본 연구는 최근 들어 활발하게 논의되고 있는 지식경영의 효율적인 실천방안 중의 하나로서 지식인의 역할에 대해 조사한 것이다. 먼저, 지식과 지식경영의 여러 견해를 종합하고, 지식경영의 핵심역량으로서 인적, 조직적, 관리적, 전략적, 기술적 요소 등 다섯 가지를 제시한다. 그 중에서 인적요소의 역할에 대해 집중적으로 고찰해 보았다.
From th Study on A Study on the Thesaurus of Korean medical information for developing search engine, the conclusion is as follow. Knowledge based information system consists of concepts, facts and relation. The final goal of developing the Knowledge based information system is to select, store and control the knowledge and information of Oriental Medicine. Considering limitation of organizing the knowledge system, it is difficult to realize complete basic system and application method. In order to work, it is necessary to combine experts in each part, for example Domain experts, Information and Knowledge engineer. Through the development of knowledge based information system, we can construct EMR(Electronic Medical Record) system in the near future, and it is possible to make semi-expert system. To make Knowledge based information system, we need to establish standards of information that make the distribution of Knowledge and information easily.
We will introduce a new web-based knowledge management system in progress, in which XML-based web information extraction and our structuring knowledge technologies are combined using ontology-based natural language processing. Our aim is to provide efficient access to heterogeneous information on the web, enabling users to use a wide range of textual and non textual resources, such as newspapers and databases, effortlessly to accelerate knowledge acquisition from such knowledge sources. In order to achieve the efficient knowledge management, we propose at first an XML-based Web information extraction which contains a sophisticated control language to extract data from Web pages. With using standard XML Technologies in the system, our approach can make extracting information easy because of a) detaching rules from processing, b) restricting target for processing, c) Interactive operations for developing extracting rules. Then we propose a structuring knowledge system which includes, 1) automatic term recognition, 2) domain oriented automatic term clustering, 3) similarity-based document retrieval, 4) real-time document clustering, and 5) visualization. The system supports integrating different types of databases (textual and non textual) and retrieving different types of information simultaneously. Through further explanation to the specification and the implementation technique of the system, we will demonstrate how the system can accelerate knowledge acquisition on the Web even for novice users of the field.
The purpose of the study is to develop an integrated knowledge structuring system for the domain of engineering, in which ontology-based literature mining, knowledge acquisition, knowledge integration, and knowledge retrieval are combined using XML-based tag information and ontology management. The system supports combining different types of databases (papers and patents, technologies and innovations) and retrieving different types of knowledge simultaneously. The main objective of the system is to facilitate knowledge acquisition and knowledge retrieval from documents through an ontology-based dynamic similarity calculation and a visualization of automatically structured knowledge. Through experimentations we conducted using 100,000 words economic documents reported in the "Go! Japan" project for analyzing Japanese industrial situation, and 100,000 words molecular biology Papers, we show the system is Practical enough for accelerating knowledge acquisition and knowledge discovery from the information sea.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.2903-2923
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2023
Knowledge recommendation is a type of recommendation system that recommends knowledge content to users in order to satisfy their needs. Although using graph neural networks to extract data features is an effective method for solving the recommendation problem, there is information loss when modeling real-world problems because an edge in a graph structure can only be associated with two nodes. Because one super-edge in the hypergraph structure can be connected with several nodes and the effectiveness of knowledge graph for knowledge expression, a dual-channel hypergraph convolutional neural network model (DCHC) based on hypergraph structure and knowledge graph is proposed. The model divides user data and knowledge data into user subhypergraph and knowledge subhypergraph, respectively, and extracts user data features by dual-channel hypergraph convolution and knowledge data features by combining with knowledge graph technology, and finally generates recommendation results based on the obtained user embedding and knowledge embedding. The performance of DCHC model is higher than the comparative model under AUC and F1 evaluation indicators, comparative experiments with the baseline also demonstrate the validity of DCHC model.
