Faucher, Jean-Baptiste P.L.;Everett, Andre M.;Lawson, Rob
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.17
no.3
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pp.191-211
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2010
Existing models of knowledge processing do not feature a systemic meaning of knowledge management and ignore the role of leadership and social energy in the knowledge processing system (KPS). This conceptual paper introduces the Leadership Invigorating Flows of Energies, (LIFE) Model as an attempt to remedy that situation and provide a more useful description of the KPS. The LIFE Model highlights the role of emergent leadership and flows of social energies as forces encouraging knowledge creation and dynamic diffusion within an organization through the Knowledge Processing Cycle in eight activities interacting with its social knowledge base in a self-organizing system.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.33
no.1
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pp.161-172
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1996
Although conventional computer programs use efficient and precise optimization algorithms, they can not emulate the problem solving capabilities of human experts. A design optimization process involves a number of tasks which require human expertise and experience. Traditional optimization systems have concentrated on numerical aspects of a design process and have not been successful in integrating the numerical parts with human expertise. On the other hand, most knowledge-based systems focus on symbolic reasoning and have been little concerned with the numerical processes. The objective of this paper is to develop a knowledge-based multiobjective optimum design system which has the capabilities of knowledge processing and numerical computation by integrating the multiobjective optimization method and the knowledge-based system. The knowledge-based system for symbolic processing is developed. Rules for knowledge representation and the inference mechanism of the system are written in LISP. The knowledge-based multiobjective optimum design system is finally developed by integrating the multiobjective optimization method and the knowledge-based system by applying shell programming technique. The system is applied to an optimum design model of a LNG carrier in the preliminary design stage. It is found that the system well simulate design variables and objective functions of the design model.
Construction managers who are placed on the top of the construction production organization should exhibit its best knowledges concerning all aspects and control related members at every position properly. In case of CM firms in developed countries, they are equipped with a practical system of technology and management knowledge, and efficiently use the knowledge not only for novices but also experts. However, the domestic CM firms which are now at the lower level than those in developed country are not supported with the sufficient and systematic knowledge for CM tasks due to various reasons. Therefore, the objective of this study is to suggest the direction and strategy for the development of an experts-knowledge management system to enhance the construction productivity at the viewpoint of CM firms which conduct, manage and supervise various tasks of construction projects. Domestic CM firms would play a great role to enhance productivity and secure competitive advantage of project management as much as the firms in developed countries if experts-knowledge and information are supported by a computerized system.
In this paper,an algorithm is implemented to retrieve the control knowledge from the plant being controlled. And this knowledge is stored to the knowledge base and is continuously modified. A control system which realizes this algorithm generates control knowledge automatically and modifies the knowledge base, which was previously generated, in accordance with the experience of input-output relations. And this kind of system can manipulate knowledge by symbolic descriptions. So this system can be used to implement the heuristic procedure which was difficult to realize through conventional procedural computer languages or numerical techniques.
IT companies make a lot of efforts for sharing and utilizing of experiences of their members and transforming them into the organizational knowledge as a competitive core. But they face a dilemma that they have to spend time and financial resource to perform activities around knowledge management for the long-term gains, while carrying field-works for making short-term profits. As an initial attempt to tackle this managerial problem, this paper try to investigate the mechanism of knowledge management in a small IT company in Korea with a synthetic view-point using system dynamics simulation model. It depicts the dynamic behaviors of knowledge management and presents some findings of political leverage. Although it has to be replenished further, the scheme for the dynamism of knowledge management and the findings presented in the paper could be useful for the decision makers particularly of knowledge-intensive organizations
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.11
no.1
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pp.1-7
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2011
Most of expert systems use the text-oriented knowledge bases. However, knowledge management using the knowledge bases is considered as a huge burden to the knowledge workers because it includes some troublesome works. It includes chasing and/or checking activities on Consistency, Redundancy, Circulation, and Refinement of the knowledge. In those cases, we consider that they could reduce the burdens by using relational database management systems-based knowledge management infrastructure and convert the knowledge into one of easy forms human can understand. Furthermore they could concentrate on the knowledge itself with the support of the systems. To meet the expectations, in this study, we have tried to develop a general-purposed knowledge conversion tool for expert systems. Especially, this study is focused on the knowledge conversions among text-oriented knowledge base, relational database knowledge base, and decision tree.
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.
Cooperative query answering is a research effort to develop a fault-tolerant and intelligent database system using the semantic knowledge base constructed from the underlying database. Such knowledge base has two aspects of usage. One is supporting the cooperative query answering process for providing both an exact answer and neighborhood information relevant to a query. The other is supporting ongoing maintenance of the knowledge base for accommodating the changes in the knowledge content and database usage purpose. Existing studies have mostly focused on the cooperative query answering process but paid little attention to the dynamic knowledge base maintenance. This paper proposes a multi-level knowledge representation framework called Knowledge Abstraction Hierarchy(KAH) that can not only support cooperative query answering but also permit dynamic knowledge maintenance, On the basis of the KAH, a knowledge abstraction database is constructed on the relational data model and accommodates diverse knowledge maintenance needs and flexibly facilitates cooperative query answering. In terms of the knowledge maintenance, database operations are discussed for the cases where either the internal contents for a given KAH change or the structures of the KAH itself change. In terms of cooperative query answering, four types of vague queries are discussed, including approximate selection, approximate join, conceptual selection, and conceptual join. A prototype system has been implemented at KAIST and is being tested with a personnel database system to demonstrate the usefulness and practicality of the knowledge abstraction database in ordinary database application systems.
The development of information networks and computer technology has become a foundation to open up a sea of information and knowledge. The recent popularization of smart devices has been used as a tool to easily obtain the desired information and knowledge. In this paper, a knowledge-sharing system using information and social networks based on smart devices is proposed. The proposed system consists of functions of an Internet information search for user queries, accumulated knowledge, and social network response from acquaintances. An evaluation for user satisfaction was conducted to analyze the efficacy of the proposed system. According to the experiment, the knowledge-sharing system using smart device information results in significant satisfaction compared to the general information search engines.
In this paper, I describe a knowledge-based question-answering system and significance of the system with a view to constructing a fact database. The knowledge-based system takes advantage of existing NLP-resources such as conceptual structures of ontologies along with morphotogical, syntactic and semantic analysis. The use of conceptual structures allows us to select right answers through inferences basically made by expansions of concepts. However, the work of constructing factual knowledge requires a great amount of acquisition time in large-scale applications because of the nature of human interference. This is why the procedure of acquiring factual knowledge cannot be fully automated. Apart from efficiency considerations. the knowledge-based system deserves serious consideration, I point out benefits of the system and describe the whole procedure of building the system in terms of a fact database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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