ดาวน์โหลดงานนำเสนอ
งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ
1
ฐานความรู้ออนโทโลยี Ontologies
ดร.มารุต บูรณรัช ห้องปฏิบัติการวิจัยเทคโนโลยีภาษาและความหมาย ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็คทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ
2
Semantic Web Stack Adapted from
3
หัวข้อบรรยาย Introduction to Semantic-based Knowledge Management
Ontology and Applications Ontology Development using Hozo Introduction to Ontology Application Development Ontology Application Management (OAM) Framework
4
ห้องปฏิบัติการวิจัยเทคโนโลยีภาษาและความหมาย
การจัดการความรู้เชิงความหมาย Introduction to Semantic-based Knowledge Management ดร.มารุต บูรณรัช ห้องปฏิบัติการวิจัยเทคโนโลยีภาษาและความหมาย ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็คทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ
5
Outline กระบวนการจัดการความรู้ (KM Processes)
การจัดการความรู้เชิงความหมาย (Semantic-based Knowledge Management) ฐานความรู้สำหรับคอมพิวเตอร์ (Ontology) เครื่องมือสนับสนุนการจัดการความรู้เชิงความหมาย (Semantic-based Knowledge Management Tools) ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน
6
กระบวนการจัดการความรู้ (KM Processes)
7
การจัดการความรู้ภายในองค์กร
ในปัจจุบันสารสนเทศ (Information) ไม่สามารถตอบสนองความต้องการใน เรื่องราวต่างๆ ขององค์กรได้ทั้งหมด เนื่องจากสารสนเทศมีเป็นจำนวนมากเกิน กว่าความต้องการ (Information Overload) จึงต้องมีการเปลี่ยนรูปจาก สารสนเทศให้มาอยู่ในรูปแบบของความรู้ (Knowledge) การจัดการความรู้ (Knowledge Management หรือ KM) มีความแตกต่างจากการจัดการ สารสนเทศ (Information Management หรือ IM) เป็นที่ยอมรับกันมากยิ่งขึ้นว่าการจัดการความรู้ได้เข้ามามีส่วนสำคัญอย่างยิ่ง ต่อการพัฒนาประสิทธิภาพขององค์กร เทคโนโลยีเป็นเครื่องมือสำคัญหนึ่งในการในการสนับสนุนการจัดการความรู้
8
ความรู้ (Knowledge) “คือ ผลสรุปของการสังเคราะห์สารสนเทศ (information) โดยพิจารณาถึง ความสัมพันธ์ของสารสนเทศเทียบเคียงกับความรู้ที่มีอยู่ จนได้ผลสรุปที่ชัดเจน ถูกต้อง สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในกิจกรรมต่างๆ ต่อไปได้อย่างเหมาะสม”
9
ประเภทของความรู้ ความรู้สามารถแบ่งออกเป็น 2 ประเภทใหญ่ๆ คือ ความรู้ที่ชัดแจ้ง หรือ ความรู้สาธารณะ (Explicit Knowledge) เป็นความรู้ที่ได้รับการเขียนหรืออธิบายถ่ายทอดออกมาเป็นลายลักษณ์ อักษร ฟังก์ชั่นหรือสมการ ความรู้ที่ซ่อนเร้น หรือ ความรู้ที่อยู่ในตัวบุคคล (Tacit Knowledge) เป็นความรู้ซึ่งสามารถเขียนหรืออธิบายได้ยาก เช่น ความรู้ที่เป็นทักษะ หรือความสามารถส่วนบุคคล
10
การจัดการความรู้ (Knowledge Management)
แหล่งที่มา: สถาบันส่งเสริมการจัดการความรู้เพื่อสังคม (สคส.)
