หลักสูตร : การสร้างและพัฒนาฐานข้อมูล สารสนเทศทางการบริหาร และพัฒนาฐานข้อมูล 1 อัศนีย์ ก่อ ตระกูล 16 June MEA How TO: From Smart Planet to Smart.

งานนำเสนอเรื่อง: "หลักสูตร : การสร้างและพัฒนาฐานข้อมูล สารสนเทศทางการบริหาร และพัฒนาฐานข้อมูล 1 อัศนีย์ ก่อ ตระกูล 16 June MEA How TO: From Smart Planet to Smart."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 หลักสูตร : การสร้างและพัฒนาฐานข้อมูล สารสนเทศทางการบริหาร และพัฒนาฐานข้อมูล 1 อัศนีย์ ก่อ ตระกูล 16 June 2010 @ MEA How TO: From Smart Planet to Smart MEA

2 Outlines From Smart Planet to Smart Thailand From ICT 2010 to ICT 2020 From Data to Wisdom Applications with ICT enabling and Knowledge Management The Future: XaaS 2

3 3 Smart Planet [Ref: IBM] 3

4 4 …. the way the world works. Our world is becoming INSTRUMENTED. Our world is becoming INTERCONNECTED. Virtually all things, processes and ways of working are becoming INTELLIGENT. 4

5 5 The world is connected ECONOMICALLY. SOCIALLY. TECHNICALLY. A series of shocks: Climate changeEnergy geopolitics Global supply chains Financial Crisis Plus rapidly evolving and ongoing significant trends: Changing demographicsEmpowered consumers and citizens Impact of technology

6 6 Smarter energy and utilities: Deliver utility services more reliably and efficiently The Innovation: A smarter energy grid uses smart meters and other advanced communication technologies to continuously monitor the health of the grid while better managing supply and demand. Customers can purchase electricity when it’s cheapest and even generate energy to sell back to the grid. The Benefits: Lower energy usage across the grid Reduce power outages Decrease carbon emissions Lower costs for utilities and consumers Monitor the state of the grid. Manage the flow of energy. Purchase and sell energy with dynamic pricing.

7 Technologies ++

8

9

10 Technology Trends 2009 Gartner Hype Cycle 2009

11 Top 10: IT Trends (2009) 1. Software as a Service (SaaS) 2. Virtualization 3. Enterprise Mobility 4. Energy-Efficient Data Centers 5. Security, Risk and Compliance 6. Social Networking 7. Web 2.0 8. Document Management and E-Discovery 9. Project Management and Project Portfolio Management 10. Web and Video Collaboration

12 Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technologies for 2010-2020 1. Cloud Computing 2. Advanced Analytics 3. Client Computing 4. IT for Green 5. Reshaping Data Center 6. Social Computing 7. Security – Activity Monitoring 8. Flash Memory 9. Virtualization for Availability 10. Mobile Applications

13 Mobile Applications By year end 2010, 1.2 billion people will carry mobile handsets

14 Internet Usage Growth (Daily Page Views)

15 Internet Usage in Thailand Daily Unique IP

16 Internet User on Each Day

17 Web 2.0 เว็บ 1.0 เจ้าของเว็บสร้างเว็บขึ้นมา การเพิ่มสาระใหม่ลงไปบน เว็บไซต์ของตนต้องกระทำ โดยตนเองเพื่อเชื่อมโยงกับ เว็บผู้อื่น ผู้อื่นสามารถเชื่อมโยงเข้ามา ได้เช่นกัน เว็บ 2.0 Wikipedia ซึ่งเป็นสารานุกรม ออนไลน์เกิดจากสมมติฐาน ที่ไม่น่าเขื่อว่าการเติมสารลง ไปในสารานุกรม นั้นสามารถ กระทำได้โดยโดยผู้ใช้เว็บ คนใดก็ได้ เว็บสังคม (Social web) ผู้ใช้ เติมสาระด็วยตัวเองเช่น Hi5 MySpace, Facebook,Friendster Twitter,Etc

18 Why should you care about mobile devices? 4.1 billion SMS messages being sent daily Over 276 million wireless users (source: CITA Wireless Industry Survey, 2009). 32% of Americans have used a cell phone or Smartphone to access the internet this year (source: Pew, April 2009). The mobile device will be the primary connection tool to the internet for most people by 2020. (Source: Pew, Dec. 2008).

