I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo r m a t ics a nd   Co mm u n ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.   5 ,   No .   1 A p r il 2 0 1 6 ,   p p .   1 ~ 1 0   I SS N:  2252 - 8776           1       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I J I C T   So ft  Sys te m s  Met ho do lo g y  ( SSM a s a  Viable M et ho do lo g y  f o K no w ledg e Eng in eering A  Lite ra t ure Review       Chu k w un o n s o   F ,   I bra hi m   R Sela m a t   A   De p a rtme n o f   In f o rm a ti o n   S y ste m s,  F a c u lt y   o f   Co m p u ti n g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     Ar ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   1 2 ,   2 0 1 5   R ev i s ed   Ma r   2 4 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   Ma r   3 0 ,   2 0 1 6       T h is  p a p e p re se n ts  a   b a se li n e   p e rsp e c ti v e   o k n o w led g e   e n g in e e rin g   (KE)  m e th o d o lo g ies   b y   tak in g   a   c rit ica lo o k   a t h e   m e th o d o l o g ica a p p ro a c h e s   c u rre n tl y   u se d   in   k n o w led g e   e n g in e e rin g   d o m a in .   li tera tu re   re v ie b o r d e rin g   o n t h e   k n o w led g e   ro le   c o n c e p t,   k n o w led g e   e li c it a ti o n   tec h n iq u e s,  a n d   o n t o lo g ica a p p ro a c h e e m p lo y e d   in   k n o w led g e   e n g in e e rin g   f o th e   c o n stru c ti o n   o f   k n o w led g e - b a se d   s y ste m (KBS s)  wa c a rried   o u t.   Jo u r n a a n d   c o n f e re n c e   a rti c les   w e r e   so u rc e d   f ro m   m u lt ip le  jo u rn a ls  a n d   re se a rc h   d a tab a se s an d   a   m u lt i - ste p   m a n u a c ro ss - c h e c k in g   b a s e d   o n   c a re f u ll y   se le c ted   e x trac ti o n   a n d   q u a li ty   c rit e ria  w e r e   e m p lo y e d .   T h e   f in d in g o f   th e   stu d y   sh o w   th a th e   e x isti n g   m e th o d o l o g ica a p p ro a c h e e m p lo y e d   f o c o n stru c t in g   KBS in   KE  is  h ig h ly   d e f icie n a n d   in e f f icie n f o so lv in g   KE   p ro b lem u n d e d y n a m ic  a n d   u n c e rtain   e n v iro n m e n ts.   T h e   p a p e c o n c lu d e b y   p re se n ti n g   a   stro n g   a rg u m e n a s   to   w h y   so f s y ste m m e th o d o lo g y   is  b e st  su i ted   f o c o n stru c ti n g   k n o w led g e   b a se   s y ste m (KBS)  in   a   sp a ti a ll y   d istri b u ted ,   u n stru c t u re d   a n d   sh a r e d   d o m a in   sp e c if ic co n tex t .   K ey w o r d :   E x p er t s y s te m s   Kn o w led g e n g in ee r i n g   Kn o w led g e - b ased   s y s te m s   So f t s y s te m s   m e th o d o lo g y     Co p y rig h ©   2 0 1 6     In sti tu te   o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Fra n k l y n   C h u k w u n o n s o ,     Dep ar t m en t o f   I n f o r m atio n   S y s te m s ,   Facu lt y   o f   C o m p u tin g ,   Un i v er s iti T ek n o lo g i M ala y s ia ,   8 1 3 1 0   Sk u d ai,   J o h o r ,   Ma lay s ia.   E m ail:  f ch u k w u n o n s o 2 @ li v e. u t m . m y       1.   I NT RO D UCT I O N     Kn o w led g e   en g i n ee r in g   o r ig i n ated   i n   t h 1 9 7 0 s   o u o f   e x p er s y s te m s ,   f o llo w in g   th n ee d   f o r   s y s te m a tic  m eth o d   to   b u ild   k n o w led g e - b a s ed   s y s te m s   ( as   it  w a s   r ef er r ed   to   in   t h ea r l y   d a y s ) .   [ 1 ]   F ir s t   d ef in ed   k n o w led g en g i n ee r in g   as  t h p r o ce s s   o f   r ed u c in g   k n o w led g f r o m   lar g b o d y   i n to   s et  o f   p r ec is e   r u les  an d   f ac ts .   T h is   d ef in itio n   w a s   ex te n d ed   b y   [ 2 ]   to   in clu d th n ec e s s it y   f o r   g ai n i n g   m o r u n d er s ta n d in g   o f   th c h ar ac ter is t ics  o f   ex p e r tis in   its el f   a s   w ell  a s   u n d er s tan d   h o w   th i s   k n o w led g ca n   b ap p lied   in   elicitin g   e x p er k n o w led g i n   d o m ai n - s p ec i f ic  co n tex t s .   As  n o ted   b y   [ 3 ] ,   th ea r l y   ap p licatio n   o f   e x p er s y s te m s   in   k n o w led g en g in e er in g   h ad   lo o f   s etb ac k s   d u to   its   u n s tr u ct u r ed   n atu r e.   S ev er al  atte m p t s   h av e   b ee n   m ad in   t h e   p ast   as  to   h o w   to   o v er co m th i s   b o ttle n ec k   esp ec ial l y   in   t h ar ea   o f   k n o w led g e   elicitat io n .   T h in itial  p u r p o s o f   k n o w le d g elicitatio n   w a s   ai m ed   at  tr an s f er r in g   e x p er tis k n o w led g to   th k n o w led g e   en g i n ee r   i n   th f ield   o f   s o f t w a r d ev elo p m e n [ 4 ] .   T h o u g h   s o m o f   th r es u lt s   o f   p r ev io u s   r esear ch es  lo o k ed   p r o m i s in g ,   t h c h alle n g o f   tr an s f er r in g   tec h n o lo g y   f r o m   A I   to   d ev elo p in g   KB S s   p r o v ed   ab o r tiv e.   [ 5 ]   A ttrib u ted   t h ese   f a ilu r e s   lar g el y   to   s m all  n at u r es   o f   KB Ss   d e v elo p ed   th er eb y   m a k i n g   it   d if f icu lt   to   e x p lo r th e   f ea s ib ili t y   o f   d i f f er e n m et h o d o lo g ical  ap p r o ac h es.  T h co m p lex i t y   o f   t h p r o b le m   is   d ir ec tl y   co n n ec ted   t o   th c h alle n g f ac ed   i n   t h la t 1 9 6 0 s   d u r in g   t h “so f t w ar e   cr is is ”,   w h e n   th e   m eth o d s   u s ed   f o r   co n s tr u cti n g   tr ad itio n al  s o f t w ar s y s te m   p r o t o ty p es  co u ld   n o s ca le  u p   to   d esig n i n g   an d   m ai n tai n in g   la r g an d   s u s ta in ab le   co m m er cial  s o f t w ar f o r   s o lv i n g   r ea li f p r o b lem s ,   w h ic h   l ater   led   to   estab lis h in g   So f t w a r E n g i n ee r in g   as  d is cip lin e.   I n   t h s a m v ei n ,   KE   d is cip li n e   w as   estab li s h ed   f o r   t h p r i m ar y   p u r p o s o f   tr an s f o r m i n g   t h e   p r o ce s s es  i n v o l v ed   i n   KB S s   co n s tr u ct io n   f r o m   an   ar to   a n   en g i n ee r in g   d is c ip lin e   in   o r d er   to   cr ea te  b etter   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T    Vo l.  5 ,   No .   1 A p r il   20 1 6   :   1     10   2   an al y s is   an d   u n d er s tan d i n g   o f   t h p r o ce s s es   i n v o l v ed   in   b u ild in g   a n d   m ai n tai n in g   KB S s ,   a n d   to   d ev elo p   s u itab le   m et h o d s ,   s p ec ialized   to o ls   an d   lan g u ag e s   f o r   th co n s tr u ct io n   o f   KB Ss .   T h r est  o f   th p ap er   is   th er ef o r s tr u c tu r ed   as  f o llo w s Sectio n   2   tak e s   cr itical  lo o k   at  th co n ce p o f   k n o w led g r o le  in   KE .   Sectio n   3   b r ief l y   d i s cu s s es   th e   s elec tio n   cr iter ia  m e t h o d s   e m p lo y ed   f o r   th s t u d y .   Sect io n   4   d is cu s s es  f i n d in g s   o f   th liter at u r r ev ie w   a n d   Se ctio n   5   co n clu d es t h s t u d y ,   s t atin g   its   li m ita tio n s   an d   ar ea s   o f   f u r th er   s t u d ies.       2.   ST UDY  B ACK G RO UN D   I n   th ea r l y   d a y s ,   ex p er s y s t e m s   w er u s ed   to   s ep ar ate  d o m ai n   k n o w led g f r o m   g e n er a r ea s o n   to   f o r m   s et s   o f   k n o w led g b ase  r u les.  I n   t h ea r l y   1 9 8 0 s ,   s ev er al  s tu d ies  id e n ti f ied   s etb ac k s   t o   th is   ap p r o ac h   an d   p r o p o s ed   th u s o f   s y s te m a tic  ap p r o ac h   to   KE .   [ 6 ]   n o ted   t h at  t h er ar d if f er en le v el s   at   w h ic h   k n o w led g e   is   attai n ed   an d   th at  it  s h o u l d   b co n s id er ed   w h e n   s o lv i n g   k n o w led g e - b ased   tas k s .   He  p o s its   th a th e   k n o w led g lev el,   w h ic h   is   h ig h er   th a n   th s y m b o lic   lev el,   ad d r ess es  is s u es  r e g ar d in g   k n o w led g r ep r esen tatio n   s u c h   as  w h y   s y s te m   o r   ag en p er f o r m s   a n   ac tio n   in d ep en d e n f r o m   lo g ic,   s y m b o lic  f r a m e s   o r   r u les ( s y m b o lic  le v el  o f   k n o w l ed g e) .   