While past knowledge management researches have focused on conceptualization and strategic implications, knowledge asset researches attempt to provide practical guidelines for companies. However, each research classifies knowledge asset from its own perspective, and thus it is not a trivial task to leverage consistent and inclusive criteria in managing corporate knowledge asset. The objective of this paper is to develop a knowledge asset classification schema on the basis of the three business functions: customer relationship management, product innovation, and infrastructure management. To demonstrate the feasibility of our schema, it has been applied to 9 Korean corporations. Knowledge assets are evaluated according to core capabilities, which are main drivers of sustainable competitive advantages. The results of case study show that the leveraged classification schema reflects current knowledge asset management and characteristics of corporations. Our finding is that most top-quality knowledge management corporations are likely to develop well-balanced knowledge asset.
The focus of this study is to analyze the link between existing knowledge in the organization and NPD performance. After a comprehensive literature review, we identified factors influential in the management of existing knowledge, such as efficiency of information acquisition, shared interpretation, structure of organization. Through an empirical research, we found that existing knowledge was positively associated with the efficiency of information acquisition and shared interpretation. Additionally, a strong relationship was found between information acquisition efficiency and NPD. Shared information, however, was not found to be associated with NPD. This result, make us recognize the necessity to better understand some subprocesses through which existing knowledge affects new product performance.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.1
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pp.157-167
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2014
Increasing productivity of knowledge workers is a significant issue in the 21st century referred as knowledge-based society. The core key word is behavior of knowledge transfer among members of an organization. The objective of this study is to investigate a model based on Triandis theory and Social Capital theory. This explored the antecedent factors of knowledge Transfer in ITO(Information Technology Outsourcing) Organization. Data were derived from 42 respondents working IT Cooperation in Seoul, Korea. In this paper, we introduce the research model for the knowledge transfer. In order to validate the proposed research model, social network analysis tool, UCINET, a structural equation modeling tool, SmartPLS, was utilized. The empirical result showed that, all antecedent factors (intention of knowledge sharing, anticipated reciprocal relationships, subjective norm, closeness network centrality) of knowledge transfer behavior were significant. In conclusion, findings and implications were discussed and limitations of the study and future research directions were suggested.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.511-515
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2001
Many intelligent agent systems are known to incorporate BDI architecture for cognitive reasoning. Since this architecture contains all the knowledge of world model and reasoning rule, it is very complex and difficult to handle. This paper describes a methodology to design and implement BDI architecture, BDIAXml based on XML for multi-agent systems. This XML-based BDI architecture is smaller than any other BDI architecture because it separates knowledge for reasoning from domain knowledge and enables knowledge sharing using XML technology. Knowledge for BDI mental state and reasoning is composed of specific XML files and these XML files are stored into a specific knowledge server. Most systems using BDIAxml architecture can access knowledge from this server. We apply this BDIAXml system to domain of Hospital Information System and show that this architecture performs more efficiently than other BDI architecture system in terms of knowledge sharing, system size, and ease of use.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.407-420
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2015
Natural Language Question Answering (NLQA) and Prescriptive Analytics (PA) have been identified as innovative, emerging technologies in 2015 by the Gartner group. These technologies require knowledge bases that consist of data that has been extracted from unstructured texts. Every business requires a knowledge base for business analytics as it can enhance companies' competitiveness in their industry. Most intelligent or analytic services depend a lot upon on knowledge bases. However, building a qualified knowledge base is very time consuming and requires a considerable amount of effort, especially if it is to be manually created. Another problem that occurs when creating a knowledge base is that it will be outdated by the time it is completed and will require constant updating even when it is ready in use. For these reason, it is more advisable to create a computerized knowledge base. This research focuses on building a computerized knowledge base for business using a supervised learning and rule-based method. The method proposed in this paper is based on information extraction, but it has been specialized and modified to extract information related only to a business. The business knowledge base created by our system can also be used for advanced functions such as presenting the hierarchy of technologies and products, and the relations between technologies and products. Using our method, these relations can be expanded and customized according to business requirements.
