한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.347-354
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1999
The credit rating represents an assessment of the relative level of risk associated with the timely payments required by the debt obligation. In this paper, we present a new approach to credit rating of customers based on the rough set theory. The concept of a rough set appeared to be an effective tool for the analysis of customer information systems representing knowledge gained by experience. The customer information system describes a set of customers by a set of multi-valued attributes, called condition attributes. The customers are classified into groups of risk subject to an expert's opinion, called decision attribute. A natural problem of knowledge analysis consists then in discovering relationships, in terms of decision rules, between description of customers by condition attributes and particular decisions. The rough set approach enables one to discover minimal subsets of condition attributes ensuring an acceptable quality of classification of the customers analyzed and to derive decision rules from the customer information system which can be used to support decisions about rating new customers. Using the rough set approach one analyses only facts hidden in data, it does not need any additional information about data and does not correct inconsistencies manifested in data; instead, rules produced are categorized into certain and possible. A real problem of the evaluation of the evaluation of credit rating by a department store is studied using the rough set approach.
육군전술지휘정보체계(ATCIS)에서는 군단급 이하의 전술제대들로부터 입력받은 전장정보를 부대 지휘관과 참모들에게 제공하며, 이를 바탕으로 지휘관은 자신의 야전 경험과 군사 전문성을 활용하여 지휘 결심을 하게 된다. 만약 급격하게 변화하는 전장 상황에서 ATCIS가 입력 받은 적 또는 전장 상황에 대한 정보의 의미를 자동으로 이해하여 지휘 결심에 도움을 줄 수 있는 새로운 지식을 제공할 수 있다면, 지휘관은 좀 더 빠르고 정확한 의사결정을 할 수 있게 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국방온톨로지를 활용한 지능형 ATCIS를 제안하고자 한다. 이를 위해, 전자 교범과 ATCIS 데이터베이스 정보를 분석하여 국방온톨로지를 구축하였고, 부대 참모들의 인터뷰를 통하여 지휘 결심에 필요한 군사지식을 규칙 형태로 정의하였다. 또한 구축된 국방온톨로지와 규칙이 지휘관의 의사결정지원에 활용되는 것을 보이기 위해 시맨틱 웹 기술을 활용하여 적의 도발 가능성을 예측하는 서비스를 구현하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.177-184
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2021
All over the world, people are affected by many chronic diseases and medical practitioners are working hard to find out the symptoms and remedies for the diseases. Many researchers focus on the feature detection of the disease and trying to get a better health recommendation system. It is necessary to detect the features automatically to provide the most relevant solution for the disease. This research gives the framework of Health Recommendation System (HRS) for identification of relevant and non-redundant features in the dataset for prediction and recommendation of diseases. This system consists of three phases such as Pre-processing, Feature Selection and Performance evaluation. It supports for handling of missing and noisy data using the proposed Imputation of missing data and noise detection based Pre-processing algorithm (IMDNDP). The selection of features from the pre-processed dataset is performed by proposed ensemble-based feature selection using an expert's knowledge (EFS-EK). It is very difficult to detect and monitor the diseases manually and also needs the expertise in the field so that process becomes time consuming. Finally, the prediction and recommendation can be done using Support Vector Machine (SVM) and rule-based approaches.
This article advocates for a Mode 3 science policy. Compared to the university research-based Mode 1 knowledge production system and the knowledge application-centric Mode 2 innovation system, Mode 3 can be defined as a system that integrates both Mode 1 and Mode 2-type knowledge production models. In this article, based on the major characteristics of the Mode 3 scientific knowledge production system, I agree with the advocates of Mode 3 that constructing a knowledge society requires an inclusive form of knowledge production and innovation system through the democratization of knowledge production as well as the promotion of social values. Moreover, the mechanisms for creating accountable innovation in the Mode 3 system should be given more attention from the science research and policy communities to make public policy for scientific and technological innovation more reflective of social changes. Similar to the ways that the Mode 1 and Mode 2 scientific knowledge production approaches have influenced the development of science policy models, the Mode 3 scientific knowledge production approach, or Mode 3 science, also has the potential to shape a new science policy model. I will refer to this as Mode 3 science policy. In an effort to conceptualize the democracy- and society-centric Mode 3 science policy model, I will articulate science policy strategies in four science policy domains in South Korea from the context of the Mode 3 science approach. These include (1) evaluation of publicly-funded research activities, (2) valorization of scientific knowledge (that is, enhancement of the value of scientific knowledge through governmental action), (3) development of a science policy decision-making support system, and (4) anticipatory foresight of science, technology and society. When adopting and implementing a Mode 3 science framework, one progressive change is to increase socially desirable innovation such as responsible innovation.
