Park, Seung-Bong;Kim, Jae-Young;Han, Jae-Min;Seo, Min-Kyo
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2008.05a
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pp.13-30
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2008
The objective of this study is to explore a knowledge sharing typology for Internet portals based on knowledge-based view of firm. Furthermore, we provide insights into how the evolution of Internet portals takes place by describing user behavior of knowledge sharing. For doing this, we first present a typology of knowledge sharing based on the two dimensions such as knowledge donation and knowledge collection. Then we conduct case study of the Korean major portals to demonstrate a proposed typology. The main finding of the analysis is that three distinctive types of knowledge sharing patterns within portals are distinguished: collaboration, accumulation, and publishing. We conclude that user behavior of knowledge sharing is characterized as guiding factors in evolution process.
In the studies for the recommender systems which solve the information overload problem of users, the use of transactional data has been continuously tried. Especially, because the firms can easily obtain transactional data along with the development of IoT technologies, transaction-based recommender systems are recently used in various areas. However, the use of transactional data has limitations that it is hard to reflect domain knowledge and they do not directly show user preferences for individual items. Therefore, in this study, we propose a method applying the word embedding in the transaction-based recommender system to reflect preference differences among users and domain knowledge. Our approach is based on SAR, which shows high performance in the recommender systems, and we improved its components by using FastText, one of the word embedding techniques. Experimental results show that the reflection of domain knowledge and preference difference has a significant effect on the performance of recommender systems. Therefore, we expect our study to contribute to the improvement of the transaction-based recommender systems and to suggest the expansion of data used in the recommender system.
This paper aims at the development of an knowledge base for an electrical fire cause diagnosis system using the entity relation database. The relation database which provides a very simple but powerful way of representing data is widely used. The system focused on database construction and cause diagnosis can diagnose the causes of electrical fires easily and efficiently. In order to store and access to the information concerned with electrical fires, the key index items which identify electrical fires uniquely are derived out. The knowledge base consists of a case base which contains information from the past fires and a rule base with rules from expertise. To implement the knowledge base, Access 2000, one of DB development tools under windows environment and Visual Basic 6.0 are used as a DB building tool. For the reasoning technique, a mixed reasoning approach of a case based inference and a rule based inference has been adopted. Knowledge-based reasoning could present the cause of a newly occurred fire to be diagnosed by searching the knowledge base for reasonable matching. The knowledge-based database has not only searching functions with multiple attributes by using the collected various information(such as fire evidence, structure, and weather of a fire scene), but also more improved diagnosis functions which can be easily wed for the electrical fire cause diagnosis system.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.28
no.6
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pp.117-132
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2021
Based on the core value of the Q&A community, the contribution of knowledge and information has a great impact on users' community evaluation. As a small social group, the relationships and interactions among community members are quickly formed through information technology. As such, the cognitive evaluation of the relationship between community members will have an impact on the intention of information contribution. This research builds on the previous research based on the social exchange theory and establishes a dual model of swift guanxi in examining the relationship between guanxi and continuous knowledge contribution. In the current study, 305 survey questionnaires were used and 249 valid questionnaires were used for analysis. The analysis results are as follows: First, information support has a positive impact on dedication-based swift guanxi. While hypothesis between information support and constraint-based swift guanxi was not be supported. Second, emotional support has a positive impact on the formation of swift guanxi from a dual perspective. Third, the swift guanxi from the dual perspective has a positive impact on the intention of continuous knowledge contribution. Finally, although personal involvement has an adjustment effect, it is a downward adjustment effect, hypotheses are not supported. The current study offers theoretical and practical implications in field of knowledge management, specifically knowledge contribution in the virtual community.
Identifying knowledge as the single most important asset ultimately defining organizational competitiveness, enterprises are trying to move towards knowledge-oriented practices. Such practices have given rise to learning and agile organization, This paper presents applied information technologies to realize the learning and agile organization, focusing on systems thinking. Firstly, in order to establish a framework for the systems thinking, an information systems development method based on process chain is proposed. Then, an agent-based microworld simulation approach is presented. The approaches provide visible and analytical information to knowledge workers so that they can have systems thinking capabilities eventually. Various microworlds on the top of the information system can be constructed with agents and simulated for possible business events. All decision makings are dynamic in nature. To let knowledge workers look ahead the possible outcomes of the whole relevant processes is the core capability of the approaches. Through watching, the knowledge workers would be able to acquire new insights or problem solving knowledge for the problem in hand.
The definition of convergence employed in this study is a sociocultural phenomenon where different patterns, genres or fields coexist along with the existence of a knowledge based society. The focus of this study was centered on identifying the characteristics of contemporary fashion paradigm in association with changing cultural convergence according to the theories of Mark Weiser and other futurologists. The purpose of this study was to delve into the features of this paradigm in conjunction with changing cultural convergence in 21st century's knowledge-based society, and the influence of convergence paradigm on fashion. After identifying the features of knowledge-based society paradigm in association with changing cultural convergence, the characteristics of the fashion paradigm in order to ascertain and analyze fashion trends. Conclusions based on analyzed data indicate that in a knowledge-based society, paradigm change resulting from convergence phenomena contributes to facilitating the dissolution of fashion from other fields and its fusion with other areas.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.10a
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pp.281-285
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2001
The design of injection molded polymeric parts has been done empirically, since it requires profound knowledge about the moldability and causal effects on the properties of the part, which are not available to designers through current CAD systems. An interactive computer-based design system is developed in order to realize the concept of rational design for the productivity and quality of mold making. The knowledge-based CAD system is constructed by adding the knowledge-base module for mold feature synthesis and appropriate CAE programs for mold design analysis in order to provide designers, at the initial design stage, with comprehensive process knowledge for feature synthesis performance analysis and feature-based geometric modeling. A knowledge-based CAD system is a new tool which enables the concurrent design with integrated and balanced design decisions at the initial design stage of injection molding.
Kim, Hong-Yeon;Jung, Nam-Su;Jang, Woo-Suk;Oh, Tae-Suk;Lim, Chang-Su
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.16
no.4
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pp.139-145
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2010
Agricultural information was discussed for suggesting tasks and solutions of knowledge based information system. States of agricultural information systems in rural development administration were described and problems and tasks were summarized in knowledge needs survey of farmers who have to decide many alternatives for farming. Hard to access information are soil state, disease and insect pest. Important information in agriculture are water, soil fertility, soil physical property, and accessibility from main road. In conclusion, knowledge based agricultural information system can be developed based on surveyed needs.
This study is aimed at building up an Ontology to solve the discrepancy of terminologies between teachers and students by showing, through Ontology, the knowledge for diagnosis of underachieving students. Also this study makes it possible to infer the diagnosis based on information of these underachieving students. In addition, while a general Underachieving Students diagnosis system shows special diagnosis, this Ontology system helps users obtain correct concepts through this knowledge based system, and suggest building an Ontology to extend unclear conceptual knowledge to clearer ones.
In this research, we proposed the mechanism to develop self evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most former researchers tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, thy have some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, many of researchers had tried to develop an automatic knowledge extraction and refining mechanisms. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, in this study, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference. Our proposed mechanism has five advantages empirically. First, it could extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining algorithm. Second, our proposed mechanism could manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it could construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems). Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy logic. Fifth, RDB-driven forward and backward inference is faster than the traditional text-oriented inference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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