To facilitate the implementation of a wide variety of context-aware applications based on mobile devices, general-purpose context-aware framework that applications can use by calling is needed. The context-aware framework is a middleware that performs the sensing, reasoning, and retrieving based on the knowledge base. The knowledge base must systematically represent the information required on the behavior of the context-aware framework, such as context information and reasoning information. It must also provide functions for storage and retrieval. To date, previous research on the representation of the context information have been carried out, but studies on the unified representation of the knowledge base has seen little progress. This study defines the knowledge base as the unified context information, and proposes the UniOWL, which can do a good job of representing it. UniOWL is based on OWL and represents the information that is necessary for the operation of the context-aware framework. Therefore, UniOWL greatly facilitates the implementation of the knowledge base on a context-aware framework.
Identifying knowledge as the single most important asset ultimately defining organizational competitiveness, enterprises are trying to move towards knowledge-oriented practices. Such practices have given rise to learning and agile organization, This paper presents applied information technologies to realize the learning and agile organization, focusing on systems thinking. Firstly, in order to establish a framework for the systems thinking, an information systems development method based on process chain is proposed. Then, an agent-based microworld simulation approach is presented. The approaches provide visible and analytical information to knowledge workers so that they can have systems thinking capabilities eventually. Various microworlds on the top of the information system can be constructed with agents and simulated for possible business events. All decision makings are dynamic in nature. To let knowledge workers look ahead the possible outcomes of the whole relevant processes is the core capability of the approaches. Through watching, the knowledge workers would be able to acquire new insights or problem solving knowledge for the problem in hand.
In this paper, we propose a stage-wise knowledge transfer method that uses block-wise retraining to transfer the useful knowledge of a pre-trained residual network (ResNet) in a teacher-student framework (TSF). First, multiple hint information transfer and block-wise supervised retraining of the information was alternatively performed between teacher and student ResNet models. Next, Softened output information-based knowledge transfer was additionally considered in the TSF. The results experimentally showed that the proposed method using multiple hint-based bottom-up knowledge transfer coupled with incremental block-wise retraining provided the improved student ResNet with higher accuracy than existing KD and hint-based knowledge transfer methods considered in this study.
A knowledge map, a taxonomy of knowledge repositories, must have capabilities supporting and enhancing knowledge user's activity to search and select proper knowledge for problem-solving. Conventional knowledge maps, however, have been hierarchically categorized, and could not support such activity that must coincide with the user's cognitive process for knowledge utilization. This paper, therefore, aims to verify and develop a methodology to build a networked knowledge map that can support user's activity to search and retrieve proper knowledge based on the referential navigation between content-relevant knowledge. This paper deploys keywords as the semantic information between knowledge, because they can represent the overall contents of a given document, and because they can play the role of semantic information on the link between related documents. By aggregating links between documents, a document network can be formulated: a keyword-based networked knowledge map can be finally built. Domain expert-based validation test was also conducted on a networked knowledge map of 50 research papers, which confirmed the performance of the proposed methodology to be outstanding with respect to the precision and recall.
세계는 지식정보사회(knowledge information society)에 돌입하였다. 정보기술은 지식경영을 등장시킨 요인중의 하나이며 지식경영발전을 가속화시키는 원동력이라고 볼 수 있다. 그리고 최근 정보기술과 인터넷은 눈부신 발전을 해오고 있다. 따라서 본 연구는 급변하는 디지털 환경하의 방대한 인터넷 데이터에서 웹 데이터 마이닝을 통해 고객에 대한 숨겨진 지식을 창출하고, 그 지식을 지식경영프레임웍에 적용한 지식-기반디자인 패러다임을 구축하여 디지털 환경에서 실시간에 고객에 대한 유용한 지식을 창출하여 고객의 욕구를 충족시키는 디자인을 개발 할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 먼저 이론적 고찰에서 지식경영프로세스와 웹 데이터 마이닝에 관련된 다양한 사전 연구들을 살펴보고 지식경영프로세스와 웹 데이터 마이닝을 결합하여 새로운 지식-기반 디자인 패러다임(본 연구에서는 웹 데이터 마이닝과 지식경영프로세스가 통합하여 구현된 진정한 의미의 eCRM을 지식-기반 디자인패러다임이라 칭한다)을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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