Based on a comprehensive framework that reflects lifecycle requirements of KMs and BPMs, we propose an PKMS(Process based KMS) for integrating KMs and BPMs in order to combine the advantages of the two paradigms. This paper first defines the priority order of knowledge according to knowledge type and classifies it into three groups which consist of Basic KM, Practical KM and Reference KM. Then, it suggests PKMS knowledge map composed of much core-knowledge each of which has information about a unit of the related business process. Using the PKMS Knowledge map, we can directly provide related core-knowledge related for the business process while a person is working a unit of business process. This paper designed the PKMS applied to employment insurance business part. Long term goal of the concepts is to concern a change management organization of knowledge on PKMS.
금융기관의 지식경영 초기 단계 이후부터는 지속적인 지식 창출과 효율적인 지식 검색이 지식경영의 핵심 요인으로 보고, 지식 창출의 한 방안으로 e-러닝을 제시하고, 효율적인 지식 검색 체제를 구축하기 위해서 리포지토리에 저장된 학습객체, 지식객체, 자료실 정보객체를 유사성에 따라 분류하고 상호 연관관계를 맺음으로써 키워드 검색은 물론 분류 검색과 연관 검색을 가능하게 하는 토픽맵 개념에 기반을 둔 지식맵을 활용한 통합 리포지토리 모형을 제안해 보았다. 모형 구현을 위해서 사용된 연구 방법에는 지식 관리 현황을 파악하기 위해서 세 보험회사들을 대상으로 사례 연구를 실시하였고, 기존의 토픽맵 기반의 실험적인 정보시스템들도 분석, 참조하였다. 디렉토리 형식의 전통적인 지식맵은 관련된 지식을 연계시키기가 어려워 지식관리시스템의 효율적인 브라우징이나 검색에 걸림돌로 작용하고 있는데 본 연구에서 제안된 모형은 이러한 문제점들을 개선할 하나의 안으로 이용될 수 있을 것이다.
Knowledge management (KM) is emerging as a robust management mechanism with which an organization can remain highly intelligent and competitive in a turbulent market. Organization knowledge is at the heart of KM success. As a vehicle of acquiring organizational knowledge in a distributed decision-making environment, we applied a fuzzy cognitive map (FMM) technique and proved its effectiveness in a distributed knowledge management environment. Our approach was applied to the financial statement analysis problem, yielding a robust result.
Management of human knowledge is an interesting concept that has attracted the attention of philosophers for thousands of years. Artificial intelligence and knowledge engineering has provided some degree of rigor to the study of knowledge systems and expert systems(ES) re able to use knowledge to solve the problems and answer questions. Therefore, the process of conceptualization and inference of knowledge are fundamental problem solving activities and hence, are essential activities for solving the problem of software ES construction Especially, the access to relevant, up-to-date and reliable knowledge is very important task in the daily work of physicians and nurses. In this study, we propose the conceptualization and inference mechanism for implicit knowledge management in medical diagnosis area. To this purpose, we combined the dynamic knowledge map(KM) and relational database(RDB) into a dynamic knowledge map(DKM). A graphical user-interface of DKM allows the conceptualization of the implicit knowledge of medical experts. After the conceptualization of implicit knowledge, we developed an RDB-based inference mechanism and prototype software ES to access and retrieve the implicit knowledge stored in RDB. Our proposed system allows the fast comfortable access to relevant knowledge fitting to the demands of the current task.
Developing an efficient knowledge base construction mechanism as an input method for expert systems (ES) development is of extreme importance due to the fact that an input process takes a lot of time and cost in constructing an ES. Most ES require experts to explicit their tacit knowledge into a form of explicit knowledge base with a full sentence. In addition, the explicit knowledge bases were composed of strict grammar and keywords. To overcome these limitations, this paper proposes a knowledge conceptualization and construction mechanism for automated knowledge acquisition, allowing an efficient decision. To this purpose, we extended traditional knowledge map (KM) construction process to dynamic knowledge map (DKM) and combined this algorithm with relational database (RDB). In the experiment section, we used medical data to show the efficiency of our proposed mechanism. Each rule in the DKM was characterized by the name of disease, clinical attributes and their treatments. Experimental results with various disease show that the proposed system is superior in terms of understanding and convenience of use.
