Dynamic and explicit ordering of strategies is a key process in modeling knowledge-level problem-solving behavior. This paper addressed the important problem of howl to make the scheduler more knowledge-intensive in a way that facilitates the acquisition, integration, and maintenance of the scheduler control knowledge. The solution a, pp.oach described in this paper involved formulating the scheduler task as a heuristic classification problem, and then implementing it as a classification expert system. By doing this, the wide spectrum of known methods of acquiring, refining, and maintaining the knowledge of a classification expert system are a, pp.icable to the scheduler control knowledge. One important innovation of this research is that of recursive heuristic classification : this paper demonstrates that it is possible to formulate and solve a key subcomponent of heuristic classification as heuristic classification problem. Another key innovation is the creation of a method of dynamic heuristic classification : the classification alternatives that are selected among are dynamically generated in real-time and then evidence is gathered for and aginst these alternatives. In contrast, the normal model of heuristic classification is that of structured selection between a set of preenumerated fixed alternatives.
프로그램을 디버깅하는 과정은 원래 사고력이 집중적으로 필요한 작업이다. 이 프로세스를 수행하는 프로그래머를 돕기 위해서는 지식기반의 도구를 개발하는 것이 적절하다고 생각된다. 이 논문은 그러한 시스템에 대한 설계를 발표하기 위한 것이다. 주로 정형적 프로그램 기술과 자동 프로그램 이해에 기반을 둔 대부분의 지식기반 디버깅 도구들과는 달리 이 도구는 디버깅 휴리스틱에 기반을 둔 것이다. 이 도구는 지식베이스에 저장된 디버깅 휴리스틱을 이용하여 프로그램을 디버깅하는 프로그래머에게 무엇을 그리고 어느 곳을 살펴봐야 하는지 제안만을 하는 보조 도구이다. 이 논문에서는 여러 가지 유용한 디버깅 휴리스틱이 설명되며 그것들의 디버깅 프로세스에서의 사용법이 기술된다. 그 다음에는 그 지식들을 지식베이스에서 체계화하는 방안과 그 지식을 이용한 프로그램 디버깅 보조도구를 제안하고 토의한다.
데이터 마이닝(Data Mining)은 수집된 데이터로 부터 감춰진 패턴을 찾는 작업이다. 여기에서 수집된 데이터는 예측 및 추천을 위한 기반 정보로 중요한 역할을 하며, 분석 결과의 성능을 향상시키기 위해 잘못된(Missing value) 데이터를 선별하는 과정을 필요로 한다. 수집한 데이터에서 의도하지 못한 데이터를 선별하기 위한 기존의 방법은 주로 통계적이거나 단순 거리(Distance)에 기반을 둔 방법을 이용하였다. 하지만 환경 및 데이터의 특성을 고려하지 못하여, 의미 있는 데이터도 함께 분석에서 제외 될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 인간의 경험적 지식을 수집된 데이터와 비교하여 가중치로 변환하고, 의사결정트리(Decision Tree)의 생성에 이용한다. 생성된 트리는 인간의 지식이 반영되어 기존의 분석 방법보다 신뢰성이 높다고 할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효성을 확인하였다.
Hotel consumers tend to rely on online reviews to reduce the risk to hotel products when they book hotel rooms because hotel products are high-risk products due to their intangibility. However, the development of ICT has caused information load, and it is an important issue to be perceived as useful information to consumer because a large amount of information complicates the decision making process of consumers. Drawn from Heuristic-Systematic Model(HSM), the present study explored the role of heuristic and systematic cues composing an online review influencing consumers' perception of hotel online reviews. More specifically, this study identified reviewers' identity, level of the reviewer, review star ratings, and attached hotel photo as heuristic cue, while review length, cognitive level of review and negativity in review as systematic cues. The binary logistic regression was adopted for analysis. This study found that only systematic cues of online review were found to affect the usefulness of it. Moreover, we preceded further study examining the moderating effect of seasonality in the relationships between systematic cues and usefulness.
