The third-person perception phenomenon can consistently be found in opinion poll news, but it remains unknown what determines the degree of the third-person perception (TPP) about specific election poll news. We investigated how respondents' preferred candidate's status in the poll affects the perceived impact of polling news on both themselves (PMI1) and on others (PMI3) as well as TPP (PMI3 - PMI1). We also examined the effect of subjective political knowledge and the perceived level of political knowledge of others on TPP. An online experiment was conducted in the context of a gubernatorial election in South Korea, in which the leading candidate in the poll and the question order (self-question first vs. other-question first) were manipulated. The results indicated that PMI1 and PMI3 were greater when the respondent's preferred candidate was leading in the poll. TPP did not differ depending on subjective knowledge, but it was greater when the others were non-experts (vs. experts). Lastly, question order was found to be a method factor that affected both PMI1 and PMI3. The theoretical and practical implications of these findings are discussed.
Lee Kyung-Ho;Oh June;Park Jong-Hyun;Park Jong-Hoon
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.185-191
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2006
As development of information technology, companies stress the need of knowledge management. Companies construct ERP system including knowledge management. But, it is not easy to formalize knowledge in organization. They experience that constructing information system help knowledge management. Now, we focus on engineering knowledge. Because engineering data contains experts' experience and know-how in its own, engineering knowledge is a treasure house of knowledge. Korean shipyards are leader of world shipbuilding industry. They have accumulated a store of knowledges and data. But, they don't have data minning tool to utilize accumulated data. This paper treats development of data minning tools for the utilization of shipbuilding knowledge based on genetic programming (GP).
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.10
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pp.97-104
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2022
The purpose of the existing work is to inspect the impact of knowledge management on organizational performance. Business experts now appreciate how important knowledge management is for organizational performance. Earlier studies have investigated the research model with causal linkages, however, only a few of them have considered sample-selecting bias problems when analyzing the model of knowledge management on organizational performance. The number of 312 executives related to knowledge management from 312 enterprises that have been approved with quality management systems offered suitable responses for analyses. The data was employed to investigate the effect of knowledge management on organizational performance, considering sample-selecting bias. The empirical outcomes indicate that sample-selecting bias exists in the causal impact of knowledge management on organizational performance. The empirical findings are helpful to scholars of knowledge management as well as business executives by giving an insight into the casual effect of knowledge management on organizational performance with the intervention of sample-selecting bias. The acceptance of knowledge management should be tailored to improve competitive advantages that will lead to better organizational performance.
The purpose of this research is to consider theoretical points of view on a preceding research related to an engineering design and abstract the definition of engineering design ability, its subdivision and element on the basis of experts' recognition. To achieve this goal, various literature researches were carried out by examining domestic and foreign articles in journals, lots of dissertations, and books related to engineering design through theoretical consideration. And to secure the validity on the definition of engineering design ability, its subdivision and element through the theoretical study, a feasibility evaluation method by the experts was applied. And the feasibility evaluation of the experts was conducted through 2 stages. The major conclusions of this study are as follows. Firstly, based on the experts' recognition on the definition of engineering design ability, its subdivision and element, which were revised through the 1st feasibility evaluation and then utilized in the 2st one, the validity was confirmed, and the subdivisions of the engineering design ability were divided into 5 and the elements of the subdivision ability were 33. Secondly, the engineering design ability was defined as "the one to design a realizable product with consumers' demand fully satisfying, based on a knowledge application ability, thinking ability, communication ability, problem-solving ability, and teamwork ability to solve engineering problems." Thirdly, the subdivisions of the engineering design ability were divided as a knowledge application ability, thinking ability, communication ability, problem-solving ability, and teamwork ability.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.336-342
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2001
One of the most important problems on rule induction methods is that they cannot extract rules, which plausibly represent experts decision processes. On one hand, rule induction methods induce probabilistic rules, the description length of which is too short, compared with the experts rules. On the other hand, construction of Bayesian networks generates too lengthy rules. In this paper, the characteristics of experts rules are closely examined and a new approach to extract plausible rules is introduced, which consists of the following three procedures. First, the characterization of decision attributes (given classes) is extracted from databases and the classes are classified into several groups with respect to the characterization. Then, two kinds of sub-rules, characterization rules for each group and discrimination rules for each class in the group are induced. Finally, those two parts are integrated into one rule for each decision attribute. The proposed method was evaluated on a medical database, the experimental results of which show that induced rules correctly represent experts decision processes.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.12
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pp.33-37
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2002
A short shot is a molded part that is incomplete because insufficient material was injected into the mold. Remedial actions to control the process conditions can be taken by the injection molding experts based on their knowledge and experience. However, it is very difficult for the non-experts to avoid short shot by finding the proper process conditions such as mold temperature, melt temperature and filling time. In this paper, an intelligent generator of the optimal process conditions based upon fuzzy logic algorithm is proposed so that trial and error can be minimized and the non-experts as well as the experts can also find the optimal process conditions.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.402-405
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2001
A short shot is a molded part that is incomplete because insufficient material was injected into the mold. Remedial actions to control the process conditions can be taken by the injection molding experts based on their knowledge and experience. However, it is very difficult for the non-experts to avoid short shot by finding the proper process conditions such as mold temperature, melt temperature and filling time. In this paper, an intelligent generator of the optimal process conditions based upon fuzzy logic algorithm is proposed so that trial and error can be minimized and the non-experts as well as the experts can also find the optimal process conditions.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.8
no.4
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pp.53-57
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2001
A short shot is an incomplete molded part caused by insufficient material injection into the mold. Remedial actions to control the process conditions can be taken by injection molding experts based on their knowledge and experiences. However, it is very difficult for non-experts to avoid short shot by finding the proper process conditions such as mold temperature, melt temperature and filling time. In this paper, an intelligent generator of optimal process conditions based upon fully logic algorithm is proposed so that trial and error can be minimized and non-experts an well at experts can also find the optimal process conditions.
Lee Jeong-Dong;Lee Choon-Joo;Jang Won-Joon;Park Hong-Suk
Journal of the military operations research society of Korea
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v.30
no.2
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pp.122-132
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2004
The aim of this paper is to show the process of R&D Project-Priority Ordering in the Defense Technology field. We propose specific methods (Delphi, Analytic Hierarchy Process (AHP), Scoring) to order the R&D Project-Priority. In general, to decide the priority of R&D projects most of researches depend on questionnaires which are surveyed by experts. However, it is criticized that this process cannot reflect the limitation of experience and knowledge of experts. In this process, we separate evaluators in two parts: the first is strategic experts, the second is technical experts. Evaluators can choose and evaluate the alternatives which they are familiar with, so we can obtain reliable results. Finally, based on our process of the R&D Project-Priority Ordering we formulate policy implications for managing the defense technology.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.1
no.2
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pp.35-42
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2000
To save time and cost in assembly process and to improve th quality of products, it is very important to choose and optimal assembly sequence. In this paper, we propose a methodology that generates an optimal assembly sequence by using various methods and the knowledge of experts. To illustrate the effectiveness of the proposed methodology, a knowledge-based system is developed, The built system is applied to the case of UBR(Unit Bath Room). The applying result showed the applicability of the developed system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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