As information resources have become more various and the number of the resources has increased, knowledge customization on the social web has been becoming more difficult. To reduce the burden, we offer a framework for context-based similarity calculation for knowledge customization using ontology on the CBR. Thereby, we newly developed context- and intensity-based similarity calculation methods which are applied to extraction of the most similar case considered semantic similarity and syntactic, and effective creation of the user-tailored knowledge using the selected case. The process is comprised of conversion of unstructured web information into cases, extraction of an appropriate case according to the user requirements, and customization of the knowledge using the selected case. In the experimental section, the effectiveness of the developed similarity methods are compared with other edge-counting similarity methods using two classes which are compared with each other. It shows that our framework leads higher similarity values for conceptually close classes compared with other methods.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.985-987
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2015
In this study, we propose an ontology based knowledge service system for efficient and sustainable sports events management with information and communication technology. For delivering personalized information and knowledge which relate on sports event operation and management, we analyze the core operations and suggest structure of sport event life-cycle process. Also, we design ontology based knowledge service as proposed in this study to apply on a golf tournament event management system.
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.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.35
no.4
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pp.285-308
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2018
Knowledge utilization is an activity directly linked to organizational capacity and is the most essential activity in knowledge management that is to produce new values. Thus, systematic and comprehensive understanding of factors and the environment that affect knowledge utilization are needed. The purpose of this study is to investigate the effects of information culture and organizational culture on knowledge utilization. For this, data were collected from 300 workers from 6 institutions including government-funded research institutes, libraries, and cooperation research institutes. This study analyzes the effects of six aspects of information cultures and four organizational culture types on knowledge utilization. The results show that information cultures(control, transparency, proactiveness) and organizational culture (The Clan Culture, The Adhocracy Culture, The Market Culture, The Hierarchy Culture) are significantly influential factors for the knowledge utilization. Based on results, this study provides the implication of knowledge sharing in the organizations and suggests further studies.
What the structure of knowledge management capability (KMC) to improve the organizational performance is an important issue for researchers and practitioners with growing interest in recent years. In this paper, we begin with a deep thinking about the resource-based view and knowledge-based view of the firm applying to knowledge management issues. By exploring the two underlying theories of knowledge management, together with an intensive review and interpretation of existing literatures, we obtain six major dimensions of KMC. We then propose an integrated conceptual model of KMC and its relationship with organizational performance. A PLS analysis of the gathered data from organizations in Korea which already have enterprise-wide knowledge management systems is conducted to validate the proposed model. We discuss several meaningful implications and draw several insightful conclusions surrounding the KMC.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.48
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pp.213-222
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1998
The objective of this study is to develop a knowledge-based scheduler applying simulation and knowledge base. This study utilizes a machine induction to build knowledge base which enables knowledge acquisition without domain expert. In this study, the best job dispatching rule for each order is selected according to the specifications of the order information. And these results are built to the fact base and knowledge base using the attribute-oriented induction method and simulation. When a new order enters in the developed system, the scheduler retrieves the knowledge base in order to find a matching record. If there is a matching record, the scheduling will be carried out by using the job dispatching rule saved in the knowledge base. Otherwise the best rule will be added to the knowledge base as a new record after scheduling to all the rules. When all these above steps finished the system will furnish a learning function.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.8
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pp.2075-2082
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1998
Rule-based knowledge representHtion is, the most popular technique for ,storage and manipulation of domain knowledge in expert system. By the way, the amount of knowledge increases more and more in this representatiun technique, it, relationship becomes complex, and even its contents can be modified. This is the reason why rule-based knowledge representation technique requires a verification ,system which can maintain consistency and completeness of knowledge base. This paper is to propose a verification system for consistency and completeness of knowledge base to promote the efficiency and reliability of expert system. After verifying the potential errors both in structure and in semantics whenever a new rule is added, this system renders knowledge base consistent and complete by correcting them automatically or by making expert correct them if it fails.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.355-361
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1999
An application of case-based reasoning is proposed to build an influence diagram for identifying successful new ventures. The decision to invest in new ventures in characterized by incomplete information and uncertainty, where some measures of firm performance are quantitative, while some others are substituted by qualitative indicators. Influence diagrams are used as a model for representing investment decision problems based on incomplete and uncertain information from a variety of sources. The building of influence diagrams needs much time and efforts and the resulting model such as a decision model is applicable to only one specific problem. However, some prior knowledge from the experience to build decision model can be utilized to resolve other similar decision problems. The basic idea of case-based reasoning is that humans reuse the problem solving experience to solve a new decision. In this paper, we suggest a case-based reasoning approach to build an influence diagram for the class of investment decision problems. This is composed of a retrieval procedure and an adaptation procedure. The retrieval procedure use two suggested measures, the fitting ratio and the garbage ratio. An adaptation procedure is based on a decision-analytic knowledge and decision participants knowledge. Each step of procedure is explained step by step, and it is applied to the investment decision problem in new ventures.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.876-877
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2014
In recently, the SNS which is the hot issue of the knowledge-based information age use various goal based on human networking. This service construct a human relationship which exchange of information and opinion freely, and can extend the human network relationship using open his profile and closeness others. But, each individual's privacy invasions and pissing based on information open and sharing are rising. In this paper we present a method of protecting the SNS group's communications and information interchangeability efficiently.
In general, users of design software such as Photoshop, search for information online when they want to obtain related knowledge. However, it is very difficult to find the exact information they want about designs because available knowledge sharing systems are very broad in what they manage, and it is rare that such systems would provide any design-specific Q&A or exchange of information functionality. In the paper we development a video based system for sharing design knowledge that supplies Q&A, lecture, knowledge trade function etc. utilizing multimedia like text, image and video reflecting the characteristics of design knowledge. The system are expected to contribute to the competitiveness of products through sharing design knowledge. In the near future the system will need to expand to a framework that can be shared with a variety of knowledge, as well as design knowledge.
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