본 논문에서는 사용자와 시스템의 DB, 이미지데이터 및 언어적인 지식표현을 통해 구축된 지식기반 데이터베이스(KDB)와의 인터페이스 역할을 위한 협조적인 검색시스템을 구축하였다. 기존의 데이터베이스 검색시스템은 사용자의 요구에 정확히 일치하는 데이터가 시스템 내에 존재할 경우에만 해당 데이터를 제공하지만 그렇지 않은 경우에는 아무런 데이터도 제공할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자의 요구에 일치하는 데이터가 데이터베이스 내에 존재할 때 인터페이스를 통해 해당 데이터를 제공하고, 만일 사용자의 요구에 일치하는 데이터가 존재하지 않을 경우에는 퍼지 클러스터링과 언어 레이블의 할당을 통한 지식기반 데이터베이스를 구축하여 사용사의 요구에 가장 근접한 데이터 및 이미지정보를 제시하도록 하였다.
As the importance of Knowledge Management System (KMS) in the military increases, Republic of Korea Army (ROK Army) developed Army Knowledge Portal. Although the members in the military are encouraged to use the portal, few members currently use it. This study was conducted to find variables to predict the user's intention to use the portal, which contributes to activating the use of Army Knowledge Portal in the army. On the basis of Technology Acceptance Model (TAM), ten variables such as perceived ease of use, general information security awareness, information security awareness, expectation for external rewards, expectation for relationships, sense of self-worth, attitude toward compliance with security policy, attitude toward knowledge sharing, intention of non-combat knowledge sharing, and intention of combat knowledge sharing were considered as independent variables. 105 participants on active duty who currently use or have experience to use the portal participated in this study. The results indicated that general information security awareness and information security awareness increases compliance with the information security policy. In addition, the attitude toward knowledge sharing is enhanced by expectations for relationship and sense of self-worth. Based on the results, the authors propose the need for policy alternatives to reinforce the reward system and security policy, which activates the use of Knowledge Portal Service for ROK Army.
As a work analysis technique, Work Domain Analysis (WDA) aims to identify the design knowledge structure of a work domain that human operators interact with through human-system interfaces. Abstraction hierarchy (AH) is a multi-level, hierarchical knowledge representation framework for modeling the functional structure of any kinds of systems. Thus, WDA based on AH aims to identify the functional knowledge structure of a work domain. AH has been used in a range of work domains and problems to model their functional knowledge structure and has proven its generality and usefulness. However, many of researchers and system designers have reported that it is never easy to understand the concepts underlying AH and use it effectively for WDA. This would be because WDA is a form of work analysis that is different from other types of work analysis techniques such as task analysis and AH has several unique characteristics that are differentiated from other types of function analysis techniques used in systems engineering. With this issue in mind, this paper introduces the concepts of WDA based on AH and offers a comprehensive list of references. Next, this paper proposes a set of principles for effectively applying AH for work domain analysis, which are developed based on the author's experiences, consultation with experts, and literature reviews.
Today, many manufacturing companies realize that collaboration is crucial for their survival. Especially, in the perspective of quality, the importance of collaboration is emphasized because economic loss increases exponentially while defective parts go through the process in supply chain. However, the manufacturing companies are facing two main difficulties in implementing collaborative relationships with their suppliers. First, it is difficult for the suppliers to produce reliable products due to their obsolete facilities. The problem gets worse for second- or third-tire vendors. Second, the companies experience the lack of universally understandable set of terminology and effective methodologies for knowledge representation. Ontology is one of the best approaches to expressing and processing a domain knowledge. In this paper, we propose the manufacturing ontology-based quality prediction framework to represent and share the knowledge of industrial environment and to predict product quality in manufacturing processes. In addition, we develop the ontology-based quality prediction system based on the proposed framework. We carried out a series of experiments for an injection molding process at an automotive part supplier. The experimental results demonstrated that the proposed framework and system can be successfully applicable in manufacturing industry.
We developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL, and this agent can search product information with knowledge(facts and rules) on the web, implement price comparison for searched products considering delivery rates. Existing keyword based product search engines is poor at searching intent products though a user has already prefect knowledge about intent produces. Furthermore if a user has insufficient knowledge, it is impossible to implement search. Also, existing price comparison shopping mall gives users comparison service considering total price(product prices, taxes, delivery rates), this service is valid to single product and has limitations of system expansion and up-dating because of not rule base but programming base. If there is appropriate knowledge on the Semantic web and this makes product information retrieval possible, above problems can be solved clearly. In this research, we developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL that can search product information efficiently by making agent to handle facts and rules by itself.