Jo, Se-Hyeon;Kim, Hack-Jun;Jin, So-Yeon;Lee, Woo-Sin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권4호
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pp.11-17
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2020
본 논문에서는 지능형 전장인식 서비스를 위한 자연어처리 기반 지식베이스 구축 방안에 대해 연구한다. 현재의 지휘통제체계는 수집된 전장정보와 전술데이터를 등록, 저장, 공유 등의 기본적인 수준에서 관리 및 활용하고 있으며, 분석관에 의한 정보/데이터 융합 및 상황 분석/판단이 수행되고 있다. 이는 분석가의 시간적 제약과 인지적 한계로 일반적으로 하나의 해석만이 도출되며 편향된 사고가 반영될 수 있다. 따라서 지휘통제체계의 전장상황인식 및 지휘결심지원 지능화가 필수적이다. 이를 위해서는 지휘통제체계에 특화된 지식베이스를 구축하고 이를 기반으로 하는 지능형 전장인식 서비스 개발이 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 민간 데이터인 엑소브레인 말뭉치에서 제시된 개체명 중 의미 있는 상위 250개 타입을 적용하고 전장정보를 적절히 표현하기 위해 무기체계 개체명 타입을 추가 식별하였다. 이를 바탕으로 멘션 추출, 상호참조해결 및 관계 추출 과정을 거치는 전장인식 지식베이스 구축 방안을 제시하였다.
This study examined the characteristicso f the knowledge discovery and data mining algorithms to demonstrate how they can be used to predict health outcomes and provide policy information for hypertension management using the Korea Medical Insurance Corporation database. Specifically this study validated the predictive power of data mining algorithms by comparing the performance of logistic regression and two decision tree algorithms CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection) and C5.0 (a variant of C4.5) since logistic regression has assumed a major position in the healthcare field as a method for predicting or classifying health outcomes based on the specific characteristics of each individual case. This comparison was performed using the test set of 4,588 beneficiaries and the training set of 13,689 beneficiaries that were used to develop the models. On the contrary to the previous study CHAID algorithm performed better than logistic regression in predicting hypertension but C5.0 had the lowest predictive power. In addition CHAID algorithm and association rule also provided the segment characteristics for the risk factors that may be used in developing hypertension management programs. This showed that data mining approach can be a useful analytic tool for predicting and classifying health outcomes data.
The development of science and technology oriented knowledge society accelerates the convergence between scientific theory and industrial technology and increases the complexity problem of social and economic sectors. These cause the difficulty of securing the reliability and objectivity of science and technology policy. These also are barriers of balanced evaluation between rational science and technology policy making, management, and policy coordination. In this regard, Advanced countries in science and technology develops policy support system and promotes the program of evidence-based SciSIP(Science of Science and Innovation policy) together. This paper introduces a new approach developing science service of science and technology policy utilizing business intelligence technology in Korea. Also, it proposes the integration method of policy knowledge base and component-based service supporting S&T policy decision-making process and introduces services case studies.
It has been known that torrential rainfall events have been occurring worldwide due to climate change. The accelerated soil erosion has caused negative impacts on water quality and ecosystem of receiving waterbodies. Since soil security issues have been arising in various areas of the world, intensive interests have been given to topsoil management in Korea. Thus in this study, Web GIS-based computing system of physical, chemical, and biological topsoil quality indices were developed. In this study, five soil quality maps at national scale and top soil erosion potential were prepared for evaluation of soil quality based on soil erosion potential. For this system, the open source Web GIS engine, OpenGeo, was used as core engine of the system. With this system, decision makers or related personnel in areas of soil erosion Best Management Practices (BMPs) would be able to find the most appropriate soil erosion BMPs based on soil erosion potential and soil quality at the area of interest. The Web GIS system would be efficiently used in decision making processes because of ease-of-use interface and scientific data used in this system. This Web GIS system would be efficiently used because this system could provide scientific knowledge to decision makers or stakeholders. Currently various BMP database are being built to be used as a decision support system in topsoil management and topsoil quality areas.
This paper is to evaluate the application potentials of data mining in the areas of Supply Chain Management (SCM) and to suggest the architectures of Decision Support Systems (DSS) that support data mining activities. We first briefly introduce data mining and review the recent literatures on SCM and then evaluate data mining applications to SCM in three aspects: marketing, operations management and information systems. By analyzing the cases about pricing models in distribution channels, demand forecasting and quality control, it is shown that artificial intelligence techniques such as artificial neural networks, case-based reasoning and expert systems, combined with traditional analysis models, effectively mine the useful knowledge from the large volume of SCM data. Agent-based information system is addressed as an important architecture that enables the pursuit of global optimization of SCM through communication and information sharing among supply chain constituents without loss of their characteristics and independence. We expect that the suggested architectures of intelligent DSS provide the basis in developing information systems for SCM to improve the quality of organizational decisions.
Development of human-system interfaces (HSI) supporting the interaction between human and automation-based systems, particularly safety-critical sociotechnial systems, entails a wide range of design and evaluation problems. To help HSI designers deal with these problems, many methodologies from traditional human-computer interaction, software engineering, and systems engineering have been applied; however, they have been proved inadequate to develop cognitively well engineered HSI. This paper takes a viewpoint that HSI development is itself a cognitive process consisting of various decision making and problem solving activities and then proposes a design requirements-driven process for developing HSI. High-level design problems and their corresponding design requirements for visual information display are explained to clarify the concept of design requirements. Lastly, conceptual design of software system to support the requirements-driven process and designers' knowledge management is described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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