지식경영은 IMF 이후 패러다임의 전환을 필요로 하는 건설업계에 새로운 경영전략으로 대두되면서 많은 업체들이 도입 빛 준비중에 있다. 그러나 현재 건설업계의 지식경영 추진방향은 지식의 획득/공유에 중점을 두고 있어, 지식경영의 실질 목적인 가치창출을 통한 이윤증대에는 기여를 못하고 있다. 이는 지식경영 도입 및 수행 시 명확한 전략 프로세스와 이를 구현하는 성과측정 방범의 미비에 따른 것이다. 본 연구는 국내 건설기업의 지식경영 사례 분석을 통하여 성과폭정 부재라는 문제점을 인식하고, 대안으로서 BSC 방법론을 선정했다. 사례적용을 통해 지식지도를 도출하여 건설산업의 핵심업무지식을 분류, 파악한 후 핵심 성과지표를 개발, 최종적으로 건설산업 특성을 반영한 지식 경영의 전략적 성과측정 모델 개발을 목표로 한다.
Karmiloff-Smith was first to propose the 'Representational Redescription model'. It describes a process through which children elaborate their knowledge from the unconscious and implicit levels to the conscious and explicit levels. The model also assumes that children in perfectly explicit levels are able to express their own representation of knowledge verbally. This study was conducted to investigate Karmiloff-Smith's Representational Redescription(RR) model(1990, 1992, 1999) within the drawing domain. Additionally, how verbalization training influences children's development of representational redescription in drawing were also examined. First, 331 children (4- to 6-year-olds and an older comparison group of 7- to 9-year-olds) were asked to create six drawings of both familiar and novel topics. From these drawings, children were measured for procedural rigidity and developmental differences. Thereafter 80 5-year-olds children who were not able to manipulate their drawings with flexibility were selected. They were divided into an experimental group and two control groups. A group of verbalization training was given a session using 5 tasks. Compared to the control groups, children who practiced verbalization in the training group showed more advanced levels of representation than their previous levels in the pretest. The results were interpreted as meaning that verbalization is likely to facilitate children's reorganization of implicit knowledge within the drawing domain and to transfer this toward explicit forms. Further research needs to pay more attention to the educational applications of learning processes based on representational redescription.
한국디지털정책학회 2004년도 International Conference on Digital Policy & Management
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pp.233-246
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2004
This paper proposes a design of a citizen advisory model under the consideration of the unique characteristics of the government, namely complex structure of goals, predominance by laws, knowledge driven organization, and the good governance objectives. The legal knowledge-based technology is explored with the aims to facilitate citizens in accessing e-government services in five phases: search, intake, decision-making, explanations, and objection and appeal phases. The design of the citizen advisory model consists of four components: specific service advice, customized form fill-in service, decision-making services, and a statement of reasons service. The prototype of the citizen advisory model is illustrated using the Thai Anti Dumping and Countervailing Act 1999 as a legal domain and e-government services example.
This study develops the evaluation model for e-Business company using analytic hierarchy process. As the first step of this study, we derived the appraisal standards based on the previous literature and the knowledge of experts from venture capitalists, security companies, credit evaluation companies, and consulting firms. In order to validate the evaluating factors in the models, this study was supported by analysts of top ranked venture capitalists in Korea. Through their assistance, this study can determine necessary evaluating factors that refined and deepened the models. Four expert groups, such as venture capitalists, credit analysts, analysts of security company and e-Business consultants, provide their knowledge for the determination of the weights of evaluating factors in the hierarchical model through the questionnaires and interviews. The results show that the weights of the evaluating factors differed by the maturity of e-Business company.
