抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文は,知識獲得プロセスの間に獲得した自然言語表現の形式におけるタスク知識を組織化し,モデル化するために,TTIPP方法論,タスク分析の統合,タスクオントロジー,統合定義関数モデリング(IDEF0),Petriネット,およびPetriネットマーク言語(PNML)を提示した。方法論の目標は,言語形式で多く表現され,問題解決知識の性質に光を投げるために,様々な利害関係者に対するWebを通して,より有用で,アクセス可能で,そして,手ごろしい作業を行うことである。本研究は,一般的タスクのためのタスクオントロジーを開発しながら,知識エンジニアのためのコアエピステモロジーを提供する。提案モデルはIDEF0の欠点を克服し,それは階層構造の概念を持たない静的性質とPetriネットである。良い数の国は台風と地震帯にあり,自然災害に脆弱である。しかし,標準化された,オン・オン・センシデント・マネージメントのために効果的に働く異なる背景の緊急応答者を可能にするための一般的なフレームワークを提供する実用的なインシデントコマンドシステム(ICS)は,まだ開発されていない。複雑なICSにおける既存の問題解決知識を明示的に共有し,コピーし,再利用する強い必要性がある。一例として,TTIPPモデルをICSの一部として台風中の土石流に対する緊急応答のタスクに適用した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】