19 Social Network:Twitter Microblogging – sharing information in 140 characters or less People “follow” your Twitter feed and get updates of your news and that of their other friends chronologically Hugely popular Can use via web, cell phone, desktop apps, etc.

20 Location-aware mobile technologies Uses GPS, compass, RFID, etc. to determine where a user’s orientation to other people, places, things, etc. http://www.flickr.com/photos/psd/21055837/

21 Location-aware apps - Zillow http://www.youtube.com/watch?v=rJfrdcbfXsc

22 Location-aware apps – Around Me

23 Convergence of virtual and physical payments: Convergence of mobile network and data services: Convergence of utility payment: Convergence of mobile and online platforms: Convergence of physical, augmented and virtual reality: Jonathan MacDonald Founder, JME @jmacdonald jme.net

24 Smart Thailand

25 From Data to Wisdom

26 Even the Caveman Needs Knowledge to Survive The information-knowledge-wisdom hierarchy. The caveman has lots of information; he selects and organizes useful information into knowledge, but he does not achieve wisdom until he has integrated his knowledge into a whole that is more useful than the sum of its parts. Source: Harlan Cleveland, "Information as a Resource," The Futurist, December 1982, 34-39.

27 Making 1+1=11 “ In the knowledge economy, the whole can be many times greater than the sum of the parts” Leif Edvinsson http://www.corporatelongitude.com http://www.corporatelongitude.com “ In the knowledge economy, the whole can be many times greater than the sum of the parts” Leif Edvinsson http://www.corporatelongitude.com http://www.corporatelongitude.com

28 Codified Knowledge Assets Knowledge Assets Working Solutions Communities of Practice Experience Expertise and Theoretical Knowledge Books, Rare books, Learning Objects Source: The Knowledge Evolution, p. 35

29 CyberBrain: Towards the Next Generation Social Intelligence

30 CyberBrain CyberBrain involves three types of interacted users Knowledge owner Knowledge broker Knowledge consumer 30 Knowledge Acquisition, aggregation, processing Knowledge Service 24-26 August 2008, Japan, Tokyo- Atsugi IAALD AFITA WCCA 2008

31 31 Information on Internet Organization Site : http://www.doae.go.th/ News, Role and Responsible, Person in charge Research Directory Site : http://research.doae.go.th/w ebrsh/qs-rsh.asp Research Paper, Researcher and Expert Information Integration Knowledge Site : http://www.ricethailand.go.th Disease Name, Cause, Symptom, Prevent and Cure

32 CyberBrain Technology and Tools 32 Be trained to use appropriate tools and technologies for constructing CyberBrain Knowledge Consumer 24-26 August 2008, Japan, Tokyo- Atsugi IAALD AFITA WCCA 2008

33 CyberBrain Technology and Tools 33 Knowledge Acquisition Tools  Document Classification Tools  Knowledge Extraction Tools  Ontology-Based Aggregation Tools Knowledge Consumer 24-26 August 2008, Japan, Tokyo- Atsugi IAALD AFITA WCCA 2008

34 34 Search Engine Google – ใช้ค้นหาเว็บไซต์ – ใช้วิธีการจับคู่คำค้นกับ คำในเอกสารโดยตรง – มีตัวช่วยตรวจคำสะกด – แนะนำคำค้นที่ เกี่ยวข้อง

35 35 Search Engine WolframAlpha – ค้นหาข้อมูลใน Knowledgebase ที่ รวบรวมไว้ – ใช้วิธีการจับคู่คำค้นกับ คำในเอกสารโดยตรง – มีการนำเสนอผลแยก ตามความหมายของ คำค้น – แสดงผลข้อมูลที่ เกี่ยวข้องกับคำค้น ทั้งหมด

