SCM은 시장의 변화를 신속하고 파악하고 IT 기술을 활용해 정보를 공유함으로써 변화에 보다 적극적으로 대처해 전체 Supply Chain의 이익을 높이고자 하는 전략적 사고라고 할 수 있다. SCM에서 파트너 선정은 장기적이고 전략적인 관점에서 이루어져야 하는 지식 집약적인 업무 Process이다. 본 연구는 SCM에서 파트너 선정의 절차를 Task Modeling을 통해 재사용 가능한 Knowledge-base를 개발하는 것이다. 이를 위해, 첫 번째로 전문가의 문제 해결 과정을 분석해 문제 해결 과정을 대상으로 한 Problem-Solving Ontology(Task Ontology)를 도출하고, 두 번째로 문제 해결 과정에 필요한 Domain Knowledge를 추출해 파트너 선정 문제 해결에 필요한 Domain Ontology를 개발한다. 끝으로 Problem-Solving Ontology와 Domain Ontology를 Protege를 통해 구현하고자 한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.121-130
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1999
The objective of this paper is to apply Extended AND-OR Graph (EAOG)-related techniques to extract knowledge from a specific problem-domain and perform analysis in complicated decision making area. Expert systems use expertise about a specific domain as their primary source of solving problems belonging to that domain. However, such expertise is complicated as well as uncertain, because most knowledge is expressed in causal relationships between concepts or variables. Therefore, if expert systems can be used effectively to provide more intelligent support for decision making in complicated specific problems, it should be equipped with real-time inference mechanism. We develop two kinds of EAOG-driven inference mechanisms(1) EAOG-based forward chaining and (2) EAOG-based backward chaining. and The EAOG method processes the following three characteristics. 1. Real-time inference : The EAOG inference mechanism is suitable for the real-time inference because its computational mechanism is based on matrix computation. 2. Matrix operation : All the subjective knowledge is delineated in a matrix form, so that inference process can proceed based on the matrix operation which is computationally efficient. 3. Bi-directional inference : Traditional inference method of expert systems is based on either forward chaining or backward chaining which is mutually exclusive in terms of logical process and computational efficiency. However, the proposed EAOG inference mechanism is generically bi-directional without loss of both speed and efficiency.
The purposes of this study were to develop STEAM teaching materials about 'world of small organisms' unit on elementary science education and to apply lesson using them for the 5th and 6th graders. Compared to other STEAM programs studied previously, the STEAM teaching materials of this study includes students' STEAM, teachers' guide, story-telling books and multimedia teaching aids consisted of practical resources to manage STEAM lessons. The whole program was designed from multidisciplinary integration to extradisciplinary integration through activities making creative products, meanwhile each period had discretionary S, T, E, A, M factors specifically. To examine the effects of integrated lesson on scientific knowledge, process skills, and affective domain, the study subjects were divided into two groups. The experimental group was composed of 69 individuals participated in STEAM lesson, while students of the control group were 67 individuals learned through general learning methods. The developed STEAM teaching materials affected significantly on scientific knowledge and affective domain of elementary school students, but process skills were not increased significantly. In the present study, therefore, the approach applying STEAM education could be suggested as alternative learning materials or supplementary teaching materials at the field of small organisms in elementary science sufficiently.
This study propose a model relating supplier's use of IOIS(Inter-Organizational Information Systems) to strategic benefits through extension of Subramani's research model. In extended model, collaboration serves as a safeguard for relationship-specific intangible asset. Specifically, we evaluate how two patterns of IOIS use by supplier(exploitation and exploration) relate to two specific types of relationship-specific intangible asset(business process specificity and domain knowledge specificity), which in turn are posited to promote collaboration and strategic benefits. To explore the current study, questionnaire survey was conducted on 72 first-tier supplier firms in the manufacturing industry. Based on the survey results, we posits the following : (1) Each pattern of IOIS use directly promotes a specific type of relationship-specific intangible asset. The path of the relationship between IOIS use for exploitation and domain knowledge specificity is positive but not significant. The other paths are positive and significant. (2) Both types of relationship-specific intangible asset have a positive and significant impact on collaboration. (3) Domain knowledge specificity influences on strategic benefits but business process specificity does not have an effect on them. (4) Collaboration affects supplier's strategic benefits. These findings provide a deeper understanding of the mechanism of how the pattern of IOIS use can result in strategic benefits for supplier firms.
An expert system executes the inference, based on the knowledge of specific domain. the reliability on the results of inference depends upon both the consistency and accuracy of knowledge. This is the reason why expert system requires the facilities which can practice an access to the various kinds of knowledge and maintain the consistency and accuracy of knowledge an maintain the consistency and accuracy of knowledge. This paper is to implement an expert system permitting an access of declarative and procedural knowledge in the knowledge base and in the data base. This paper is also to implement a knowledge acquisition system which adds the knowledge a only if its accuracy and consistency are maintained, after verifying the potential errors such as contradiction, redundancy, circulation, non-reachable rule and non-lined rule. In consequence, the expert system realizes a good access to the various sorts of knowledge and increases the reliability on the results of inference. The knowledge acquisition system contributes tro strengthening man-machine interface that enables users to add the knowledge easily to the knowledge base.
