본 논문에서는 지식기반시스템을 문헌정보학적 입장에서 조명하고, 지식기반시스템의 핵심요소가 되는 지식의 개념과 유형을 정의하였다. 또한 문헌정보학 영역에서의 인공지능적 지식표현기법의 적용성을 검토하고 새로운 지식표현기법을 개발하기 위한 기초작업으로서, 지능형 정보검색시스템과 문헌정보학 영역의 전문가시스템을 중심으로 하여 다양한 지식의 표현사례를 예시하였다.
Despite the growing emphasis on the importance of knowledge exchange among supply chain participants, few companies have fully exploited the knowledge resources held by their supply chain partners. Among many reasons for this phenomenon, recent literature on inter-firm knowledge exchange identifies knowledge complementarities between the supply channel partners as an important determinant of knowledge exchange. Firms participating in a supply chain are likely to exchange partners' complementary knowledge. In order to extract value from them, it is important to recognize the difference between the potential value and the implementation of this potential value. However, the literature fails to distinguish between potential knowledge complementarities and implemented knowledge complementarities. In order to realize the value of potential knowledge complementarities, knowledge should be exchanged and effectively integrated in the supply channel. Further, investigating inter-firm knowledge exchange from both partners' perspectives is important especially when there are interdependencies between the channel partners. The purpose of this research is to investigate the impact of potential knowledge complementarities on knowledge exchange in buyer-supplier relationships by looking at both partners' perspectives. This research also includes trust in partner's competence and inter-organizational information systems (IOIS) as they are relevant when the complementary knowledge flows between organizations. The data required for this field study was collected from 70 buyers and their suppliers in three multinational enterprises in two different industries (Automobile manufacturing and Telecommunication services) headquartered in Korea. The results indicate that potential knowledge complementarities between buyer and supplier do not directly influence knowledge exchange, but indirectly through trust in partner's competence. And the results indicate that competence-based trust and IOIS have direct effects on knowledge exchange. Empirical results also show that IOIS moderates the relationship between potential knowledge complementarities and knowledge exchange. This study is a first attempt to empirically verify the theoretical model about potential knowledge complementarities and to investigate the impact of potential knowledge complementarities on interfirm knowledge exchange. From a theoretical perspective, this study not only clarifies the distinction between potential knowledge complementarities and implemented knowledge complementarities, but also develops an instrument to measure the concept of potential knowledge complementarities in the context of operational and planning knowledge in a supply chain. Further, we develop a theoretical framework suggesting that potential knowledge complementarities of partners in a supply chain affect knowledge exchange directly and indirectly through competence-based trust. The findings from this study have some managerial implications for practicing managers as well. First, buyers should search for suppliers that have potential complementary knowledge, which can be integrated to create synergy through interfirm knowledge exchange. Furthermore, firms must develop mechanisms to identify potential complementary knowledge of partners. Second, firms should continue their endeavor to develop their own unique knowledge so that their knowledge can benefit the entire supply channel. Finally, trust among supply chain partners turns out to be an important factor for interfirm knowledge exchange. Therefore, effective management for engendering trustworthy buyer-supplier relationships should receive appropriate attention from managers.
Associations, as specific forms of knowledge, reflect relationships among items in databases, and have been widely studied in the fields of knowledge discovery and data mining. Recent years have witnessed many efforts on discovering fuzzy associations, aimed at coping with fuzziness in knowledge representation and decision support processes. This paper focuses on associations of three kinds, namely, association rules, functional dependencies and pattern associations, and overviews major fuzzy logic extensions accordingly.
The future social makes an multipule effort to secure native competition. It is very difficult to foresee the length and deepest on the future social coming soon than human beings has experienced until now. The future social will be adopt a positive attitude on lifelong education, also, because It will be rapidly change. Like this foundation knowledge economic will be secure which a knowledge is high value and build up a fortune. Now, new sight for education is necessary definitely to a person. In the future, labor viability is utterly dependent on what the lifelong educations ability is.
Since the introduction of knowledge management systems, many studies have attempted to analyze its performance and identify the success factors. However, few studies have investigated the relationship between KMS technology characteristics and its quality. This paper attempts to categorize KMS technology functions into socialization, externalization, combination and internalization and then find the relationship between these functions and KMS quality. It also attempts to investigate the moderating effect of task characteristics in this relationship. Our research frame is derived from the well known task-technology fit model and the related KMS performance studies. A survey was conducted from 157 KMS users. It is found that both externalization and combination are important for KMS quality and this quality influences the KMS performance. Furthermore, it is confirmed that the task characteristics can moderate between the KMS technology and its quality.
In managing organizational tacit knowledge, recent researches 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. 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 information 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 improve FAH, a text categorization approach called Vector Space Model is utilized. To test applicability and practicality of the proposed framework, the prototype system, "Knowledge Portal for Researchers in Science and Technology" sponsored by the Ministry of Science and Technology (MOST) of Korea, was developed.
Recently, with the advance of the wireless Internet access via mobile devices, a myriad of game development companies have forayed into the mobile game market, leading to intense competition. To survive in this fierce competition, mobile game developers often try to get a grasp of the rapidly changing needs of their customers by operating their own official communities where game users freely leave their requests, suggestions, and ideas relevant to focal games. Based on the heuristic-systematic model (HSM) and the data quality (DQ) framework, this study derives key content, non-content, and hybrid cues that can be utilized when game developers accept suggested postings in these online communities. The results of hierarchical multiple regression analysis show that relevancy, timeliness, amount of writing, and the number of comments are positively associated with mobile game developers' knowledge adoption. In addition, title attractiveness mitigates the relationship between amount of writing/the number of comments and knowledge adoption.
As huge amount of literature including biological data is being generated after post genome era, it becomes difficult for researcher to find useful knowledge from the biological databases. Bio-text mining and related natural language processing technique are the key issues in the intelligent knowledge retrieval from the biological databases. We propose a bio-text mining technique for the biologists who find Knowledge from the huge literature. At first, web robot is used to extract and transform related literature from remote databases. To improve retrieval speed, we generate an inverted file for keywords in the literature. Then, text mining system is used for extracting given knowledge patterns and keywords. Finally, we construct a grid computing environment to guarantee processing speed in the text mining even for huge literature databases. In the real experiment for 10,000 bio-literatures, the system shows 95% precision and 98% recall.
This paper is concerned with knowledge representation schemes best suited for human resource management (HRM) problem domains including human resource planing, selection, placement, compensations, performance evaluation, training and labor-management relations. In order to suggest the scheme we consider two research gods. First, we evaluate and prioritize. The knowledge representation techniques of frames rules, semantic nets and predicate logic that hove been recommended to managerial domains. The combined Analytic Hierarchy Process technique is employed to combine individual judgments effectively between two different expert groups. As a result if we are to select a single knowledge representation technique, a frame representation is best for most HRM domains and to combine frames with others is another choice. Second as a strategy for knowledge representation schemes we show some examples for each damn in terms of labeled semantic nets and two types of rules derived from the semantic nets. We propose nine knowledge components as ontologies. The labeled semantic nets con provide some benefits compared with conventional one. More clearly definea node rode information maces it easy to find the ac information. In the rule sets, the variables are the node of the semantic nets. The consistency of rules is validated by the relationship of the knowledge components.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.552-555
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1998
In dealing with representing knowledge under uncertainty there is a sustain tendency to increase flexibility in order to avoid problems of inconsistency in the knowledge. Many knowledge systems(information retrieval systems, expert system) include hybrid representation models. Funny retrieval systems appear as a complement or as an enrichment of this models. In this paper, we describe dynamic rule modification through situation assessment for uncertainty management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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