36 36 Search Engine Answer.com – ระบบถามตอบ + ค้นหา เว็บไซต์ – มีระบบวิเคราะห์คำถาม อย่างง่าย – คืนผลเป็นคำตอบและ เว็บไซต์ที่เกี่ยวข้อง – แนะนำคำค้นหรือคำถาม ที่ผู้ใช้อาจสนใจ

37 37 iSearch Search Engine+ Knowledge +NLP iSearch

38 38 Knowledge Example of Rice Concept Ontology Expertise in Is sub type of Expertise in Is sub type of Caused by Has Symptom Part of Occur at Has disease Expertise in

39 39 Natural Language Processing Named entity StatusLocationDiseaseCaseDate ป่วยดองทัพไข้หวัดนก เด็กชายอายุ 3 ขวบ 10/03/09 เสียชีวิตโฮจิมินห์ไข้หวัดนก 19/03/09 Transliteration Nitrogen ไนโตรเจน SoundDe x อาครีโมเนี่ยม อะคริโมเนียม อะครีโมเนียม อาครีโมเนียม อะครีโมเนี่ยม …….. อะคริโมเนียม อะครีโมเนียม อาครีโมเนียม อะครีโมเนี่ยม …….. IE Behind i-search Q & A ผู้เชี่ยวชาญเรื่องโรคข้าว

40 40 Disease Disease Extraction Rice Disease Knowledge Extraction 40 Disease Name Frequently Occur Region Pathogen Symptom D1 = D2 = 24-26 August 2008, Japan, Tokyo- Atsugi IAALD AFITA WCCA 2008

41 41 – มีระบบตรวจสอบคำสะกด และ แนะนำคำค้นเพิ่มเติม – ค้นคืนข้อมูลเกี่ยวกับคำค้นแบบ บูรณาการให้ครอบคลุมความ ต้องการของผู้ใช้ – สืบค้นโดยระบบถามตอบเพื่อหา คำตอบได้ตรงตามความต้องการมาก ที่สุด – ปรับปรุงรูปแบบการนำเสนอข้อมูลให้ ใช้ง่ายและมีประสิทธิภาพ iSearch

42 42 iSearch for agriculture ปลูก อะไรดี เพลี้ยลง ทำ อย่างไร ขายที่ ไหนดี ใช้ปุ๋ย สูตรไหน ดี

43 43 iSearch for agriculture เกษตร กร การ ผลิต การตล าด การ ปลูก การ ดูแล รักษา ศัตรูพื ช การแปร รูป ราคา พันธุ์ พืช ความ ต้านทาน โรค ปริมา ณ ผลผลิ ต Example of concept node for agriculture

44 44 iSearch for agricultural Concept PMM (Problem, Man, Method) PMM Method Problem Man What is the problem? Why the problem occurs? Who is able to solve the problem? How to solve the problem?

45 45 The Idea Behind CyberBrain Scattered Knowledge 45 Diseaseresponse Solution Disease Human Expert Brown Spot http://www.ricetha iland.go.th/rkb/... http://brrd.ricethailand.go.th/www/..... http://plantpro.doae.go.t h/diseasegroup/.... 24-26 August 2008, Japan, Tokyo- Atsugi IAALD AFITA WCCA 2008

46 46 Know who

47 47 Know who Catalog

48 48 Know who Graph Browser

49 49 Know who CV generator

50 50 Knowledge Aggregation 50 Expertise in Is sub type of Expertise in Is sub type of Cause by Has Symptom Part of Occur at Has disease Expertise in Solution has 24-26 August 2008, Japan, Tokyo- Atsugi IAALD AFITA WCCA 2008

51 Plant Vegetables Fruits พืช เส้นใย พืช อาหาร ประดู่ ปีบ ไม้ใบ ประดับ ปอฝ้าย ไม้ยืนต้น ประดับ ไม้เลื้อย ประดับ Ornamental Field Crop พืช น้ำมัน คัดเค้า ขจร โกสน กวนอิม ปาล์ม คะน้ากะหล่ำปลีกระเทียม... มังคุด ลำไย สัปปะรด... งาข้าวโพดอ้อย ความสัมพันธ์แบบ Generic-Specific concept Plant Taxonomic Ontology (Light-weight)

