Legacy applications are valuable assets that should be integrated into next generation business systems. To gain this advantage, progressive companies can reverse engineer the legacy business operations. This paper presents a form-driven object-oriented reverse engineering(FORE) methodology by the use of business forms to recover semantics of legacy applications. They retain the user-oriented contents of business and thus are easily understandable. Our form driven object-oriented reverse engineering methodology consists of five phases: form and usage analysis, form object slicing, object structure modeling, scenario design, and model integration. Knowledge about form structure and user interaction with legacy applications is used to capture the design semantics. An object model, which consists of an object structure model and scenario results from such form knowledge. The resulting object model is more likely to help reverse engineers understand and reuse legacy systems.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.6
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pp.743-748
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2003
In this research, we propose a mechanism to develop an inference engine and expert systems based on relational database (RDB) and SQL (structured query language). Generally, former researchers had tried to develop an expert systems based on text-oriented knowledge base and backward/forward (chaining) inference engine. In these researches, however, the speed of inference was remained as a tackling point in the development of agile expert systems. Especially, the forward inference needs more times than backward inference. In addition, the size of knowledge base, complicate knowledge expression method, expansibility of knowledge base, and hierarchies among rules are the critical limitations to develop an expert system. To overcome the limitations in speed of inference and expansibility of knowledge base, we proposed a relational database-oriented knowledge base and forward inference engine. Therefore, our proposed mechanism could manipulate the huge size of knowledge base efficiently. and inference with the large scaled knowledge base in a short time. To this purpose, we designed and developed an SQL-based forward inference engine using relational database. In the implementation process, we also developed a prototype expert system and presented a real-world validation data set collected from medical diagnosis field.
Open innovation has attracted significant attention from both academics and practitioners. However, theoretical and empirical researchers disagree on how open innovation improves firm performance. The inconsistent results reported in the literature may be attributed to the fact that they failed to provide an integrative view of how to make use of internal and external knowledge to enhance innovation performance. Furthermore, although the adoption value of innovation approaches varies depending on firm size and IT capabilities, their impacts have not been adequately taken into consideration. Drawing on complementarity theory, this study revisits the research problem and develops eight hypotheses. Surveys collected from 339 Korean firms were analyzed to test the hypotheses using the supermodularity functions. The results indicated that an internal knowledge-oriented innovation approach has a positive impact on innovation performance regardless of firm size. However, an external knowledge-oriented innovation approach has a positive effect on innovation performance in large firms while having no significant effect on innovation performance of SMEs. Results also confirmed a complementary relationship between internal and external knowledge-oriented innovation approaches in large firms, whereas substitutable relationships were confirmed in SMEs. This study sheds new light on open innovation by identifying the role of different types of innovation approaches, firm size, and IT capabilities.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.49-52
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2003
In this research, we propose a mechanism to develop an inference engine and expert systems based on relational database and SQL (structured query language). Generally, former researchers had tried to develop an expert systems based on text-oriented knowledge base and backward/forward (chaining) inference engine. In these researches, however, the speed of inference was remained as a tackling point in the development of agile expert systems. Especially, the forward inference needs more times than backward inference. In addition, the size of knowledge base, complicate knowledge expression method, expansibility of knowledge base, and hierarchies among rules are the critical limitations to develop an expert systems. To overcome the limitations in speed of inference and expansibility of knowledge base, we proposed a relational database-oriented knowledge base and forward inference engine. Therefore, our proposed mechanism could manipulate the huge size of knowledge base efficiently, and inference with the large scaled knowledge base in a short time. To this purpose, we designed and developed an SQL-based forward inference engine using relational database. In the implementation process, we also developed a prototype expert system and presented a real-world validation data set collected from medical diagnosis field.
