Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.588-592
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1996
In this paper, we have constructed an expert system for semiconductor chip encapsulation which combines a knowledge-based system with CAE software. The knowledge-base module includes heuristic and pre-analysis knowledge for evaluation and redesign. Evaluation of the initial design and generation of redesign recommendations can be developed from the rules as applied to a given chip Package. The CAE programs can be used for simulating the filling and packing stage of encapsulation process. The expert system is a new tool which enables package design or process conditions with high yields and high productivity.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.9
no.1
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pp.43-48
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2002
Semiconductor chip encapsulation process is employed to protect the chip and to achieve optimal performance of the chip. Expert decision-making to obtain the appropriate package design or process conditions with high yields and high productivity is quite difficult. In this paper, an expert system for semiconductor chip encapsulation has been constructed which combines a knowledge-based system with CAE software.
This is a case study trying to understand from the view of affordance which certain three middle school students perceive an activation of previous knowledge in the course of problem solving when they solve algebra word problems with a previous knowledge. The results of this study showed that at first, every subjects perceived the text as affordance which explaining superficial similarities, that is, a working(painting)situation rather than problem structure and then activated the related solution knowledge on the ground of the experience of previous problem solving which is similar to current situation. The subject's applying process for solving knowledge could be arranged largely into two types. The first type is a numeral information connected with the described problem situation or a symbolic representation of mathematical meaning which are the transformed solution applied process with a suitable solution formula to the current problem. This process achieved by constructing a virtual mental model that indicating mathematical situation about the problem when the solver read the problem integrating symbolized information from the described text. The second type is a case that those subjects symbolizing a formal mathematical concept which is not connected with the problem situation about the described numeral information from the applied problem or the text of mathematical meaning, which process is the case to perceive superficial phrases or words that described from the problem as affordance and then applied previously used algorithmatical formula as it was. In conclusion, on the ground of the results of this case study, it is guessed that many students put only algorithmatical knowledge in their memories through previous experiences of problem solving, and the memories are connected with the particular phrases described from the problems. And it is also recognizable when the reflection process which is the last step of problem solving carried out in the process of understanding the problem and making a plan showed the most successful in problem solving.
The manufacturing industry with Make-to-Order production system is difficult to decide the standard information for the product and the demand is variable to estimate. In this paper, we concerned with the process planning method using data mining in the manufacturing industry with Make-to-Order environment. The subject of our study is the industry transformer plant which is received an diverse order of customer and then produced the product. Currently, process planning method is classified the standard information by hand based on the acquired knowledge through the experience. The standard information stored the various information, such as work sequence, time and so on. This process planning method needs an experts which possesses the field experience for several years. For the product specification which is varied in each order, current process planning method is not efficient due to need many times To solve this problem, we extract the information using data mining process for each processing time, and then construct the knowledge base. We propose a method which is the process planning of the industry transformer product in Make-to-Order environment using the knowledge base.
This paper examines the knowledge transfer effect in Korean venture systems. Existing literature has provided rich evidence of the effect of knowledge transfer, but we do not have micro mechanisms inherent in the process of knowledge transfer. This paper argues that knowledge transfer effects vary depending on the knowledge types, sources, and legacy. This paper also tests role of the two important pillars in knowledge transfer of Korean venture startups; venture capital and government. This paper also examines the role of absorptive capacity in the knowledge transfer process. With 1,862 sample of Korean venture firms, this study employed three methods depending on 3 different types of dependent variables: hierarchical regression, logistic regression, and survival analysis. Main findings include that 1) knowledge characteristic itself and its alignment with industry influence the knowledge transfer effects, 2) government support has a negative effect on financial performance of venture firms, but does not have significant interaction effect on knowledge transfer, and 3) the absorptive capacity of each firm moderates the knowledge transfer effects. The theoretical and practical implications are discussed.