C u r r en t l y ,   t h ese  d escr ip tio n   u s ed   b y   [ 6 ]   at  th k n o w le d g lev el  h as s in ce   b ee n   t h b asic   p r in cip le s   o n   wh ich   k n o w led g e n g in ee r i n g   i s   f o u n d ed ,   a n d   h a s   p r o v o k ed   s e v er al  o t h er   s t u d ies   s u c h   as  [ 7 ]   in   th i s   r eg ar d .   [ 8 ] ,   [ 9 ]   an d   [ 1 0 ]   d is tin g u is h ed   b et w ee n   th d i f f er e n t y p e s   o f   k n o w led g i n   a   k n o w led g e - b a s ed   s y s te m   a n d   in   r elate d   s tu d y ,   [ 1 1 ]   p r o v id ed   h eu r i s tic  clas s i f icati o n   o f   th s ta n d ar d   p atter n s   u s ed   in   s o lv i n g   k n o w led g e - lev el   p r o b le m s   [ 1 2 ] .   T h eir   f in d i n g s   later   b ec a m v er y   u s e f u i n   s o l v i n g   k n o w led g en g i n ee r in g   p r o b l e m s   r elate d   to   task   k n o w led g e.   T h 1 9 9 0 s   s a w   s h if i n   f o cu s   f r o m   ta s k   k n o w led g to   d o m ai n   k n o w l ed g e.   Kn o w led g r ep r ese n tati o n   to o k   ce n ter   s tag w it h   o n to lo g y   ap p r o ac h es   b ec o m i n g   w id el y   u s ed   f o r   r ep r esen tin g   k n o w led g [ 1 3 - 1 4 ] .   T h in cr ea s ed   u s o f   o n to lo g ies  f o r   co n ce p s h ar i n g   i n   d is tr ib u ted   k n o wled g d o m ai n   li k th W o r ld   W id W eb   ( W W W )   le d   to   th d ev elo p m e n o f   s ev er al  m o d elli n g   lan g u a g es  in cl u d in g   On to lo g y   W eb   L an g u a g ( OW L )   p r esen tl y   u s ed   in   s e m a n tic  w eb .   A l s o ,   th ese  m o d ellin g   d o m ai n   lan g u a g es  m a k u s o f   p atter n s   lik i n   tas k   k n o w led g e.   Kn o w led g r o le  ca n   b s i m p l y   d e f i n ed   as  th r o le  p ar ticu lar   k n o w led g d o m a in   p la y s   i n   s o lv in g   p ar ticu lar   p r o b lem   [ 9 ] .   T h is   h elp s   in   s tr u ct u r in g   t h p r o b le m   b y   i m p o s i n g   co n s tr ai n ts   o n   th w a y   p ar tic u la r   k n o w led g d o m ain   m a y   b u s ed   in   th co u r s o f   r ea s o n in g ,   th er eb y   in cr ea s in g   t h f ea s ib ilit y   o f   t h p r o b le m   s o lv i n g   p r o ce s s ,   u n li k th u n if o r m   r ea s o n i n g   m et h o d   u s ed   in   th tr ad itio n al  e x p er s y s te m s   w h er o n lar g e   k n o w led g b ase  ap p lies   to   all  [ 1 5 ] .   So m e x a m p le s   o f   k n o wled g r o le  co m m o n l y   u s ed   in   ass es s m en m et h o d   in cl u d d ec is io n ,   n o r m ,   a n d   ca s d ata.   [ 1 6 ] ,   in   h is   r e v ie o f   KE   tech n iq u e s ,   r ec o m m e n d ed   [ 1 7 ]   P er s o n al  C o n s t r u ct  P s y c h o lo g y   ( P C P ) ,   au to m ated   b y   [ 1 8 ]   an d   m o d i f i ed   b y   [ 1 9 ] .   P C P   p r esen ts   m o d el  th at  ad d r ess es   th u n s tr u ct u r ed   n at u r o f   h u m an   p s y c h o lo g y   i n   r ep r esen t i n g ,   ac q u ir in g ,   a n d   p r o ce s s in g   o f   k n o w led g e.   He  ar g u e s   th a P E GASUS,  co m p u ter   p r o g r a m   d ev elo p ed   b y   [ 2 0 - 2 1 ]   w er m o r s u itab le  f o r   en co d in g   asp ec o f   h u m a n   r ea s o n i n g   b ased   o n   t h v o ca b u lar y   o f   ex p er ts   i n to   f o r m al  co n ce p t s   an d   s tr u ct u r e d   k n o w led g e.   [ 2 2 ]   also   as s er ted   to   t h is   b y   s u g g e s tin g   it  co u ld   al s o   b u s ed     in   teac h i n g   b y   allo w i n g   o t h er   te ac h er s   m a k u s e   o f   o n ex p er t‟ s   v o ca b u lar y   in   s a m w a y   a s   th e x p er ( teac h er   in   t h is   ca s e) .   T h m aj o r   s etb ac k   w it h   th is   tech n iq u t h o u g h   is   th at   it  b r id g es  t h p r in cip le s   o f   p s y c h o lo g y   u s ed   i n   P C P   w ith   its   l o g ics  a n d   s y s te m ic   p r in cip les  w h en   p r o d u cin g   f r a m e w o r k   f o r   KE .   A ls o ,   [ 2 3 ]   n o ted   th at   v er b al  r ep o r ts   h ad   n o   co r r elatio n   w it h   m en tal  b eh a v io r   in   h i s   s tu d y   o n   p s y c h o lo g i s t s   att itu d to w ar d s   v er b al  d ata  f r o m   p atie n ts .   Fu r t h er m o r e,   t h h ier ar ch y   e m p lo y ed   b y   P C P   ass u m e s   s tr o n g l y   f o r m al  a n d   id io s y n c h r atic  p o s tu latio n   b ased   o n   u n i f o r m it y .   T h is   is   w r o n g   i n   th n o tio n   o f   s o f s y s te m s ,   w h ic h   as s u m es  t h at  t h er is   n o   v alid   r ig h an s w er ”  f o r   all  s itu a tio n s ,   i n   o th er   w o r d s ,   th er is   n o   o n e - s ize - f its - all  ap p r o ac h .       3.   M E T H O DO L O G Y   T h liter atu r r e v ie w   w a s   b as ed   o n   t h s tr u ct u r p r o v id ed   b y   [ 2 4 ] .   T h s tu d y   ad o p ted   th e   g u id eli n e s   s tated   b y   [ 2 5 ] .   T h r ev ie w   was  f r a m ed   b y   th q u esti o n s   wh ich   th i s   r esear ch   tr ied   to   an s w er   a n d   in f l u en ce d   th s ea r ch   cr iter ia  e m p lo y ed   f o r   th s tu d y .   T h r esear ch   q u esti o n s   co v er ed   f iv d i f f er e n s u b d o m a i n s   o f   KE   b ased   o n   th s co p o f   an d   o b jectiv o f   t h i s   s t u d y   w h ic h   b o r d er ed   o n   th k n o w led g r o le  co n ce p t,  k n o w led g e   elicitatio n   tec h n iq u e s ,   an d   o n to lo g ical  ap p r o ac h es  e m p lo y e d   in   k n o w led g e n g i n ee r i n g   f o r   th co n s tr u c tio n   o f   k n o w led g e - b ased   s y s te m s   ( KB Ss ) .   T h r esear ch   q u es tio n s   ar e:   a)   W h at   ar t h cu r r en k n o w led g e   elicitatio n   tec h n iq u es  e m p lo y ed   in   KE ?   b )   W h at  ar th cu r r en m et h o d o lo g ical  ap p r o ac h es  u s ed   in   KE ?   c)   W h at  r o le  d o es  O n to lo g y   p la y   in   KE ?   d )   W h at  s p ec ial  f ea t u r es  d is ti n g u i s h e s   KE   f r o m   o th er   d is cip lin e s ?   an d   e)   W h y   is   S SM  co n s id er ed   as  th m o s s u itab le  an d   ef f icie n m et h o d   f o r   KE   p r o b lem - s o lv i n g   i n   s p atiall y   d is tr ib u ted   an d   s h ar ed   d o m a in   s p ec if ic   co n te x t?   I n   co n d u cti n g   th is   liter atu r r e v ie w ,   b o th   j o u r n al  a n d   co n f er en ce   ar ticle s   w er s o u r ce d   m a n u al l y   f r o m   s ev er al  o n lin d atab ases   an d   s elec ted   b ased   o n   th cr iter ia  s tated   ab o v e,   th r o u g h   m u l ti - s tep   m an u al  f ilter i n g   p r o ce s s   w it h   in d ep en d en v alid at io n   at  ea ch   s tep .   Du p licatio n s   an d   o v er lap p in g   o f   s elec ted   p ap er s   w er m a n u al l y   s o r ted   o u t.  T h u s o f   m a n u al  p r o ce s s es   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       S o ft S ystems   Meth o d o lo g ( S S M)   a s   a   V ia b le  … ( F r a n klyn   C h u kwu n o n s o )   3   en s u r ed   r ig o r ,   r elev a n ce   a n d   cr ed ib ilit y   w a s   m ai n tai n ed   d u r in g   t h s elec tio n   p r o ce s s .   T h f u ll  tex t s   o f   s elec ted   p ap er s   w er t h en   in d e p en d en tl y   an a l y ze d   b y   t h r es ea r ch er s   to   en s u r it  m ee t s   t h e   q u alit y   ass e s s m e n t   cr iter ia  p r esen ted   in   T ab le  1 ,   f o r   in clu s io n .   T h is   w as  a ls o   u s ed   to   v alid ate  t h ar ticles   s ele cted   f o r   th i s   r ev ie s tu d y .       T ab le  1 .   Qu alit y   C r iter ia  [ 2 5 ]   1   I s t h e   p a p e r   b a se d   o n   r e se a r c h   ( o r   i i t   me r e l y   a   l e sso n s l e a r n e d   r e p o r t   b a se d   o n   e x p e r t   o p i n i o n ) ?   2   I s t h e r e   a   c l e a r   st a t e me n t   o f   t h e   a i ms   o f   t h e   r e se a r c h ?   3   I s t h e r e   a n   a d e q u a t e   d e scri p t i o n   o f   t h e   c o n t e x t   i n   w h i c h   t h e   r e se a r c h   w a c a r r i e d   o u t ?   4   W a s t h e   r e se a r c h   d e si g n   a p p r o p r i a t e   t o   a d d r e ss t h e   a i ms   o f   t h e   r e se a r c h ?   