본 논문에서는 워크플로우 협력네트워크 지식의 발견 알고리즘을 제안한다. 즉, 워크플로우 인텔리전스 (또는 비즈니스 프로세스 인텔리전스) 기술은 워크플로우 모델들과 그의 실행이력으로부터 일련의 지식을 발견, 분석, 모니터링 및 제어, 그리고 예측하는 세부기법들로 구성되는데, 본 논문에서는 워크플로우 모델을 구성하는 액티버티들과 그들의 수행자들간의 협력네트워크 지식을 "워크 플로우 협력네크워크 지식"라고 정의하고, 그의 발견기법인 정보제어넷(ICN, information control net)기반 워크플로우 협력네트워크 지식 발견 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우 모델로부터 해당 워크플로우 협력네트워크 지식을 성공적으로 생성할 수 있음을 증명함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
Knowledge-based exporting companies in Korea have reached a stage to develop new technological innovation and to pioneer new markets. But, developing new technologies and launching new products require an enormous sum of money for Research and Development(R&D) and there is still uncertainty in technological development and markets. Therefore, through open technological innovation, they are encouraged to actively use external technological sources and ideas. They also need to enhance the efficiency of the relatively little R&D investment. In this paper, firstly, it conducts a precedent study on the concept and influence factors of knowledge-based exporting companies and open technological innovation. Secondly, it sets a study model and estimates a regression coefficient to analyze the influence factors of open technological innovation of knowledge-based exporting companies which are using external resources on the process of innovation. Through case study and empirical analysis, we are going to find the implication of open technological innovation and prepare the way of the innovation for the knowledge-based exporting companies. According to the empirical analysis, variables such as firm size, processing degree, product life, patent registration, maintaining internal security didn't have positive effects on open innovation performance. On the other hand, research capability and market preoccupancy had positive effects. Therefore, to succeed in open innovation, knowledge-based exporting companies not only need to secure research capability through open innovation, but also need to preoccupy the market through commercialization of developed product.
Sugathadasa, Lalinda;Ginige, Athula;Wikramanayake, Gihan;Goonetillake, Jeevani;De Silva, Lasanthi;Walisadeera, Anusha I.
Agribusiness and Information Management
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제8권1호
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pp.11-16
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2016
This paper presents how Digital Knowledge Ecosystem such as "Govi Nena" (translates as agriculture intelligence) can be used to provide a more effective and practical solution to eliminate the inefficiencies in agricultural markets and achieve higher productivity and price stability. In order to establish the framework to analyze the system, this paper uses a set of hypothetical scenarios faced by value chain actors based on a review of the literature, established knowledge and recent developing country experiences. The scenario analysis reveals that "Govi Nena" enables farmers to make effective production decisions, deepens the level of value chain integration, and enhances the level of welfare for the society as a whole.
One of the major issues in the implementation and maintenance of CIM databases is the sharing and exchange of information among the heterogeneous databases. This paper addresses some architectural aspects for integrating the heterogeneous multi-databases using knowledge-based expert systems. we propose a loosely integrated coupling system between databases and knowledge-based expert systems. Especially we suggest the architectural aspects of such a coupling methodology. we also present the structure and knowledge representation scheme for the proposed knowledge-based expert system. A prototype example is included to illustrate the framework and its mechanism for implementation.
본 연구는 지식과 정보의 발달과 강화로 인해 우리사회가 지식기반사회로 이동하고 있다는 점에서 출발한다. 이는 지식의 위상이 변하면서 지식의 확대와 성장 속도가 이전과는 비교할 수 없을 정도로 급변하고 있으며 이로 인해 학문간의 경계가 약해지면서 상호 침투하는 형상이 증가하고 있다는 점 그리고 이러한 상호작용이 일반 교육에 확산되고 있다는 점을 분석의 출발점으로 삼고 있다. 이 글에서는 이러한 논점을 바탕으로 인문사회과학 분야의 지식 유형의 변화 양상과 방향을 제시하고 있다. 이를 위해 우선적으로 지식의 계통과 기능의 변화뿐만 아니라, 지식의 역할 변화를 정리하였으며, 지식기반사회에 효과적으로 적응할 수 있는 인간 및 사회상을 개괄적으로 제안한 다음 앞으로의 지식의 변화와 그것에 능동적으로 대처 할 수 있는 인문사회과학적 프로그램을 제시함으로써 지식기반 사회에서 요구되는 일반이론 및 학제적 연구의 구체적인 방안을 도출하였다. 본 연구는 이러한 방안 제시를 통해서 실험적인 방식이긴 하지만, 이 방안들이 지식기반 사회에 있어서 지식의 재편 방향을 지시하는 기초적 가이드 라인으로 사용될 수 있다는 점을 결론적으로 강조하고 있다.
