Knowledge classification and expression of constructed knowledge have been main research issues in the field of knowledge representation. Constructed design knowledge of the former product loses its utility when new products with different structures are introduced to the market. In order to construct the design knowledge for a new product. designers need to reconstruct the design knowledge with new relationships. The design knowledge has been constructed with level trees, but it is difficult to rearrange the relations. Design DNA is proposed in this work in order to facilitate the rearrangement of design knowledge and give flexibility to knowledge structure. Design DNA is based on Layout-oriented domain knowledge and Function-oriented domain knowledge, which enables to generate new design knowledge that will result in new part geometries for given constraints on the part functions. Design DNA is applied to the design knowledge of lever system of the automatic transmission of passenger cars as an example.
본 연구는 지식과 정보의 발달과 강화로 인해 우리사회가 지식기반사회로 이동하고 있다는 점에서 출발한다. 이는 지식의 위상이 변하면서 지식의 확대와 성장 속도가 이전과는 비교할 수 없을 정도로 급변하고 있으며 이로 인해 학문간의 경계가 약해지면서 상호 침투하는 형상이 증가하고 있다는 점 그리고 이러한 상호작용이 일반 교육에 확산되고 있다는 점을 분석의 출발점으로 삼고 있다. 이 글에서는 이러한 논점을 바탕으로 인문사회과학 분야의 지식 유형의 변화 양상과 방향을 제시하고 있다. 이를 위해 우선적으로 지식의 계통과 기능의 변화뿐만 아니라, 지식의 역할 변화를 정리하였으며, 지식기반사회에 효과적으로 적응할 수 있는 인간 및 사회상을 개괄적으로 제안한 다음 앞으로의 지식의 변화와 그것에 능동적으로 대처 할 수 있는 인문사회과학적 프로그램을 제시함으로써 지식기반 사회에서 요구되는 일반이론 및 학제적 연구의 구체적인 방안을 도출하였다. 본 연구는 이러한 방안 제시를 통해서 실험적인 방식이긴 하지만, 이 방안들이 지식기반 사회에 있어서 지식의 재편 방향을 지시하는 기초적 가이드 라인으로 사용될 수 있다는 점을 결론적으로 강조하고 있다.
본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.
The New Way of Working (NWOW) is changing the world in which we work today. The principles of NWOW are based on freedom of time and place to work, and steering on output (results) instead of input (presence). As NWOW is a relatively new phenomenon, research on the effect of NWOW on knowledge sharing in organizations is scarce. In this research two multiple-case studies were performed to investigate the effect of the New Way of Working on knowledge. In the first study (A) different knowledge sharing scenarios were used at organizations that were in the process of implementing NWOW. This provided the opportunity to compare the sharing of knowledge between 'NWOW workers' and employees that still worked in the traditional way (non-NWOW workers). In total 216 scenario results were evaluated to determine differences in channel choice between the traditional and new work environment. For the second study (B) a Knowledge Sharing Framework was developed, based on the theories of Nonaka and Alavi & Leidner. This framework was used to determine the type of knowledge shared, e.g. tacit or explicit knowledge, in 84 situations. Additionally, to measure the level of NWOW adoption, a NWOW Analysis Monitor was used. The results show that NWOW workers use more different communication channels than traditional workers. When knowledge workers become more mobile, they will exchange knowledge less explicit (codified) and more tacit (personalized), use less face-to-face communication, but more video calls and e-mail. The adoption of the principles of NWOW seems to have a balancing effect on the knowledge that is shared in a tacit and explicit way, which in the view of Scheepers et al. is an effective knowledge sharing strategy. The research results show organizations need to realize that the New World of Working is affecting the way knowledge is shared. Missing out on this development may result in the loss of important knowledge and impact the operation of organizations.
The objective of this study is to develop a knowledge-based scheduler applying simulation and knowledge base. This study utilizes a machine induction to build knowledge base which enables knowledge acquisition without domain expert. In this study, the best job dispatching rule for each order is selected according to the specifications of the order information. And these results are built to the fact base and knowledge base using the attribute-oriented induction method and simulation. When a new order enters in the developed system, the scheduler retrieves the knowledge base in order to find a matching record. If there is a matching record, the scheduling will be carried out by using the job dispatching rule saved in the knowledge base. Otherwise the best rule will be added to the knowledge base as a new record after scheduling to all the rules. When all these above steps finished the system will furnish a learning function.
