The future will see all industries become technology-driven in the competitive global market place. Firms with deep technological roots and innovation strategies have some advantages. Business valuation of technology is critical to the future of firm's business. In this situation widely used scoring valuation is not enough to evaluate relative business competitiveness associated with technology and to assign its relative ranking category. Therefore, a more useful and comprehensive new valuation approach, which is called business composite index, is needed to complement and to enhance the existing scoring valuation approach. In this research, statistical factor analysis is applied to determine the common factors and to estimate associated weights. And business composite index, which is a kind of weighted scoring method, is derived based on the results of factor analysis. This research shows that business composite index is considered very useful to measure the business relative strength of individual technology and also to assign its relative ranking category instead of absolute ranking based on scoring valuation approach.
Although the mathematics education process in AI education is a very important issue, little cases are reported in developing effective methods on AI and mathematics education at the university level. The universities cover all fields of mathematics in their curriculums, but they lack in connecting and applying the math knowledge to AI in an efficient manner. Students are hardly interested in taking many math courses and it gets worse for the students in humanities, social sciences and arts. But university education is very slow in adapting to rapidly changing new technologies in the real world. AI is a technology that is changing the paradigm of the century, so every one should be familiar with this technology but it requires fundamental math knowledge. It is not fair for the students to study all math subjects and ride on the AI train. We recognize that three key elements, SW knowledge, mathematical knowledge, and domain knowledge, are required in applying AI technology to the real world problems. This study proposes a modular approach of studying mathematics knowledge while connecting the math to different domain problems using AI techniques. We also show a modular curriculum that is developed for using math for AI-driven autonomous driving.
This study investigates the effectiveness of a hybrid approach using fuzzy sets that describe approximate phenomena of the real world. Compared to the other existing techniques, the approach handles inexact knowledge in common linguistic terms as human reasoning does it. Integration of fuzzy sets with case-based reasoning (CBR) is important in that it helps to develop a successful system far dealing with vague and incomplete knowledge which statistically uses membership value of fuzzy sets in CBR. The preliminary results show that the accuracy of the integrated fuzzy-CBR approach proposed for this study is higher that of conventional techniques. Our proposed approach is applied to corporate bond rating of Korean companies.
As an interest in the efficiency of public sector expenditures has spread across the world, Korea has operated a self-evaluation system for government projects as a part of the performance-based budget system. However, an evaluation system for public information technology project has been criticized for its lack of validity, which stems from the uniformity of performance management. This study draws insight from knowledge management literature in an attempt to address the problems with the extant performance evaluation system in public agencies. To realize benefits from IT investment, an agency needs to develop its own performance management model for information systems projects, with a focus on the interaction of IT and organizational system. The knowledge management-based framework for IT projects was verified through a case study, with which we discussed the applicability of knowledge management to the evaluation of public information systems projects.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.4
no.2
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pp.51-56
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2003
Traditional travel information systems provide us with comprehensive information and internet-based travel information systems (IBTIS) with useful information. However, they suffer from limited access to the system, and a lack of flexibility for user requirements. In order to overcome these problems, this research introduces a knowledge-based expert system approach. As a case study, a Knowledge-based Expert System for guiding a New Zealand tour (KEGUNZ) has been developed to suggest highly user-oriented travel plans efficiently in New Zealand. KEGUNZ has been implemented using EXSYS, an expert system shell.
The purpose of this study was to investigate critically the existing educational contents and methods on knowledge uncombined with our lives and to explore directions for the integration of educational contents and methods on practical knowledge. For this, firstly, this study selected and analyzed Traditionalism and Progressivism as exclusively opposite approach to education, in particular, the aspect of contents and methods. Next, it explored to define Dewey's activity-based inquiry process. Finally, it showed that the educational contents and methods could not be separated in Dewey's activity-based inquiry process. As a result, educational contents and methods in educational practice were experiences as things integrated. Therefore, knowledge for education has been emphasized as meaningful results that learners have experienced. Once the learners recognize the value and meaning of knowledge, they will be able to internalize the genuine knowledge, moreover they will be self-directed learners. In other words, if learners could discovered their own meaning and value of knowledge in the inquiry process, they have sustainable needs, trying to be involved in the new process based on the knowledge they earned.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.25
no.3
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pp.137-154
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2000
This paper suggests a balanced scorecard (BSC) framework for measuring and evaluating the performance of knowledge workers in professional service firms(PSFs) which are typical knowldege-based organizations. As a strategic learning system, the balanced scorecard allows business leaders to drive and modify their business strategies based on the balanced measurement of key performance indicators(KPIs), which are basically divided into four domains such as financial achievement, customer orientation, internal business process, and innovation and learning. Conducting a focused case study on performance evaluation of knowledge workers from a balanced viewpoint, we could evaluate their competency and potential in more comprehensive manner. We also employ the analytic hierarchy process (AHP) approach for derive relative weights of key performance indicators and link it to a spreadsheet model for rating the individual performance of knowledge workers in a systematic way.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.983-987
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2001
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.
Recently, the demand for connection between various heterogeneous dataset and BIM as a construction data model hub is increasing. In the past, in order to connect model between BIM and heterogeneous dataset, related dataset was stored in the RDBMS, and the service was provided by programming a method to link with the BIM object. This approach causes problems such as the need to modify the database schema and business logic, and the migration of existing data when requirements change. This problem adversely affects the scalability, reusability, and maintainability of model information. This study proposes an ontology BIM-based knowledge service framework considering the connectivity and scalability between BIM and heterogeneous dataset. Through the proposed framework, ontology BIM mapping, semantic information query method for linking between knowledge-expressing dataset and BIM are presented. In addition, to identify the effectiveness of the proposed method, the prototype is developed. Also, the effectiveness and considerations of the ontology BIM-based knowledge service framework are derived.
In the knowledge-based economy, the accumulation of technological knowledge is undoubtedly the core competency to reinforce the competitiveness of individual firms and to raise the innovation capability of social and economic systems. Thus far, however, only single or fragmentary indicators, such as R&D expenditure, R&D stock, the number of researchers and the number of R&D employees have been adopted to measure the amount of technological knowledge. In this research, we suggest an approach for aggregating and structuring respective indicators. Applying correlation and factor analysis, we examine the relationship among nine conventional proxy measures for technological knowledge and present a new approach for gauging an aggregated measure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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