The purpose of the study is to develop an integrated knowledge structuring system for the domain of engineering, in which ontology-based literature mining, knowledge acquisition, knowledge integration, and knowledge retrieval are combined using XML-based tag information and ontology management. The system supports combining different types of databases (papers and patents, technologies and innovations) and retrieving different types of knowledge simultaneously. The main objective of the system is to facilitate knowledge acquisition and knowledge retrieval from documents through an ontology-based dynamic similarity calculation and a visualization of automatically structured knowledge. Through experimentations we conducted using 100,000 words economic documents reported in the "Go! Japan" project for analyzing Japanese industrial situation, and 100,000 words molecular biology Papers, we show the system is Practical enough for accelerating knowledge acquisition and knowledge discovery from the information sea.
The purposes of this study were to investigate the creative science problem solving (CSPS) process amongst scientifically-gifted students and average students through the qualitative think-aloud research method, and to compare the differences in their CSP, scientific knowledge, scientific process skills, creative thinking, and finally, the affective domain used in their CSPS. For the purposes of this study, two scientifically-gifted 6th grade students and one average student were selected. The results show that one gifted student with good creative thinking skills exhibited better performance in CSPS than the other gifted student, who had the highest level of scientific knowledge. In the case of the average student, in spite of her high level of factual knowledge, she had difficulty in proceeding in CSPS due to her shallow scientific knowledge along with her low level of understanding of the given problem. This study highlights the importance of considering the factors which influence successful CSPS and which can play an important role in the education of scientifically-gifted children. These factors were identified as scientific knowledge, understanding of the scientific process, creative thinking, the affective domain, and science problem solving skills.
본 연구에서는 평면도형의 넓이에 대한 교사의 교수학적 내용 지식(PCK)을 설문지와 수업 관찰을 통해서 분석하였다. 연구 결과, 다음과 같은 4가지 결론을 얻을 수 있다. (1) PCK의 '수학 내용 지식' 영역에서 교사는 넓이의 개념, 넓이와 길이의 속성 구분을 정확히 이해하고 배열구조를 지도의 대상으로 인식하여야 한다. (2) PCK의 '수학과 교수 방법 및 평가에 대한 지식' 영역에서 교사는 교과 목표를 넓이의 개념 이해와 공식의 이해를 균형적으로 설정하고 평가해야 한다. (3) PCK의 '수학 학습에 대한 학생 이해 지식' 영역에서 교사는 설명 위주의 오류수정 보다 넓이의 개념의 이해에 대한 활동을 제시해야 한다. (4) PCK의 '수학과 수업 상황에 대한 지식' 영역에서 교사는 교과서에 대한 주체적 의식을 가지고 교과서의 활동을 보완하여야 한다.
This paper intends to develop a Prototype Expert Collision Avoidance System by introducing expert system techniques into the decision block of anti-collision loop. The problem domain of this study is characterized and specified by combining the concepts of anti-collision loop and knowledge -based system for collision avoidance. Domain in knowledge which may originates from the appropriate sources such as the International Regulations for Preventing Collision at Sea 1972, Marine Traffic Laws, and many texts on the subject of anticollision navigation and good seamanship is acquired and formalized into the knowledge-base system using production rule. Finally, a Prototype Expert Collision Avoidance System is built by using the CLIPS, developed by AIS NASA written in and fully integrated with the C language, and some test-and-run results of the system are demonstrated and examined. The author considers the proposed system which is named PECAS to be meaningful as a test bed for a further refined Expert Collision Avoidance System on board the Automated Ship.
Apartment auction is a system that is used for the citizens to get a house. This paper deals with the implementation of a web-based intelligent decision support system using OLAP technique and data mining technique for auction decision support. The implemented decision support system is working on a real auction database and is mainly composed of OLAP Knowledge Extractor based on data warehouse and Auction Data Miner based on data mining methodology. OLAP Knowledge Extractor extracts required knowledge and visualizes it from auction database. The OLAP technique uses fact, dimension, and hierarchies to provide the result of data analysis by menas of roll-up, drill-down, slicing, dicing, and pivoting. Auction Data Miner predicts a successful bid price by means of applying classification to auction database. The Miner is based on the lazy model-based classification algorithm and applies the concepts such as decision fields, dynamic domain information, and field weighted function to this algorithm and applies the concepts such as decision fields, dynamic domain information, and field weighted function to this algorithm to reflect the characteristics of auction database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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