This paper proposes the Organizational Knowledge Discovery Process Model (OK-DPM) as an initiative for developing a knowledge management methodology. OK-DPM is a model designed to effectively discover knowledge useful to the organization. It explains the knowledge discovery process from the conceptual level to the application level. It decomposes the organizational knowledge discovery process into 3 sub-processes; Creation, Suggestion and Validation. For each sub-process, design components are identified and possible methods for supporting each one are suggested. Also, the relationship patterns between the knowledge discovery process and knowledge type are explored. By applying OK-DPM to two real cases where the knowledge management projects are ongoing, the model was validated and revised. Even though we need to investigate with more cases to refine the OK-DPM, we found that it could provide some insights in developing the effective knowledge discovery process.
This study proposes the knowledge discovery process for the effective mining of knowledge on the web. The proposed knowledge discovery process uses the Prior knowledge base and the Prior knowledge management system to reflect tacit knowledge in addition to explicit knowledge. The prior knowledge management system constructs the prior knowledge base using a fuzzy cognitive map, and defines information to be extracted from the web. In addition, it transforms the extracted information into the form being handled in mining process. Experiments using case-based reasoning and neural network" are performed to verify the usefulness of the proposed model. The experimental results are encouraging and prove the usefulness of the proposed model.
The purpose of this article is to develop a dynamic model of organizational capabilities and knowledge creation, and at the same time identify the organizational capability factors for effective knowledge creation, by empirically analyzing the history of new Quinolone antibacterial drug compound (LB20304a) discovery process at LG, as a case in point. Major findings of this study are as follows. First, in a science-based area such as drug development, the core of successful knowledge creation lies in creative combination of different bodies of scientific explicit knowledge. Second, the greater the difficulty of learning external knowledge, the more tacit knowledge is needed for the recipient firm to effectively exploit that knowledge. Third, in science-based sector such as pharmaceutical industry, the key for successful knowledge creation lies in the capability of recruiting and retaining star scientists. Finally, for effective knowledge creation, a firm must keep its balance among three dimensions of organizational capabilities: local, process, architectural capabilities.
Journal of Electrical Engineering and information Science
/
제1권2호
/
pp.146-146
/
1996
Although knowledge discovery is increasingly important in databases, the discovered knowledge sets may not be effectively used for application domains. It is partly because knowledge discovery does not take user's interests into account, and too many knowledge sets are discovered to handle efficiently. We believe that user's interests are conveyed by a query and if a nested query is concerned it may include a user's thought process. This paper describes a novel concept for discovering knowledge sets based on query processing. Knowledge discovery process is performed by: extracting features from databases, spanning features to generate range features, and constituting a knowledge set. The contributions of this paper include the following: (1) not only simple queries but also nested queries are considered to discover knowledge sets regarding user's interests and user's thought process, (2) not only positive examples (answer to a query) but also negative examples are considered to discover knowledge sets regarding database abstraction and database exceptions, and (3) finally, the discovered knowledge sets are quantified.
Journal of Electrical Engineering and information Science
/
제1권2호
/
pp.145-156
/
1996
Although knowledge discovery is increasingly important in databases, the discovered knowledge sets may not be effectively used for application domains. It is partly because knowledge discovery does not take user's interests into account, and too many knowledge sets are discovered to handle efficiently. We believe that user's interests are conveyed by a query and if a nested query is concerned it may include a user's thought process. This paper describes a novel concept for discovering knowledge sets based on query processing. Knowledge discovery process is performed by: extracting features from databases, spanning features to generate range features, and constituting a knowledge set. The contributions of this paper include the following: (1) not only simple queries but also nested queries are considered to discover knowledge sets regarding user's interests and user's thought process, (2) not only positive examples (answer to a query) but also negative examples are considered to discover knowledge sets regarding database abstraction and database exceptions, and (3) finally, the discovered knowledge sets are quantified.
본 연구는 다양한 경향성을 발견할 수 있는 과제를 피험자들에게 제시하고, 피험자들이 경향성 지식을 생성하는 과정에서 표상 된 지식의 종류와 사고 유형을 분석하여 경향성 지식의 생성 과정을 알아보고자 하였다. 본 연구의 결과, 경향성 지식의 생성 과정에서 표상 된 지식은 요소, 요소변화, 관련선지식, 예측경향성, 최종 경향성 지식 등 5가지 유형의 과정적 지식이 생성되었다. 그리고 사용된 사고 유형은 `대상인식', '관련지식회상', '요소 또는 요소변화의 탐색', '예측경향성 발견', '예측경향성 확인', 경향성 조합', '경향성 선택' 등 7가지 유형의 사고가 경향성 지식 생성 과정에 관여함을 볼 수 있었다. 또한 경향성 지식 생성과정은 `요소 \$\longrightarrow$요소변화 \$\longrightarrow$(관련선지식 \$\longrightarrow$)예측경향성 생성ㆍ확인 \$\longrightarrow$최종경향성'의 순으로 과정적 지식들이 단계적으로 표상 되어 생성되었으며, 이러한 과정에서 귀납적 추론뿐만 아니라, 귀추적 추론과 연역적 추론도 함께 관여하는 것을 볼 수 있었다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
/
pp.431-434
/
2001
Knowledge discovery in databases(KDD) is the process for extracting valid, novel, potentially useful and understandable knowledge form real data. There are many academic and industrial activities with new technologies and application areas. Particularly, data mining is the core step in the KDD process, consisting of many algorithms to perform clustering, pattern recognition and rule induction functions. The main goal of these algorithms is prediction and description. Prediction means the assessment of unknown variables. Description is concerned with providing understandable results in a compatible format to human users. We introduce an efficient data mining algorithm considering predictive and descriptive capability. Reasonable pattern is derived from real world data by a revised neural network model and a proposed fuzzy rule extraction technique is applied to obtain understandable knowledge. The proposed neural network model is a hierarchical self-organizing system. The rule base is compatible to decision makers perception because the generated fuzzy rule set reflects the human information process. Results from real world application are analyzed to evaluate the system\`s performance.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제21권7호
/
pp.221-232
/
2021
In recent years, with the existence of huge amounts of data stored in huge databases, the need for developing accurate tools for analyzing data and extracting information and knowledge from the huge and multi-source databases have been increased. Hence, new and modern techniques have emerged that will contribute to the development of all other sciences. Knowledge discovery techniques are among these technologies, one popular technique of knowledge discovery techniques is data mining which aims to knowledge discovery from huge amounts of data. Such modern technologies of knowledge discovery will contribute to the development of all other fields. Data mining is important, interesting technique, and has many different and varied algorithms; Therefore, this paper aims to present overview of data mining, and clarify the most important of those algorithms and their uses.
본 논문에서는 워크플로우 협력네트워크 지식의 발견 알고리즘을 제안한다. 즉, 워크플로우 인텔리전스 (또는 비즈니스 프로세스 인텔리전스) 기술은 워크플로우 모델들과 그의 실행이력으로부터 일련의 지식을 발견, 분석, 모니터링 및 제어, 그리고 예측하는 세부기법들로 구성되는데, 본 논문에서는 워크플로우 모델을 구성하는 액티버티들과 그들의 수행자들간의 협력네트워크 지식을 "워크 플로우 협력네크워크 지식"라고 정의하고, 그의 발견기법인 정보제어넷(ICN, information control net)기반 워크플로우 협력네트워크 지식 발견 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우 모델로부터 해당 워크플로우 협력네트워크 지식을 성공적으로 생성할 수 있음을 증명함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.