The knowledge management is increasingly an important strategic weapon for sustaining competitive advantage of firms. Firms are undertaking knowledge management initiatives and making significant investments. However, there is relatively little empirical support for the impact of knowledge management on performance of firms. Understanding of the impact of knowledge management, this paper explores how knowledge management strategy influences firms' market value. We examine this issue using event study methodology and evaluate the cumulative abnormal returns for knowledge management strategy announced by firms from 1998 to 2002. The results show that firms' announcements of knowledge management strategy are positively related with firms' market value. Specially, dynamic style-which emphasizes both (i) knowledge reusability through information technologies and (ii) knowledge sharing through informal discussions among employees-has higher performance. This outcome presents empirical support to argument that the emphasis on both tacit and explicit knowledge results in better market value.
A number of studies for corporate bond rating classification problems have demonstrated that artificial intelligence approaches such as Case-based reasoning (CBR) can be alternative methodologies to statistical techniques. CBR is a problem solving technique in that the case specific knowledge of past experience is utilized to find a most similar solution to the new problems. To build a successful CBR system to deal with human information processing, the representation of knowledge of each attribute is an important key factor We propose a hybrid approach of using fuzzy sets that describe the approximate phenomena of the real world because it handles inexact knowledge represented by common linguistic terms in a similar way as human reasoning compared to the other existing techniques. Integration of fuzzy sets with CBR is important to develop effective methods for dealing with vague and incomplete knowledge to statistical represent using membership value of fuzzy sets in CBR.
ERP is now one of the prevailing applications for integrated information systems, So far, the conventional ERPs lack how to manage knowledge of making decisions, that is one of the important goal of ERP. This gives a motivation on adding decision support capabilities to the ERPs: active advice for business analysis, evaluation and control. In this paper, we proposed an agent-based intelligent ERP that is operated on the Internet. In special, knowledge of economic value added (EVA) is explicitly acquired as a set of data, models and methodologies, A new knowledge representation format, MIF, is suggested to show the communication mechanism between agents, The agent-based knowledge processing is adopted to deliver intelligence on the Internet.
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.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제2권1호
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pp.6-21
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2014
This paper proposes a novel knowledge extraction system, TAKES (Two-step Approach for Knowledge Extraction System), which integrates advanced techniques from Information Retrieval (IR), Information Extraction (IE), and Natural Language Processing (NLP). In particular, TAKES adopts a novel keyphrase extraction-based query expansion technique to collect promising documents. It also uses a Conditional Random Field-based machine learning technique to extract important biological entities and relations. TAKES is applied to biological knowledge extraction, particularly retrieving promising documents that contain Protein-Protein Interaction (PPI) and extracting PPI pairs. TAKES consists of two major components: DocSpotter, which is used to query and retrieve promising documents for extraction, and a Conditional Random Field (CRF)-based entity extraction component known as FCRF. The present paper investigated research problems addressing the issues with a knowledge extraction system and conducted a series of experiments to test our hypotheses. The findings from the experiments are as follows: First, the author verified, using three different test collections to measure the performance of our query expansion technique, that DocSpotter is robust and highly accurate when compared to Okapi BM25 and SLIPPER. Second, the author verified that our relation extraction algorithm, FCRF, is highly accurate in terms of F-Measure compared to four other competitive extraction algorithms: Support Vector Machine, Maximum Entropy, Single POS HMM, and Rapier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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