Purpose The purpose of this study is to improve the efficiency of the activities of loosely connected network organization through the platform(Ba) of knowledge sharing. Loosely connected network organizations have been tried to promote new work and complement the scarce resources through collaborations. NPO(Non-Profit Organization) is essential to establish cooperation networks in order to achieve the public interest on the basis of scarce resources. This study interpreted the Ba on the 'Change-On' program and analyzed the social networks of regional organizations through the activation of the Ba. The 'Change-On' program is conducted for several years to promote the efficiency of the NPO network by Daum Generation Foundation. Design/methodology/approach This study made a design to organize the Ba concept of Nonaka & Konno and presented a case of the Ba activated based on the NPO network of regional order. According to the social network analysis of regional cooperation within the network of participating organizations was extended, it was found that the principal plays a significant role as a central hub made. Findings According to the empirical analysis, this study illustrated that various types of network were formed among NPOs based on the 'Change-On'. Furthermore, the networks surrounding NPOs are extended to the other people connected to them. This means that the network of NPOs had been diversified via the facilitation of the Ba. This study throws new highlights on the new role for the Ba as a network promoter in addition to the partner as a technology-provider in the NPO ecosystem. Moreover, the network analysis between before-and-after can be used for the evaluation of the effectiveness of the various Ba programs.
Flow Accelerated Corrosion is an active degradation mechanism of CANDU feeder. The tight bend downstream to Gray loc weld connection, close to reactor face, suffers significant wall thinning by FAC. Extensive in-service inspection of feeder wall thinning is very difficult because of the intense radiation field, complex geometry, and space restrictions. Development of a knowledge-based inspection program is important in order to guarantee that adequate wall thickness is maintained throughout the whole life of feeder. Research results and plant experiences are reviewed, and the plant inspection databases from Wolsong Units One to Four are analyzed in order to support developing such a knowledge-based inspection program. The initial thickness before wall thinning is highly non-uniform because of bending during manufacturing stage, and the thinning rate is non-uniform because of the mass transfer coefficient distributed non-uniformly depending on local hydraulics. It is obvious that the knowledge-based feeder inspection program should focus on both fastest thinning locations and thinnest locations. The feeder wall thinning rate is found to be correlated proportionately with QV of each channel. A statistical model is proposed to assess the remaining life of each feeder using the QV correlation and the measured thicknesses. W-1 feeder suffered significant thinning so that the shortest remaining life barely exceeded one year at the end of operation before replacement. W-2 feeder showed far slower thinning than W-1 feeder despite the faster coolant flow. It is believed that slower thinning in W-2 is because of higher chromium content in the carbon steel feeder material. The average Cr content of W-2 feeder is 0.051%, while that value is 0.02% for W-1 feeder. It is to be noted that FAC is reduced substantially even though the Cr content of W-2 feeder is still very low.
According to Ferber (1988), philosophy of science considerations are particularly important for an area like consumer research that seeks to be interdisciplinary. The fact that the topic is studied by so many disciplines with different research traditions immediately raises the question of how one evaluates the (often conflicting) knowledge claims of its various practitioners. Closely related to this is the issue of whether it is even possible to study the topic in a truly interdisciplinary manner or whether a multidisciplinary approach is worth trying. In fact, this issue has triggered heated debates on positivism and relativism in consumer research and a significant number of consumer researchers, though majority of them still resorts to the traditional positivist paradigm, has rejected the tenets of positivism and has turned instead to relativism as the emergent paradigm for knowledge generation. The purpose of this paper is to elaborate on the possibility of eclecticism between positivism and relativism in consumer research. However, self-justifying system of each research camp let any comparison or attempt to reconcile regress to the questioning of philosophical assumption, "Objective reality does exist?", which can not be resolved. As Kuhn (1970) noted, philosophy of science may be chosen for reasons that are ultimately personal and subjective. Therefore, the possibility of eclecticism may be reserved. Rather, complementarity of each research practice can be suggested to make consumer research achieve holistic disciplinary status. Both camps can get nowhere by challenging respective philosophical underpinnings but can advance knowledge on substantive and methodological domains by complementing each other.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.49-58
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2011
Augmented Reality(AR) assists human's cognitive ability through the information visualization by substantiating information about virtual situation. This technology is studied in a variety of ways including education, design, industry, and so on, by various supply of information devices equipped with cameras and display monitors. Since the most of the AR system depends on limited interaction that responds to the order from user, it can not reflect diverse real world situation. In this study, we suggest a knowledge based augmented reality system, which is composed of context awareness agent that provides recognized context information, along with knowledge based component that provides intelligent capability by utilizing domain knowledges. With this capability, the augmented object can generate dynamic model intelligently by reflecting context information, and can make the interaction possible among the multiple objects. We developed rule based context awareness system along with 3D model generation, and tested interaction among the augmented objects. And we suggest a framework that can provide a convenient way of developing augmented reality system for user.
