Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권4호
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pp.1-17
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2010
As web technologies evolve and so-called Web 2.0 technologies appear, collective intelligence is being applied in widespread areas. In general, mass collective intelligence like Wikipedia is created, revised, and managed by anonymous participants in an uncontrolled system. Thus, the knowledge provided by mass collective intelligence may be distorted, and may not be true, which may affect the user acceptance behavior. However, there have been few academic studies that analyzed the factors that affect user acceptance of mass collective intelligence, and their relationships. Under this academic background, we develop a model to examine how mass collective intelligence is accepted by users. The theoretical model is validated through an online survey of the Wikipedia users from three universities in Korea. The results reveal that the users will have positive attitude towards adopting mass collective knowledge when they perceive that the knowledge from mass collective intelligence is useful. We also find that the perceived usefulness of the knowledge is affected by perceived knowledge quality and trust in knowledge contributors. The results also suggest that perceived knowledge quality is determined by perceived level of collaboration, perceived objectivity, and recipient expertise, whereas trust in knowledge contributors is determined by natural propensity to trust and perceived objectivity. Theoretical and practical implications about mass collective knowledge are discussed.
Purpose: The purpose of this study was to investigate humanistic knowledge, emotional intelligence, and communication skills among nurses and to identify factors influencing the communication skills of nurses in five hospitals. Methods: Data were collected from 248 nurses in hospitals from August 25 to September 9, 2015. Data were analyzed with descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlations and enter method regression analysis using the SPSS/Win 22.0 program. Results: There were significant differences in humanistic knowledge according to religion, education, work department, number of night duty, pay level satisfaction, job satisfaction, and job performance. There were significant differences in emotional intelligence according to all general characteristics. There were significant differences in communication skills according to education, position, number of night duty, and job performance. Communication skills showed positive correlations with humanistic knowledge and emotional intelligence. Emotional intelligence correlated positively with humanistic knowledge. Emotional intelligence was a significant predictor and accounted for 32% of variance in the communication skills. Conclusion: To strengthen communication skills, programs need to be complemented in order to promote humanistic knowledge and emotional intelligence for nurses.
This study was aimed at suggesting an integrative framework for creating collective intelligence and enhancing group performance after reviewing previous studies including those related to learning organizations, organizational learning, knowledge management, and collective intelligence. In the first, we examined that the similarities and differences between collective intelligence and other similar concepts, such as learning organizations, organizational learning, and knowledge management. Next, an integrative framework for creating collective intelligence and channeling it into strong group performance were suggested. In this process, we reviewed conditions for creating collective intelligence and segmented the major variables as expectancy, valence, and instrumentality, according to Vroom's (1964) expectancy theory. Characteristics of problems and the roles of leaders were respectively considered as valence for inducing collaboration and expectancy for managing probability to achieve goals. Instrumental factors were also adopted from conditions for creating group intelligence suggested from several researchers, such as creativity, openness, willingness for working together, horizontal communication, centralization in decision making, and building effective information and communication technology system and active usage of it. We discussed two potentially disputable matters about the scope and level of collective intelligence and group performance and suggest several theoretical and practical implications in the Discussion.
There is no agreed definition of intelligence. The ability to adapt to the environments is a kind of intelligence. Expert functionally recognize environment using their five senses, and acquire and memorize knowledge necessary for operating machines. Knowledge that they cannot acquire directly is acquired in indirect ways. The purpose of intelligence machines is applying to machines experts' knowledge acquisition process and their skills in operating machine. An agent is an autonomous process that recognizes external environment, exchanges knowledge with external machines and performs an autonomous decision-making function in order to achieve common goals. This paper describes agent application for intelligence machine.
