied for forecasting default risk. The applied result was successful in spite of the small casebase. Generally, CBR requires large casebase. So, if the number of data was large, the result was better. But in this paper, what financial variable was more forecastable was not tested. Next, this should be tested.
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.
기업이 계속 존속하기 위해서는 조직구성원들이 가진 지식을 공유할 수 있는 다양한 방법을 모색해야 할 것이다. 그러나 조직 내의 개인들이 가치 있는 지식을 공유하도록 동기부여하는 최선의 이슈는 아직 완전히 해결되지 않고 있다. 이 연구는 지식경영시스템에서 조직구성원들이 지식을 공유하는데 영향을 미치는 요인들을 파악하기 위해 수정기술수용모형에 외부변수로 조직문화와 시스템품질을 추가한 구조방정식모형을 연구모형으로 제시하고 검정하였다. 연구결과, 본 연구에서 제시한 수정기술수용모형은 적용가능성이 입증되었고, 경영층 지원, 보상시스템 및 조직분위기 등으로 측정한 조직문화는 지각된 유용성에 직접적으로 영향을 미치고, 또한 기술요인으로 제시한 시스템품질은 이용편리성에 직접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 조직은화와 시스템품질은 지각된 유용성과 태도를 통해 지식공유의도에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 분석결과를 바탕으로 토의와 함의를 제시하였다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제7권4호
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pp.71-84
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2017
The paper discusses the nature of Knowledge Organization Systems (KOSs) and shows how these can support digital library users. It demonstrates processes related to integration of KOS like the Dewey Decimal Classification, $22^{nd}$ edition (DDC22) in DSpace software (http://www.dspace.org/) for organizing and retrieving (browsing and searching) scholarly objects. An attempt has been made to use the DDC22 available in Bengali language and highlights the required mechanisms for system-level integration. It may help a repository administrator to build an IDR (Institutional Digital Repository) integrated with SKOS-enabled multilingual subject access systems for supporting subject descriptors based indexing (DC.Subject metadata element), structured navigation (browsing) and efficient searching.
In managing organizational tacit knowledge, recent researches have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise. In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user′s information needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To improve FAH, a text categorization approach called Vector Space Model is utilized. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" sponsored by the Ministry of Science and Technology (MOST) of Korea, was developed.
An integrated fault diagnosis system for heterogeneous manufacturing environments is developed. This system has a contrast with existing diagnosis systems in the respect that they are mostly for diagnosing faults on individual machines. In addition to the usual (e.g., audio, electrical) diagnostic signals, the characteristics of products from the machines are considered as the unifying diagnostic parameters among heterogeneous machines in the diagnosis. The system is composed of a knowledge representation scheme and a diagnostic query processing mechanism. Its knowledge representation scheme allows the diagnostic knowledges from heterogeneous unit diagnostic systems to be uniformly expressed in terms of the causal relations among relevant data items. It is flexible in the sense that causes for one relation can be effects for another may be reflected on our knowledge representation scheme. The diagnosis mechanism is based on a probabilistic inferencing method. This probablistic diagnosis mechanism provides more general diagnosis than existing ones in that it accommodates multiple causes and takes complication among causes into account. These scheme and mechanism are applied to a typical example to demonstrate how our system works.
The purpose of this paper is to investigate the effects of anti-smoking advertising on attitude toward anti-smoking and behavioral intention to quit smoking in terms of audience's involvement with anti-smoking and knowledge on smoking. For this, a total of 10 hypothesis were established and statistically tested. According to the results, all but hypothesis 1-1(attitude toward anti-smoking is more favorable in the high involvement condition than in the low involvement condition) were unfortunately rejected. These results can be justified by theoretical explanations such as Hierarchy Effects Model or Elaboration Likelihood Model. In addition, some methodological reasons were provided as well.
Recently, with the advance of the wireless Internet access via mobile devices, a myriad of game development companies have forayed into the mobile game market, leading to intense competition. To survive in this fierce competition, mobile game developers often try to get a grasp of the rapidly changing needs of their customers by operating their own official communities where game users freely leave their requests, suggestions, and ideas relevant to focal games. Based on the heuristic-systematic model (HSM) and the data quality (DQ) framework, this study derives key content, non-content, and hybrid cues that can be utilized when game developers accept suggested postings in these online communities. The results of hierarchical multiple regression analysis show that relevancy, timeliness, amount of writing, and the number of comments are positively associated with mobile game developers' knowledge adoption. In addition, title attractiveness mitigates the relationship between amount of writing/the number of comments and knowledge adoption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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