Healthcare lifelog, a personal record relating to disease treatment and healthcare, plays an important role in healthcare paradigm shifts in which medical and information technology converge. Healthcare services based on various healthcare lifelogs are being launched domestically by both large corporations and small and medium enterprises, however, they are being built on an individual platform that is dependent on each company. Therefore, the terms of lifelog data are different as well as the measurement specifications are not uniform. This study proposes a reference model for minimum common data required for sharing and utilization of healthcare lifelog. Literature study and expert survey derived 3 domain, 17 essential items, and 51 sub-items. The model provides definition, measurement data format, measurement method, and precautions for each detailed measurement item, and provides necessary guidelines for data and service design and construction for healthcare service. This study has its significance as a basic research supporting the activation of ecosystem by ensuring interoperability of data between heterogeneous healthcare devices linked to digital healthcare platform.
As clearly suggested in the case of Wikipedia, collective intelligence is predicted to develop into the most important platform of knowledge and information in the future society. But it just remains at the level of activities for group projects in the present frame of education and so it doesn't lead to creating collective intelligence. This study looks into an 'information repository model of collective intelligence' that makes it possible to deliver an education process a priori of Shared Knowledge Reservoir to "Junior Digital Nomad", who is definitely and will be in existence, and that further enables them to be active there in reality. Based on this storage model, it suggests a practicable web system model; Junior Maphistory e-encyclopedia, which is appropriately consistent with the features of Web 2.0 and can grow into a general historical and geographical information service.
Digital CAD models are one of the most important assets the manufacturer holds. The trend toward concurrent engineering and outsourcing in the distributed development and manufacturing environment has elevated the importance of high quality CAD model and its efficient exchange. But designers have spent a great deal of their time repairing CAD model errors. Most of those poor quality models may be due to designer errors caused by poor or incorrect CAD data generation practices. In this paper, we propose a rule-based approach for healing CAD model errors. The proposed approach focuses on the design history data representation from a commercial CAD model, and the procedural method for building knowledge base to heal CAD model. Through the use of rule-based approach, a CAD model healing system can be implemented, and experiments are carried out on automobile part models.
A challenge in fostering virtual communities is the continuous supply of knowledge, namely members' willingness to contribute knowledge to their communities. Previous research argues that giving away knowledge eventually causes the possessors of that knowledge to lose their unique value to others, benefiting all except the contributor. Furthermore, communication within virtual communities involves a large number of participants with different social backgrounds and perspectives. The establishment of mutual understanding to comprehend conversations and foster knowledge contribution in virtual communities is inevitably more difficult than face-to-face communication in a small group. In spite of these arguments, evidence suggests that individuals in virtual communities do engage in social behaviors such as knowledge contribution. It is important to understand why individuals provide their valuable knowledge to other community members without a guarantee of returns. In virtual communities, knowledge is inherently rooted in individual members' experiences and expertise. This personal nature of knowledge requires social interactions between virtual community members for knowledge transfer. This study employs the social capital theory in order to account for interpersonal relationship factors and identity theory for individual and group factors that may affect knowledge contribution. First, social capital is the relationship capital which is embedded within the relationships among the participants in a network and available for use when it is needed. Social capital is a productive resource, facilitating individuals' actions for attainment. Nahapiet and Ghoshal (1997) identify three dimensions of social capital and explain theoretically how these dimensions affect the exchange of knowledge. Thus, social capital would be relevant to knowledge contribution in virtual communities. Second, existing research has addressed the importance of identity in facilitating knowledge contribution in a virtual context. Identity in virtual communities has been described as playing a vital role in the establishment of personal reputations and in the recognition of others. For instance, reputation systems that rate participants in terms of the quality of their contributions provide a readily