Objective: The aim of this study is to offer a holism based Service Experience Analysis System(HSEAS) for service design. Background: Customer experience has been focused in a lot of service area. But it is difficult to understand the customer's needs and their experiences because it's so complex and uncertain. Thus it needs holistic approach that means it's difficult to explain general character merely through the understanding of small parts that composes an object and it must be analyzed within the overall context. Method: Accordingly, the thesis paper proposes the Service Experience Analysis System that satisfies the four following needs. (1) Need of solid Experience Framework in which the special quality of the service experience is considered, (2) need of support for the semantic cohesion between different kinds of data, (3) need of support for the management and search of vast data, and (4) need of building the knowledge base system for collaborative research. Results: HSEAS combines the short information in the customers' words and behaviors or situations and circumstances and provides a place of analysis where the context of the general experience can be read and allows concrete understanding of the actual state and factor of the problem as a Combined Data Analysis Tool. Conclusion: HSEAS becomes the center of information management, analysis and connection and it provides a free collaboration place where physical condition has no relations to as a knowledge base system based on network. Application: It is expected that length and width will be added to the analysis and assistance for effectively accumulating information will be provided in the area of diverse service.
This study proposes an information retrieval method reflecting the user's preferences based on the fuzzy set theory to develop information contents which support pedestrian's navigation. Firstly, the research evaluated subjects' preferences on commercial spaces set to a hypothetical destination. Also it surveyed the causal relationship between the visual characteristics and the emotional characteristics to propose methods of Navigation Knowledge Base (NKB). The NKB was composed of three elements; 1. the correlation model between emotional characteristics, 2. the causal relationship between visual characteristics and emotional characteristics, 3. the transformation model between visual characteristics and the physical characteristics. Secondly, this study classified the pedestrian's destination search into 4 types with his or her preferences and the time conditions limited during navigation. For each type it presented the Destination Search Algorithm (DSA). Finally, the research simulated the destination search in 4 navigation types using NKB and DSA and verified the availability of the information retrieval method reflecting pedestrian's preferences. In conclusion, the proposed information search method will be applied to reflect the user's preferences to develop information appliances.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.28
no.2
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pp.177-193
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2011
This study constructed an ontology targeting journal articles and evaluated its performance. Also, the performance of a triple structure ontology was compared with the knowledge base of an inverted index file designed for a simple keyword search engine. The coverage was three years of articles published in the Journal of the Korean Society for Information Management from 2007 to 2009. Protege was used to construct an ontology, whilst utilizing an inverted index file to compare performance. The concept ontology was manually established, and the bibliography ontology was automatically constructed to produce an OWL concept ontology and an OWL bibliography ontology, respectively. This study compared the performance of the knowledge base of the ontology, using the Jena search engine with the performance of an inverted index file using the Lucene search engine. As a result, The Lucene showed higher precision rate, but Jena showed higher recall rate.
To build autonomous agents who can make a decision on behalf of humans in time-critical complex environments, the formulation of operational knowledge base could be essential. This paper proposes the methodology of how to formulate the knowledge base and evaluates it in a practical application domain. We analyze threat data received from the multiple sensors of Aircraft Survivability Equipment(ASE) for Korean helicopters, and integrate the threat data into the inductive model through compilation technique which extracts features of the threat data and relations among them. The compiled protocols of state-action rules can be implemented as the brain of the ASE. They can reduce the amounts of reasoning, and endow the autonomous agents with reactivity and flexibility. We report experimental results that demonstrate the distinctive and predictive patterns of threats in simulated battlefield settings, and show the potential of compilation methods for the successful detection of threat systems.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.17
no.4
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pp.59-67
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2014
With the development of SNS, many different areas including education are utilizing SNS in various ways. And there are more and more learners and teachers who intend to use it for learning. Lately, however, the students using SNS environment hardly consider the issues regarding copyright, so this is raising even legal issues, too. Therefore, this study has examined the degree of recognition of undergraduates on copyright and extracted the general cases of copyright which undergraduates may face in the actual class or everyday life. The cases extracted are expressed in the rules of "If ~ Then", stored in the knowledge base of rules in the rule-based system, and realized as the mobile web. And regarding the copyright-related problems inputted by the students, similar rules are drawn from the knowledge base of rules so that they can solve copyright-related problems anytime, anywhere with the mobile web in a self-directed way.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.53
no.11
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pp.596-603
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2004
This paper proposes an expert system based on the pattern recognition method which can enhance the accuracy and effectiveness of real-time bus reconfiguration strategy for the transfer of faulted load when a main transformer fault occurs in the automated substation. The minimum distance classification method is adopted as the pattern recognition method of expert system. The training pattern set is designed MTr by MTr to minimize the searching time for target load pattern which is similar to the real-time load pattern. But the control pattern set, which is required to determine the corresponding bus reconfiguration strategy to these trained load pattern set is designed as one table by considering the efficiency of knowledge base design because its size is small. The training load pattern generator based on load level and the training load pattern generator based on load profile are designed, which are can reduce the size of each training pattern set from max L/sup (m+f)/ to the size of effective level. Here, L is the number of load level, m and f are the number of main transformers and the number of feeders. The one reduces the number of trained load pattern by setting the sawmiller patterns to a same pattern, the other reduces by considering only load pattern while the given period. And control pattern generator based on exhaustive search method with breadth-limit is designed, which generates the corresponding bus reconfiguration strategy to these trained load pattern set. The inference engine of the expert system and the substation database and knowledge base is implemented in MFC function of Visual C++ Finally, the performance and effectiveness of the proposed expert system is verified by comparing the best-first search solution and pattern recognition solution based on diversity event simulations for typical distribution substation.