5   W a s t h e   r e c r u i t me n t   st r a t e g y   a p p r o p r i a t e   t o   t h e   a i ms o f   t h e   r e se a r c h ?   6   W a s t h e r e   a   c o n t r o l   g r o u p   w i t h   w h i c h   t o   c o m p a r e   t r e a t me n t s?   7   W a s t h e   d a t a   c o l l e c t e d   i n   a   w a y   t h a t   a d d r e sse d   t h e   r e se a r c h   i ssu e ?   8   W a s t h e   d a t a   a n a l y si s su c i e n t l y   r i g o r o u s?   9   H a s t h e   r e l a t i o n s h i p   b e t w e e n   r e se a r c h e r   a n d   p a r t i c i p a n t b e e n   c o n s i d e r e d   t o   a n   a d e q u a t e   d e g r e e ?   10   I s t h e r e   a   c l e a r   st a t e me n t   o f   n d i n g s?   11   I s t h e   st u d y   o f   v a l u e   f o r   r e se a r c h   o r   p r a c t i c e ?       4.   DIS CU SS I O O F   F I N DIN G S     T h is   s ec tio n   d is c u s s e s   th f i n d in g s   o f   th i s   liter at u r r ev ie w   s tu d y .   T h f i n d in g s   ar p r esen ted   in   f i v e   s u b - d o m ai n s ,   g u id ed   b y   th s co p an d   r esear ch   q u esti o n s   th s tu d y   atte m p ts   to   ad d r e s s th tec h n iq u e s   cu r r en tl y   u s ed   f o r   k n o w led g elicitatio n ,   t h c u r r en t   m e t h o d o lo g ic al  ap p r o ac h es  u s ed   in   KE ,   t h r o le  o f   o n to lo g y   i n   KE ,   th s p ec ial  ch ar ac ter is tic s   o f   KE ,   an d   f in all y   p r ese n ts   s tr o n g   ar g u m en as  to   w h y   So f t   S y s te m s   Me t h o d o lo g y   ( SS M)   is   th m o s s u itab le  an d   ef f ic ien m et h o d   f o r   k n o w led g en g in ee r i n g   p r o b lem - s o lv i n g   i n   s p atiall y   d is tr ib u t ed   an d   s h ar ed   d o m ai n   s p ec i f ic   co n tex t.     4 . 1 .   K no w ledg E licit a t io n T ec hn iqu e s   Kn o w led g elic itatio n   is   v er y   i m p o r tan a s p ec o f   KE .   Kn o w led g elic itatio n   is   t h p r o ce s s   o f   ex tr ac ti n g   d o m ai n   s p ec i f ic  k n o w led g w i th   r eg ar d s   co g n iti v is s u e s   u n d er l y i n g   h u m a n   p er f o r m an ce   [ 2 6 - 2 7 ] .   First  u s ed   i n   ex p er s y s te m s   an d   n o w   i n   KE ,   s ev er al  s t u d ies  h av b ee n   s ee k i n g   th e   b est  ap p r o ac h   to   d ev elo p in g   k n o w led g b ase s   in to   ap p licatio n s   o r   s y s te m s   s u c h   as  i n tel lig e n t u to r in g   s y s te m s ,   tr ain i n g   o r   ed u ca tio n al  s y s te m s ,   e x p er s y s te m s ,   ad ap tiv u s er - i n ter f ac es,  etc.   I n   o th er   w o r d s ,   k n o w l ed g elicitatio n   is   a   s u b   p r o ce s s   o f   k n o w led g ac q u is i tio n ,   ev e n   th o u g h   th t w o   ar in ter ch an g ea b l y   u s ed ,   an d   all  o f   w h ich   m ak e   u p   KE .   T h n e w   d r iv f o r   KB Ss   h a v r aised   co n ce r n s   i n   b o th   b asic  an d   ap p lied   s cien ce s   o n   th b est  w a y   i n   w h ic h   k n o w led g ca n   b ef f ec tiv el y   an d   e f f icie n tl y   elicited   f r o m   a n   e x p er t.  [ 2 8 ]   an d   [ 2 9 ]   c r iticized   th u s o f   co g n iti v t h eo r y   f o r   k n o w led g elicitatio n   s tati n g   t h at  alt h o u g h   it  ad d r ess es  th k n o w le d g is s u e,   th asp ec t   o f   it s   r ep r esen tat io n   a n d   v ar ied   co n ce p tu aliza tio n   o f   t h s t r u ctu r o f   t h k n o w led g ( s c h e m a ta,   p r o to t y p es,   s e m a n tic  n e t w o r k s ,   etc. )   w er e   n o ad d r ess ed ,   an d   w h ich   o f   co u r s e,   is   th m a in   f o cu s   o f   K E .   E ar ly   s t u d ies  o n   k n o w led g elicitatio n   f o c u s ed   o n   d ir ec ex tr ac tio n   b u t h i s   w a s   q u ic k l y   p u asid b ec au s o f   th co m p le x it y   th at  c h ar ac ter ized   th e   p r o b le m   co n tex t   [ 3 0 ] .   Oth er   li m ita tio n s   o f   ea r l y   k n o w led g e   eli citatio n   tec h n iq u e s   in cl u d b ias,  er r o r ,   f la w ed   v er b al  r ep o r tin g   o f   e x p er ts   [ 3 1 ] .   R ec en ap p r o ac h es  to   k n o w le d g elicitatio n   m a k u s o f   m o d el  co n s tr u cted   to   r ef lect  th ex p er t s   k n o w le d g [ 3 2 ] ,   w it h   f o cu s   o n   f o r m al  an d   s y m b o lic   r ep r esen tatio n   o f   k n o w led g e,   an d   h o w   s u c h   r ep r esen tatio n s   ar ac tu all y   o b tain ed .   T h u s ,   o u r   f o cu s   h er s h al l   be   n ar r o w ed   to   r ec en k n o w le d g elicitatio n   tec h n iq u e s   e m p lo y ed   i n   th ac q u is itio n ,   an al y s i s   an d   m o d elli n g   o f   k n o w led g e.   s u m m ar y   o f   th e s tec h n iq u e s   i s   p r ese n ted   in   T ab le  2   w h ile   it s   ap p licab ilit y   is   d ep icted   in   Fig u r 1 .     1)   L i m ited - in f o r m a tio n   an d   co n s tr ai n ed - p r o ce s s i n g   ta s k s   t ec h n iq u es:   u s ed   i n   ca s es   w h er s e tti n g   in f o r m atio n   an d /o r   ti m co n s t r ain ts   o n   t h e x p er m a y   h elp   i m p r o v ta s k   p er f o r m a n ce .   E . g .   th e   u s o f   th 2 0   q u esti o n s   tech n iq u i n   o r d er   t o   ef f icie n tl y   ac ce s s   v ita l d o m ai n   i n f o r m atio n   i n   p r io r itiz ed   o r d e r .   2)   P r o to c o l - g en er at io n   tec h n iq u e s t h is   m ak e s   u s e   o f   d if f er en t   m et h o d s   o f   i n ter v ie w   s u c h   a s   s tr u ct u r ed ,   s e m i - s tr u ct u r ed   an d   u n s tr u ct u r ed d if f er e n r ep o r tin g   te ch n iq u es  i n cl u d in g   s h ad o w i n g   a n d   s el f - r ep o r tin g ; a n d   th r o u g h   o b s er v atio n   m et h o d s .   3)   So r tin g   tec h n iq u es:   Mo s tl y   u s ed   to   g ai n   k n o w led g i n to   th e   w a y   co n ce p ts   ar o r d er ed   an d   co m p ar ed   b y   in d iv id u als  s u c h   as t h eir   p r io r ities ,   p r o p er ties   an d   class es.   4)   Ma tr ix - b ased   tech n iq u es T h is   h as  to   d o   w it h   u s in g   g r id   co n s tr u ctio n s   to   m ap   p r o b le m s   ag a in s t   p lau s ib le  s o lu t io n s .   So m e   e x a m p les   o f   th i s   tec h n iq u e   i n clu d e,   e m p lo y i n g   t h g r id   tec h n iq u i n   e liciti n g ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T    Vo l.  5 ,   No .   1 A p r il   20 1 6   :   1     10   4   r atin g ,   a n al y zi n g   an d   ca te g o r i zin g   o f   co n ce p p r o p er ties   o r   u s i n g   f r a m e s   to   r ep r esen co n ce p p r o p er tie s   an d   r ep er to r y .   5)   P r o to c o an al y s is   tech n iq u es:  th is   tec h n iq u e m p lo y s   t h u s o f   tex t - b ased   i n f o r m atio n   an d   in ter v ie tr an s cr ip ts   to   id en ti f y   d if f er en k n o w led g t y p es  s u c h   as  th eir   r elatio n s h ip s ,   g o als,  attr ib u tes  a n d   d ec is io n s .   I t is  u s u all y   u s ed   to   lin k   k n o w led g m o d ell in g   tec h n iq u es  w i th   p r o to co l - b ased   m et h o d s .   6)   Diag r a m - b ased   tec h n iq u es:  E m p lo y ed   w h e n   th f o cu s   o f   k n o w led g elicitatio n   is   o n   th w h y ,   w h at,   w h o ,   w h e n   an d   h o w   o f   ta s k s   an d   ev e n ts .   T h e y   ar u s e f u f o r   g en er atin g   co n ce p m ap s ,   p r o ce s s   m ap s ,   ev en t d ia g r a m s   an d   tr an s itio n   n et w o r k s .   7)   Hier ar ch y - g en er a tio n   tec h n iq u es:   T h is   ap p r o ac h   is   u s u al l y   u s ed   f o r   b u ild i n g   h ier ar c h ical  s tr u ct u r es  a n d   tax o n o m ies li k d ec is io n   tr ee s .   L ad d er in g   i s   t y p ical  e x a m p le  o f   h ier ar ch - g en er atio n   tech n iq u e.       T ab le  2 .   Su m m ar y   o f   E lici tati o n   T ec h n iq u es a n d   th eir   A s s o ciate d   T o o ls   T e c h n i q u e   Emp l o y e d   i n   T o o l s   L i mi t e d - i n f o r mat i o n   a n d   c o n st r a i n e d - p r o c e ssi n g   t a sk s   t e c h n i q u e s   C a se w h e r e   v i t a l   i n f o r mat i o n   n e e d t o   b e   e x t r a c t e d   i n   a   p r i o r i t i z e d   o r d e r   u n d e r   l i mi t e d   t i me   a n d   i n f o r mat i o n   S e t   n o .   