Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.6
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pp.70-77
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1998
Although many methods of knowledge acquisition has been developed in the exper systems field, such a need form causal knowledge acquisition hs not been stressed relatively. In this respect, this paper is aimed at suggesting a causal knowledge acquisition process, and then investigate the causal knowledge-based inference process. A vehicle for causal knowledge acquisition is FCM (Fuzzy Cognitive Map), a fuzzy signed digraph with causal relationships between concept variables found in a specific application domain. Although FCM has a plenty of generic properties for causal knowledge acquisition, it needs some theoretical improvement for acquiring a more refined causal knowledge. In this sense, we refine fuzzy implications of FCM by proposing fuzzy causal relationship and fuzzy partially causal relationship. To test the validity of our proposed approach, we prototyped a causal knowledge-driven inference engine named CAKES and then experimented with some illustrative examples.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.461-467
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1998
Although many methods of knowledge acquisition has been developed in the expert systems field, such a need for causal knowledge acquisition has not been stressed relatively. In this respect, this paper is aimed at suggesting a causal knowledge acquisition process, and then investigate the causal knowledge-based inference process. A vehicle for causal knowledge acquisition is FCM (Fuzzy Cognitive Map), a fuzzy signed digraph with causal relationships between concept variables found in a specific application domain. Although FCM has a plenty of generic properties for causal knowledge acquisition, it needs some theoretical improvement for acquiring a more refined causal knowledge. In this sense, we refine fuzzy implications of FCM by proposing fuzzy implications of FCM by proposing fuzzy causal relationship and fuzzy partially causal relationship. To test the validity of our proposed approcach, we prototyped a causal knowledge-driven inference engine named CAKES and then experime ted with some illustrative examples.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1991.10a
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pp.51-65
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1991
This paper describes computer-integrated manufacturing (CIM) systems as strategic information systems for business which play an important role in accelerating the speed of business, and develops a measure showing a degree of business tendency to be CIM which enables the business to check on its present status as far as CIM is concerned. It is well known that the productivity of knowledge workers is lower than that of other workers. Nowadays, a great deal of effort goes into the productivity improvement of knowledge workers. In this respect, this paper also develops a quantitative model for the productivity of knowledge workers. Finally, this paper deals with following four steps which our small business should follow through its process of CIM: [Step 1] Using expert knowledge; [Step 2] Invention of technological information; [Step 3] Feedback of factory information to the management; and, [Step 4] Accelerating the speed of business.
Considering our increasingly interconnected organizations heavily relying on business processes and the growing need for timely accurate knowledge to achieve greater agility in the enterprise, the idea of looking at business processes as a knowledge object is gaining momentum. Business process information is knowledge and should consequently be managed as a valuable organizational asset, particularly because organizations need to react in near real time to environmental changes and events. This paper provides an overview of the situation in this field arguing for a better definition of the intersections between knowledge and business process management. When business process is seen as knowledge, it should be managed as such. We assess and discuss some of the resulting benefits and considering the need for greater dynamic integration between the two domains, we look at ontologies as an interesting technical approach to bridging this gap showing an example for an ontology based sales order process.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.20
no.3
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pp.77-104
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1995
Intelligent Decision System support the decision analysis process in the managerial problems with decision analytic knowledge as well as domain specific knowledge. Influence Diagram has been one of the major knowledge representation in the intelligent decision system. In the development of intelligent decision system, knowledge acquisition is also known to be difficult. This paper suggests a developing tool using an influence diagram and Verbal Protocol Analysis which facilitates knowledge acquision for intelligent decision system. An ennvironmental decision making problem is used as an illustrative example and validation of the suggested developing tool is discussed. The suggested tool is very flexible to be expanded or applied to similar problems.
Most current literature on knowledge and technology transfer(Appropriability Model, Dissemination Model, and Knowledge Utilization Model), describe the process of transfer in details, but has limitation in terms of their application in contemporary high-tech industries since most studies have not provided plausible explanation on levels and factors affecting transfer of knowledge and/or technology. To overcome these limitations, the four levels of knowledge and technology transfer are suggested: Knowledge and Technology Creation(Level I), Sharing(Level II), Implementation(Level III), and Commercialization(Level IV). Comprehensive literature identifies sixteen variables affecting the process and results of knowledge and technology transfer. The survey results show four key factors in knowledge and technology transfer: Communication, Distance, Equivocality, and Motivation, Communication refers to the degree to which a medium is able to efficiently and accurately conveys task-relevant information and media while distance involves both physical and cultural proximity. Equivocality refers to the degree of concreteness of knowledge and technology to be transferred while motivation involves incentives for and the recognition of the importance of knowledge and technology transfer activities. Further analysis shows that there are four distinctive clusters and they show very contrasting characteristics in terms of four key factors. The careful mapping of the four clusters on the four key factors show very informative knowledge and technology transfer patterns, the Knowledge and Technology Transfer Grid. Finally, actions to increase communication interactivity and motivation, and to reduce cultural distance and equivocality are suggested.
