The logical analysis of data(LAD) is an effective Boolean-logic based data mining tool. A critical step in analyzing data by LAD is the pattern generation stage where useful knowledge and hidden structural information in data is discovered in the form of patterns. A conventional method for pattern generation in LAD is based on term enumeration that renders the generation of higher degree patterns practically impossible. In this paper, we present a new optimization-based pattern generation methodology and propose two mathematical programming medels, a mixed 0-1 integer and linear programming(MILP) formulation and a well-studied set covering problem(SCP) formulation for the generation of optimal and heuristic patterns, respectively. With benchmark datasets, we demonstrate the effectiveness of our models by automatically generating with much ease patterns of high complexity that cannot be generated with the conventional approach.
심볼레벨에서 개발된 1세대 전문가시스템의 문제점을 해결하기 위하여 최근 지식레벨에서 2세대 전문가시스템을 개발하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되었으나, 대개 개념적인 모델링 기법을 제시하는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 이러한 개념적인 모델링 기법이 실용 가능한 개발기법이 될 수 있도록 기존의 연구 내용을 수정, 보완한 태스크 객체 모델링(TOM) 기법을 제시하였다. 이 기법에서 태스크 객체(TO)는 자신의 목표와 수행 조건, 실행할 행위 지식 등을 포함하는 하나의 지식 단위로 정의하고, TO의 구조적, 동적, 기능적 측면을 쉽게 도식화할 수 있는 태스크 객체 다이어그램(TOD)을 정의하였다. 또한, 각 TO의 행위 지식을 표현하는 기본 단위로서 추론유형(Inference Type)들을 정의하였다. 본 논문에서 제안한 TOM 기법이 단순히 개념적인 모델링 기법이 아니라 실용적인 2세대 전문가시스템 개발기법으로 활용될 수 있도록 TOD 에디터와 TO 에디터를 개발하고, TO의 상태 변화에 기반을 둔 TO 처리 알고리즘을 개발하였다. 또한, 정의된 추론유형들이 대표적인 전문가시스템 개발도구인 IRE(Intelligent Rules element)의 메소드로 자동 변환 될 수 있도록, 각각의 추론유형과 IRE의 메소드를 1: 1로 대응시킨 추론 유형 라이브러리를 구축하였다.
최근 자연어 처리 분야에서 단어의 모호성을 해소하기 위해서 다양한 기계 학습 방법이 적용되고 있다. 지도 학습에 사용되는 데이터는 정답을 부착하기 위해 많은 비용과 시간이 필요하므로 최근 연구들은 비지도 학습의 성능을 높이기 위한 노력을 지속적으로 시도하고 있다. 단어 모호성 해소(word sense disambiguation)를 위한 비지도 학습연구는 지식 기반(knowledge base)를 이용한 방법들이 주목받고 있다. 이 방법은 학습 데이터 없이 지식 기반의 정보을 이용하여 문장 내에서 모호성을 가지는 단어의 의미를 결정한다. 지식 기반을 이용한 방법에는 그래프 기반방식과 유사도 기반 방법이 대표적이다. 그래프 기반 방법은 모호성을 가지는 단어와 그 단어가 가지는 다양한 의미들의 집합 간의 모든 경로에 대한 의미 그래프를 구축한다는 장점이 있지만 불필요한 의미 경로가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 그래프 구축을 위해 불필요한 간선들을 배제하면서 반복적으로 그래프를 재구축하는 모델을 제안한다. 또한, 구축된 의미 그래프에서 더욱 정확한 의미를 예측하기 위해 하이브리드 유사도 예측 모델을 적용한다. 또한 제안된 모델은 다국어 어휘 의미망 사전인 BabelNet을 사용하기 때문에 특정 언어뿐만 아니라 다양한 언어에도 적용 가능하다.
본 연구의 목적은 첫째, 학생들이 과학적 관찰 및 규칙 발견 활동을 수행할 때 나타나는 과학적 감성 단어의 유형과 빈도, 강도를 분석하고, 둘째, 과학 지식 생성력과 과학적 감성지수(ISE)와의 상관관계를 밝히는 것이다. 이를 위해 연구에서는 먼저 선행 연구를 고찰하여 과학적 감성을 정의하고, 효과적인 지식 생성 활동을 위해 겨울눈과 화석 관찰, 씨앗과 암석 분류의 4개의 과제를 개발하였다. 연구대상은 교원양성대학교 4학년 학생 161명으로 하였다. 피험자들은 각 과제를 수행하면서 인지적 사고과정과 느낀 과학적 감성을 기록하고 형용사 이모티콘 척도 용지에 자신의 감성 강도를 나타내었다. 연구 결과, 관찰 활동에서는 '흥미-수용-사랑-거부' 의 순으로 감성유형이 나타났고, 규칙성 발견 활동에서는 '흥미-거부-수용-기대' 의 순으로 감성유형이 나타났다 각각의 감성 단어 빈도는 감성 강도와 통계적으로 상관관계가 있었다. 과학적 감성 빈도(FSE)와 과학적 감성 강도(SSE)를 곱한 과학적 감성지수(ISE)는 과학적 감성능력을 나타내는 하나의 지표로서 과학 지식 생성력과 높은 정적인 상관관계를 가진다. 개별적인 과학적 감성 지수에서는 '수용-사랑-슬픔-흥미' 순으로 과학 지식 생성력과 정적인 상관관계를 나타낸다.