o f   q u e st i o n e . g .   t h e   2 0 - q u e st i o n   t o o l     Pro t o c o l - g e n e r a t i o n   t e c h n i q u e s   F a mi l i a r i z a t i o n   w i t h   t h e   k n o w l e d g e - i d e n t i f i c a t i o n   a c t i v i t i e o f   t h e   d o m a i n   i n   o r d e r   t o   g a i n   i n i t i a l   k n o w l e d g e   sp e c i f i c a t i o n   o f   t h e   d o ma i n   S t r u c t u r e d ,   se mi - st r u c t u r e d   a n d   u n s t r u c t u r e d   i n t e r v i e w s,  o b se r v a t i o n s,  se l f - r e p o r t i n g   a n d   sh a d o w i n g   S o r t i n g   t e c h n i q u e s   M o st l y   u se d   i n   u n f a mi l i a r   d o mai n s   t o   g a i n   k n o w l e d g e   o f   c o n c e p t   p r o p e r t i e s,  c l a sse s a n d   p r i o r i t i e s   G r a p h i c a l   t o o l u se d   f o r   c r e a t i n g   n e w   f e a t u r e s a n d   p i l e s   M a t r i x - b a se d   t e c h n i q u e s   M o st l y   u se d   i n   u n f a mi l i a r   d o mai n s   t o   g a i n   k n o w l e d g e   o f   c o n c e p t   p r o p e r t i e s a n d   r e p e r t o r y   G r a p h i c a l   g r i d   p r e se n t a t i o n / e d i t i n g   t o o l s a n d   c l u s t e r   a n a l y si s so f t w a r e     P r o t o c o l   a n a l y si s t e c h n i q u e s   U se d   i n   u n f a mi l i a r   a p p l i c a t i o n   d o m a i n f o r   c h e c k i n g   t a s k   t e m p l a t e a n d   i n f e r e n c e   g e n e r a t i o n     a n d   t a s k   sp e c i f i c a t i o n s   f o r   c a se s w h e r e   n o   mo d e l s e x i st     T e x t   t o o l f o r   mark i n g   u p   i n t e r v i e w   t r a n s c r i p t s     D i a g r a m - b a se d   t e c h n i q u e s   Emp l o y e d   i n   u n f a mi l i a r   d o m a i n w h e r e   t h e   f o c u i o n   g a i n i n g   i n f o r ma t i o n   i n t o   t h e   c o n c e p t   p r o p e r t i e o f   e v e n t s a n d   t a s k s   G r a p h i c a l   t o o l f o r   c r e a t i n g   c o n c e p t   map s ,   p r o c e ss  ma p a n d   e v e n t   d i a g r a ms     H i e r a r c h y - g e n e r a t i o n   t e c h n i q u e s   U se d   f o r   p r e p a r a t o r y   w o r k   w h e n   t r y i n g   t o   c a p t u r e   t h e   u se f u l   h i e r a r c h i e c o n c e p t   p r o p e r t i e i n   a   p a r t i c u l a r   d o mai n   s c h e ma   G r a p h i c a l   t o o l u se d   f o r   t h e   c o n st r u c t i o n   o f   mu l t i p l e   h i e r a r c h i e s   a n d   t a x o n o mi e s         Fig u r 1 .   A p p licab ilit y   o f   Kn o w led g E licitatio n   T ec h n iq u e s       4 . 2 .   Cur re nt  M et ho do lo g ica l A pp ro a ches u s ed  i k no w ledg E ng ineeri ng   Sev er al  m et h o d s   h a v b ee n   a p p lied   in   an   a tte m p t   to   s tr u ct u r d ev elo p m e n a n d   u s o f   k n o w led g b ases   s i n ce   t h ad v e n o f   K E ,   alth o u g h   r ec en ap p r o ac h es  f o c u s   m o r o n   t h n ee d   f o r   f le x ib ilit y   a n d   ad ap tab ilit y   in   p r o b lem   s o l v in g   m eth o d s   w i th in   a   h ig h l y   co m p le x   a n d   ch a n g in g   e n v ir o n m en [ 3 3 - 3 4 ] .   Ma j o r ity   o f   t h e x is tin g   ap p r o ac h es   ar m er e   m o d i f icati o n s   o f   a g ile  s o f t w ar e   en g i n ee r in g   m et h o d o lo g ies  s u c h   as  t h w id el y   u s ed   C o m m o n KADS  [ 3 5 ] [ 5 ] ,   Gen er ic  T ask   ap p r o ac h   [ 3 6 ] ,   P r o tég é  [ 3 7 - 3 8 ] ,   R o le - L i m i tin g   Me th o d s   [ 3 9 - 4 0 ] ,   KA D [ 4 1 ] [ 5 ]   an d   C o m p o n e n ts   o f   E x p er tis [ 4 2 - 4 3 ] .   On co m m o n   ch ar ac ter is tic  a m o n g   all  t h ese  m et h o d o lo g ies   is   i n   t h eir   u s e   o f   t h k n o w led g r o le  co n ce p t.  Ag ile   m e th o d o lo g ies  ar m o r ap p r o p r iate  f o r   s m all  co - lo ca t ed   s tr u ctu r es  an d   f o r   d ev elo p in g   ap p licatio n s   t h at   ar n o t   li f e - th r ea te n i n g   [ 4 4 - 4 5 ] .   T h n ee d   f o r   m o r ad ap tiv m et h o d o lo g y   t h at  c a n   m e et  th c h alle n g e s   o f   p r o b le m   s o lv in g   i n   u n ce r tai n   an d   h i g h l y   p r o lif er ati n g   co n te x r eq u ir e m en ts   g a v b ir th   to   t h d ev elo p m e n t   o f   o n to lo g ies.   Ver y   r ec en tl y ,   th e   u s o f   o n to lo g ie s   to o k   ce n ter   s tag f o r   p r o b lem - s o lv i n g   in   k n o w led g en g i n ee r i n g .   T h e   o n to l o g y   p ar ad ig m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       S o ft S ystems   Meth o d o lo g ( S S M)   a s   a   V ia b le  … ( F r a n klyn   C h u kwu n o n s o )   5   m ak e s   u s o f   m o d el  co n s tr u ctio n s   to   d ep ict  th e   r ea w o r ld   p r o b lem   s it u atio n   w it h in   d o m ai n - s p ec i f i c   co n tex t.  Ho w e v er ,   k n o w in g   t h ap p r o p r iate  lev el  f o r   d etail ed   k n o w led g s tr u ct u r i n g   p r i o r h as  r e m ai n ed   ch alle n g i n   th u s o f   o n to lo g ie s   [ 4 0 ] .   So m m et h o d o lo g ies  h av h o w e v er   b ee n   p r o p o s ed   to   h elp   ad d r ess   ev o lu tio n   is s u e s   an d   i n ter ac tiv it y   an d   co llab o r ativ is s u es i n   o n to lo g y   co n s tr u ctio n   [ 4 6 - 4 7 ] .     4 . 3 .   T he  Ro le  o f   O nto lo g y   in K no w ledg E ng ineering   T h 1 9 9 0 s   w it n ess ed   an   in cr e asin g   r o le  o f   o n t o lo g ies   p ar ticu lar l y   i n   t h f ield   o f   co m p u te r   s cien ce .   Sev er al  d e f i n itio n s   o f   o n to lo g y   e x is t   b u t   t h m o s co m m o n l y   u s ed   i s   t h at   d ef i n ed   b y   [ 1 3 ] ,   w h ic h   s tates   t h at   o n to lo g y   is   a n   e x p licit  s p e cif icatio n   o f   s h ar ed   co n ce p tu aliza tio n   th a h o ld s   i n   p ar ticu l ar   co n te x t.”   On to lo g y   w a s   i n tr o d u ce d   in   t h ea r l y   1 9 9 0 s   to   f ac i litate  k n o w led g s h ar i n g   b u w a s   n o w i d ely   ad o p ted   in   t h e   k n o w led g en g i n ee r in g   f ield   u n t il  t h m id - 2 0 0 0 s ,   w h e n   it  w a s   u s ed   to   ad d r ess   th g r o w i n g   n ee d   f o r   co n ce p s h ar i n g   i n   t h W W W   an d   later   p av ed   w a y   f o r   th Se m a n ti W eb   [ 4 8 ] .   C o n tex p la y s   v er y   i m p o r tan r o le   p ar ticu lar l y   i n   th r e u s o f   o n to lo g ies  p ar tl y   b ec au s d if f er en in d i v id u a ls   h a v v ar ied   co n ce p tu aliza tio n s   o f   th r ea w o r ld ,   th u s   m ak in g   it  n ec es s ar y   to   ex p licate  th co n t ex w ith i n   w h ich   t h o n to lo g y   ex is ts   i f   o th er s   ar to   u n d er s ta n d   an d   m a k u s o f   it  [ 4 9 ] .   [ 5 0 ]   p r o p o s ed   th eo r y   to   d ef i n co n te x s p ac e.   Ho w e v er ,   in   r ea lit y ,   m o s h u m a n   ac ti v it y   s y s te m s   ar b o u n d ed   w it h   v er y   co m p le x   an d   h ig h l y   u n s tr u ct u r ed   co n t ex ts .   T h is   i s   v er y   li m it in g   f ac to r   w h e n   it  co m e s   to   th u s o f   o n to lo g y   in   s o lv in g   u n s tr u ct u r ed   p r o b lem s   o r   h u m an   ac ti v it y   p r o b lem   s it u atio n s   [ 5 1 ] .   [ 5 2 ]   s p ec if ied   o n to lo g y   in to   f iv d i f f er en k n o w led g r ep r esen tati o n   r o les:   1.   A   s u r r o g ate  f o r   th th in g s   i n   t h r ea w o r ld   2.   A   s e t   o f   o n to lo g ical  co m m it m en ts   3.   A   t h eo r y   o f   r ep r esen ta tio n al  c o n s tr u ct s   p lu s   in f er e n ce s   it sa n ctio n s /r ec o m m e n d s   4.   A   m ed iu m   f o r   ef f icien t c o m p u tatio n   5.   A   m ed iu m   f o r   h u m a n   ex p r es s i o n   T h m ai n   p r o b lem   h er is   t h at  o n l y   r o les  1 ,   2   an d   5   a ctu all y   ap p l y   to   o n to lo g y - s p ec if icatio n   lan g u a g es   u s ed   i n   k n o w led g e   r ep r esen tatio n   [ 5 3 ] .   