The development of a practical technology intelligence system requires a knowledge base that structures the core information and its relationship distilled from large volumes of technical data. Previous studies have mainly focused on the methodological approaches for technology opportunities, while little attention has been paid to constructing a practical knowledge base. Therefore, this study proposes a procedure to construct a function-based knowledge base for technology intelligence. We define the product-function-technology relationship and subsequently present the detailed steps for the knowledge base construction. The knowledge base, which is constructed analyzing 1110582 patents between 2009 and 2013 from the United States Patent and Trademark Office database, contains the functional knowledge of products and technologies and the relationship between products and technologies. This study is the first attempt to develop a large-scale knowledge base using the concept of function and has the ability to serve as a basis not only for furthering technology opportunity analysis methods but also for developing practical technology intelligence systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.691-708
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2014
This paper formalizes a special type of social networking knowledge, which is called "workflow performer-role affiliation networking knowledge." A workflow model specifies execution sequences of the associated activities and their affiliated relationships with roles, performers, invoked-applications, and relevant data. In Particular, these affiliated relationships exhibit a stream of organizational work-sharing knowledge and utilize business process intelligence to explore resources allotting and planning knowledge concealed in the corresponding workflow model. In this paper, we particularly focus on the performer-role affiliation relationships and their implications as organizational and business process intelligence in workflow-driven organizations. We elaborate a series of theoretical formalisms and practical implementation for modeling, discovering, and visualizing workflow performer-role affiliation networking knowledge, and practical details as workflow performer-role affiliation knowledge representation, discovery, and visualization techniques. These theoretical concepts and practical algorithms are based upon information control net methodology for formally describing workflow models, and the affiliated knowledge eventually represents the various degrees of involvements and participations between a group of performers and a group of roles in a corresponding workflow model. Finally, we summarily describe the implications of the proposed affiliation networking knowledge as business process intelligence, and how worthwhile it is in discovering and visualizing the knowledge in workflow-driven organizations and enterprises that produce massively parallel interactions and large-scaled operational data collections through deploying and enacting massively parallel and large-scale workflow models.
최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Although business Intelligence system is introduced to many companies over the past decade, The result of business benefits from BI investment are not so significant than expected. But still successful BI system can provide the ability to analyse business information in order to support and improve management decision making across a broad range of business activities. In recently, Business Analytics System(BA) is emerging as advanced alternative of outdated and inefficient BI System. This study is focus on constructing procedure of BA system in KB card company, which is major credit card company in South Korea. In practice there were just few works that mentioned well-designed environment of KMS system, and other contribution of this study is to make a platform which invoke revelation of collective intelligence in data analytic professional users group.
Artificial Intelligence is generally concerned with tasks whose execution appears to involve some intelligence if done by humans, and knowledge-based system ( in other word, expert system) is the research about the specific domain. This concept also can be applied to interior design field. So the purpose of this study is in reconstructing the accomplishment of artificial Intelligence and knowledge engineering, searching basic theories and cased to knowledge engineering , searching basic theories and cases to formulate knowledge -based design system, and testing the posibilities how the design information can be dealt in computer system. Given that recognition , two major problems must be solved before knowledge-based CAD systems could be come practical : Firstly , identification of the interior of designers use .Secondly , representing this knowledge in a computationally effective manner. I had discussed the basic concepts on which to base a knowledge- based design model, knowledge representation schemes, and problem solving, I could find the possibility which the knowledge-based system can be applied to the interior design according to this study. But there are non-deductive, often irrational and now easily computerized design process in interior design. Those are problems which are relevant to the machine learning and the creativity in design. So there should be a lot of research about the machine learning and the creatively in design in order to construct successfully intelligent knowledge-based design system.
본 연구는 항공사 승무원의 서비스 품질 향상 방안을 찾기 위해 승무원의 고객지향성에 중점을 두고 감성지능과 지식공유의 역할을 파악하고자 하였다. 이를 위해 승무원의 감성지능과 고객지향성의 영향관계를 알아보고 그 과정에서 지식공유가 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 설문조사는 2021년 5월 6일부터 2021년 5월 27일까지 약 3주 동안 실시하였고, 통계프로그램 SPSS 23.0과 AMOS 23.0을 사용하여 총 426부를 최종분석에 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 항공사 승무원의 감성지능은 고객지향성에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 항공사 승무원의 감성지능은 지식공유에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 항공사 승무원의 지식공유는 고객지향성에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 항공사 승무원의 감성지능과 고객지향성의 관계에서 지식공유는 유의한 매개효과가 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 토대로 항공사는 승무원의 감성지능을 향상시킬 수 있는 교육 프로그램을 마련하고, 지식공유를 활성화할 수 있는 조직 문화를 형성하는 등 조직 차원에서의 지원 방안을 고려할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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