다양한 센서의 개발과 센서 네트워크 구축으로 인해 특정 공간의 환경 데이터를 수집할 수 있다. 보다 유용한 정보 및 지식의 발견을 위하여 데이터 마이닝(Data mining) 기법이 활용되는 연구들이 소개되었다. 본 연구에서는 이와 같은 데이터 마이닝 기법의 효율성 증대를 위하여 센서 네트워크로부터의 데이터 스트림의 전처리 과정(Preprocessing)을 수행하고자 한다. 제안하는 센서 스트림 데이터의 전처리 과정은 i) 세션확인(Session identification)과 ii) 오류검증(Error detection) 문제를 해결하고자 한다. 특히, 이를 위해 각센서 장비로부터 수집되는 데이터의 의미(Semantics)를 표현하고 있는 온톨로지(Ontology)를 적용한다. 본 연구 결과의 성능 평가를 위하여 센서 네트워크 테스팅 환경을 교내에 설치하였으며 30여일 동안 수집된 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 실행하였다.
Artificial neural networks(ANN) have been exploited where the relationship among information is very complicated and nonlinear. It is appropriate to computerize the information and knowledge used in the preliminary design stage where it lacks of formality of representation of designers' experience and intuition. However, most designers start the preliminary design stage with very little information. Therefore, the ANN model for this stage must be designed to have input much less than output. This case usually causes big troubles such as in learning time, convergence and reliability of solutions. To address this problem, this paper proposes multi-level neural networks for progressive structural design considering that all the design information can not be obtained at a time but are growing gradually. The use of multi-level networks developed in this paper has been proved its validity by applying it to the preliminary design of cable-stayed bridges.
Through the development of efficient data collecting technologies like RFID, and inter-enterprise collaboration platforms such as web services, companies which participate in supply chains can acquire visibility over the whole supply chain, and can make decisions to optimize the overall supply chain networks and processes, based on the extracted knowledge from historical data collected by the visibility system. Although not currently active, the MeatWatch system has been developed, and is used in part for this purpose, in the imported beef distribution network in Korea. However, the imported beef distribution network is too complicated to analyze its various aspects using ordinary process analysis approaches. In this paper, we suggest a novel approach, called RFID-based supply chain process mining, to automatically discover and analyze the overall supply chain processes from the distributed RFID event data, without any prior knowledge. The proposed approach was implemented and validated, by using a case study of the imported beef distribution network in Korea. Specifically we demonstrated that the proposed approach can be successfully applied to discover supply chain networks from the distributed event data, to simplify the supply chain networks, and to analyze anomaly of the distribution networks. Such novel process mining functionalities can reinforce the capability of traceability services like MeatWatch in the future.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.505-509
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2020
Twitter is a useful medium to grasp various damage situations that have occurred in society. However, it is a laborious task to spot damage-related topics according to time in the environment where information is constantly produced. This paper proposes a methodology of constructing a knowledge structure by combining the BERT-based classifier and the community detection techniques to discover the topics underlain in the damage information. The methodology consists of two steps. In the first step, the tweets are classified into the classes that are related to human damage, infrastructure damage, and industrial activity damage by a BERT-based transfer learning approach. In the second step, networks of the words that appear in the damage-related tweets are constructed based on the co-occurrence matrix. The derived networks are partitioned by maximizing the modularity to reveal the hidden topics. Five keywords with high values of degree centrality are selected to interpret the topics. The proposed methodology is validated with the Hurricane Harvey test data.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.435-440
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2001
The development of web-aware knowledge discovery system has received a great deal of attention in recent years. It plays a key-enabling role for competitive businesses in the E-commerce era. One of the challenges in developing web-aware knowledge discovery systems is to integrate and coordinate and coordinate existing standalone or legacy knowledge discovery applications in a seamless manner, so that cost-effective systems can be developed without the need of costly proprietary products. In this paper, we present an approach for developing a framework of web-aware interoperable knowledge discovery system to achieve this purpose. This approach applies RMI and high-level code wrapper of Java distributed object computing to address the issues of interoperability in heterogeneous environments, which includes programming language, platform, and visual object model. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through the integration and extension of the two well-known standalone knowledge discovery tools, SOM_PAK and Nenet. It confirms that a variety of interoperable knowledge discovery systems can be constructed efficiently on the basis of the framework to meet various requirements of knowledge discovery tasks.