T h is   i m p lies   t h at  o n to lo g y   s p ec if icat io n s   d o   n o co n s id er   an y   s p ec i f ic  p ar ad ig m   f o r   r e aso n i n g .   [ 1 3 ]   p r o p o s ed   th u s o f   On to lin g u o n   KI a s   m ed iato r s   b et w ee n   d if f er e n k n o w led g r ep r ese n tatio n   la n g u a g es   to   e n ab le  o n to lo g y   f r a m e   s t y le  to   b d ef i n ed   in to   clas s es,   s u b clas s es,  etc  [ 5 4 ] .   T h p u r p o s o f   On to lin g u w a s   to   en ab le  th s h ar in g   o f   o n to lo g i es  b et w ee n   u s er s   b y   p r o v id in g   lib r ar y   s er v ices.  T h is   co n ce p h as  s in ce   b ee n   w i d ely   ad o p ted   in   m a n y   W 3 C   p r o j ec ts   s u ch   as  th e   OW L   u s ed   f o r   th s e m a n tic  w eb .   Ho w ev er ,   OW L - D L   w h i ch   is   s u b s et  o f   OW L   m ak e s   u s o f   f r ag m e n ted   d escr ip tio n   lo g ic  to   g u ar an tee   co m p u tab ilit y   a m o n g   u s er s .   T h is   b r in g s   u s   b ac k   to   o u r   ea r lier   s tate m e n t h a t   o n to lo g ies  ar n o s p ec if ic  t o   r ea s o n in g   m ec h an is m .   T h is   s h o w s   t h at  th er is   b ias  in   th r ea s o n i n g   p ar ad ig m   o f   DL   w h en   OW L   is   u s ed   to   m o d el  th r ea w o r ld   [ 5 5 - 5 6 ] .   A ls o ,   ad d itio n al  r ea s o n in g   k n o w led g is   al w a y s   r eq u ir ed   w h e n   D L   is   u s ed   f o r   o n to lo g y   v alid atio n   [ 5 7 ] .   L astl y ,   t h e   n e w   r u l e   la n g u a g s ep ar atel y   b ei n g   d ef in ed   b y   th W 3 C   to   co m p li m en t h p r esen OW L   f u r th er   ex p o s es  t h ese  li m itatio n s   [ 5 8 - 5 9 ] .   So m a u th o r s   h av e   p r o p o s ed   th u s e   o f   [ 6 0 ]   KI as   p o s s ib le  w a y   o u g iv e n   th a it   is   le s s   b ia s ed   an d   is   ab le   to   s p ec i f y   r ea s o n in g   i n   a   s i n g le  la n g u a g [ 6 1 - 6 3 ] .   Ho w e v er ,   t h is   is   s t ill  p r o p o s itio n   as   n o m a n y   s t u d ies  h av e   b ee n   co n d u cted   in   t h is   r e g ar d .     4 . 4 .   Sp ec if ic  Cha ra ct er is t ics o f   K no w ledg E ng ineering   Kn o w led g e n g i n ee r i n g   ta s k s   ar ch ar ac ter ized   b y   s p e cif ic  f ea tu r es  t h at  li m it  t h e   t y p o f   m et h o d o lo g y   t h at  ca n   b u s e d   f o r   p r o b lem   s o lv i n g .   So m e   o f   t h ese  c h ar ac ter is tic s   ar is e   f r o m   th f ac th a t   k n o w led g en g in ee r i n g   s er v i ce s   ar o f ten   n ee d ed   w h er co m m u n i ties   an d   u s er s   n e ed   to   c o llab o r ate  s e m a n tical l y   i n   s p atiall y   d is tr ib u ted   d o m ai n ,   as  i s   t h c ase  w it h   v ir tu al  o r g a n izat io n s .   T h is   b o r d er less   ch ar ac ter izatio n   a m o n g   ac to r s   i n   t h k n o w led g e n g i n ee r in g   p r o ce s s   m ak e s   it   d if f ic u lt  to   ap p l y   ag ile   m et h o d o lo g ies  w h ic h   d ep en d   s o   m u ch   o n   e v o lv i n g   s tr ateg ie s   an d   s o p h is tica ted   v er s io n s   o f   s m all   in cr e m e n tal   ch an g es.   A ls o ,   t h s p atial  s e p ar atio n   o f   ac to r s   in   k n o w l ed g en g i n ee r in g   s etti n g   m a k es  it  i m p er ati v to   e m p lo y   f o r m al  k n o w led g to o ls   to   f ac il itate  i n ter ac tio n   a n d   co llab o r atio n ,   esp ec iall y   i n   d is tr ib u ted   an d   s h ar ed   en v ir o n m e n t,  w h ic h   is   lack i n g   p h e n o m e n o n   in   m o s ag ile   m e th o d s   w h er clie n ts   w o r k   clo s el y   ( i n   ter m s   o f   p h y s ica clo s en es s )   w it h   d o m ai n   ex p er ts   in   s m al l   g r o u p s .   T h f o r m   o f   k n o w le d g r ep r esen tatio n   v ar ies  f o r   tea m s   t h at  ar co - lo ca ted   an d   th at  w h ic h   i s   s p atial l y   d is tr ib u ted .   T h u s o f   v er b al  co m m u n ica tio n   f o r   in ter ac tio n   a n d   te x d o cu m en ts   f o r   i m p licit   k n o w led g e   r ep r esen tatio n   s ee m s   m o r s u i tab le  f o r   co - lo ca ted   tea m s   as   in   t h ca s e   o f   a g i le  m et h o d o lo g ies,  w h er ea s   a   m o r e f f icien m ea n s   o f   c o m m u n icatio n   an d   co llab o r atio n   m ed iu m   s u ch   as   th I n ter n e a n d   W W W   w il b m o r ap p r o p r iate  f o r   lar g er   t ea m   g r o u p s   w h o s e   m e m b er s   m a y   b w id el y   d is p er s ed   in   d is tr ib u ted   an d   s h ar ed   co n tex t.  De s p ite  th i s   f ac t,  th er is   b ig   ch alle n g i n   in te g r ati n g   t h lar g n u m b er   o f   d o m ai n   ex p er ts   in to   th k n o w led g en g i n ee r i n g   p r o ce s s .   T h is   is   m aj o r   d if f er en ce   b et w ee n   s o f t w ar en g in ee r i n g   an d   k n o w led g en g in ee r i n g   tas k s .   T h f o r m er   is   ch ar ac ter ized   b y   s m a ll tea m   g r o u p s   th a t r eq u ir i n s tan t   v er b al  co m m u n icat io n   a n d   d iv is io n   o f   f u n ctio n s   i n   th e   s o f t w ar d ev elo p m e n t   tas k ,   wh er ea s   in   t h latter   ca s e,   th k n o w led g en g i n ee r s ,   d o m ain   e x p er ts   an d   u s er s   o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T    Vo l.  5 ,   No .   1 A p r il   20 1 6   :   1     10   6   th KB f o r m   v er y   lar g g r o u p   o f   s p atiall y   d is p er s ed   i n d iv id u als,  in teg r ated   th r o u g h   co llab o r ativ an d   in ter ac ti v tech n o lo g ie s ,   in   s p ec if ic,   d is tr ib u ted   an d   s h ar ed   d o m ai n .     4 . 5 .   Why   SS M   is   a   M o re   Su it a ble  M et ho do lo g y   f o K no w led g E ng ineering   T h s h ar in g   o f   k n o w led g w h eth er   in   th o f f ice,   o r   class r o o m s ,   o r   m ed ia,   o r   in   th s tr ee ts ,   h as  b ee n   an   e x is t in g   p h en o m en o n   s in ce   th e   cr ea tio n   o f   m a n .   Ne v er th ele s s ,   th er is   a   m aj o r   d is tin ct io n   b et w ee n   k n o w led g e - g i v i n g   ( as  i n   th e   a f o r e m e n tio n ed )   a n d   k n o w led g e - s h ar in g .   K n o w led g e - s h ar i n g   is   a   co m p le x   ta s k   th at  i n v o l v es  t h ex c h a n g o f   k n o w led g i n   t w o - d ir ec ti o n al  w a y   a n d   is   o f te n   ch ar ac ter ized   b y   p r ac tical  b ar r ier s   th at  n ee d s   to   b i d en ti f ied   an d   o v er co m e.   So m o f   t h ese  b ar r ier s   b ec o m m o r p r o n o u n ce d   w h e n   th e   p ar ties   in v o lv ed   i n   t h ex c h a n g o f   k n o w led g ar co n f i n ed   in   s p atial l y   d i s tr ib u ted   d o m a in - s p ec i f ic  co n te x t.   So m s tu d ie s   h a v id e n ti f ied   t h ese  b ar r ier s   to   i n cl u d p er ce iv ed   p o w er   lo s s   [ 6 4 ] ,   j o b   in s ec u r it y   [ 6 5 ] ,   lack   o f   m o tiv a tio n   [ 6 6 ] ,   r esis tan ce   to   ch an g [ 6 7 ] ,   an d   in co n s id er a te  lan g u a g u s [ 6 8 ] .   Mo s o f   th ese  b ar r ier s   ar e   s o f is s u e s   co m m o n   w it h   an y   h u m a n   ac tiv i t y   s y s te m .   T h er ef o r e,   th ab ilit y   to   m an a g k n o w led g ( k n o w led g m an a g e m e n t)   p la y s   v er y   cr it ical  r o le  in   KE .   K n o w led g m an ag e m e n ( KM )   i s   b asicall y   ab o u th p r o ce s s e s   in v o l v ed   f r o m   id en tify i n g   k n o w led g g o al s   to   m ain tain in g   a n d   ev al u ati n g   r ep o s ito r ies  o f   k n o w led g [ 6 9 ] .   k e y   p ar o f   KM   o r   KE   is   in   th k n o w led g el icitat io n   p r o ce s s .   T h ese  s o f is s u e s   ar al w a y s   an   o b s tacle   to   k n o w led g elicitatio n .   T h u s ,   th ab ilit y   to   id en tify   w h at  k n o w led g to   elicit  an d   p r o p er l y   h i g h li g h tin g   t h e   t y p o f   b ar r ier s   t h at   p o s c h alle n g e   to   eliciti n g   t h k n o w led g e,   is   b ig   s tep   i n   t h e   r ig h d ir ec tio n   w it h   r eg ar d s   to   k n o w led g el icitati o n .             Fig u r 2 .   