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.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.1
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pp.54-61
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1999
Objective of the research is to put the vast and complex fault tracking knowledge of human experts in semiconductor production line into the knowledge base of computer system. We mined the fault tracking knowledge of domain experts(engineers of production line) for the construction of knowledge base of the expert system. Object oriented fact models which increase the extensibility and reusability have been built. The rules are designed to perform the fault diagnosis of the items in production device. We have exploited the evidence accumulation method to assign check priority in rules. The major contribution is in the overall design and implementation of the nile base and related facts of the expert system in object oriented paradigm for the application of the system in fault diagnosis in semiconductor production line.
Objectives : In this paper, characteristics of research methodology used in the field of Korean Medical Classics and its application was studied, with a focus on abductive reasoning that takes place in such methodology. Methods : First, the properties of the Korean Medical knowledge system, production, circulation and consumption of Korean Medical knowledge, methodology of knowledge production, reasoning of hypothesis, Medical Classics research methodology and its examples were examined. Afterwards, the relationship between Medical Classics research and Korean Medical Doctors's competence was studied. Results : The knowledge system of Korean Medicine, formed by a knowledge production group changes continuously not unlike a living organism. Knowledge is produced through Sang (象) within human consciousness that lies in an existential relationship between the knowledge producer and subject, through means of abductive reasoning. Conclusions : Creative knowledge production through abductive reasoning in the field of Korean Medical Classics will hopefully contribute to production of highly useful knowledge in clinical settings, complement and make change in the current Korean Medical knowledge system. Various teaching methods based on this research methodology will contribute to strengthening Korean Medical Doctors's competence as well.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.23
no.1
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pp.197-213
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1997
It is not easy to find a good production schedule which can be used in practice. Therefore, production scheduling simulation with a simple dispatching rule or a set of dispatching rules is used. However, a simple dispatching rule may not create a robust schedule, for the same rule is blindly applied to all internal production processes. The presumption is that there might be a specific combination of appropriate rules that can improve the efficiency of a total production system for a certain type of orders. In order to acquire a better set of dispatching rules, simulation is used to examine the performance of various combinations of dispatching rule sets. There are innumerable combination of rule sets. Hence it takes too much computer simulation time to find a robust set of dispatching rule for a specific production system. Therefore, we propose a concept of the knowledge based simulation to circumvent the problem. The knowledge based simulation consists of knowledge bases, an inference engine and a simulator. The knowledge base is made of rule sets that is extracted from both simulation and human intuition obtained by the simulation studies. For a certain type of orders, the proposed system provides several sets of dispatching rules that are expected to generate better results. Then the scheduler tries to find the best by simulating all proposed set of rules with the simulator. The knowledge-based simulator armed with the acquired knowledge has produced improved solutions in terms of time and scheduling performance.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.31
no.2
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pp.1-10
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2008
In the knowledge-based society which recognizes knowledge as a core value, knowledge management is one of the most interesting issues. The creation of knowledge within an organization occurs as a result of interactions of tacit and explicit knowledge, in process of knowledge conversion. One useful model of this process is the SECI model which stands for a process of socialization, externalization, combination and internalization of knowledge. The enterprise competitive power depends on how an organization accelerates the speed of the cycle of knowledge creation well. In this paper we introduce a knowledge management promotion system based on SECI model and proposal system to promote the cycle of knowledge creation in production fields, and study an enterprise case.
The objective of manufacturing knowledge sharing platform is to convert the production experience like a worker's know-how into quantitative values, to construct database of the process technologies and to share the technologies systematically via web portal service. In addition, the knowledge sharing platform contains the total production processes of automobile and mobile products such as information of experts, facilities, and cutting-edge R&D outputs. Automobile, telecommunication mobile, and semiconductors account for a large amount of Korea's export industry rate. These industries need production technology which is a result of converting worker's know-how and R&D. Manufacturing knowledge portal aims to enable transforming production experience such as worker's know-how into standardized form for constructing database and sharing technologies systematically. Manufacturing knowledge portal can contribute to small and mid-sized manufacturing companies with further improvements.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2000.11a
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pp.269-279
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2000
To keep enterprise's competitiveness on condition of the automatic manufacturing system such as FA, FMS and CIM, all the maintenance problems should be considered seriously in not only production and maintenance but also related Industrial safety. As we analyze in the surveys for the maintenance management of domestic enterprises and the causes of industrial accident, there will be necessity of drawing up countermeasures for prevention of industrial accidents and for ensuring expertise maintenance technologies. Based on these analyses, this study studied the safety information system, maintenance management information system, and the machinery condition diagnosis technique by using of the knowledge-based system under the internet environment. This web based knowledge-based diagnosis system can easily provide not only the knowledge of expert about deterioration phenomenon of industrial robot, but also the knowledge of relating safety and facility on everywhere, everytime. Therefore, when we use this system, it is expected to improve the efficiency of business processes in the production and safety.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.25
no.4
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pp.81-95
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2000
A knowledge-based system with fuzzy production rules is a representation of static knowledge of an expert. On the other hand, a real system such as the stock market is dynamic in nature. Therefore we need a strategy to reflect the dynamic nature of real system when we make inferences with a knowledge-based system. This paper proposes a strategy of dynamic inferencing for a knowledge-based system with fuzzy production rules. The strategy suggested in this paper applies weights of attributes of conditions of a rule in the knowledge-base. A degree of match(DM) between actual input information and a condition of a rule is represented by a value [0,1]. Weights of relative importance of attributes in a rule are obtained by AHP(Analytic Hierarcy Process) method. Then these weights are applied as exponents for the DM, and the DMs in a rule are combined, with MIN operator, into a single DM for the rule. In this way, overall DM for a rule changes depending on the importance of attributes of the rule. As a result, the dynamic nature of a real system can be incorporated in an inference with fuzzy production rules.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.26
no.2
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pp.55-74
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2000
A knowledge-based with production rules is a representation of static knowledge of an expert. On the other hand, a real system such as the stock market is dynamic in nature. Therefore we need a method to reflect the dynamic nature of a system when we make inferences with a knowledge-based system. This paper suggests a strategy of dynamic inference that can be used to take into account the dynamic behavior of decision-making with the knowledge-based system consisted of fuzzy production rules. A degree of match(DM) between actual input information and a condition of a rule is represented by a value [0,1]. Weights of relative importance of attributes in a rule are obtained by the AHP(Analytic Hierarchy Process) method. Then these weights are applied as exponents for the DM, and the DMs in a rule are combined, with the Min operator, into a single DM for the rule. In this way, the importance of attributes of a rule, which can be changed from time to time, can be reflected in an inference with fuzzy production systems.
The main aim of this paper is to provide a plan for building an effective and competitive innovation system of Daeduck Valley in Korea through analysing the process of knowledge production and commercialisation of venture firms in the perspective of industry-(university) research networks. Since 1997, with the willingness of the government aimed at building' second Sillicon Valley', an ostensible innovation system cantered around the existing science technology town has been able to be built in Daeduck Valley. Nonetheless, some fundamental problems with the knowledge production and commercialisation of venture firms were appeared as the results of this study. It is led tv not only the lack of network agents and institutes that are able to facilitate and coordinate the networks of economic actors comprised of the innovation system, but also the impertinent roles of economic actors. In particular, these problems were differentiated in accordance with the growth stage of venture firms and the processes of knowledge production. Therefore, several policy implications for building innovation system are suggested in the perspective of the complement of existing innovation system of Daeduck, rather than constructing a new innovation system. At the same time, they are provided in accordance with different growth stages and knowledge production processes.
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