International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제7권2호
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pp.85-105
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2017
Given the variety of approaches to mapping the universe of knowledge that have been presented and discussed in the literature, the purpose of this paper is to systematize their main principles and their applications in the major general modern library classification schemes. We conducted an analysis of the literature on classification and the main classification systems, namely Dewey/Universal Decimal Classification, Cutter's Expansive Classification, Subject Classification of J.D. Brown, Colon Classification, Library of Congress Classification, Bibliographic Classification, Rider's International Classification, Bibliothecal Bibliographic Klassification (BBK), and Broad System of Ordering (BSO). We conclude that the arrangement of the main classes can be done following four principles that are not mutually exclusive: ideological principle, social purpose principle, scientific order, and division by discipline. The paper provides examples and analysis of each system. We also conclude that as knowledge is ever-changing, classifications also change and present a different structure of knowledge depending upon the society and time of their design.
In this paper, a fuzzy expert system is developed for fault diagnoisis of a drum-type boiler system in fossil power plants. The develped fuzzy espert system is composed of knowledge base, fuzzification module, knowledge base process module, knowledge base management module, inference module, and linguistic approximation module. The main objective of the fuzzy expert system is to check the states of the system including the drum level and detect faults such as the feedwater flow sensor fault, feedwater flow control valve fault, and water wall bube rupture. The fuzzy expert system diagnoses faults using process values, manipulated values, and knowledge base which is built via interviews and questionaries with the experts on the plant operations. Finally, the validity of the developed fuzzy expert system is shown via experiments using the digital simulator for boiler system is Seoul Power Plant Unit 4.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.431-434
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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.
In this paper, we have constructed an expert system for semiconductor chip encapsulation which combines a knowledge-based system with CAE software. The knowledge-base module includes heuristic and pre analysis knowledge for evaluation and redesign. Evaluation of the initial design and generation of redesign recommendations can be developed from the rules as applied to a given chip package. The CAE programs can be used for simulating the filling and packing stage of encapsulation process. The expert system is a new tool which enables package design or process conditions with high yields and high productivity.
This paper deals with an automated computer-aided process planning system by which designer can determine operation sequences even if they have little experience in process planning of wheel bolt products by a multi-stage former. The approach to the system is based on knowledge-based rules and a process knowledge base consisting of design rules is built. Knowledge for the system is formulated from plasticity theories, empirical results and the empirical knowledge of field experts. Programs for the system have been written in AutoLISP for the AutoCAD using a personal computer and are composed of two main modules. An attempt is made to link programs incorporationg a number of expert design rules to form a useful package. Results obtained using the modules enable the designer and manufacturer of wheel bolt product to be more efficient in this field.
In this study, we proposed design issues and structure of a web mining system and develop a system for the purpose of knowledge integration under world wide web environments resulted from our developing experiences. The developed system consists of three main functions: 1) gathering documents utilizing a search agent; 2) determining similarity coefficients between any two documents from term frequencies; 3) clustering documents based on similarity coefficients. It is believed that the developed system can be utilized for discovery of knowledge in relatively narrow domains such as news classification, index term generation in knowledge management.
A company needs low cost and high efficient S/W tools to improve the white color productivity in daily operation, These needs may be satisfied by end-user knowledge management system to be suggested in this paper. We suggest that the end-user knowledge management is not made by specialized developer but directly made by end-users of some related managers using company-wide DB and department DB. We expect that this end-user knowledge management system will increase the efficiency of end-user daily operation and minimize the total life cycle cost of end-user computing system in industry. The suggested end-user knowledge management system has been tested in some companies through the training course.
향후 미래의 산업에 있어서는 조직의 노하우, 인적자원의 의욕과 역량, 고객 만족도와 같은 보이지 않는 무형의 자산이 더 많은 기업가치를 창출하는 시대이다. 이러한 무형의 지식자산을 어떻게 운영하느냐가 기업의 성장 잠재력과 경쟁력에 영향을 미치게 된다. 건설업 또한 이러한 경영 패러다임의 변화에 따라, 지식경영을 도입하고자 노력하고 있다. 대형 건설업체의 경우 지식관리 시스템을 구축하여 자체적으로 자사의 지식을 관리하려는 시도를 보이고 있으나, 건설업의 지식자산에 대한 정의와 구성요소를 명확히 제시하지는 못하고 있는 실정이다. 지식자산의 분류방안에 대하여 수행된 기존의 연구들은 지식자산의 분류가 건설업을 기반으로 만들어진 것이 아니기 때문에, 이를 건설업의 지식자산 분류에 일방적으로 적용하는 것보다는 건설업의 특성을 고려한 건설업 지식자산에 대한 정의와 분류방안이 필요하다. 또한, 이러한 지식자산 분류체계를 바탕으로 하여, 향후, 기업 지식자산을 위한 평가모델 작성, 지식관리 시스템 구축을 위한 지식 맵으로의 활용이 가능할 것이다.
본 논문은 시맨틱 검색 시스템에 관한 포괄적인 개념적 모델 제안과 실질적인 구현 사례를 제시한다. 제안된 시맨틱 검색 시스템은 개념적으로 3계층의 아키텍처 지식획득 계층, 지식표현 계층, 지식이용 계층으로 구성하여 설계 및 구현되었다. 지식획득(Knowledge acquisition) 계층은 다양한 소스(Source)의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 멀티미디어등)로부터 시맨틱 메타데이터를 생성 및 저장하는 영역이다. 지식표현(Knowledge Representation) 계층은 온톨로지의 스키마와 인스턴스를 구축하고, 이러한 온톨로지 기반 질의 확장 등을 통해 시맨틱 검색을 처리하는 영역이다. 마지막으로 지식이용(Knowledge Utilization) 계층은 검색 이용자가 시맨틱 웹 언어 또는 온톨로지에 대한 지식이 없더라도 직관적으로 검색 질의(Query)를 입력하고 검색 결과를 확인할 수 있도록 구성하였다. 향후 제시된 시맨틱 검색 시스템은 기존 연구 수준의 시맨틱 검색 시스템을 상용화 수준으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.
Knowledge acquisition is the process that extracts the required knowledge from available sources, such as experts, textbooks and databases, for incorporation into a knowledge-based system. Knowledge acquisition is described as the first step in building expert systems and a major bottleneck in the efficient development and application of effective knowledge based expert systems. One cause of the problem is that the process of human reasoning we need to understand for knowledge-based system development is not available for direct observation. Moreover, the expertise of interest is typically not reportable due to the compilation of knowledge which results from extensive practice in a domain of problem solving activity. This is also a problem of modeling knowledge, which has been described as not a problem of accessing and translating what is known, but the familiar scientific and engineering problem of formalizing models for the first time. And this formalization process is especially difficult for knowledge engineers who are often faced with the difficult task of creating a knowledge model of a domain unfamiliar to them. In this paper, we propose an automated knowledge acquisition tool which is based on an implementation of the Inferential Modeling Technique. The Inferential Modeling Technique is derived from the Inferential Model which is a domain-independent categorization of knowledge types and inferences [Chan 1992]. The model can serve as a template of the types of knowledge in a knowledge model of any domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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