This paper investigates spatial distribution of the knowledge-information occupations by utilizing Geographical Information System(GIS). The knowledge-information occupations, comprised mainly of professionals, engineers and managers, have played a key role in the knowledge-based information society. The uneven development of bureaucratization and informatization among regions have resulted in unequal spatial distribution of the knowledge-information occupations. Analysis of 1995 and 2000 Census shows that these occupations tend to concentrate in some major metropolitan areas, while the other areas show rather traditional occupational structure. This spatial unequality has been also found in the occupational distribution within Seoul. This tendency of spatial concentration in the occupational distribution inherited from the industrial society and is not going to diminish in the knowledge-information society. More aggressive policies to make the most of decentralizing impacts of information and communication technologies should be implemented to counter-balance this tendency.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.11
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pp.33-40
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2021
Due to advanced complex strategies, the complexity of information that a commander must analyze is increasing. An intelligent service that can analyze battlefield is needed for the commander's timely judgment. This service consists of extracting knowledge from battlefield information, building a knowledge base, and analyzing the battlefield information from the knowledge base. This paper extract information similar to an input query by embedding the knowledge base built in the 2nd step. The transformation model is needed to generate the embedded knowledge base and uses the random-walk algorithm. The transformed information is embedding using Word2Vec, and Similar information is extracted through cosine similarity. In this paper, 980 sentences are generated from the open knowledge base and embedded as a 100-dimensional vector and it was confirmed that similar entities were extracted through cosine similarity.
In reliability engineering, failure reporting, analysis, and corrective action system (FRACAS) is an useful tool for effective failure reporting and related operations. FRACAS is generally mainly focused on implementation of its closed-loop process, but also includes various related information which has to be effectively managed such as failure types, failure modes, failure mechanisms, and corrective actions. In this study, we adopt and utilize the concept of process knowledge, and create it through abstraction of FRACAS information. At each step of closed-loop process, the necessary type of knowledge, priority and usability are clearly defined. This study also suggests corresponding management tools such as business process management system, knowledge management system, and their key elements and functions to deal with process knowledge. A prototype system using simple closed-loop process with its process knowledge is presented to demonstrate the feasibility of the proposed work.
Knowledge workers' workload to register knowledge can cause quality defects in the quality as well as the quantity of knowledge that must be accumulated in a knowledge management system(KMS). To enhance the availability of a KMS by acquiring more quality-guaranteed knowledge, autonomous knowledge acquisition which outdoes the automated acquisition must be initiated. Adopting the capabilities of context-awareness and inference in the field of context-aware computing, this paper intends to autonomously identify and acquire knowledge from knowledge workers' daily lives. Based on knowledge workers' context information, such as location, identification, schedule, etc, a methodology to monitor, sense, and gather knowledge that resides in their ordinary discussions is proposed. Also, a prototype systems of the context-based knowledge acquisition system(CKAS), which autonomously dictates, analyzes, and stores dialogue-based knowledge is introduced to prove the validity of the proposed concepts. This paper's methodology and prototype system can support relieving knowledge workers' burden to manually register knowledge, and hence provide a way to accomplish the goal of knowledge management, efficient and effective management of qualified knowledge.
Nowadays, a knowledge management becomes more important as it recognizes and utilizes a industrial knowledge as a significant sources for the improvement of enterprise competitiveness. Moreover, a industrial value tends to be evaluated by a knowledge value. In this study, influencing factors (processes, compensation system, leadership and information technology) on the knowledge sharing for strategies in foodservice Enterprise were investigated. For processes, it was important that the sharing and collecting factors for restaurants in hotel, the knowledge sharing and collecting for family-restaurants, the knowledge utilization and collecting for fast-food restaurants and the knowledge utilization and sharing for special restaurants. In compensation system, both mental and physical compensation were not related with the knowledge sharing in hotel-restaurants. On the other hands, the knowledge sharing in family-restaurants, fast-food restaurants and special restaurants was highly affected by the mental compensation, which indicated that food-service. Enterprise should lay emphasis on mental compensation than physical compensation. In industrial cultures, the influencing factors on the knowledge sharing were rational culture and progressive culture for restaurants in hotel and fast-food restaurants, and for special restaurants and family- restaurants, respectively. The ordering leadership was important factor for restaurants in hotel, fast-food restaurants and family-restaurants, while the knowledge sharing in special restaurants was more influenced by the supporting leadership. For information technology, it was important that the information utilization for restaurants in hotel, special restaurants and fast-food restaurants, and both information utilization and ability for family-restaurants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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