The 21st century is often called the knowledge-based information society. A new term, Data Technology (DT), which handles data and creation of information, is defined. A few important concepts of DT which are related to Six Sigma are described. Also some characteristics of Knowledge Management (KM) which provide new knowledge are explained. As a new direction of Six Sigma, Six Sigma Focused on Knowledge Creation (SSFKC) is suggested. The way of implementation of SSFKC and its relationship with DT and KM are elaborated.
High-tech industries in Taiwan exist in an environment with diverse product requirements and intense cost reduction and information integration stress. They must develop new operational directions to increase industry competitiveness. Therefore, Taiwan's high-tech industries must continue R&D and creativity, establish knowledge sharing mechanisms and improve new product development (NPD) performance. This research analyzed and explored the influences of knowledge management (KM) and knowledge sharing mechanisms introduced by Taiwan's high-tech industries on new product development performance. The relationship between knowledge management capabilities and NPD performance is studied. This research considers the intervening industry and corporate position variables. Taiwan's high-tech industries have gradually entered the era of IT region integration and application with competitive advantage creation based upon core techniques. The in-depth study of knowledge management and knowledge sharing introduced by the high-tech industry revealed double meanings in academic and practical applications. The research results showed the following: (1) the stronger the knowledge management capabilities of Taiwan's high-tech industries, the more significant the NPD performance. (2) The better the knowledge sharing mechanism in Taiwan's high-tech industries, the more significant the NPD performance. (3) Corporate scale is not necessarily the critical factor in NPD success and the influence of corporate scale on NPD performance did not show significant differences. (4) The stronger the degree of leading corporate techniques, the more significant the NPD performance.
전통적 그리고 인터넷 기반 관광정보시스템은 각각 관광에 대한 포괄적이고 유용한 정보를 제공한다. 그러나 이들 시스템은 사용이 어렵고 사용자의 요구에 적절하게 대응하는 융통성을 갖지 못하고 정형화된 정보를 보여줄 뿐이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지식기반 전문가시스템 접근방식을 도입하고 있다. 이 방식을 이용하여 뉴질랜드 관광안내를 위한 한 전문가시스템이 사례로 제시되고 있다. EXSYS로 구현된 이 시스템은 사용자의 맞춤 여행계획을 제공한다.
In recognizing knowledge as a new resource in gaining organizational competitiveness, knowledge management suggests a method in managing and applying knowledge for improving organizational performance. Much knowledge management research has focused on identifying, storing, and disseminating process related knowledge in an organized manner. Applying knowledge to decision making has a significant impact on organizational performance than solely processing transactions for knowledge management. In this research, we suggest a method of knowledge-based decision-making using system dynamics, with an emphasis to strategic problems. The proposed method transforms individual mental models into explicit knowledge by translating partial and implicit knowledge into an integrated knowledge model. The scenario-based test of the organized knowledge model enables decision-makers to understand the structure of the target problem and identify its basic cause, which facilitates effective decision-making. This method facilitates the linkage between knowledge management initiatives and achieving strategic goals and objectives of an organization.
Diverse requirements of users on web-based model management force a system agent to develop user-adaptive building a model in reality and providing an adequate solution method of the model. The relationship between models is important knowledge for the agent to effectively build a new model to adaptively adjust an existing model under a problem and to efficiently connect the new model into an adequate solution method. Since the generating process of the inter-model relationship is more difficult than the building a new model however the process mostly depends on the knowledge of operation research experts. Without the adequate scheme of the inter-model relationship the burden of the management for the agent increases rapidly and the quality of the services may worsen. This study shows that meta-knowledge generated from relationship between models is important for the user to build a model in reality and to acquire the solver appropriate to the model. The relationship that consists of common and exclusive objects between models can be represented by frames. The system under development to implement the idea includes user-adaptive ability which identifies a model through forward chaining method and searches the solver appropriate to the model by using the meta knowledge. We illustrate the meta knowledge with an applied delivery system in supply chain management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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