Park, Gi-Tae;Lee, Tae-Hoon;Hwang, So-Hyun;Kim, Byeong Man;Lee, Hyun Ah;Shin, Yoon Sik
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.2
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pp.91-102
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2012
Computer aided language learning has become popular. But the level of automation of constructing a Korean learning assistant system is not so high because a practical language learning system needs large scale knowledge resources, which is very hard to acquire. In this paper, we propose a Korean learning assistant system that utilizes easily obtainable knowledge resources like a corpus, web documents and a lexicon. Our system has three modules - problem solving, pronunciation marker and writing assistant. Automatic problem generator uses a corpus and a lexicon to make problems with one correct answer and three distracters, then verifies their suitability by utilizing frequency information from web documents. We analyze pronunciation rules for a pronunciation marker and recommend appropriate words and sentences in real-time by using data extracted from a corpus. In experiment, we evaluate 400 automatically generated problems, which show 89.9% problem suitability and 64.9% example suitability.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.5
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pp.1396-1412
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2023
Conversation modeling is an important and challenging task in the field of natural language processing because it is a key component promoting the development of automated humanmachine conversation. Most recent research concerning conversation modeling focuses only on the current utterance (considered as the current question) to generate a response, and thus fails to capture the conversation's logic from its beginning. Some studies concatenate the current question with previous conversation sentences and use it as input for response generation. Another approach is to use an encoder to store all previous utterances. Each time a new question is encountered, the encoder is updated and used to generate the response. Our approach in this paper differs from previous studies in that we explicitly separate the encoding of the question from the encoding of its context. This results in different encoding models for the question and the context, capturing the specificity of each. In this way, we have access to the entire context when generating the response. To this end, we propose a deep neural network-based model, called the Context Model, to encode previous utterances' information and combine it with the current question. This approach satisfies the need for context information while keeping the different roles of the current question and its context separate while generating a response. We investigate two approaches for representing the context: Long short-term memory and Convolutional neural network. Experiments show that our Context Model outperforms a baseline model on both ConvAI2 Dataset and a collected dataset of conversational English.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.22
no.1
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pp.35-44
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2009
This paper describes an application of domain decomposition method for parallel finite element analysis which is required to large scale 3D structural analysis. A parallel finite element method system which adopts a domain decomposition method is developed. Node is generated if its distance from existing node points is similar to the node spacing function at the point. The node spacing function is well controlled by the fuzzy knowledge processing. The Delaunay triangulation method is introduced as a basic tool for element generation. Domain decomposition method using automatic mesh generation system holds great benefits for 3D analyses. Aa parallel numerical algorithm for the finite element analyses, domain decomposition method was combined with an iterative solver, i.e. the conjugate gradient(CG) method where a whole analysis domain is fictitiously divided into a number of subdomains without overlapping. Practical performance of the present system are demonstrated through several examples.
The aims of this study are primary data offer to silver fashion enterprise. In order to deduce design from diverse needs of silver generation, this study is required expert knowledge. For this purpose, this study applied two rounded Delphi method in which 31 experts. As a result, the following findings were obtained; From the previous studies, we found the physical changes of women in silver generation; i.e. the size of their waist and abdomen gets larger, their breasts are sagging, their limbs are thinner, upper body is bending, their height and weight get shorter and lighter. Their choice criterion of design of clothing is hide their weak points in body, youthfulness, moderate, and fashion style. Youthful design but patterns should agree with their body line so that they should be easily fit and look young. They like a jacket and pants set best regardless of spring or summer and as upper garment, they like semi fit, as pants, they prefer straight line of ankle length, and as skirts, partial elastic band and pleats, and the length of the skirts just cover their knees. This pattern in choosing their clothes represents they consider functionality as well as the aesthetics. Their preferred color for spring is lt/pink, lt/violet lt/green for summer, white and blue. Their preferred materials are wool/poly/spandex and cotton/spandex for functionality for spring, and for summer, linen poly and cotton poly seersucker for cool feeling and stability. In both top and bottom item, solid pattern follows small one in their preference on patterns, which shows that they are in pursuit of an elegant style. Our research based on this survey tries to establish what the fashion design for the silver generation should take into consideration.
Yang, Su-Jeong;Kim, Hyun-Woo;Choi, Seok-Gwan;Chung, Sangdeok;Oh, Seok Jin;Borkar, Shweta;Kim, Hak Jun
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.29
no.12
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pp.1957-1968
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2019
Tetraselmis is a green algal genus, some of whose species are important in aquaculture as well as biotechnology. In algal culture, fluorescent lamps, traditional light source for culturing algae, are now being replaced by a cost-effective light-emitting diodes (LEDs). In this study, we investigated the effect of LED light of different wavelengths (white, red, yellow, and blue) on the growth of Tetraselmis suecica and its associated microbial community structures using the next-generation sequencing (NGS). The fastest growth rate of T. suecica was shown in the red light, whereas the slowest was in yellow. The highest OTUs (3426) were identified on day 0, whereas the lowest ones (308) were found on day 15 under red light. The top 100 OTUs associated with day 0 and day 5 cultures of T. suecica under the red and yellow LED were compared. Only 26 OTUs were commonly identified among four samples. The highest numbers of unique OTUs were identified at day 0, indicating the high degree of initial microbial diversity of the T. suecica inoculum. The red light-unique OTUs occupied 34.98%, whereas the yellow-specific OTUs accounted for only 2.2%. This result suggested a higher degree of interaction in T. suecica culture under the red light, where stronger photosynthesis occurs. Apparently, the microbial community associated with T. suecica related to the oxygen produced by algal photosynthesis. This result may expand our knowledge about the algae-bacteria consortia, which would be useful for various biotechnological applications including wastewater treatment, bioremediation, and sustainable aquaculture.
In this paper, we propose a new clustering combination based on numerical data driven for rule generation mechanism. In large and complicated space, a clustering method can obtain limited performance results. To overcome the single clustering method problem, hybrid combined methods can solve problem to divided simple cluster estimation. Fundamental structure of the proposed method is combined by mountain clustering and modified Chen clustering to extract detail cluster information in complicated data distribution of non-parametric space. It has automatic rule generation ability with advanced density based operation when intelligent systems including neural networks and fuzzy inference systems can be generated by clustering results. Also, results of the mechanism will be served to information of decision support system to infer the useful knowledge. It can extend to healthcare and medical decision support system to help experts or specialists. We show and explain the usefulness of the proposed method using simulation and results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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