Knowledge management is considered an important factor for competitive advantage and sustainability for firms. As many knowledge management systems failed to achieve the desired results, enterprise social media (ESM) has received considerable attention as an alternative solution for knowledge sharing within a firm. This paper attempts to investigate the influence of various aspects of ESM on knowledge sharing. While previous literature mainly focused on structural aspects of ESM, this study focuses on social psychological aspects, such as social connectedness, social awareness, and social presence, along with reputational aspects (such as self-presentation). Further, in order to clarify knowledge sharing behavior, this study classifies knowledge sharing behavior into two categories, knowledge contribution and knowledge acquisition. The data used in this study was collected from 179 individuals who have experience in their own ESM. The results show that both social connectedness and self-presentation positively influence the two types of knowledge sharing behavior, i.e., acquisition and contribution. Meanwhile, social awareness turns out to be a significant determinant of knowledge contribution only. Contrary to our expectations, however, social presence does not significantly influence knowledge sharing behavior.
This study suggests the dynamic value chain model, that will be able to not only show changing processes to organization's significant capital by integrating an individual, implicit, and explicit knowledge which affect organizational decision making, but also distinguish the key driver for raising organizational competitive power because it makes possible to analyze sensitivity of performance along with decision making alternatives and policy changes from dynamic view by connecting knowledge management capability, knowledge management activity, and relations with organizational performance with specific strategic map. Recently, a lot of organizations show interest in measuring and evaluating their performance synthetically. In organizations taking knowledge management, they introduce effective value chain model like a dynamic balanced scorecard (DBSC), and therefore they can reflect their knowledge management condition as well as show their changes by checking performance of established vision and strategy periodically. Furthermore, they can ask for their inner members' understanding and participation by communicating with and inspiring their members with awareness that members are one of their group, present a base of benchmarking, and offer significant information for later decision making. The BSC has been a successful framework for measuring an organization's performance in various perspectives through translating an organization's vision and strategy into an interrelated set of key performance indicators and specific actions. The BSC, while having significant strengths over traditional performance measurement methods, however, has its own limitations, due to its static nature, such as overlooking two-way causation between performance indicators and neglecting the impact of delayed feedback flowing from the adoption of new strategies or policy changes. To overcome these limitations, this study employs SD, a methodology for understanding complex systems where dynamic feedback among the interrelated system components significantly impact on the system outcomes. The SD simulation model in the form of DBSC would serve as a useful strategic teaming tool for facilitating an organization's communication process through various scenario analyses as well as predicting the dynamic behavior pattern of their key performance measures over a future time frame. For the demonstration purpose, this study applied the DBSC model to Prototype of Korea manufacturing and service firm.
As many companies have recognized the importance of Knowledge Management(KM), they have invested lots of their resources in developing and deploying Knowledge Management Systems(KMS) to organize and share knowledge. When they implemented KMS in their organizations, most of them had high expectations about KMS at tile beginning. However, as time passed, its usage was rapidly declined. There have been many attempts to increase its usage. Many research works have tried to find solutions from users and organizations viewpoints, instead of the actual usage data itself. In order to assess the usage level of KMS, they have normally utilized user's attitudes toward KMS by assuming that user attitudes have strong relationship with actual uses of KMS. The purpose of this study is to assess tile impacts of user, organizational, and job characteristics on the satisfaction and the usage levels of KMS. Unlike other studies, this study is to explore impact factors which affect the usage level of KMS in organizations by using actual KMS log data as well as user's attitudes.
The previous studies have investigated the effect of social capital on innovation performance. However, the previous studies investigating the relationship between social capital and innovation performance have assumed a black box in the linkage. According to the knowledge based view, firms with inter-dependent relationship can make innovation through sharing processes of knowledge. In other words, social capital as intangible resource results in knowledge management activities which can increase innovation performance. And increasing innovation can make relationship satisfaction promoting relationship investment gradually. Therefore, research hypotheses are made from social capital to relationship investment. From the empirical results, except for the effect of knowledge sharing on both product innovation and relationship satisfaction, almost all hypotheses are reported to be significant. And product innovation performance positively affects relationship satisfaction, and relationship investment is positively affected by relationship satisfaction. From this study, we can know the importance of knowledge management activities in strategic management view.
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