In this research, we propose a hybrid inference architecture for medical diagnosis based on dynamic knowledge map (DKM) and relational database (RDB). Conventional expert systems (ES) and developing tools of ES has some limitations such as, 1) time consumption to extend the knowledge base (KB), 2) difficulty to change the inference path, 3) inflexible use of inference functions and operators. To overcome these Limitations, we use DKM in extracting the complex relationships and causal rules from human expert and other knowledge resources. The DKM also can help the knowledge engineers to change the inference path rapidly and easily. Then, RDB and its management systems help us to transform the relationships from diagram to relational table.
The purpose of this study is to develop a composite platform for knowledge extractions, visualizations, and inference. Generally, the big data sets were frequently used in the healthcare and medical area. To help the knowledge managers/users working in the field, this study is focused on knowledge management (KM) based on Data Mining (DM), Knowledge Distribution Map (KDM), Decision Tree (DT), RDBMS, and SQL-inference. The proposed mechanism is composed of five key processes. Firstly, in Knowledge Parsing, it extracts logical rules from a big data set by using DM technology. Then it transforms the rules into RDB tables. Secondly, through Knowledge Maintenance, it refines and manages the knowledge to be ready for the computing of knowledge distributions. Thirdly, in Knowledge Distribution process, we can see the knowledge distributions by using the DT mechanism.Fourthly, in Knowledge Hierarchy, the platform shows the hierarchy of the knowledge. Finally, in Inference, it deduce the conclusions by using the given facts and data.This approach presents the advantages of diversity in knowledge representations and inference to improve the quality of computer-based medical diagnosis.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제4권2호
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pp.79-85
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2023
The Tibetan Plateau is home to the only alpine crane species, the black-necked crane (Grus nigricollis). Conservation efforts are severely hampered by a lack of knowledge on the spatial distribution and breeding habitats of this species. The ecological niche modeling framework used to predict the spatial distribution of this species, based on the maximum entropy and occurrence record data, allowed us to generate a species-specific spatial distribution map in Ladakh, Trans-Himalaya, India. The model was created by assimilating species occurrence data from 486 geographical sites with 24 topographic and bioclimatic variables. Fourteen variables helped forecast the distribution of black-necked cranes by 96.2%. The area under the curve score for the model training data was high (0.98), indicating the accuracy and predictive performance of the model. Of the total study area, the areas with high and moderate habitat suitability for black-necked cranes were anticipated to be 8,156 km2 and 6,759 km2, respectively. The area with high habitat suitability within the protected areas was 5,335 km2. The spatial distribution predicted using our model showed that the majority of speculated conservation areas bordered the existing protected areas of the Changthang Wildlife Sanctuary. Hence, we believe, that by increasing the current study area, we can account for these gaps in conservation areas, more effectively.
99942 Apophis is an Sq-type Potentially Hazardous Asteroid (PHA) with an estimated diameter of 370 m. It will approach the Earth down to 31,000 km from the surface during the encounter on April 13, 2029 UT, which is closer than geostationary satellites. This once-in-a-20,000 year opportunity would further expand our knowledge on the physical and dynamical processes which are expected to occur due to the gravitational tidal forces when an asteroid encounter with a planet. It will also provide an opportunity to promote great knowledge of the science of planetary defense. The science goal of the Apophis mission is to global-map the asteroid before and after the Earth's approach. In this talk, we will present scientific objectives, and briefly introduce instruments and operation scenarios of the mission.
특산식물 금강초롱꽃의 국제단위 IUCN 적색목록의 평가를 시도하기 위해, GIS를 이용하여 분포도를 작성하고 분포면적과 점유면적을 계산하였다. 2011년과 2012년, 2년간 현장조사를 한 결과 성숙개체는 4개 지역에서 269개체(2011년), 3개 지역에서 216개체(2012)를 확인하였는데, 기존 알려진 20여개의 서식지를 고려한다면 전체 성숙개체는 1,000개체 이상으로 추정된다. 분포면적은 12,742 $km^2$, 점유면적은 76 $km^2$이고 추정되는 성숙개체 수에 근거한 평가 결과, 금강초롱꽃은 위기종(EN)으로 판정되었다. 국내 희귀식물의 보전지위 평가에 있어 IUCN 국제평가기준을 적용시키기 어려웠던 이유는 국내의 생물학적 정보 확보 노력의 부족과, IUCN 범주 및 기준의 낮은 이해도 때문인 것으로 판단한다. 개별 종의 정확한 보전지위 평가를 위해서는 개체군 생태학적 정보를 축적해야 하며, IUCN 평가 절차를 준수해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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