Knowledge management (KM) is emerging as a robust management mechanism with which an organization can remain highly intelligent and competitive in a turbulent market. Organization knowledge is at the heart of KM success. As a vehicle of acquiring organizational knowledge in a distributed decision-making environment, we applied a fuzzy cognitive map (FMM) technique and proved its effectiveness in a distributed knowledge management environment. Our approach was applied to the financial statement analysis problem, yielding a robust result.
As the important breakthrough continues in the field of machine learning and artificial intelligence recently, there has been a growing interest in the analysis and the utilization of the big data which constitutes a foundation for the field. In this background, while the economic value of the data held by the corporates and public institutions is well recognized, the research on the evaluation of its economic value is still insufficient. Therefore, in this study, as a part of the economic value evaluation of the data, we have conducted the economic value measurement of the data generated through the small business guarantee program of Korean Federation of Credit Guarantee Foundations (KOREG). To this end, by examining the previous research related to the economic value measurement of the data and intangible assets at home and abroad, we established the evaluation methods and conducted the empirical analysis. For the data value measurements in this paper, we used 'cost-based approach', 'revenue-based approach', and 'market-based approach'. In order to secure the reliability of the measured result of economic values generated through each approach, we conducted expert verification with the employees. Also, we derived the major considerations and issues in regards to the economic value measurement of the data. These will be able to contribute to the empirical methods for economic value measurement of the data in the future.
This paper presents an electrical fire diagnosis system using intellectual reasoning which is the mixed approach of the case-based reasoning with the knowledge-based reasoning A prototype system is implemented using Delphi, one of the program development tools under windows environment, for making an application program for database. And database is builded using Paradox. The results of applying the system to some imaginary fire cases to verify its capability and validity show that the causes of fires is successfully diagnosed, so the proposed system proves to be reasonable.
As the recent demand for human resources in science, technology, engineering, and mathematics (STEM), the development of professional STEM teacher is called worldwide. It is becoming a critical need in teacher education in order to educate student teachers, and prepare pre-service and beginning teachers for high quality of teaching competency. To promote the competency for $21^{st}$ century STEM teachers, the epistemology of technological pedagogical content knowledge (TPACK) is currently considered as the essential qualities of knowledge for highly qualified teachers. The aim of this study is explore the effect of case-based learning approach on TPACK competency of pre-service STEM teachers. In order to develop the pre-service teachers' competency regarding effective integration of technologies into teaching specific content areas, a series of innovative case study teaching in science and mathematics was presented to 43 participants of pre-service physics, chemistry, biology, mathematics, and computer teachers during a course of information and communication technology (ICT) in Education at Khon Kaen University, Thailand. After finishing a case presentation, the pre-service teachers were encouraged into a forum of critical open discussion by considering the potential impact of the case and the TPACK framework. They were investigated instructional design competency of using ICT tools into student learning process and their personal beliefs about ICT in educational process both before and after. The participant's reactions and learning was evaluated by using a self-reported questionnaire and an implementation log of content-specific learning process design, respectively. Results showed a change of their beliefs and the transformation of their TPACK competency in STEM teaching. In an effort to better serve the needs of high quality STEM teachers, the results of this study illustrated that the competency of TPACK could be particularly considered as a core attributes for future STEM teachers. By the way, case-based learning approach can play an effective part in preparing and professing the TPACK competency for STEM teachers.
자연어 표현에는 인물, 조직, 장소, 제품 등의 다양한 개체들이 존재한다. 이러한 개체는 다양한 의미를 가질 수 있다. 이러한 개체가 갖는 중의성 문제는 자연어 처리 분야에 있어 매우 도전적인 과제이다. 개체 링킹(Entity Linking)이란 텍스트에 등장한 개체명을 지식베이스 내의 적절한 개체로 연결해주는 작업이다. 개체 링킹을 위한 대표적인 방법론인 짝 연결 접근법(Pairwise based method)은 한 문장에서 등장한 개체가 두 개 이상일 경우 서로의 연관성을 이용해 개체 링킹을 하는 방법이다. 이 방법은 동일 문장에서 등장하는 개체들 간의 상호의존성(interdependence)만을 고려하고 있어 포괄적인 상호의존성(Global interdependence)이 부족하다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 개체 링킹을 위해 RDF 형태의 지식베이스 정보를 바탕으로 Word2vec을 활용한 Entity2vec 모델을 생성하였다. 그리고 생성된 모델을 사용하여 각 개체에 대한 랭킹을 하였다. 본 논문에서는 짝 연결 접근법의 한계점을 보완하기 위해 포괄적인 상호의존성을 바탕으로 짝 연결 접근법을 고안하고 구현 및 실험을 통해 기존의 짝 연결 접근법과 비교하였다.