available inventory of experts to knowledge seekers. Despite the growing interest in identities, however, there is little empirical research about how identities in the communities influence knowledge contribution. Therefore, the goal of this study is to better understand knowledge contribution by examining the roles of social capital and identity in virtual communities. Based on a theoretical framework of social capital and identity theory, we develop and test a theoretical model and evaluate our hypotheses. Specifically, we propose three variables such as cohesiveness, reciprocity, and commitment, referring to the social capital theory, as antecedents of knowledge contribution in virtual communities. We further posit that members with a strong identity (self-presentation and group identification) contribute more knowledge to virtual communities. We conducted a field study in order to validate our research model. We collected data from 192 members of virtual communities and used the PLS method to analyse the data. The tests of the measurement model confirm that our data set has appropriate discriminant and convergent validity. The results of testing the structural model show that cohesion, reciprocity, and self-presentation significantly influence knowledge contribution, while commitment and group identification do not significantly influence knowledge contribution. Our findings on cohesion and reciprocity are consistent with the previous literature. Contrary to our expectations, commitment did not significantly affect knowledge contribution in virtual communities. This result may be due to the fact that knowledge contribution was voluntary in the virtual communities in our sample. Another plausible explanation for this result may be the self-selection bias for the survey respondents, who are more likely to contribute their knowledge to virtual communities. The relationship between self-presentation and knowledge contribution was found to be significant in virtual communities, supporting the results of prior literature. Group identification did not significantly affect knowledge contribution in this study, inconsistent with the wealth of research that identifies group identification as an important factor for knowledge sharing. This conflicting result calls for future research that examines the role of group identification in knowledge contribution in virtual communities. This study makes a contribution to theory development in the area of knowledge management in general and virtual communities in particular. For practice, the results of this study identify the circumstances under which individual factors would be effective for motivating knowledge contribution to virtual communities.
Background: The incidence of breast cancer is rapidly increasing in Yemen with recent indications of constituting one-third of female cancers. The main problem in Yemen remains very late presentation of breast cancer, most of which should have been easily recognisable. Since stage of disease at diagnosis is the most important prognostic variable, early diagnosis is an important option to be considered for control of breast cancer in low resourced settings like Yemen. In the present study, we aimed at describing breast cancer knowledge, perceptions and breast self-examination (BSE) practices among a sample of Yemeni women. Materials and Methods: This cross-sectional study covered 400 women attending four reproductive health centres in Aden, Yemen through face-to-face interview using a structured questionnaire during April - July 2014. We collected data on sociodemographic characteristics, knowledge about breast cancer, and screening practices as well as respondents' perceptions based on the five sub scales of the Health Belief Model (HBM): perceived susceptibility; perceived severity; perceived barriers; perceived benefits; and self-efficacy. The response format was a five-point Likert scale. Statistical Package for Social Sciences (SPSS 20) was used for statistical analysis. Statistical significance was set at p<0.05. Logistic regression analysis was conducted with BSE as a dependent variable. Results: The mean age of women was 26.5 (S.D=5.6) years. The majority (89.0%) had never ever performed any screening. Two-thirds of respondents had poor knowledge. Perceived BSE benefits and self-efficacy and lower BSE barriers perception were significant independent predictors of BSE practice. Conclusions: Poor knowledge and inadequate BSE practices are prevailing in Yemen. The need for implementing culturally sensitive targeted education measures is mandatory in the effort to improve early detection and reduce the burden of breast cancer.
사람들은 바쁜 현대사회 속에서 시간적 제재를 받고 있다. 이에 따라 사람들은 건강에 나쁜 영향을 미치는 간편한 인스턴트 식품을 섭취하고 간단한 운동조차하기 어려운 상황에 놓여있다. 또한 불필요한 정보과부화 현상으로 인해 개인의 특성에 적합하고 정확한 추론을 하는 것에 대한 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 다중상황의 군집분석과 연관규칙을 이용한 지식추론 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 상황정보에 따른 군집을 기반으로 연관규칙을 생성함으로써 사용자들에게 개인화된 헬스케어 방법을 제공한다. 이를 통해 각 질병에 대한 위험도를 추론함으로써 해당 질병에 대한 발병률을 낮출 수 있다. 또한 성능 평가를 통해 제안하는 모델이 비교 모델보다 수치상으로 F-measure 값이 0.027 더 높게 나타나며, 비교 모델 보다 우수하게 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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