T h Sev en   Sta g es o f   SS M       SS m a k es   u s o f   k n o w le d g co n ce p ts   to   h i g h l ig h t   n o n - tec h n ical  a n d   f u zz y   is s u es  i n   w e b   en v ir o n m e n t s   [ 7 0 ] .   [ 7 1 ]   p r o p o s ed   n e w   ap p r o ac h   f o r   ad d r ess i n g   s o f a s p ec ts   o f   s y s te m ,   w h ich   h ter m ed   s o f s y s te m s   m eth o d o lo g y   ( S SM) ,   b ased   o n   s o f s y s te m s   th eo r y   ( SS T ) .   T h is   ap p r o ac h   is   b ased   o n   th th eo r y   o f   s y s te m s   th in k i n g   w h er t h an al y s o r   k n o w led g e   en g i n ee r   leav e s   b eh i n d   h is   p r ec o n ce p tio n s   ab o u t h e   p r o b lem   s it u atio n   an d   tr ie s   t o   d ef in t h p r o b lem   b a s ed   o n   w o r ld   v ie w   ( w elta n s c h a u u n g ) .   T h is   th eo r y   ass u m e s   t h at  ev er y b o d y   is   r i g h b ased   o n   t h eo r y   p er ce p tio n   o f   th p r o b le m   a n d   atte m p t s   to   u n i f y   all  t h ese   d iv er g e n v ie w s   in to   w e lta n s c h au u n g   w h er all  th ac to r s   s h ar co m m o n   v ie w   t h r o u g h   s ev e n   s ta g e   p r o ce s s   ( s ee   F ig u r 2 ) .   T h p r o b lem   [ 7 1 ]   tr ied   to   ad d r ess   w as  h o w   to   r ep r esen t   e x p er id ea s   in   an   u n s tr u ct u r ed   p r o b lem   s it u atio n   i n to   s tr u c tu r ed   o n b y   m ak in g   u s o f   r ich   p ict u r co n s tr u ct s ,   m o d els  a n d   f r a m e w o r k s   to   r ep r esen t h r ea w o r ld   p r o b lem   i n   o r d er   to   elicit  th e x p er t‟ s   k n o w led g e.   He  ar g u es  t h at   in d iv id u als  i n   h u m an   ac t iv i t y   p r o b le m   s itu a tio n   all  h av d i f f er en p er ce p tio n s   o f   t h p r o b le m ,   ap p r o ac h es  to   ad d r ess in g   it,  b en e f its   a n d   r is k s   d er iv ed   as  r e s u lt  o f   ad d r ess in g   it,  a n d   all  w it h i n   c o n s ta n tl y   ch a n g in g   en v ir o n m e n tal  co n te x t h at  m a y   i n cl u d p h y s ical,   ec o n o m ic,   an d   g eo g r ap h ic,   an d   w h ich   t h k n o w led g e   en g i n ee r   m u s co n s id er ed   w h ile  f i n d i n g   s o lu tio n   to   t h p r o b lem .   T h is   w a s   lac k in g   p h en o m e n o n   in   th e   P C P   h ier ar ch y   t h at  f o cu s ed   b asicall y   o n   th p er ce p tio n   o f   in d i v id u al s   w it h o u tak in g   i n to   ac co u n th e   u n s tr u ct u r ed   an d   p r o lif er ati n g   en v ir o n m e n u n d er   w h ic h   s u ch   i n d iv id u als  o p er ate  [ 7 2 ] .   T h u s ,   SS p r o v id e s   w id el y   ap p licab le  tec h n iq u es   an d   s tr u ct u r es  f o r   k n o w led g e n g i n ee r i n g   tas k s .   Ho w e v er ,   th e   b u r d en   o f   an al y z in g   t h ese  f i n d in g s   ar le f t to   th k n o w led g en g i n ee r   o r   an al y s t to   b ea r   as th er is   n o   co m p u ter   p r o g r a m   av ailab le  to   au to m ate  th SS M   p r o ce s s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       S o ft S ystems   Meth o d o lo g ( S S M)   a s   a   V ia b le  … ( F r a n klyn   C h u kwu n o n s o )   7   SS w as  f ir s p r o p o s ed   b y   [ 7 1 ] ,   an d   [ 7 3 ]   as  an   alte r n ati v m et h o d   f o r   s o lv i n g   i n f o r m atio n   s y s te m s   d ev elo p m en t   is s u e s .   S SM  ad d r ess es  b o th   s tr u ct u r ed   an d   u n s tr u ct u r ed   p r o b lem   ca s es.  I t   e m p lo y s   SS ADM ,   a   tech n ical  v er s io n   o f   SS M,   f o r   ca s es   w it h   clea r l y   d e f i n ed   a n d   s tr u ct u r ed   s y s te m   i s s u es   a n d   SS f o r   f u zz y ,   un d e f i n ed   an d   u n s tr u ct u r ed   p r o b lem   s it u atio n s   [ 7 4 ] ,   th o u g h   th m ai n   r ea s o n   f o r   it s   d ev elo p m e n w as to   tac k le   th s h o r tco m i n g s   w h ich   ex i s ti n g   m e th o d o lo g ies   at  t h t i m e   f ac ed   i n   ad d r ess i n g   s o f a n d   c o m p le x   i s s u es   [ 7 5 ] .   SS f o c u s es  o n   s tak e h o ld er   p er s p ec tiv es  a n d   en g a g es  th e   u s er   r ig h f r o m   t h b eg i n n i n g   o f   th p r o b le m - s o lv i n g   p r o ce s s ,   lac k in g   p h e n o m e n o n   in   m o s o f   th ap p r o ac h es  u s ed   i n   KE .   SS m a k es  u s o f   v er y   ea s y   to   u s to o ls   to   ca p t u r an d   r ep r esen t h r ea w o r ld   s ce n ar io s   th r o u g h   r ic h   p ict u r es  a n d   r o o t   d ef in itio n s   ( C A T W OE )   in   s u ch   w a y   a s   to   en co u r ag co n ti n u ed   u s e r   en g ag e m e n t.  [ 7 6 ]   n o ted   th a o n o f   th m aj o r   co n tr ib u tio n s   o f   SS i n   p r o b le m   s o l v i n g   i s   i n   th p r o ce d u r al  s tag e s   u s ed   b y   SS to   tr an s f o r m   p r o b le m   s itu a tio n   f r o m   an   u n s tr u ctu r e d ,   th r o u g h   s tr u c tu r ed   to   th d esira b le  ch an g e.   A   p r o ce s s   th e y   ter m ed   m ir r o r in g   s tag e s   o f   SS M.   An o th er   i m p o r tan co n tr ib u tio n   m ad b y   S S is   t h at   u n li k o t h er   m eth o d o lo g ies,  it  d o es   n o t   la y   e m p h a s is   o n   o n l y   t h tec h n ical  i s s u es b u t r at h er   en h a n ce s   th e   p r o b lem   s it u atio n   b y   g i v i n g   p r ec ed en ce   also   to   th cu lt u r al  an d   s o cial  p er s p ec tiv es,  an d   d er iv es  t h f in a s o lu tio n   b ased   o n   th r eq u ir e m en ts   o f   t h u s er   [ 6 9 ] .   T h r o le  o f   u s er s   in   k n o w led g elicitatio n   an d   KB Ss   ca n n o b d o w n p la y ed   as  th e y   f o r m   a n   i m p o r ta n t   g r o u p   o f   s ta k e h o ld er s   t h at  s u p p ly   u s er   r eq u ir e m en t k n o w led g [ 7 7 - 7 9 ] .         5.   CO NCLU SI O N   Du r in g   t h la s t h r ee   d ec ad es,  s ev er al  s tu d ie s   h av b ee n   d ev o ted   to   s ee k i n g   b etter   a n d   m o r ef f icie n t   w a y s   o f   d e v elo p in g   KB Ss .   F r o m   t h ea r l y   d a y s   o f   A I   an d   ex p er s y s te m s ,   to   th m o r r ec en KE ,   s ev er al   m et h o d o lo g ical  ap p r o ac h es  h av e   b ee n   d e v elo p ed   an d   te s ted   o n   h o w   b est   to   elic it  an d   tr an s f er   ex p er t   k n o w led g f o r   th co n s tr u cti o n   o f   KB Ss .   W it h   th p r o lif e r atio n   o f   in f o r m a tio n   d u to   th d ail y   ad v an ce s   b ein g   r ec o r d ed   in   I n ter n e an d   w eb   tec h n o lo g ies,  t h tr ad itio n al  co n ce p o f   “k n o w led g r o l e”   m eta m o r p h o s ed   f r o m   s tatic  ( s y m b o lic  le v el)   to   m o r d y n a m ic  ( k n o w l ed g lev el) ,   t h er eb y   r eq u ir in g   n e w   m et h o d s   o f   k n o w led g elicitatio n   a n d   r ep r esen tatio n   tech n iq u e s .   T h in tr o d u ctio n   o f   o n to lo g y   i n   th KE   f ield   atte m p ted   to   ad d r ess   th is   ch a llen g at  t h k n o w led g le v el  b u w a s   i n ad eq u ate  an d   i n ef f icie n f o r   th co n s tr u ctio n   o f   KB Ss   i n   an   u n ce r tai n   an d   d is t r ib u ted   n et w o r k ed   e n v ir o n m e n t.  A lt h o u g h   s t ill  e v o lv i n g ,   S SM  ca n   ar g u ab l y   b s aid   to   b t h m o s t   ap p r o p r ia te  m e th o d   f o r   co n s tr u cti n g   K B Ss   t h r o u g h   k n o w led g e n g in ee r i n g   d o m ai n - s p ec if ic  p r o b le m - s o lv in g   ap p r o ac h .   SS h a s   b ee n   d escr ib ed   in   s ev er al  w a y s   b y   d i f f er en t   s tu d ies.  A lt h o u g h   g en er all y   r e g ar d ed   as  lear n i n g   s y s te m ,   it s   w id ap p licab il it y   a n d   ac c ep tab ilit y   h a s   lar g e l y   b ee n   cr ed ited   to   its   ab ilit y   to   ad d r ess   s o f u n s tr u ctu r ed   p r o b lem   s itu a tio n s   in   en v ir o n m e n ts   c h ar ac ter ized   b y   h ig h   le v els  o f   u n ce r tai n t y   a n d   co m p le x itie s ,   w h ic h   i s   co m m o n   p h en o m en o n   i n   m o s t   h u m a n   ac ti v it y   s y s te m s .   