Innovation Cosystems are Conceptualized as Organizational Networks of Economic Actors, Technologies and Social Contexts that Interact for Knowledge Production, use, and Adaptation. This Paper Proposed a Conceptual Framework to Describe Value Co-creation of Organizational Networks Engaged in Technology Innovation. We Adopted Theory-Based Approach by Integrating the Perspective of Service-Dominant (S-D) Logic Into the Evolutionary Model of the Triple Helix. The Framework Gives a Plausible Explanation on how Actors Collaborate to Create Value in Dynamic Contexts of an Innovation Ecosystem. The Innovation Ecosystem can be Considered as a Composite of Sub-Ecosystems, Including Knowledge, Sectoral, and Business Ecosystems. When these Sub-Ecosystems are Recursively Transformed by Coordination of Functional Mechanisms that Serve Value Co-creation in the Innovation Process, the Innovation Ecosystem will be Re-Organized and Evolve. The case of the Digital Living Network Alliance (DLNA) was Examined to Demonstrate the Fundamental Mechanisms for Value Co-creation that was Described in the Framework. The case Study Indicates Features of Value Co-creation when Implementing Innovation in Organizational Networks.
Thesis is very valuable primary and secondary infomation resource in that it contains systematic research methods, comprehensive and detailed data, and creative research results in specific areas. But thesis has been neglected in many libraries and information centers due to the problems of accessibility and obtainabiliy problems as one of a Grey Literature. As information technology and networks have been developing rapidly, the digitalization of thesis full-text and the possibility of online access arc also increasing. In this study, value and the characteristics of thesis is firstly reviewed. Secondly, by analyzing the current digitalization state of some domestic and foreign universities and institutions, some principles for the effective electronic transmission and effective management of thesis are suggested as one of knowledge management. Furthermore useful information is suggested for the users in terms of the online access and obtainability.
As enterprises use ATM networks for their private networks and as these private networks use public ATM networks for wide area communication, the need for the customers to be able to manage both private and public networks. Currently, some standardization work is being done towards providing this capability to customers. In this paper, we propose a new customer network management (CNM) system architecture for the management of both ATM a private network and a public network in a uniform way. The particular features of the proposed architecture lies in the efficient support of the complex hierarchial TMN manager-agent relationships at M3 and M4 interfaces, and the support of SNMP and CMIP integration which is necessary for the implementation of a CNM system. The TMN hierarchical many-to-many manager-agent relationships are realized by the utilization of CORBA-Based SMK (Shared Management Knowledge) implementation. We have also implemented the prototype of a ATM CNM system, and measures the performance for the demonstration of the suitability of the proposed architecture.
Building a knowledge base effectively has been an important research area in the expert systems field. A variety of approaches have been studied including rules, semantic networks, and frames to represent the knowledge base for expert systems. As the size and complexity of the knowledge base get larger and more complicated, the integration of knowledge based with database technology cecomes more important to process the large amount of data. However, relational database management systems show many limitations in handing the complicated human knowledge due to its simple two dimensional table structure. In this paper, we propose Object-Oriented Knowledge Store (OOKS), a knowledge base model on the basis of a frame sturcture using an object-oriented database. In the proposed model, managing rules for inferencing and facts about objects in one uniform structure, knowledge and data can be tightly coupled and the performance of reasoning can be improved. For building a knowledge base, a knowledge script file representing rules and facts is used and the script file is transferred into a frame structure in database systems. Specifically, designing a frame structure in the database model as it is, it can facilitate management and utilization of knowledge in expert systems. To test the appropriateness of the proposed knowledge base model, a prototype system has been developed using a commercial ODBMS called ObjectStore and C++ programming language.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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