Cognition and control of grinding trouble occurring during the grinding process are classified into a quantitative knowledge which depends on experimental data and qualitative knowledge which relies on skiful engineers. grinding operations include a large number of functional parameters since there are several ways of coping with ginding trouble. One is the qualitative method which depends on empirical knowledge utilizing the skilful experts from the workshop the other is the quantitative method which utilizes the experimental data obtained by sensor. But they are all difficult to accomplish from the grinding trouble-shooting system The reason is that grinding troubles are not accomplish from the grinding trouble-shooting system,. The rason is that grinding troubles are not easily controlled in the quantitative method and therefore trouble-shooting has mainly relied on the knoledge of skiful engineers. Thus there is an important issue of how a grinding touble-shooting system can be designed and what knowledge is utilized among the large amount of grinding trouble information. In this paper basic strategy to develop the grinding database by taking rule-based model which is strongly depended upon experience and intuition is described.
Although many methods of knowledge acquisition has been developed in the expert systems field, such a need for causal knowledge acquisition has not been stressed relatively. In this respect, this paper is aimed at suggesting a causal knowledge acquisition process, and then investigate the causal knowledge-based inference process. A vehicle for causal knowledge acquisition is FCM (Fuzzy Cognitive Map), a fuzzy signed digraph with causal relationships between concept variables found in a specific application domain. Although FCM has a plenty of generic properties for causal knowledge acquisition, it needs some theoretical improvement for acquiring a more refined causal knowledge. In this sense, we refine fuzzy implications of FCM by proposing fuzzy implications of FCM by proposing fuzzy causal relationship and fuzzy partially causal relationship. To test the validity of our proposed approcach, we prototyped a causal knowledge-driven inference engine named CAKES and then experime ted with some illustrative examples.
This study assessed knowledge-based environments for knowledge management in hospital dietetic departments. This study categorized the current knowledge management environment into routine habits, capability, culture and system. A questionnaire was conducted on dieticians in general hospitals with 400 beds in Seoul and Gyeong-in areas. Excluding responses with significant missing data, 160 usable questionnaires were analyzed by SPSS package programs for the study. The result of the study is summarized as follows. The average number of licensed beds in the hospitals was 717.5 and the average number of meals provided daily was 1,626.3. 53.2% of dieticians were aged between 26 and 35. Of the maximum score of 5 points, habits scored $3.65{\pm}.44$ points, capability scored $3.38{\pm}.44$ points, culture scored $3.21{\pm}.46$ points and system scored $2.77{\pm}.74$ points. Hospitals with a high ratio of occupied beds also had significantly higher points in capability, culture and system. The older the group the higher points it scored in habits and culture. The married group scored higher points in habits while the higher educated group scored higher points in habits and capability. The dietitians in charge of clinical nutrition scored higher points in habit, capability and culture while the higher salaried group scored higher points in habit, culture and capability. Therefore this study would provide useful information for the introduction of knowledge management in hospital dietetic departments.
Objectives: A learning organization was designed and implemented on the basis of the selection criteria and essential elements of knowledge translation theory. Methods: The learning organization was designed on the basis of biosafety harmonization criteria and risk management strategy and was implemented as the learning organization for biosafety management by the National Institute of Health, Korea Centers for Disease Control & Prevention. The effect of knowledge translation in the research institutions by evidence-based policy was verified. Results: The result of applying the knowledge translation theory involving all stakeholders showed a positive reaction in establishing and implementing biosafety management strategy and embodied risk assessment criteria and evoked sympathy with the necessity of learning and using of expert knowledge about risk assessment and risk management. All stakeholders initiated voluntarily action toward new human-network construction and communication between similar organizations. The learning organization's capability expanded the base of knowledge translation. Conclusion: These results showed that a learning organization could enhance the autonomous safety management system by diffusion of knowledge translation.
This paper presents the SIC(Size-Interval-Count) prefetching system that can record the file access patterns of applications within a relatively small space of memory based on the repetitiveness of the file access patterns. The SICPS(SIC Prefetching System) is based on knowledge-based prefetching methods which includes high correctness in predicting future accesses of applications. The proposed system then uses the recorded file access patterns, referred to as "SIC access pattern information", to correctly predict the future accesses of the applications. The proposed prefetching system improved the response time by about 40% compared to the general file system and showed remarkable memory efficiency compared to the previously knowledge-based prefetching methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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