應用知識管理於營建自動化多重路徑搜尋架構之研究-文庫吧資料
2025-06-25 04:15本頁面
【正文】 圖三 以技術內(nèi)容為主之分類架構圖表一 技術內(nèi)容分類架構之優(yōu)、缺點分析以技術內(nèi)容為主之分類架構分類方式優(yōu) 點缺 點技術內(nèi)容1. 以技術內(nèi)容分類，方向清楚。以下將其資料分類架構之優(yōu)點及其較不完善之地方加以整理，如表一所示。以下將介紹目前較為重要之資訊來源的資料分類架構，並加以分析之：一、實際案例分類及搜尋路徑分析研究本文蒐集以技術內(nèi)容、年度與兩者結合之分類與搜尋路徑之實際案例進行探討，分述如下：由營建署網(wǎng)站中「營建自動化及電子化」部分可得知網(wǎng)站所提供之相關資料，其分類方法是以技術內(nèi)容為主，所謂技術內(nèi)容即為規(guī)劃設計、施工作業(yè)、材料機具、營建管理、技術研發(fā)等等，其營建署對於自動化資料之分類架構如【圖三】所示。資料分類，是使資訊能有效傳達前之工作，即是將資料轉變?yōu)橘Y訊之過程?！緢D二】為基本之智慧型資料庫，如下圖示：圖二 智慧型資料庫建置流程圖5二、搜尋資料之方式一般資料搜尋方式分為一對一與一對多及多對多三種型態(tài)，搜尋方式亦因資料儲存方式不同而異，常見之資料儲存型態(tài)可分為獨立型與整合型，一對一搜尋即因資料儲存型態(tài)為獨立型，故當使用者進行搜尋時，只能藉由單一路徑找尋到所儲存之單筆資料，所謂多對多的關聯(lián)實際蘊涵了兩個一對多的關聯(lián)，而一對多搜尋則因儲存資料時，先將各資料作整合性之工作，故其可以避免資料因其屬性不同而重複儲存，搜尋資料時即可由單一路徑找尋到多筆相同屬性之資料。（四）智慧型資料庫建立一個智慧型資料庫可以從基本的資料輸入時採用集散式、分散式資料取樣，用微處理機之系統(tǒng)元件作儲存，並且根據(jù)資料任務需求將大量的原始資料作分類彙整。（三）資料系統(tǒng)化現(xiàn)代資料處理著重於系統(tǒng)化及標準化，何謂系統(tǒng)化？彼此間有相關聯(lián)性的若干元件，依其原本即有之功能達到某一給定的目的，但這些元件往往都有其相近的因素，所以整合每個特性並且建立彼此間相互聯(lián)繫的整體為系統(tǒng)之主要工作。以下將介紹KM在資料庫建置之四個策略模式：(洪銘揚，2001 / 胡瑋珊譯，1999)（一）人性化思考模式為了改善大眾過去對資料庫的傳統(tǒng)認知，不再是單一路徑的收尋，因此結合人類邏輯上之判斷方式來規(guī)劃此分類架構，提昇不同階程的普遍適用性。以科技的方式將內(nèi)隱資料外擴化並轉換為訊息（message）讓其成為具影響力的資訊（information），並且由人類的大腦應用成為知4識（knowledge），在透過交流後蓄積與蘊育即具有智慧（vocabulary）之利用價質。(林淳一，1998 / 國立臺北科技大學工程學院主編，知識管理，2001)圖一 原始資料與智慧間之關係圖剖析資料轉變?yōu)橹腔壑^程與應用知識管理於系統(tǒng)及搜尋資料之方式兩大部分，為提升速度及效益的重要基本元素。本文首先綜合介紹知識管理其基本定義，並探討資料在處理上的相關理念，其相關內(nèi)容如下所敘：知識管理（Knowledge Management ）簡稱KM，本文之知識管理定義係指能將有意義的資料流通於組織系統(tǒng)內(nèi)，透過科技化之方式進行整合與分析，藉由這些資料轉換成提供企業(yè)內(nèi)有形與無形的資訊資產(chǎn)，並結合人類大腦與科技的控管，成為有效益之利用價值。藉由此分類方式所採行之組織系統(tǒng)化，達成資料之整合與儲存工作，讓所累積之過去資料達到共通整合層面的效應。舉營建類十年成果資料彙整作為例子，所彙整資料含3擴了網(wǎng)際網(wǎng)路上提供的資源及各營建自動化相關案例光碟資料片，找尋近十年來營建類所發(fā)展的新技術與研究。建置分類架構前先考慮人與人在思維、判斷力上可能出現(xiàn)的差異，如何讓該分類架構簡單、明確化地使人方便查詢，從知識管理學上認為彙整資料含闊了人性化思考、內(nèi)隱知識外顯化、資料系統(tǒng)化和智慧型資料庫，本文將應用這些層層相扣的策略來探討資料分類架構。簡單的說，知識管理就是如何將未經(jīng)整理之knowhow轉變成為有價值、有系統(tǒng)且可以重複應用之知識及智慧，經(jīng)由學習的過程中從事創(chuàng)新，其特質乃在於不斷學習、交換意見並創(chuàng)造新價值。 it also develops and reorganizes the outes of construction automation within ten years as well as categorizing the related information to human logical thinking. To discuss the information storage and its process in this research, it is expected to resolve traditional structural problems of information search. It applies to transfer the information to knowledge and allow the knowledge to bee intelligence. Therefore, the ideas of knowledge management and related information estimation were
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