The common Knowledge Management System has been constructed to increase the organization's competitiveness based on the objective of support on knowledge activities of individuals. But not many of cases have been success with constructing the magnificent concept of several of knowledge management. This case research is based on the constructed strategies, constructed concept and operating case on Knowledge Management System of Ministry of Maritime Affairs & Fisheries which was selected to the year 2004 outstanding operating organization among the government organization. This case research is suggesting that to have successful knowledge management, needs to have a reliable objective and goals prior to the abducting the Knowledge Management System and should establish the propulsion strategies that meets the organization and the culture. Also, it indicated that all the individuals should forward first in order to move organization and the system further more based of consider the constructed content, activity plan, evaluation and preview which the special feature of Knowledge Management System has.
The purpose of this study is to explore the process of knowledge creation at the infusion stage in IT adoption. Because of the lack of the prior research on the infusion and the process of individual knowledge creation we employed Grounded Theory Method which is a qualitative method for building a theory inductively. Collecting and analyzing data from 13 knowledge workers including medical doctors, project managers, and bankers, a process model is developed through the serial process of open, axial and selective coding. We conceptualized the knlowledge creation at the infusion stage as a social process where knowledge is expressed through private and public justifications. This study also found that organizational politics, top management supports, and organization strategy are important factors facilitating the knowledge creation process.
This study extends prior research of knowledge management by proposing how social capital can positively impact the ability of organizations to manage knowledge. The purpose of this study is to examine the relationship between social capital and knowledge management and how both help organizations achieve a sustained superior performance. To serve this purpose, I conducted an extensive survey on 143 Korean firms in diverse industries. Analyzing hypothesized relationships with the data collected, I empirically assure that organizations with high levels of social capital have more knowledge management capabilities than organizations with low levels of social capital and there exist statistically significant relationships between knowledge management and organizational performance.
Purpose: This study aimed to compare the effects of simulation integrated with problem based learning (S-PBL) according to the sequences of problem-based learning (PBL) and high fidelity simulation training (HFS) on knowledge, clinical performance, clinical judgment, self-confidence, and satisfaction in fourth-grade nursing students. Methods: In this randomized crossover design study, four S-PBLs on medical-surgical nursing were applied alternatively to two randomly-assigned groups of 26 senior nursing students for 8 weeks. The collected data were analyzed using an independent t-test. Results: The method of administering PBL prior to HFS led to significantly higher scores on knowledge (t=2.28, p=.025) as compared to the method of administering HFS prior to PBL. However, the latter method led to significantly higher scores on clinical performance (t=-6.49, p<.001) and clinical judgment (t=-4.71, p<.001) as compared to the method of administering PBL prior to HFS. There were no differences in the effect of the two methods on self-confidence (t=1.53, p=.128) and satisfaction (t=1.28, p=.202). Conclusion: The integration sequences of S-PBL was associated with different learning outcomes. Therefore, when implementing S-PBL, it is necessary to consider the educational goal to executes an appropriate sequence of integration.
Post translational modifications (PTMs) discovery is an important problem in proteomic. In the past, people discover PTMs by Tandem Mass Spectrometer based on ‘bottom-up’ strategy. However, such strategy suffers from the problem of failing to discover all PTMs. Recently, due to the improvement in proteomic technology, Taylor et al. proposed a database software to discover PTMs with ‘topdown’ strategy by FTMS, which avoids the disadvantages of ‘bottom-up’ approach. However, their proposed algorithm runs in exponential time, requires a database of proteins, and needs prior knowledge about PTM sites. In this paper, a new algorithm is proposed which can work without a protein database and can identify modifications in polynomial time. Besides, no prior knowledge about PTM sites is needed.
Purpose Recently, many researchers have paid much attention to the Artificial Intelligence fields of GVGP, PCG. The paper suggests that the improved MCTS algorithm to apply for the framework can generate better AI agent. Design/methodology/approach As noted, the MCTS generate magnificent performance without an advanced training and in turn, fit applying to the field of GVGP which does not need prior knowledge. The improved and modified MCTS shows that the survival rate is increased interestingly and the search can be done in a significant way. The study was done with 2 different sets. Findings The results showed that the 10 training set which was not given any prior knowledge and the other training set which played a role as validation set generated better performance than the existed MCTS algorithm. Besed upon the results, the further study was suggested.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제5권4호
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pp.14-20
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2004
In this work, a new control methodology to achieve accurate position control of an AC servo motor subjected to external disturbance is proposed. Unlike conventional sliding mode controller which requires a prior knowledge of the upper bound of external disturbance, the proposed technique, called sliding mode controller with disturbance estimator (SMCDE), can offer robust control performances without a prior knowledge of the disturbance bound. The SMCDE is featured by an integrated average value of the imposed disturbance over a certain sampling period. By doing this, undesirable chattering phenomenon in the estimation process can be effectively alleviated. The benefits of the proposed control methodology are empirically demonstrated on AC servo motor and control responses are evaluated through a comparative work between the proposed and conventional control schemes.
In this paper, we propose a new approach to sequential linear regression adaptation of continuous density hidden Markov models (CDHMMs) based on transformation space model (TSM). The proposed TSM which characterizes the a priori knowledge of the training speakers associated with maximum likelihood linear regression (MLLR) matrix parameters is effectively described in terms of the latent variable models. The TSM provides various sources of information such as the correlation information, the prior distribution, and the prior knowledge of the regression parameters that are very useful for rapid adaptation. The quasi-Bayes (QB) estimation algorithm is formulated to incrementally update the hyperparameters of the TSM and regression matrices simultaneously. Experimental results showed that the proposed TSM approach is better than that of the conventional quasi-Bayes linear regression (QBLR) algorithm for a small amount of adaptation data.
In CAI, it is very important to evaluate the grade of understanding which students reach about the scope of problem which students are studying. In this paper, to find out students' learning achievement, we make students reply to test which the system presents and then lead evaluation result using fuzzy number about answer result. Besides, we define the degree of prior knowledge of studentsd as conditioned fuzzy number and use existing fuzzy accuracy production function begore the stage of using fuzzy number, Next, we apply conditioned fuzzy number to accuracy degree of answer produces by this function. Through this, we come to the conclusion that evaluation result as to the same answer result is changed according to the degree of prior knowledge about the scope which students are studying.
The conventional sliding mode control(SMC) technique requires a prior knowledge of the upperbounds of external disturbance to guarantee a robust control performance. This, however, may not be easy to identity in practice. This paper presents a new methodology, sliding mode control with disturbance estimator(SMCDE), which offers a robust control performance without a prior knowledge of the upperbounds. The proposed technique is featured by an integrated average value of the imposed disturbance over a certain period. The proposed technique is applied to the position control of AC servo motor, and experimental results are compared between the conventional and proposed schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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