11
องค์ประกอบของการจัดการความรู้ (KM Components)
12
กระบวนการจัดการความรู้ (KM Processes)
13
ความรู้องค์กรอยู่ที่ใด
14
กระบวนการสร้างความรู้ – SECI Model
“Knowledge Spiral” I. Nonaka and H. Takeuchi, The Knowledge Creating Company (1995)
15
กระบวนการสร้างความรู้ – SECI Model (2)
S = Socialization การสร้างความรู้ด้วยการแบ่งปันประสบการณ์โดยการพบปะ สมาคม และ พูดคุยกับผู้อื่น ซึ่งจะเป็นการถ่ายทอด แบ่งปัน ความรู้ที่อยู่ในตัวบุคคลไป ให้ผู้อื่น E = Externalization การนำความรู้ในตัวบุคคลที่ได้นำมาพูดคุยกันถ่ายทอดออกมาให้เป็นสิ่ง ที่จับต้องได้หรือเป็นลายลักษณ์อักษร C = Combination การผสมผสานความรู้ที่ชัดแจ้งมารวมกัน และสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ เพื่อให้สามารถนำความรู้นั้นไปใช้ในทางปฏิบัติได้ I = Internalization การนำความรู้ที่ได้มาใหม่ไปใช้ปฏิบัติหรือลงมือทำจริง ๆโดยการฝึกคิด ฝึกแก้ปัญหา จนกลายเป็นความรู้และปรับปรุงตนเอง
16
กระบวนการจัดการความรู้ (KM Processes)
Structuring Knowledge
17
การจัดระเบียบความรู้ (Knowledge Codification)
capture and organization of knowledge so that it can be found and re-used take the mass of knowledge accumulated through scanning and structure it into an accessible form Best Practices Directories of Experts (People)
18
การจัดระเบียบความรู้ (Knowledge Codification) (2)
19
การจัดระเบียบความรู้ (Knowledge Codification)
การจัดระเบียบความรู้ 4 แนวทาง (Ruggles 1997): ความรู้ด้านกระบวนการ (Process knowledge) แนวทางปฏิบัติที่ให้ผลลัพธ์ดีที่สุด (best practices) เน้นเพื่อประโยชน์การเพิ่มประสิทธิภาพ (increasing efficiency) ความรู้แบบข้อเท็จจริง (Factual knowledge) ทำได้ง่ายที่สุด บันทึกข้อเท็จจริงเกี่ยวกับบุคคล/สิ่งต่างๆ Ruggles, R. (1997), Knowledge management tools, Oxford: Butterworth-Heinemann
20
การจัดระเบียบความรู้ (Knowledge Codification)
การจัดระเบียบความรู้ 4 แนวทาง (Ruggles 1997): (ต่อ) ความรู้ที่เป็นหมวดหมู่ (Catalog knowledge) บอกว่าจะหาสิ่งไหนได้จากที่ไหน เช่น ข้อมูลบุคคลแยกตามสาขาความเชี่ยวชาญ (directory of expertise) ความรู้ทางวัฒนธรรม (Cultural knowledge) ทำอย่างไรจึงจะได้ถูกต้องเหมาะสมตามธรรมเนียม วัฒนธรรม Ruggles, R. (1997), Knowledge management tools, Oxford: Butterworth-Heinemann
22
การจัดการความรู้เชิงความหมาย (Semantic- based Knowledge Management)
23
เว็บความหมาย (Semantic Web)
24
ทิศทางการพัฒนาเทคโนโลยีเว็บ
25
ทิศทางการพัฒนาเทคโนโลยีการสืบค้นข้อมูล
26
สถาปัตยกรรมเว็บเชิงความหมาย
Semantic-based Knowledge Management
27
Semantic Web Technology for Knowledge Management
28
การจัดการความรู้เชิงความหมาย (Semantic-based Knowledge Management)