In this paper, we propose heterogeneous lifelog mining model in health big-data platform. It is an ontology-based mining model for collecting user's lifelog in real-time and providing healthcare services. The proposed method distributes heterogeneous lifelog data and processes it in real time in a cloud computing environment. The knowledge base is reconstructed by an upper ontology method suitable for the environment constructed based on the heterogeneous ontology. The restructured knowledge base generates inference rules using Jena 4.0 inference engines, and provides real-time healthcare services by rule-based inference methods. Lifelog mining constructs an analysis of hidden relationships and a predictive model for time-series bio-signal. This enables real-time healthcare services that realize preventive health services to detect changes in the users' bio-signal by exploring negative or positive correlations that are not included in the relationships or inference rules. The performance evaluation shows that the proposed heterogeneous lifelog mining model method is superior to other models with an accuracy of 0.734, a precision of 0.752.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.39
no.10
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pp.1108-1120
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1990
The present study is to develop an intelligent control system for flexible manufacturing system, which is suitable for a variety of manufacturing types with smaller production rates. The controller is designed to integrate heuristic rules with optimization techniques for loading as well as flow rate of parts and ultimately meeting performance indices. The control function implemented by an optimization technique is to calculate short term production rates of parts. The heuristic control determined by production rules requires knowledge base to evaluate selected loading alternatives according to short term production rate and current process information, and also to determine final decision pertaining to loading. In this case, the knowledge base is constructed using the rules for evaluating alternatives, decision criteria, and flow control of parts in manufacturing system. The database is formulated by means of managing and updating current process information. A graphic system to monitor current status of the function and operation of manufacturing system is developed, and computer simulation is carried out to evaluate the performance of the proposed controller.
To enhancing the exercise effect, exercise management systems are introduced and generally used. They create the proper exercise program through exercise prescription after determining the personal body status. When the exercise programs are created, they will consider $2weeks{\sim}3months$ period. And, existing exercise programs cannot respect with personal exercise habits or exercise period which are changing variedly. If exercise period is long, it can be caused inappropriate exercise about user current status. To solve these problems in legacy systems, this paper proposes a Context Aware Exercise Model (CAEM) to provide the exercise program considering the user context. Also, we implemented that as Intelligent Fitness Guide (IFG) System. The IFG system is selectively received necessary measurement values as input values according to user's context. If exercise kinds, frequency and strength of user are changing, that system creates the exercise program through exercise optimization algorithm and exercise knowledge base. As IFG is providing the exercise program in a real time, it can be managed the effective exercise according to user context.
Asbestos is a toxic material that can lead to lung cancer and other diseases. There is no information regarding areas in Korea that contain asbestos in nature; consequently we need to manage such areas with care. The purpose of this study was to construct a local graded map of asbestos exposure risk based on the natural occurrence of asbestos in rocks. We first developed a means of evaluating the asbestos exposure risk and produced thematic maps based on a field survey. In addition, we constructed a knowledge base for asbestos through analysis, representation and processes about asbestos data and prepare for the development of an evaluation model for asbestos exposure risk. The spatial analysis of asbestos exposure risk is based on a weighted-overlay analysis using expert opinion and the literature, and a fuzzy-overlay analysis using the uncertainty in the data. The map of asbestos exposure risk, compiled according to the weighted and fuzzy operations, is expected to be used to ensure safety and to reduce the risk of exposure to asbestos.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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