This study analyzed global Knowledge Sharing Platforms and collected stakeholder's suggestions to develop the "Korea-ASEAN Wetland Knowledge Sharing Platform (KSP)." As a result of the analysis, ① financial support and ② knowledge outcomes are essential to maintain the KSP and conduct the platform sustainably. Stakeholder suggest three significant projects (① comparative analysis of the inventory of wetlands in the Korea-ASEAN region, ② knowledge gap analysis in wetland research trends, and ③ establishing a web infrastructure for wetlands information sharing). The "Korea-ASEAN Wetland KSP" defined to be consistent with the international conventions (e.g., Ramsar Convention, Convention on Biological Diversity) goals by comprehensively considering the literature analysis and stakeholder suggestions. Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) selected as the fundamental model of the KSP. As with IPBES, knowledge management and assessment, capacity building, policy support, communication and participation adopted as the platform's core objectives. The KSP will be able to share knowledge related to the same type of wetland ecosystem within the Korea-ASEAN region and provide necessary information for establishing science-based policies.
Engineering's work area for plants is a technical area that directly affects productivity, performance, and quality throughout the lifecycle from planning, design, construction, operation and disposal. Using the different types of data that occur to make decisions is important not only in the subsequent process but also in terms of cyclical cost reduction. However, there is a lack of systems to manage and analyze these integrated data. In this paper, we developed a knowledge base-based plant engineering analysis platform that can manage and utilize data. The platform provides a knowledge base that preprocesses previously collected engineering data, and provides analysis and visualization to use it as reference data in AI models. Users can perform data analysis through the use of prior technology and accumulated knowledge through the platform and use visualization in decision-support and systematically manage construction that relied only on experience.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.487-492
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2011
As a knowledge-based economy is emerging, knowledge management (KM) is being rapidly disseminated in both academic circles and the business world. Accordingly, how to effectively manage knowledge is vital to the survival and advance of a company, particularly in project-based industries such as construction. For these reasons, construction companies have adopted IT-based Knowledge management systems (KMS), which is the technology platform and infrastructure that an organization employs to support knowledge management. However, many construction companies have spent resources on developing a KMS that only focus on codification. Furthermore, small and medium-sized companies have limited resources to afford extensive investments. This research addresses the problems found in the current KMS and develops a web-based construction knowledge management portal (CKMP). To achieve these objectives, a case study is conducted and requirements for implementing KM are identified. Based on the identified requirements, this paper builds CKMP using Expert Index (EI), blog, ontology based knowledge retrieval, and wikiblog. The most important functionality of CKMP is their fundamentals to synchronize and support KM process. In order to validate the CKMP, a pilot test with actual users is conducted, and the usability of the system is compared with the current systems. This study is relevant to both the construction industry and academia, as it provides a means of enhancing the performance of KM.
It is needed to support intelligent customized health information service for user convenience in PHR based Personal Health Care Service Platform. In this paper, we specify an ontology-based health data model for Personal Health Care Service Platform. We also design a knowledge search algorithm that can be used to figure out similar health record by applying machine learning and data mining techniques. Axis-based mining algorithm, which we proposed, can be performed based on axis-attributes in order to improve relevance of knowledge exploration and to provide efficient search time by reducing the size of candidate item set. And K-Nearest Neighbor algorithm is used to perform to do grouping users byaccording to the similarity of the user profile. These algorithms improves the efficiency of customized information exploration according to the user 's disease and health condition. It can be useful to apply the proposed algorithm to a process of inference in the Personal Health Care Service Platform and makes it possible to recommend customized health information to the user. It is useful for people to manage smart health care in aging society.
Purpose: We present a scientometric review of the literature on platform government to serve three primary purposes: First, to cluster researches on platform government based on the research issues; second, to identify the major papers, authors, and keywords in the domain; and third, to explore the promising research areas of platform government. Design/methodology/approach: We collected the platform government research from Web of Science, and analyzed 1,536 articles that was published during time span of 1998-2019. Next, co-citation networks are constructed and analyzed by using CiteSpace to visualize the domain clusters and dynamic research trends in the platform government domain. Findings: We identified 13 sub areas of the platform government research: global investigation, consumer product quality, digital agora, civic crowd funding, and open data use etc. We also visualize the top 20 references with the strongest citation bursts, co-authors network, co-occurring keyword network, and timeline of co-citation clusters.