มีการประมาณการว่า 80% ของข้อมูลที่มีอยู่ภายในองค์กรอยู่ในรูปแบบ ของเอกสาร (Unstructured Information) (Forrester Research, 2007) เช่น Documents, s, web pages เป็นต้น ข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบเอกสารเหล่านี้ ในบางครั้งไม่สามารถตอบสนองความ ต้องการในการที่จะแก้ปัญหาในการทำงานประจำวันได้อย่างทันท่วงที การไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นต่อการปฎิบัติงานก่อให้เกิดปัญหา ประสิทธิภาพในการทำงานลดลง (Reduced productivity) มีข้อมูลไม่เพียงพอต่อการตัดสินใจ (Incomplete knowledge to support decision making) การจัดการความรู้เชิงความหมายเป็นแนวทางหนึ่งที่สามารถนำมา ประยุกต์ใช้ในการจัดระเบียบและเชื่อมโยงข้อมูลที่มีอยู่ในแบบองค์ความรู้ เฉพาะทาง หรือออนโทโลยี (Ontology)
29
การจัดการความรู้เชิงความหมาย (Semantic-based Knowledge Management) (2)
การจัดการความรู้เชิงความหมายเป็นการจัดเก็บองค์ความรู้เฉพาะทางที่ สามารถนำไปใช้ในระบบสารสนเทศและโปรแกรมคอมพิวเตอร์ได้ ใน รูปแบบของฐานความรู้สำหรับคอมพิวเตอร์หรือออนโทโลยี (Ontology) เทคโนโลยีวิศวกรรมความรู้ (Knowledge Engineering) เพื่อใช้ในการรวบรวมและจัดเก็บ องค์ความรู้ (Knowledge Acquisition) การจัดการความรู้เชิงความหมายมีความเกี่ยวข้องทั้งกับความรู้ชนิดที่เป็น ลายลักษณ์อักษร และ ความรู้ชนิดที่อยู่ในตัวบุคคล (Explicit + Tacit Knowledge) ต้องอาศัยแหล่งความรู้ทั้งที่อยู่ในรูปของเอกสารอ้างอิง (Reference documents) และจาก ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะสาขา (Domain experts)
30
ฐานความรู้สำหรับคอมพิวเตอร์ (Ontology)
ฐานความรู้หรือออนโทโลยี (Ontology) เป็นองค์ความรู้เฉพาะทางที่จัดเก็บอยู่ใน รูปแบบที่มีโครงสร้าง (structured knowledge) สามารถนำไปประมวลผล ใช้งาน ในโปรแกรมประยุกต์ต่างๆ ให้มีความชาญฉลาด (intelligence) และเพิ่มความเป็น อัตโนมัติของกระบวนการ (automation) มากยิ่งขึ้น ฐานความรู้หรือออนโทโลยีที่พัฒนาขึ้นโดยวิศวกรความรู้ (Knowledge engineers) ร่วมกับผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง (Domain experts) จะช่วยให้สามารถนำความรู้เฉพาะ ทาง (Domain knowledge) ไปประยุกต์ใช้ในโปรแกรมคอมพิวเตอร์และระบบ สารสนเทศได้อย่างหลากหลาย เทคโนโลยีวิศวกรรมความรู้ (Knowledge engineering) มีส่วนสำคัญอย่างยิ่งต่อ การพัฒนาและจัดเก็บองค์ความรู้ให้สามารถนำไปใช้งานในโปรแกรมและระบบ สารสนเทศต่างๆได้
31
ประโยชน์ของการพัฒนาฐานความรู้สำหรับระบบสารสนเทศ
เพิ่มความอัตโนมัติของกระบวนการ (Automation) ลดภาระของมนุษย์ (Reduced workloads) เพิ่มความแม่นยำ ลดข้อผิดพลาด (Reduced errors) สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้ในโปรแกรมและระบบ สารสนเทศต่างๆ ได้กว้างขวางยิ่งขึ้น (Interoperability) ฐานความรู้สามารถแบ่งปันและใช้ซ้ำได้ (Share and reuse)
32
การสืบค้นข้อมูลเชิงความหมาย (Semantic Search)
เครื่องมือสนับสนุนการจัดการความรู้เชิงความหมาย (Semantic-based Knowledge Management Tools) โปรแกรมช่วยสนับสนุนการสร้างองค์ความรู้เฉพาะทาง (Ontology Development Tool) โปรแกรมจัดการการเชื่อมโยงข้อมูลที่มีอยู่เข้ากับองค์ความรู้เฉพาะทาง (Database-Ontology Mapping Tool) โปรแกรมประยุกต์ที่นำองค์ความรู้เฉพาะทางมาใช้ประโยชน์ (Ontology Applications) เช่น การสืบค้นข้อมูลเชิงความหมาย (Semantic Search) ระบบแนะนำข้อมูล (Recommender System) ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support System)
33
Ontology Development Tool
ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง (Domain Experts) โปรแกรมช่วยสร้างออนโทโลยี (Ontology Editor) เอกสารอ้างอิง (Reference Documents)
34
ตัวอย่างการพัฒนาฐานความรู้สำหรับการดูแลรักษาโรคเบาหวาน
35
ตัวอย่างการพัฒนาฐานความรู้สำหรับการดูแลรักษาโรคเบาหวาน (2)
36
IF Patient.Eye.Result =“No DR” THEN Patient.Eye.FollowUp=12
IF Patient.Eye.Result =“Mild NPDR” THEN Patient.Eye.FollowUp=6 IF Patient.Eye.Result =“Moderate NPDR” THEN Patient.Eye.FollowUp=3 IF Patient.Eye.Result =“Severe NPDR” OR Patient.Eye.Result =“PDR” THEN Patient.Eye.FollowUp=0 แปลงองค์ความรู้จากเอกสาร CPG ให้อยู่ในรูปแบบของฐานความรู้สำหรับ โปรแกรมคอมพิวเตอร์
37
แปลงข้อความจากเอกสาร CPG ให้อยู่ใน รูปแบบฐานความรู้ที่โปรแกรมคอมพิวเตอร์ สามารถนำไปใช้งานได้
HBA1c (X, “high”) OR FBS(X, “high”) OR Lipid(X, “high”) คำแนะนำ (X, a) a=“ออกกำลังกายหนักปานกลาง 150 นาที/สัปดาห์ หรือออกกำลังกายหนักมาก 90 นาที/สัปดาห์ ควรกระจายอย่างน้อย 3 วัน/สัปดาห์ และ ไม่งดออกกำลังกายติดต่อกันเกิน 2 วัน (CPG หน้า 16)”
38
การประยุกต์ใช้งานในโปรแกรมแจ้งเตือนความจำ (Reminder) สำหรับฐานข้อมูลผู้ป่วยเบาหวาน
ข้อมูลแจ้งเตือนให้ผู้ป่วยเข้ารับการตรวจตาตามระยะเวลาที่กำหนดไว้โดยพิจารณาจากผลการตรวจตาครั้งล่าสุด
39
ข้อแนะนำสำหรับผู้ป่วยที่มีระดับไขมันสูง
40
Integration Framework of Semantic-based Knowledge and Information System
Books, References, Documents Experts Tacit Knowledge Ontologies, Rules Explicit Knowledge KNOWLEDGE CAPTURE (Creation) KNOWLEDGE CODIFICATION OWL,RDF DATABASES KNOWLEDGE ACCESS & SHARING SPARQL Knowledge Applications Semantic-based Knowledge Portal KNOWLEDGE BASE
41
Integration Framework of Knowledge and Information System (2)
ระบบสารสนเทศ/ ฐานข้อมูล (Information System/ Database) ฐานความรู้ (Knowledge base) ออนโทโลยี (Ontologies) และ กฎ (Rules) โปรแกรมประยุกต์ใช้งานความรู้ (Knowledge Applications) ระบบสืบค้นเชิงความหมาย (Semantic Search System) ระบบแนะนำข้อมูล (Recommender System) เว็บท่าศูนย์กลางความรู้ (Knowledge Web Portal)
42
Integration Framework of Knowledge and Information System (3)
ส่วนการเข้าถึงและแบ่งปันสารสนเทศและความรู้ (Information and Knowledge Access and Sharing) เชื่อมโยงฐานข้อมูลเข้ากับฐานความรู้ (Database – Ontology Mapping) โดยใช้มาตรฐานเว็บเชิงความหมาย (Semantic Web Standards) มาตรฐานข้อมูล RDF (Resource Description Language), OWL (Web Ontology Language) ภาษาการสืบค้นข้อมูล SPARQL (RDF Query Language)
43
สรุป - การจัดการความรู้เชิงความหมาย
การจัดการความรู้ในรูปแบบที่มีโครงสร้างที่สามารถ นำไปประยุกต์ใช้งานได้ในระบบสารสนเทศ ออนโทโลยี (Ontology) เป็นรูปแบบของฐานความรู้ ที่สามารถประมวลผลได้โดยระบบสารสนเทศและ โปรแกรมคอมพิวเตอร์ เพื่อช่วยเพิ่มความชาญฉลาด (intelligence) และความอัตโนมัติ (automation) ของกระบวนการ (process) สามารถนำไปใช้ซ้ำ (reuse) ในระบบสารสนเทศและโปรแกรมคอมพิวเตอร์ต่างๆ ได้
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