This study investigates the process of PCK formation for 2017 novice teachers in Busan. This study was conducted parallel to quantitative research using the H-PCK measurement tool as well as qualitative research methods through an open questionnaire and after-interview. Consequently, the H-PCK level of novice teachers was 3.51. The knowledge of perspective on home economics education (KP) was 3.87, knowledge of home economics curriculum (KC) was 3.37 and the knowledge of home economics instructional strategies (KI) was 3.39. Study participants reported that curriculum knowledge, curriculum content knowledge, and teaching strategy knowledge were formed through preparation for appointment; however, it was not possible to judge if PCK was formed for the restructuring ability or the reconstruction ability. Knowledge related to curriculum content was learned through teacher training, internet teacher community, and internet information materials. Knowledge of teaching strategies was learned through 1-2 teaching consulting or peer scholarship. It is necessary to revise the university curriculum (such as expansion of curriculum education, expansion of experience in teaching practice, and actual case study) order to form PCK. Second, it should be developed and operated various training programs for the formation of home economics education curriculum knowledge. Third, it is necessary to organize a nationwide system to support the mentor. In the future, it is necessary to study PCK analysis for each unit and topic as well as to explain methods that can be provided to field teachers.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.5
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pp.400-405
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2013
The purpose of this study is to develop a composite platform for knowledge extractions, visualizations, and inference. Generally, the big data sets were frequently used in the healthcare and medical area. To help the knowledge managers/users working in the field, this study is focused on knowledge management (KM) based on Data Mining (DM), Knowledge Distribution Map (KDM), Decision Tree (DT), RDBMS, and SQL-inference. The proposed mechanism is composed of five key processes. Firstly, in Knowledge Parsing, it extracts logical rules from a big data set by using DM technology. Then it transforms the rules into RDB tables. Secondly, through Knowledge Maintenance, it refines and manages the knowledge to be ready for the computing of knowledge distributions. Thirdly, in Knowledge Distribution process, we can see the knowledge distributions by using the DT mechanism.Fourthly, in Knowledge Hierarchy, the platform shows the hierarchy of the knowledge. Finally, in Inference, it deduce the conclusions by using the given facts and data.This approach presents the advantages of diversity in knowledge representations and inference to improve the quality of computer-based medical diagnosis.
We propose utilizing a fuzzy cognitive map(FCM) to integrate tacit knowledge and explicit knowledge both of which are crucial to the success of knowledge management. Recently, explicit knowledge is getting more available as CRM and data mining approaches become popular as the advent of using database and the Internet technology. However, for the knowledge management to be successful, tacit knowledge should be seamlessly integrated with explicit knowledge seamlessly. The problem hindering such effort is how to find a vehicle facilitating transformation of explicit knowledge into tacit knowledge, and vice versa. FCM has been important method for representing tacit knowledge as a form of explict knowledge. In this respect, we suggest the detailed process about how to integrate explicit knowledge and tacit knowledge by using FCM. We gathered extensive set of data from the credit card company, and applied our proposed method. Results showed that our approach is robust and promising for the field of integrating two different kinds of knowledge.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.105-113
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1999
최근 데이터와 데이터베이스의 폭발적 증가에 따라 무한한 데이터 속에서 정보나 지식을 찾고자하는 지식채굴과정 (knowledge discovery process)에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 기업 내외부 데이터베이스 뿐만 아니라 데이터웨어하우스 (data warehouse)를 기반으로 하는 OLAP환경에서의 데이터와 인터넷을 통한 웹 (web)에서의 정보 등 정보원의 다양화와 첨단화에 따라 다양한 환경 하에서의 지식채굴과정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 지식을 효과적으로 채굴하기 위한 지식채굴과정을 제안한다. 제안된 지식채굴과정은 명시지 (explicit knowledge)외에 암묵지 (tacit knowledge)를 지식채굴과정에 반영하기 위해 선행지식베이스 (prior knowledge base)와 선행지식관리시스템 (prior knowledge management system)을 이용한다. 선행지식관리시스템은 퍼지인식도(fuzzy cognitive map)를 이용하여 선행지식베이스를 구축하여 이를 통해 웹에서 찾고자 하는 유용한 정보를 정의하고 추출된 정보를 지식변환시스템 (knowledge transformation system)을 통해 통합적인 추론과정에 사용할 수 있는 형태로 변환한다. 제안된 연구모형의 유용성을 검증하기 위하여 재무자료에 선행지식을 제외한 자료와 선행지식을 포함한 자료를 사례기반추론 (case-based reasoning)을 이용하여 실험한 결과, 제안된 지식채굴과정이 유용한 것으로 나타났다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.6
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pp.1933-1947
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1991
The synthesis of supplementary features of injection molded parts has been done empirically, since it requires profound knowledge about the features' moldability and causal effects on the properties of the part, which are not available to designers through current CAD systems. RIBBER is a knowledge module which contains knowledge to permit non-experts as well as mold design experts to generate acceptable supplementary features of injection molded parts. A knowledge-based CAD system is constructed by adding the knowledge module, RIBBER, for mold feature synthesis and appropriate CAE programs for mold design analysis to an existing geometric modeler in order to provide designers, at the initial design stage, with comprehensive process knowledge-based CAD system is a new tool which enables the concurrent design and CIM with integrated and balanced design decisions at the initial design stage of injection molding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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