Healthcare lifelog, a personal record relating to disease treatment and healthcare, plays an important role in healthcare paradigm shifts in which medical and information technology converge. Healthcare services based on various healthcare lifelogs are being launched domestically by both large corporations and small and medium enterprises, however, they are being built on an individual platform that is dependent on each company. Therefore, the terms of lifelog data are different as well as the measurement specifications are not uniform. This study proposes a reference model for minimum common data required for sharing and utilization of healthcare lifelog. Literature study and expert survey derived 3 domain, 17 essential items, and 51 sub-items. The model provides definition, measurement data format, measurement method, and precautions for each detailed measurement item, and provides necessary guidelines for data and service design and construction for healthcare service. This study has its significance as a basic research supporting the activation of ecosystem by ensuring interoperability of data between heterogeneous healthcare devices linked to digital healthcare platform.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.5
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pp.2022-2042
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2020
This research aims to contribute to the discipline of knowledge management (KM) in Higher Education (HE), and is conducted using the case of the study programme (SP) for Integrated Academic Studies (IAS) of Technics and Informatics (TI). A deduction-induction methodology is applied, using a Plan-Do-Check-Act (PDCA) approach to design a suitable KM concept for making improvements to the SP IAS TI on the standardisation platform. Based on the application of the International Classification of Standards (ICS), the research analyses the correlations and competences acquired during the courses within the accredited TI study programme of two-course studies. On the basis of the results of a comparative analysis of the developmental learning process and educational goals, it is shown that knowledge management in correlation with standardisation leads to the improvement of study programmes in the upcoming accreditation cycle on the standardisation platform. Frequent innovations within standardised thematic fields (daily, weekly, monthly, etc.) indicate the need for appropriate changes to the SP. The contribution to KM is through an original analysis of annual samples of more than 90,000 standardised sources in correlation with the TI study programme. Expert System (ES) modelling and the original results enable an analogous contribution to the future KM of other SPs.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.5
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pp.27-36
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2020
In this paper, we propose a method to derive valuable but hidden infromation from the data which is the core foundation in the 4th Industrial Revolution to pursue knowledge-based service fusion. The hyper-connected societies characterized by IoT inevitably produce big data, and with the data in order to derive optimal services for trouble situations it is first processed by discovering valuable information. A data-centric IoT platform is a platform to collect, store, manage, and integrate the data from variable devices, which is actually a type of middleware platforms. Its purpose is to provide suitable solutions for challenged problems after processing and analyzing the data, that depends on efficient and accurate algorithms performing the work of data analysis. To this end, we propose specially designed structures to store IoT data without losing the semantics and provide algorithms to discover the useful information with several definitions and proofs to show the soundness.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.6
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pp.600-607
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2006
For the effective operation of manufacturing system, FMS(Flexible Manufacturing System) and CIM(Computer Integrated Manufacturing) system are developed. In these systems, a machine tool is the target of integration in last 3 decades. In nowadays, the conventional concept of machine tools is changing to the autonomous manufacturing device based on knowledge-evolution through applying advanced information technology in which open architecture controller, high speed network and internet technology are contained. In this environment, a machine tool is not the target of integration but the subject of cooperation. In the future, a machine tool will be more improved in the form of a knowledge-evolution based device. In order to develop the knowledge-evolution based machine tools, this paper proposes the structure of knowledge evolution in M2M(Machine To Machine) and the scheme of a dialogue agent among agent-based modules such as a sensory module, a dialogue module, and an expert system. The dialogue agent has a role of interfacing with another machine for cooperation. To design the dialogue agent module in M2M environment, FIPA-OS and ping agent based on FIPA-OS are analyzed in this study. Through this, it is expected that the dialogue agent module can be more efficiently designed and the knowledge-evolution based machine tools can be hereafter more easily implemented.
The purpose of universities is diversifying, such as education and research for the transfer of knowledge and technology, and training talented people with the competencies required in industrial sites. Therefore, universities are attempting various forms of industry-academic cooperation to maintain organic relations with companies and to conduct research activities, technology sharing, technology development, technology transfer, and human resources training. In particular, in the field of engineering education, various industry-academic cooperation programs such as field training, interns, and start-up support are actively developed and operated. Accordingly, the Engineering Education Innovation Research Information Center developed an online industry-academic cooperation capstone design matching platform for engineering education to enable collaboration between universities and companies nationwide. The industry-academic cooperation matching platform was developed under the theme of capstone design. Capstone design is a project-oriented and problem-based learning method that combines the knowledge and experiences acquired by the undergraduate department and designs and produces them. The subject of the Capstone design project was to solve corporate difficulties and allow companies and universities to collaborate. This study developed an online industry-academic cooperation capstone design matching platform according to analysis, design, development, evaluation, and execution procedures. This study is meaningful in that it has developed a channel through which students and companies, who are the subjects of industry-academic cooperation, can carry out projects and communicate organically through an online matching platform.
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