Purpose: The purpose of this qualitative study is to investigate the nature of tacit nursing knowledge practiced in the clinical field in Korea using hybrid models, and to clarify the definitions and attributes of the concept. Methods: The definition and nature of tacit nursing knowledge, obtained through a review of the extensive literature at the theoretical stage of the research, and the analysis of the in-depth interview data conducted by the career nurses in the fieldwork stage, are compared and analyzed. Results: The tacit nursing knowledge was found in three dimensions as knowledge related to the person, the clinical situation work context, the self, the others, and the task. The tacit nursing knowledge was defined as personal nursing knowledge and artistic skills that show up as unconscious behavior patterns, learned informally, and internalizedthrough repeated clinical practice experience based on professional nursing knowledge. Conclusion: Tacit nursing knowledge has been widely used in clinical practice and has been shown to have a great impact, directly or indirectly, on clinical nursing. Therefore, individual and organizational efforts are needed for validation and clarification using the generation, sharing, collection, and peer review of sound implicit nursing knowledge to ensure that it is properly applied.
This study is to compare the main subjects of domestic and foreign knowledge management research in terms of keywords and to clarify whether domestic knowledge management research reflects research trends in overseas knowledge management research. Specifically, we try to find out whether the central activities such as knowledge sharing, knowledge generation, and acquisition, which are knowledge management activities of knowledge management research, are being studied without bias. In order to analyze this, we analyzed the data of domestic and foreign knowledge management research for the last 5 years from 2012 to 2016. In Korea, the Knowledge Management Society of Korea collected 167 papers and 787 keywords, and collected 132 papers and 640 keywords from the Korea Society of Management Information Systems in order to distinguish the research areas. Overseas papers collected 315 papers and 1,746 keywords published by Emerald. Also, we collected 382 papers and 1,633 keywords in the Korean Management Review and collected 646 papers and 2,879 keywords in the Korean Business Education Review. Frequency analysis and network analysis of 1,642 papers and 7,685 keywords are summarized as follows. The Knowledge Management Society of Korea has focused on knowledge sharing, and in 2016, interest in knowledge transfer and knowledge search has shifted. The Journal of Knowledge Management, which is published by Emerald, has been a major concern for knowledge transfer and knowledge sharing. The research trends of the Korea Society of Management Information Systems to distinguish a clear identity of knowledge management research are focusing on smart area and mobile domain such as information security domain, cloud, smart phone, and smart work. In the Korea Society of Management Information Systems research, the main subject of knowledge sharing is also commonly found.
It is a challenging task to introduce and apply a theoretical concept like KM (Knowledge Management) to the corporate management by formulating such notion into a computer-based system. Apart from that, a company who suffers financially will be very much reluctant to employ KM, a solution that will not make an immediate impact on profit generation. Nonetheless, the perception of life-long workplace is being replaced by that of life-long career in today's society, and consequently it has become a key importance for the management to minimizing the Joss of valuable knowledge that results from frequent shift of manpower. Furthermore, knowledge is now regarded as a key to corporate competitiveness as its value has become a more important factor than that of physical resource in estimating a company's value. It is therefore necessary to transform such implicit knowledge that one possesses in his/her mind to a formation so that a company can achieve the ultimate goal of implementing KM: increase of profit and cost reduction. The objective of this research is to look into the case examples of the way in which Samsung Electronics implemented KM and help set the direction for those companies who consider employing KM into their corporate system.
The purpose of this study was to investigate the effects of students' prior knowledge on scientific reasoning in solving a pendulum task with a computer simulation. Subjects were 60 Korean students: 27 fifth-grade students from an elementary school and 33 seventh grade students from a middle school located in a city with 300,000 people. This study adapted a pendulum task presented with a computer simulation on which subjects would use a pattern of multivariable causal inferences. The subjects were interviewed individually in a three-phase structured interview by the researcher and three assistants while he/she was investigating the pendulum task. This study showed that most students across grades focused heavily on demonstrating the primacy of their prior knowledge or their current hypothesis. In addition, students' theories that are part of one's prior knowledge have a significant impact on formulating, testing, and revising hypotheses. Therefore, this study supported the notion that students' prior knowledge had a strong effect on students' experimental intent and hypothesis evaluation.
In this paper, we have constructed an expert system for semiconductor chip encapsulation which combines a knowledge-based system with CAE software. The knowledge-base module includes heuristic and pre analysis knowledge for evaluation and redesign. Evaluation of the initial design and generation of redesign recommendations can be developed from the rules as applied to a given chip package. The CAE programs can be used for simulating the filling and packing stage of encapsulation process. The expert system is a new tool which enables package design or process conditions with high yields and high productivity.
In this study, we proposed design issues and structure of a web mining system and develop a system for the purpose of knowledge integration under world wide web environments resulted from our developing experiences. The developed system consists of three main functions: 1) gathering documents utilizing a search agent; 2) determining similarity coefficients between any two documents from term frequencies; 3) clustering documents based on similarity coefficients. It is believed that the developed system can be utilized for discovery of knowledge in relatively narrow domains such as news classification, index term generation in knowledge management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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