The purpose of this study was to describe decision making model of 180 public health nurses in Korea and their knowledge structure for decision making. The differences of decision making models by nurse's knowledge structure were also tested. Research concepts were measured using the instrument based on systemic and interpretive decision making approaches that were developed by Lauri & Salantera (1995). The results were as follows. 1. The public health nurses turned to, most commonly, a mixed practical-theoretical knowledge structure (45.9%), followed by practical knowledge (32%) and theoretical knowledge (22.1%). 2. The six different decision making models were identified. These were named for decision making theories and nursing process. These were client-oriented decision making, rule-oriented systemic decision making, wholistic and intuitive decision making, decision making depending on subjective view and experience, systemic decision making for defining problems. 3. The public nurses who had practical and practical-theoretical knowledge structure and community health practitioner (CHP) retold that decision making depends on subjective view and experience. Also the public health nurses who had 5~19 years clinical experience represented hypothetico-deductive decision making for defining problems.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.11
no.3
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pp.333-345
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2014
Knowledge management system (KMS) is an information system that helps an organization manage its knowledge assets effectively as well as maximize their values within the organization. In engineering fields, because the expertise and know-how of experts are so critical, KMS can play an important role to store and share the experts' knowledge within the organization. This paper adopts an object-oriented approach to analyze and design an engineering knowledge management system required to manage and share engineering knowledge effectively. A field study is conducted against construction and automobile engineers to draw critical success factors to successfully implement and adopt an engineering KMS and based on this study, the engineering KMS has been analyzed and designed. Also, this paper proposed a flexible system architecture that can be applied to various engineering fields.
This study examines the impact of knowledge management strategies and knowledge management determinants for each type of knowledge management of a company on knowledge activities, and because each company's situation and conditions are different, it is necessary to approach each knowledge management type. The analysis was conducted using the SPSS 18.0 program targeting 81 companies that have introduced knowledge management systems or knowledge management by categorizing them into technology-oriented and combined types. The result is that Initial types are based on changes in organizational structure and active adoption of information technology, and the Organizational knowledge centers use management systems (CEO support, performance compensation system, education and training system) and infrastructure building and information technology to maximize individual knowledge. The Information technology-oriented types rely more on information technology such as infrastructure building and information technology use rather than organizational knowledge. and the Combination type is understood as an educational and training system and decentralized organizational structure for the overall expansion of the organization. Through this study, effective and significant strategies, knowledge management determinants, and knowledge activities for each type were presented.
Park, Jin-Won;Hwang, Kwang-Jin;Cho, Kyu-Nam;Baek, Hyun-Deok
Journal of Engineering Education Research
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v.10
no.1
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pp.20-33
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2007
This paper is on the analysis of the survey results for the recognition of the practical engineering education among the engineering educators and educatees including alumni. After performing the survey, we classify 4 forms of practical engineering education, company-oriented, major-field-oriented, basic-engineering-knowledge-oriented and others. Also we survey what are necessary for the students to get employed. The survey results indicate that the respondents understand the practical engineering education as company-oriented and many of them also recognized basic-engineering-oriented engineering education. For the employment, the professors and the alumni focus on the personal character but the students feel that major field knowledge and the English ability are vital to the employment tests. Concerning the opinion for the students on the shortage of ability as an engineer, the professors respond the major field knowledge while the students and the alumni answer the English ability. This research produces some interesting results on the direction of practical engineering education, but needs more detailed and extended survey and analysis.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.11
no.3
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pp.137-145
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2004
The purpose of this research is to explore the possible relationship between the successful implementation of knowledge management technology and specific organizational culture orientations. Data used to test hypothesis derived for this research were obtained from 227 responders from the Organizational Culture Profile (OCP) survey instruments and 67 responders from the Knowledge Management Technology Profile (KMTP) survey instruments representing 26 separate organizations. The OCP provides a profile of an organization's culture orientations while the KMTP provides a profile of the organization's degree of the KM technology implementation success. The results of this research suggests that employees of organization which are more successful in implementing KM technology have identified organizational cultures that embody a healthy mixture of both production-oriented and people-oriented attributes indicative of the culture orientation.
The purpose of this research is to explore the possible relationship between the successful implementation of knowledge management technology and specific organizational culture orientations. Data used to test hypothesis derived for this research were obtained from 227 responders from the Organizational Culture Profile (OCP) survey instruments and 67 responders from the Knowledge Management Technology Profile (KMTP) survey instruments representing 26 separate organizations. The OCP provides a profile of an organization's culture orientation while the KMTP provides a profile of the organization's degree of the KM technology implementation success. The results of this research suggests that employees of organization which are more successful in implementing KM technology have identified organizational culture that embodies a healthy mixture of both production-oriented and people-oriented attributes indicative of the [9,9] culture orientation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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