플랜트 건설 프로젝트는 다른 분야의 프로젝트에 비하여 상대적으로 높은 불확실성과 위험을 수반하게 되며, 이는 정확한 플랜트 건설 프로젝트의 관리가 프로젝트의 성공에 있어 매우 중요해진다는 것을 의미한다. 특히 프로젝트 관련 초기 단계에서 이루어지는 공정 계획과 일정 계획 작업의 성패가 곧 전체 플랜트 건설 프로젝트 수행의 성패를 결정하는 주요한 요인으로 인식되고 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 플랜트 건설 사업은 그 특유의 비구조성과 환경의 역동성으로 인해 적시에 정확하고 체계적인 공정 및 일정 계획 수립을 수행하고 있지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 첫째, 플랜트 건설에 필요한 공정 지식을 모듈화하고, 둘째, 플랜트 건설 문제의 체계적 표현 방법을 마련하였으며, 셋째, 문제에 따라 필요한 공정들을 구성하고 계획을 수립하는 전문가의 지식에 대한 표현 기법과 이의 추론 방법론을 개발하였다. 또한 이렇게 수립된 공정 계획을 바탕으로 프로젝트 초기 단계에서의 일정 계획을 수립하는 휴리스틱 기반 일정 계획 방법론을 제안함으로써 보다 빠르게 공정 계획의 수행 가능성과 경제성을 여러 가지 측면에서 고려해 볼 수 있게 된다. 이와 같은 자동화된 프로젝트 초기 단계의 공정 계획 수립은 계획 수립 소요를 극적으로 단축시키며 따라서 불확실한 상황이나 여건에 대한 고려를 체계적으로 그리고 충분히 수행할 수 있게 함으로써 보다 수립된 공정 계획의 완전성과 정확성을 높이게 될 수 있다. 본 연구에서는 또한 이상의 접근 방법을 시스템으로 구현하였으며, 구현된 플랜트 건설 공정 계획과 일정 계획 수립 시스템은 국내 최대 건설회사의 열병합 발전소와 하수처리장 건설을 위한 실제 프로젝트 관리 업무에 적용하여 그 성과를 경험적으로 중명하였다. 특히 이와 같은 실제 적용 사례는 본 방법론이 다른 플랜트 건설 분야에서도 쉽게 적용되어 프로젝트 관리 업무의 질적 향상과 생산성의 제고에 기여할 수 있음을 시사하고 있다.
This article investigated the effects of students' knowledge, beliefs, and attitudes about environment on environmental issue-based environmental problem solving in secondary school students. This article also investigated whether these factors are related to the environmental problem solving. Therefore, we first developed the test instruments to measure secondary school students' environmental knowledge, environmental beliefs, and environmental attitudes. Then, we developed the environmental issue-based teaching materials for secondary school students. The subjects participated in a environmental issue-based approach that consist of 3 lesson over an three weeks period. The results of this study presents that environmental knowledge and environmental beliefs are effective for the environmental problem solving in middle school environment class. First, secondary school students knew well ecological knowledge about environmental problem, and was entertaining most ecological beliefs. Second, secondary school students were having attitude which is most pro-environmental behaviors. Third, secondary school students are referring necessity of development partially about environment point at issue of country level. But, they were retaining situation of preservation about environment point at issue of area level. It's not easy to generalize these results because of many different variables, but the results suggests that teachers should make an effort to improve student's environmental problem solving ability applying environmental issue-based learning. And it's necessary to develop many kinds of environmental issues and teacher's instruction method to enrich problem solving ability in the process of environmental issue-based learning.
Knowledge creation and management are regarded as critical success factors for an organization's survival in the knowledge era. As a process of knowledge acquisition and sharing, organizational learning mechanisms (OLMs) guide the learning function of organizations represented by its different learning activities. We examined a variety of learning processes that constitute OLMs. In this study, we aimed to capture the process and framework of OLMs and knowledge sharing and acquisition. Factors facilitating OLMs were investigated at three levels: individual, group, and organizational. The concept of an OLM has received some attention in the field of organizational learning, however, the relationship among the factors generating OLMs has not been empirically tested. As part of the ongoing discussion, we attempted a systemic approach for OLMs. OLMs can be represented by factors that are inherent to the organization's system; therefore, prior to empirically testing the OLM generating factor(s), evaluation of its organizational integration is required to determine effective treatment of each factor. Thus, we developed a framework to manage knowledge and proposed a method to numerically evaluate factors influencing the OLMs. Specifically, composite importance (CI) of the Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) method was applied to explore the interaction effect of these factors based on systemic approach. The augmented matrix thus generated is expected to serve as a stochastic matrix of an absorbing Markov chain.
One of the most visible developments in Decision Support Systems (DSS) was the emergence of rule-based expert systems. Hence, despite their success in many sectors, developers of Medical Rule-Based Systems have met several critical problems. Firstly, the rules are related to a clearly stated subject. Secondly, a rule-based system can only learn by updating of its rule-base, since it requires explicit knowledge of the used domain. Solutions to these problems have been sought through improved techniques and tools, improved development paradigms, knowledge modeling languages and ontology, as well as advanced reasoning techniques such as case-based reasoning (CBR) which is well suited to provide decision support in the healthcare setting. However, using CBR reveals some drawbacks, mainly in its interrelated tasks: the retrieval and the adaptation. For the retrieval task, a major drawback raises when several similar cases are found and consequently several solutions. Hence, a choice for the best solution must be done. To overcome these limitations, numerous useful works related to the retrieval task were conducted with simple and convenient procedures or by combining CBR with other techniques. Through this paper, we provide a combining approach using the multi-criteria analysis (MCA) to help, the traditional retrieval task of CBR, in choosing the best solution. Afterwards, we integrate this approach in a decision model to support medical decision. We present, also, some preliminary results and suggestions to extend our approach.
This paper deals with automated computer-aided process planning by which designers can determine operation sequences even if they have little experience in the design of press working products. The computer-aided process planning in hot forging, deep drawing and blanking requires many kinds of technical and empirical skills based on investigation and collection of the knowledge of their processes. An approach to the CAPP system is based on the knowledge-based rules and the process knowledge base consisting of process planning rules is built. The methodology adopted to develop the system is elaborated in this paper. This system has been written in AutoLISP on the AutoCAD with a personal computer and provides powerful capabilities for process planning of hot forging, cold forging, deep drawing and blanking products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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