52 Plant CauseSymptom Cultivation Pest... ความสัมพันธ์เฉพาะด้าน (เช่น มีนักวิจัย, มีการปลูก) concept Protection Disease Affiliation literature Expert Plant Taxonomic Ontology (Light-weight)

53 Anti-cancer Animal Root-crop IS- A Drag on Carrot Plant Root Ontology & Reasoning Check Consistency Infer Relationship subClass(Plant) & hasColor(Orange) Dragon Fruit Fruit

54 ผักกาดหอม ประดู่ คัดเค้า ข้าว Query= {Ornamental} ผักกาดหอม ประดู่ ลีลาวดี ข้าว Query= {Ornamental} ประดู่ ลีลาวดี ประดู่ ไม้ประดับ ลีลาวดี โกสนกวนอิม is-a Ontology & Intelligent Search Engine

55 ผักกาดหอม ประดู่ ข้าวหอมมะลิ ข้าวเสาไห้ Query= {Rice and Pest} Jusmine Rice ข้าวเสาไห้ การแปรรูป ข้าว ศัตรู วิธีปลูก เพลี้ยไฟ หนอนกอ หอยเชอรี่ ข้าวเสาไห้ หอยเชอรี่ เพลี้ยไฟ Aptid หอมมะลิ ข้าว เสาไห้ข้าวเหนียว Ontology & Intelligent Search Engine

56 Intelligent Search Engine: K - Services Know-how (skill, procedure) Know-who (tracking for help) Know-what (structural knowledge, patterns) Know-why (deeper knowing) Know-when (timing) Know – where (place, context and tracking) Adapted from Skyrme, D. (1999) Knowledge networking: creating the collaborative enterprise. Butterworth- Heinemann, Oxford, p. 46.

57 57 Disease Event Tracking

58 More Applications

59 59 Plant Advising System

60 ปุ๋ยสั่งตัด 60 ลงทะเบียน ปุ๋ยสั่งตัด 1 1 ส่ง SMS NPK 2 2 รับสูตรปุ๋ยสั่ง ตัด 3 3 ด้านซอฟต์แวร์ ระบบ 1-2-3 ปุ๋ยสั่งตัด

61 บริการข่าวสารผ่านมือถือ 61

62 Digital Libraries: the Future “It's hard to make predictions, especially about the future“ (Yogi Berra) “The best way to predict the future is to invent it” (Alan Kay) More digital, less paper. More searching, less organizing. Bigger, fewer. School, Universities, libraries, society including organization

63 Collection OCR Metadata Tools Texts Image Texts Multimedia Database (D-Space) Access Search Engine Services Document Clustering Delivering System Query System Layer Speech to Texts Voice Texts Video   

64 Text Conversion Module (2) Skew Marginal Noise Salt-and-Pepper Noise

65 Extracting metadata from students’ thesis abstract Name:อุบลวรรณ Surname:นนทพันธุ์ Year:2543 Title:การเร่งปฏิกิริยาการย่อยสลายมูลฝอยเศษ อาหารในกระบวนการหมักแบบไร้ออกซิเจน Major:วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม Department:โครงการสหวิทยาการระดับบัณฑิตศึกษา …….

66 Extracting metadata from students’ thesis abstract (2)

67 Digital Library KU Image Cleanser /OCR Meta Data Extraction Classification

68 KU Image Cleanser

69 OCR

70 70 โครงการพัฒนากรอบแนวทาง การเชื่อมโยงรัฐบาลอิเล็กทรอนิกส์แห่งชาติ ระยะที่ 4 : จากกรอบสู่แผนการปฏิบัติ

71

72 Connected: Governments Connected Transactional Interactive Enhanced Emerging

73 Connected: Governments 1. Horizontal connections (among government agencies) 2. Vertical connections (central and local government agencies) 3. Infrastructure connections (interoperability issues) 4. Connections between governments and citizens 5. Connections among stakeholders (government, private sector, academic institutions, NGOs and civil society)