Hai Nguyen Thi Thanh;Tommi Tapanainen;Yen Nguyen Thi Hoang
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권3호
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pp.71-92
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2024
This study investigates the contribution of customer knowledge to customer intention to adopt mobile banking by evaluating the interaction among knowledge, perceived risk and trust, and behavioral intentions. Analysis is conducted through structural equation modelling using SPSS and AMOS and data from 783 customers representing the seven largest banks in Vietnam. Our study is the first one to find the existence of the bidirectional perspective between objective and subjective knowledge. The study further shows that the attenuation effect in the heuristic-systematic model could be used to explain the stronger influence of objective knowledge on intention compered to subjective knowledge. Our findings suggest that customer knowledge, perceived risk and trust impact the intention of mobile banking users in different manners and to different degrees. Particularly, objective customer knowledge is the most influential predictor of mobile banking adoption. Having a greater understanding of these relationships can help firms in deciding the kind of intervention that is most likely to convince customers to adopt a service.
Most of solution methods in scheduling attempt to generate good solutions by either developing algorithms or heuristic rules. However, scheduling problems in the real world require considering more factors such as multiple objectives, different combinations of heuristic rules due to problem characteristics. In this respect, the traditional mathematical a, pp.oach showed limited performance so that new a, pp.oaches need to be developed. Expert system is one of them. When an expert system is developed for scheduling one of the most difficult processes faced could be knowledge acquisition on scheduling heuristics. In this paper we propose a method for the acquisition of knowledge on the selection of scheduling heuristics using Dempster-Shafer Theory(DST). We also show the examples in the multi-objectives environment.
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.
현대 의학기술의 발달로 병의원의 치료 및 건강관리기술은 사람들의 고귀한 생명을 연장하며 지키는 역할을 충실히 해내고 있다. 응급상황이 발생되어 병원전단계에서 적절한 응급처치와 함께 적시에 필요한 병의원으로 이송되지 못하거나 응급처치에 필요한 정보가 미비하여 응급환자에 대한 적절한 응급처치가 이루어지지 못하는 경우 심각한 손상을 입거나 생명을 잃는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 여러 응급상황에 대한 경험적 지식을 활용한 효과적 응급의료정보시스템을 통해 응급구조사가 응급상황이 발생되었을 때 실시간으로 발생된 상황에 가장 적합한 응급처치를 수행할 수 있고 환자에 대한 병이력정보를 지식데이터베이스에 체계적으로 저장, 관리, 운영함으로써 해당 환자의 생명 안전과 건강 증진에 더욱더 적합한 응급처치가 이루어지도록 하였다.
This paper presents a knowledge based system to solve reactive power/voltage control problem in a power system. The methods to reduce inference time are proposed in inferring the solution of problem in the knowledge base which consists of heuristic rules and inowledge of experts. A set of indices drawn from the heuristic knowledge on the power system is utilized to make up for the defect of existing knowledge based systems which determine both the location and the amount of reactive power compensation devices. The concept of set of indices developed in this paper makes it possible to infer the amount of reactive power source only since the bus order list representing priority for the location of reactive power compensator to be switched on can be determined in advance. From the fact that there exists a relationship between the system voltage pattern and the reactive power pattern in operation, the pattern recognition technique is introduced to reduce the inference time in solving the severe voltage problem. To demonstrate the usefulness of the proposed knowledge based system, the IEEE 30 bus system is chosen as a sample system. The results of case study are also presented.
This study explored the effect of using the inquiry-based science writing heuristic approach in class on metacognition and scientific creativity to enhance the ability of solving problems in science classrooms of elementary students. The results of this study were as follows. First, the science writing heuristic had a positive influence on the usage of metacognition necessary for learners to solve the problem with science. Second, the science writing heuristic contributed to the improvement of scientific creativity. In the process of inquiry-based approach, learners used scientific knowledge to come up with ideas and produce outcomes, therefore they could seek sanswers to scientific problems for themselves. Third, the science writing heuristic produced a positive awareness of science process skill because learners had more opportunities to think on their own than an existing passive class. In conclusion, this study found that the inquiry-based science writing heuristic approach encouraged learners to do inquiring activities in school classrooms, therefore contributing to the application of metacognition and the improvement of scientific creativity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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