The field of Artificial Intelligence (AI) is growing, and many firms are investing in expert system, one of AI's subfields. An expert system is defined as a computer program designed to replicate some aspect of the decision making of one or more experts and to be used by nonexperts. The kernel of an expert system is the knowledge base, which consists of the facts and rules that represent the expert's knowledge. Firms need expert systems for training employees to provide competitive advantage. This paper describes the model of an instructional expert training system which interfaces to external programs, such as an ASCII file, a work-sheet program, and a database program. A model for such an expert training system, and its prototype have been developed to demonstrate its functionality. A modular knowledge base has been developed and implemented in support of this study. The modularized knowledge base offers the user an easy and quick maintenance of facts and rules, which are frequently required to change in future.
Most of existing expert systems developed for Web use CGI-based techniques and this frequently makes them suffer from the overburden of commercial Web servers, which deal with large-scale services. However, since HTML-based inference technique represents expert's knowledge by hyperlinks among HTML documents, the hypertext function of the Web can perform the inference efficiently in terms of time and space without the help of additional inference engines. In spite of such benefits, when the expert's knowledge is relatively large and/or complicated, the HTML-based inference technique has usually become to have a hard time of dealing with a lot of HTML documents because generation and management tasks of the numerous HTML documents would cause big trouble to the knowledge engineer. To resolve this problem, we developed an automatic generation and management tool for Web-based inference sites, called WeBIS. With this tool, a knowledge engineer can input and edit expert's knowledge using Expert's Diagram on the GUI(Graphical User Interface) environment and automatically generate hyper-linked HTML documents for Web-based inference from the Expert's Diagram.
Owing to the limits of IT System-driven knowledge management(KM) for innovation processes, alternative KM methods has been suggested such as: (1) the knowledge network of experts or (2) communities-of-practice. This study analyzes two cases in terms of on-line expert knowledge networks for problem-solving, with the dimensions of analysis based on a theoretical framework. By analyzing the cases of S company's expert network and Naver's Ji-sik-iN, we found that system quality(e.g., ease of use, accessibility, and searching function), information/knowledge quality(e.g., usefulness, accuracy, and timeliness), knowledge-sharing culture, social capital and relevant reward systems are important for stimulating a Q&A-based problem-solving knowledge network. Implications of the findings and future research directions are discussed.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.6
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pp.37-44
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1995
Grinding is used for machining high precision parts with high additional value. However, the grinding operation needs high skill and long experience of an operator because of a lack of the scientific knowledge and engineering principles. Also, the wheel and grinding conditions affect grinding results. For these reasons, it is difficult to construct computer integrated manufacturing system(CIMA). Therefore, it is necessary for Expert System to be informed of qualitative knowledge of grinding expert's skills and experiences. In this research, the Grinding Expert System is constructed by Fuzzy Decision Making Algorithm. Using this system, unskilled workers will be able to use the knowledge and experience of an expert.
Experts participating in the knowledge expert network externalize their implicit knowledge by providing information or writing reports. Almost all the members of the network share externalized knowledge and the network facilitate the dissemination and diffusion of knowledge. Individuals reproduce another implicit knowledge by internalizing shared knowledge through the network and re-created knowledge is externalized, establishing knowledge circulation. In this paper, we analyze the expert groups of the Global Network of Korean Scientists & Engineers(KOSEN, www.kosen21.org), the Korea's No. 1 science and engineering knowledge expert community, with the application of the theory of policy network proposed by Marsh & Rhodes. According to the principal standards of policy network classification such as the number of participants, interaction among participants, consistency, distribution of resources and dependency, we categorize the KOSEN expert groups as closed policy network and opened issue network, and divide closed policy network into core community and periphery community.
Kim, Seong-In;Yoo, Seok;Myung, Ro-Hae;Kim, Sheung-Kown
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.11
no.1
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pp.65-93
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2005
Expert system implementation of human expert's diagnosis in art psychotherapy requires extensive knowledge on: (1) characteristics in a drawing; (2) psychological symptoms in a client; (3) relationships between the characteristics and the symptoms; (4) decision process; (5) knowledge elicitation and aquisition methods. Experts from many different fields provide such knowledge, ranging from art therapists who is on the spot, psychiatrists, psychologists, artists to knowledge engineers who know how to implement the decision system to a computer. The problems that make the implementation difficult are the expert's complex decision process and the ambiguity, the inconsistency and even the contradiction in the huge volume of the knowledge. Modeling the expert's decision process, we develope a framework of the system and then analyze and classify the knowledge. With the proposed classification, we present a suitable method of knowledge elicitation and aquisition. Then, we describe the subsets of knowledge in a unified structure using the ontology concept and Protege 2000 as a tool. Finally, we apply the system to a real case to show its usability and suitability.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.11
no.1
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pp.1-7
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2011
Most of expert systems use the text-oriented knowledge bases. However, knowledge management using the knowledge bases is considered as a huge burden to the knowledge workers because it includes some troublesome works. It includes chasing and/or checking activities on Consistency, Redundancy, Circulation, and Refinement of the knowledge. In those cases, we consider that they could reduce the burdens by using relational database management systems-based knowledge management infrastructure and convert the knowledge into one of easy forms human can understand. Furthermore they could concentrate on the knowledge itself with the support of the systems. To meet the expectations, in this study, we have tried to develop a general-purposed knowledge conversion tool for expert systems. Especially, this study is focused on the knowledge conversions among text-oriented knowledge base, relational database knowledge base, and decision tree.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.30
no.1
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pp.129-147
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2005
In Knowledge Management Systems (KMS), tacit knowledge which is usually possessed as forms like know-how, experiences, and etc. is hard to be systemized while managing explicit knowledge is comparatively easy using information technology such as databases, Recent researches in knowledge management have shown that it is more applicable in many ways to provide expert search mechanisms in KMS to pinpoint experts in the organizations with searched expertise so that users can contact them for help, In this paper, we propose an intelligent expert search framework to provide search capabilities for experts in similar or related fields according to the user's needs. In enabling intelligent expert searches, Fuzzy Abstraction Hierarchy (FAH) framework has been adopted, through' which finding experts with similar or related expertise is possible according to the subject field hierarchy defined in the system. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology, was developed.
The roof crane system is used for transporting a variable load to a target position. At this time, the goal of crane system is transporting to a goal position as soon as possible with no rope oscillation. Generally crane is operated by expert's knowledge, but recently automatic control with high speed and rapid transportation is required. In this thesis we developed fuzzy controller of crane which has simplified expert's knowledge base for anti-swing and rapid tansportation to goal position.
Hong Young-Tak;Yu Jung-Ho;Lim Gyeong-Ho;Lee Hyun-Soo
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.6
no.2
s.24
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pp.92-101
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2005
The duration of highrise building projects is more shorter than its increasing of the numbers of floors. The project is liable to overrun of the time in which the project must be complete. AS highrise buildings are increased, time management has been reorganized as critical success factor. To improve time management, time management softwares are introduced and the software's education is made lively in construction company. However a large amount of time management works still have been based on not the software but scheduler's experience. We often can find the time overrun risk of highrise building because of the shortage of scheduler's experience. To diminish the mistake of the scheduler who does not have much experience, we suggested HRB Expert which uses expert's knowledge to make the time plan of highrise building. We made an example of knowledge acquiring and knowledge usage which cased on reinforced concrete work of highrise building by literature review and interview with scheduling expert. The precision of time plan will be enhanced and time overrun will be prevented on condition that HRB Expert is constructed and used
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[게시일 2004년 10월 1일]
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