74 74 2008 e-Government Readiness Index 1 2 3 4 5 23 34 45 52 64 Sweden Denmark Norway United States Netherlands Singapore Malaysia Brazil Columbia Thailand

75 75 Internally Avoidance of duplication Reducing transaction costs Simplifying bureaucratic procedures Greater efficiency Greater coordination and communication Enhanced transparency Information sharing between agencies Security of information management Externally Faster service delivery Greater efficacy Increased flexibility of service use Innovation in service delivery Greater participation Greater citizen empowerment Citizen participation ICT-enabled connected governance contributes to: ICT-enabled Connected Governance

76 76 Example

77 77 ขอบเขตและเป้าหมาย วาระแห่งชาติ ยุทธศาสตร์ ICT ของประเทศ ภาระกิจหลักของแต่ละกระทรวง การลงทะเบียนและบูรณาการรายการ ข้อมูลผ่านระบบออนไลน์ การสำรวจและสัมภาษณ์ Data Landscape Information Logistic Roadmap Input output 3-Transactions

78 78 Data Landscape

79 79 Data Landscape

80 80 Data Landscape

81 81 พ่อ-แม่พันธุ์ปลา Hatchery ลูกปลา 21 วันแรก ให้ฮอร์โมนเพื่อให้ปลาเป็นเพศผู้ อนุบาลลูกปลาถึงขนาด 2 นิ้ว การเลี้ยงในบ่อดินแบบแบบพัฒนา การเลี้ยงในบ่อดินแบบกึ่งพัฒนา การเลี้ยงในกระชังแหล่งน้ำปิด การเลี้ยงในกระชังแหล่งน้ำเปิด ตลาดในประเทศ โรงงานแปรรูป ตลาดต่างประเทศ ผู้บริโภค กรมประมง Traceability มกอช. Supply chain กรมส่งเสริมการเกษตร ทะเบียนเกษตรกร Knowledge services กรมชลประทาน กรมเจ้าท่า กรมอุตุนิยมวิทยา อตก. สศก. กรมการค้าภายใน กรมโรงงานอุตสาหกรรม สคบ. Food Chain Logistics

82 3. Tools (Data Cleansing) Data Quality Interoperability Data Usability Security 1.Data Standard (Minimal data set) 5.Security Policy (for Data & Applications), 6.Network & Infrastructure (Management & Monitoring Tools) 4. Process (for Strategy, Management, Operation) 2.Conversion Tools (Metadata broker) 4. Process (for Quality) โครงการ NHIS ระยะที่ 1: Data Set for Payment Systems ระยะที่ 2: Clinical Data Set for National Health

83 Data Interchange Roadmap flowerMap

84 TECHNOLOGY FOCUS AREAS FOCUS AREAS Ubiquitous Life Long Learning Health Care Tourism Agriculture and Fishery Infrastructure, Data standardization, Basemap, Map engine Knowledge Engineering, Security, Sensor Technology: Vaja6 etc. Social Network Software, Analytic and Predictive Model, Component business Model Wireless sensors network, geo sensors etc, mobile cloud computing

85

86 Tools & Application for Healthcare Services

87 The Future: XaaS

88

89

90 Software As Service “ Software is going to have to change from being a collection of monolithic programs that are difficult to integrate, change, and reintegrate to being a set of services defined by a services-oriented architecture”

91 Framework Core Enterprise Services Intelligence/Instrument Healthcare Referral System Alert Notification Digital Video Surveillance Emergency Management Knowledge Ingestion & Collection Wearable Device Visualization Normalize & standardize Smart Healthcare Services A Service Research Innovation Model for Smart Healthcare Service Geo Special Surveillance Emerging Infectious Disease Tele rehabilitation Preventive Medicine Interconnected Data and Knowledge Web Services: Federation

92 Conclusion Opportunities Strong Policy and Demand Content Infrastructure Research Strength Risk Continuously support (policy) Continuously develop, implementation and maintenance Continously Users’ Patience