S SM  i s   a   v er y   f le x ib le  m et h o d o lo g y ,   wh ich   ca n   b ad ap ted   to   s u it   th n at u r an d   co n tex o f   th p r o b lem   b ein g   s o l v ed   eith er   b y   s tr u ct u r in g   a n   u n s tr u ctu r ed   p r o b lem   o r   s i m p l y   b y   r ea ch in g   a   co n s en s u s   a m o n g   m aj o r   s tak e h o ld er s .   T h is   p ap er   th er ef o r p r o p o s es  SS as  v iab le  m e th o d o lo g y   f o r   co n s tr u cti n g   KB S s   in   d y n a m ic  an d   u n ce r tai n   e n v ir o n m e n t s .       RE F E R E NC E S   [1 ]   F e ig e n b a u m ,   E. ,   Kn o w led g e   En g in e e rin g T h e   A p p li e d   S i d e   o f   A rti f icia In telli g e n c e ,   S TA N - CS - 80 - 8 1 2   De p a rtme n o f   Co m p u ter S c ien c e ,   S tan f o rd   U n iv e rsity ,   1 9 8 0 .   [2 ]   Ha w k in s,  D. ,   A n   A n a l y sis o f   Ex p e rt  T h in k in g ”,   In ter n a ti o n a J o u rn a o M a n - M a c h i n e   S t u d ies ,   1 8 ( 1 ):  1 - 4 7 ,   1 9 8 3 .   [3 ]   No rm a n ,   D. ,   Tw e l v e   Iss u e f o Co g n it iv e   S c ien c e ,   Co g n it ive   S c i e n c e ,   4 (1 ):   1 - 3 2 ,   1 9 8 0 .   [4 ]   Ha y e s - Ro th ,   F . ,   W a ter m a n ,   D.A.,   L e n a t,   D.B. ,   Bu il d in g   Ex p e rt   S y st e m s Re a d in g ,   M a ss a c h u se tt s,  A d d iso n - W e sle y .   1 9 8 3 .   [5 ]   W ielin g a ,   B. J. ,   Re f l e c ti o n o n   2 5 +   Ye a rs  o f   Kn o w led g e   Ac q u isit io ,   In t.   J .   Hu m. - Co mp u t.   S tu d .   7 1 . (2 ):  2 1 1 - 2 1 5 ,   2 0 1 3 .   [6 ]   Ne w e ll ,   A . ,   T h e   Kn o w led g e   L e v e l”   Arti fi c ia I n telli g e n c e ,   1 8 :8 7 1 2 7 ,   1 9 8 2 .   [7 ]   M o u ra o ,   K.,   a n d   P e tri c k   R. P . ,   L e a rn in g   Kn o w led g e - L e v e Do m a in   Dy n a m i c s ”,   P lan n in g   a n d   L e a rn in g ,   2 3 .   2 0 1 3 .   [8 ]   Clan c e y ,   W . J. ,   T h e   Ep iste m o lo g y   o f   a   Ru le  Ba se d   S y ste -   A   F ra m e w o rk   f o Ex p lan a t io n ,   A rti f icia In telli g e n c e ,   2 0 :2 1 5 2 5 1 ,   1 9 8 3 .   [9 ]   Co m p to n ,     P . ,   S it u a ted   C o g n it io n   a n d   Kn o w led g e   A c q u i siti o n   Re se a rc h ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o Hu m a n - Co mp u ter   S tu d ies ,   7 1 ( 2 ):  1 8 4 - 1 9 0 ,   2 0 1 3 .   [1 0 ]   Ra p a n o tt i ,   L . ,   Zh a o ,   L . ,   Ha ll ,   J.G . ,   S p e c ial  S e c ti o n   o n   A d v a n c e a n d   A p p l ica ti o n s o f   P r o b lem   Orie n tatio n ,   Ex p e rt   S y st e m s ,   3 0 (3 ):  1 8 3 - 1 8 4 ,   2 0 1 3 .   [1 1 ]   Clan c e y ,   W . J. ,   He u risti c   Clas si f ica ti o n ,   Arti f icia I n telli g e n c e ,   2 7 :2 8 9 3 5 0 ,   1 9 8 5 .   [1 2 ]   G ru b e r,   T . R. A . ,   T ra n sla ti o n   A p p ro a c h   to   P o r tab le On t o l o g ies ,   Kn o wled g e   Ac q u isit io n ,   5 (2 ): 1 9 9 2 2 0 ,   Ju n e   1 9 9 3 .   [1 3 ]   L iu ,   Y.,   Z h e n g ,   X . ,   T a n g ,   F . ,   Ch e n ,   X . ,   On t o lo g y   De sig n   w i th   a   G ra n u lar  A p p ro a c h ,   Ex p e rt  S y ste m w it h   A p p li c a ti o n s ,   4 1 ( 1 0 ):   4 8 6 7 - 4 8 7 7 .   2 0 1 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T    Vo l.  5 ,   No .   1 A p r il   20 1 6   :   1     10   8   [1 4 ]   W ielin g a ,   B. J.,   J.A .   Bre u k e r. ,   In terp re tatio n   o f   V e rb a l   Da ta  f o Kn o w led g e   A c q u isit io n ,   I n   T .   O‟Sh e a ,   e d it o r ,   A d v a n c e in   A rti f icia In telli g e n c e ,   p a g e 4 1 5 0 ,   Am ste rd a m ,   Th e   Ne th e rlan d s,   1 9 8 4 .   ECA I,   El se v ier  S c ien c e .   A lso   a s: Rep o rt  1 . 4 ,   ES P RIT   P ro j e c 1 2 ,   U n iv e rsity   o f   Am ste rd a m .   [1 5 ]   W e lb a n k ,   M . ,   A   R e v ie o f   Kn o w led g e   Ac q u isit io n   T e c h n iq u e s   f o Ex p e rt  S y ste m s” ,   Ip s w ich ,   UK ,   M a rtl e sh a m   Co n su l tan c y   S e rv ic e s,  BT R L ,   1 9 8 3 .   [1 6 ]   Ke ll y ,   G . A . ,   P e rso n a C o n str u c P sy c h o lo g y ,   1 9 5 5 .   [1 7 ]   S h a w ,   M . L . G . ,   On   Be c o m in g   a   P e rso n a S c ien t ist:   In tera c ti v e   Co m p u ter  El icitatio n   o f   P e rso n a M o d e ls  o f   th e   W o rld A c a d e m ic P re ss ,   In c . ,   1 9 8 0 .   [1 8 ]   M a n c u so ,   J.C. ,   A d a m s - W e b b e r,   J.R. ,   e d s. ,   T h e   Co n str u in g   P e rso n ”,   P ra e g e P u b li sh e rs,  1 9 8 2 .   [1 9 ]   S h a w ,   M . L . G . ,   G a in e s,  B. R. ,   Kn o w led g e   in it iatio n   a n d   tran sf e to o ls  f o e x p e rts  a n d   n o v ice s ”,   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o M a n - M a c h in e   S tu d ies , 2 7 ( 3 ),   2 5 1 - 2 8 0 .   1 9 8 7 .   [2 0 ]   S h a w ,   M il d re d   L G ,   Bri a n   R. ,   G a in e s. ,   KI TT EN:  Kn o w l e d g e   In it iatio n   a n d   T ra n sf e T o o ls  f o Ex p e rts  a n d   No v ice s ”,   In ter n a ti o n a J o u rn a o M a n - M a c h i n e   S t u d ies ,   2 7 (3 ):   2 5 1 - 2 8 0 ,   1 9 8 7 .   [2 1 ]   S o w a ,   J.F . ,   Co n c e p tu a S tr u c tu r e s:  In f o r m a ti o n   P ro c e ss in g   in   M in d   a n d   M a c h in e ”,   A d d iso n - W e sle y   L o n g m a n   P u b l ish i n g   Co . ,   In c . ,   1 9 8 4 .   [2 2 ]   Ba in b ri d g e ,   L. ,   V e rb a Re p o rts  a Ev id e n c e   o th e   P ro c e ss   Op e ra to r‟s  Kn o w led g e ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o M a n - M a c h in e   S t u d ies ,   1 1 (4 4 1 1 - 4 3 6 ,   1 9 7 9 .   [2 3 ]   Co h e n ,   L . ,   M a n i o n ,   L . ,   M o rriso n ,   K. ,   Re se a rc h   M e th o d s in   Ed u c a ti o n ”,   R o u t led g e ,   2 0 1 1 .   [2 4 ]   Cre s w e ll ,   J.W . ,   Re se a rc h   De sig n Qu a l it a ti v e ,   Qu a n t it a ti v e ,   a n d   M ix e d   M e th o d s   A p p ro a c h e s ”,   S a g e   P u b li c a ti o n s,   In c o rp o ra ted ,   2 0 1 3 .   [2 5 ]   Dia p e r,   D. ,   Kn o w led g e   El icitatio n P ri n c ip le,  T e c h n iq u e a n d   A p p li c a ti o n s   S p ri n g e r - V e rlag   Ne w   Yo rk ,   In c . ,   1 9 8 9 .   [2 6 ]   W a n g ,   H.,   G a il li o A . ,   H y d e n   D. ,   A   Kn o w le d g e   El icitatio n   S t u d y   f o Co ll a b o ra ti v e   Dia lo g u e   S tr a teg ies   u se d   to   Ha n d le  Un c e rtain ti e i n   S p e e c h   Co m m u n ica ti o n   w h il e   Us in g   G IS .   Hu m a n - Co m p u ter  In tera c ti o n ”,   I n tera c ti o n   M o d a li t ies   a n d   T e c h n i q u e s ,   S p ri n g e Be rli n   He id e lb e rg 1 3 5 - 1 4 4 ,   2 0 1 3 .   [2 7 ]   M c A n d re w ,   C. ,   G o re ,   J. ,   Un d e rsta n d in g   P re f e re n c e in   Ex p e rien c e - Ba se d   Ch o i c e   A   S tu d y   o f   C o g n it io n   i n   t h e   W il d ”,   J o u rn a o C o g n it ive   En g i n e e rin g   a n d   De c isio n   M a k in g ,   7 ( 2 ):  1 7 9 - 1 9 7 ,   2 0 1 3 .   [2 8 ]   Ch irav u ri,   A . ,   Na z a re th ,   D.,   Ra m a m u rth y ,   K. ,   Co g n it iv e   Co n f l ict  a n d   Co n se n su G e n e ra ti o n   in   V irt u a T e a m s   d u ri n g   Kn o w led g e   C a p tu re Co m p a ra ti v e   E ff e c ti v e n e ss   o Tec h n i q u e s ”,   J o u rn a o M a n a g e me n In fo rm a ti o n   S y ste ms ,   2 8 ( 1 ):  3 1 1 - 3 5 0 ,   2 0 1 1 .   [2 9 ]   Je tt e r,   A .   J.,   Ko k ,   K. ,   F u z z y   Co g n it iv e   M a p f o F u t u re S tu d ies   -   A   M e th o d o lo g ica A ss e s s m e n o f   Co n c e p ts  a n d   M e th o d s” ,   Fu tu re s,  2 0 1 4 .   [3 0 ]   Clark ,   M . ,   Kim ,   Y.,   Kru sc h w it z ,   U.,   S o n g ,   D.,   A lb a k o u r,   D.,   Dig n u m ,   S . ,   De   Ro e c k ,   A . ,   A u to m a ti c a ll y   S tru c tu rin g   Do m a in   Kn o w led g e   f ro m   Tex t:   A n   Ov e r v ie w   o f   Cu rr e n Re se a rc h ”,   In f o rm a ti o n   P r o c e ss in g   a n d   M a n a g e m e n t,   4 8 (3 ) 5 5 2 - 5 6 8 ,   2 0 1 2 .   [3 1 ]   S tarr,  R. R. ,   P a re n te  d e   Ol iv e ira,  J.M . ,   C o n c e p M a p a t h e   F irst  S tep   i n   a n   O n to lo g y   Co n str u c ti o n   M e th o d ,   In f o rm a ti o n   S y ste m s ,   3 8 (5 ):  7 7 1 - 7 8 3 ,   2 0 1 3 .   [3 2 ]   d e Á g u il a ,   I. M . ,   P a lm a ,   J.,   T ú n e z ,   S . ,   M il e st o n e s in   S o f tw a r e   En g in e e rin g   a n d   Kn o w le d g e   En g in e e rin g   Histo ry A   Co m p a ra ti v e   Re v ie w ”,   T h e   S c ien t if ic W o rld   J o u rn a l ,   2 0 1 4 .   [3 3 ]   S c h re ib e r,   G . ,   Kn o w led g e   En g in e e rin g   a n d   M a n a g e m e n t:   T h e   Co m m o n K A DS  M e th o d o lo g y ”,   M IT p re ss ,   2 0 0 0 .   [3 4 ]   Co c k b u rn ,   A . ,   S e l e c ti n g   a   P r o jec ‟s M e th o d o lo g y ,   IEE S o f twa r e ,   1 7 ( 4 ),   2 0 0 0 .   [3 5 ]   P u e rta,  A . R. ,   Eg a r,   J.W . ,   T u ,   S . W . ,   M u se n ,   M . A . ,   A   M u lt ip le - M e th o d   S h e ll   f o th e   A u to m a ti c   G e n e ra ti o n   o f   Kn o w led g e   A c q u isit io n   T o o ls” ,   Kn o w led g e   A c q u isit io n ,   4 :1 7 1 1 9 6 ,   1 9 9 2 .   [3 6 ]   F a to n a d e ,   O. V. ,   T h e   A p p li c a ti o n   o f   Kn o w led g e   Ba se d   S y ste m t o   th e   A b stra c ti o n   o f   De sig n   a n d   Co stin g   Ru les   i n   Be sp o k e   P i p e   Jo i n ti n g   S y ste m s ,   2 0 1 2 .   [3 7 ]   M c De r m o tt ,   J. ,   P re li m in a r y   S tep T o w a rd a   T a x o n o m y   o f   P r o b lem - so lv in g   M e th o d s” ,   I n   S .   M a rc u s,  e d it o r ,   A u to m a ti n g   Kn o w led g e   A c q u isit io n   f o Ex p e rt  S y ste m s ,   p a g e s 2 2 5 2 5 5 .   Kl u w e r,   B o sto n ,   1 9 8 8 .   [3 8 ]   M o tt a ,   E. ,   2 5   Ye a rs  o f   Kn o w led g e   A c q u isit io n ”,   I n ter n a ti o n a l   J o u rn a o H u ma n - C o mp u ter   S t u d ies ,   7 1 ( 2 ):  1 3 1 - 1 3 4 ,   2 0 1 3 .   [3 9 ]   W ielin g a ,   B. J.,   S c h re ib e r,   A . T . ,   Bre u k e r,   J. A . ,   K A D S A   m o d e ll in g   a p p ro a c h   to   k n o w led g e   e n g in e e rin g ”,   Kn o w led g e   A c q u isit io n ,   4 ( 1 ):  5 - 5 3 ,   1 9 9 2 .   [4 0 ]   S tee ls,   L . ,   Co m p o n e n ts  o f   Ex p e rti se ,   A M a g a z in e ,   S u m m e r,   1 9 9 0 .   [4 1 ]   V o sk o g lo u ,   M . G . ,   S a lem ,   A . B. M . ,   A n a lo g y - Ba s e d   a n d   Ca se - Ba se d   Re a so n in g Tw o   sid e o f   th e   S a m e   Co in ”,   a r X iv   p re p rin t   a rX iv :1 4 0 5 . 7 5 6 7 ,   2 0 1 4 .   [4 2 ]   S é g u in ,   N.,   T re m b la y ,   G . ,   Ba g a n e ,   H. ,   A g il e   P rin c i p les   a S o f t wa re   En g in e e rin g   P rin c i p les :   A n   An a ly sis ,   Ag il e   P r o c e ss e s in   S o f tw a re   En g in e e rin g   a n d   Ex trem e   P ro g ra m m in g ,   S p r in g e Be rli n   He id e lb e rg ,   1 - 1 5 ,   2 0 1 2 .   [4 3 ]   Din g y r,   T . ,   Ne ru r,   S . ,   Ba li jep a ll y ,   V . ,   M o e ,   N.B. ,   A   D e c a d e   o f   Ag il e   M e t h o d o l o g ies T o wa rd Ex p lai n in g   A g il e   S o f tw a r e   De v e lo p m e n t”,   J o u rn a l   o S y ste ms   a n d   S o ft wa re ,   8 5 ( 6 ):  1 2 1 3 - 1 2 2 1 ,   2 0 1 2 .   [4 4 ]   P i n t o ,   H.S . ,   S taa b ,   S . ,   T e m p ic h ,   C. ,   DIL IG EN T T o w a rd a   F in e - g ra in e d   M e th o d o l o g y   fo Distrib u ted ,   L o o se l y c o n tro ll e d   a n d   Ev o lv in g   En g in e e r in g   o f   On to lo g ies ”,   In   E CAI ,   p a g e s 3 9 3 3 9 7 ,   2 0 0 4 .   [4 5 ]   De b ru y n e ,   Ch risto p h e ,   P iete D e   L e e n h e e r,   Us in g   a   M e th o d   a n d   T o o f o Hy b rid   On t o l o g y   E n g in e e rin g A n   Ev a lu a ti o n   i n   t h e   F lem ish   Re se a r c h   In f o rm a ti o n   S p a c e J o u r n a o T h e o re ti c a a n d   Ap p li e d   El e c tro n ic  Co mm e rc e   Res e a rc h ,   9 (2 ) 4 8 - 6 3 ,   2 0 1 4 .   [4 6 ]   A u th o e a l. ,   2 0 1 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       S o ft S ystems   Meth o d o lo g ( S S M)   a s   a   V ia b le  … ( F r a n klyn   C h u kwu n o n s o )   9   [4 7 ]   Jo s e p h ,   M ,   Ku p e r,   G . ,   S e ra f in i,   L . ,   Qu e r y   A n s w e rin g   o v e r   Co n tex tu a li z e d   RDF/ OWL   Kn o w l e d g e   w it h   F o ra ll - Ex isten ti a Brid g e   Ru les A tt a in i n g   De c id a b il it y   u sin g   A c y c li c it y   (f u ll   v e rsio n ) " ,   a rX iv   p re p r in a r X iv :1 4 0 6 . 0 8 9 3 ,   2 0 1 4   [4 8 ]   L e n a t,   D. ,   T h e   Di m e n sio n o f   Co n tex S p a c e ”,   Tec h n ica Re p o rt,   CYCO R P ,   2 8   Oc to b e 1 9 9 8 .   URI:   h tt p : // ww w . c y c . c o m /d o c /co n tex t - sp a c e . p d f .   [4 9 ]   Ho w e ll ,   D.,   W in d a h l,   C. ,   S e i d e l,   R. ,   A   P ro jec Co n ti n g e n c y   F ra m e w o r k   b a se d   o n   Un c e rtain ty   a n d   it s   Co n se q u e n c e s” ,   In ter n a t io n a l   J o u rn a o Pr o jec M a n a g e me n t ,   2 8 ( 3 ):  2 5 6 - 2 6 4 ,   2 0 1 0 .   [5 0 ]   Da v is,   R. ,   S h r o b e ,   H. ,   S z o l o v it s,  P . ,   W h a is  a   Kn o w led g e   Re p re s e n tatio n ? ,   A M a g a z in e ,   S p ri n g 1 7 3 3 ,   1 9 9 3 .   [5 1 ]   d e   Ca r v a lh o ,   V . A . ,   A l m e id a ,   J.P . A . ,   G u izz a rd i,   G . ,   Us in g   Re f e re n c e   Do m a in   On to lo g ies   to   De f in e   th e   Re a l - W o rld   S e m a n ti c o Do m a in - S p e c if ic  L a n g u a g e s ”,   Ad v a n c e d   In fo rm a ti o n   S y ste ms   En g i n e e rin g ,   S p rin g e In tern a ti o n a l   P u b l ish i n g ,   2 0 1 4 .   [5 2 ]   Du o n g ,   T . H.,   Ng u y e n ,   N.T . ,   N g u y e n ,   D.C. ,   Ng u y e n ,   T . P . T . ,   S e lam a t,   A . ,   T ru st - Ba s e d   Co n se n su f o r   Co ll a b o ra ti v e   On to l o g y   Bu il d in g ,   Cy b e rn e ti c s a n d   S y ste ms ,   4 5 (2 ) 1 4 6 - 1 6 4 ,   2 0 1 4 .   [5 3 ]   Bra c h m a n ,   R. J. ,   S c h m o lze ,   J.G . ,   A n   Ov e r v ie w   o f   th e   KL - ON E   Kn o w led g e   Re p re s e n tatio n   S y ste m ,   Co g n it iv e   S c ien c e ,   9 :1 7 1 2 1 6 ,   1 9 8 5 .   [5 4 ]   R y b a k o v ,   V . ,   M u lt i - a g e n No n - l in e a T e m p o ra L o g ic   w it h   E m b o d i e d   A g e n De sc rib in g   Un c e rtain ty ,   Ag e n a n d   M u lt i - Ag e n S y ste ms T e c h n o lo g i e s a n d   Ap p li c a t io n s ,   S p rin g e In te rn a ti o n a P u b li s h in g ,   8 7 - 9 6 ,   2 0 1 4 .   [5 5 ]   T a n w a r,   P . ,   P ra sa d ,   T . V . ,   Da tt a ,   K. ,   A n   E ff e c ti v e   Re a so n in g   A lg o rit h m   f o Qu e stio n   A n sw e rin g   S y st e m ”,   In ter n a ti o n a J o u rn a o Ad v a n c e d   Co mp u ter   S c ien c e   a n d   A p p li c a ti o n s,  S p e c ia Iss u e   o n   Na t u ra l   L a n g u a g e   Pr o c e ss in g .   5 2 - 5 7 ,   2 0 1 4 .   [5 6 ]   T e k li ,   J.,   Rjeily ,   A .   A . ,   Ch b e ir,   R. ,   T e k li ,   G . ,   Ho u n g u e ,   P . ,   Ye to n g n o n ,   K.,   A b e b e ,   M .   A . ,   S e ma n ti c   to   In telli g e n t   W e b   Era Bu il d in g   Bl o c k s,  A p p li c a ti o n s,  a n d   Cu rr e n T re n d s ”,   P r o c e e d in g o f   th e   F if th   In tern a ti o n a Co n f e re n c e   o n   M a n a g e m e n o f   Eme rg e n Dig it a Eco S y ste m ,   ACM ,   2 0 1 3 .   [5 7 ]   F re it a s,  H.,   Cu ry ,   D .,   d e   M e n e z e s,  C. S . ,   F ro m   On to lo g ies   to   Q u e stio n - A n sw e P a irs - T e m p lat e   Lan g u a g e   f o r   A u to m a ted   a n d   Cu st o m iza b le  Tran sf o r m a ti o n s ”,   Ne w   P e rsp e c ti v e in   In f o rm a ti o n   S y ste m a n d   T e c h n o lo g ies ,   V o l u m e   1 .   S p r in g e In tern a ti o n a l   P u b l ish i n g ,   6 1 - 7 0 ,   2 0 1 4 .   [5 8 ]   G in sb e rg ,   M .   L . ,   Kn o w led g e   In ter c h a n g e   F o rm a t:   T h e   KIF  o f   De a th ,   AI  m a g a zin e ,   1 2 ( 3 3 ) :5 7 6 3 ,   1 9 9 1 .   [5 9 ]   S a li n a s,  S . O. ,   G e lb u k h ,   A . ,   Re p r e se n tac n   Co m p u tac io n a De L e n g u a je Na tu ra Esc rit o ,   I n g e n ier ía   1 5 (1 ) ,   2 0 1 0 .   [6 0 ]   S a li n a s,  S . O. ,   T ra n sf o r m a c n   A u to m á ti c a   De   T e x to   A   G r a f o Co n c e p tu a les ,   Diss .   Un iv e rsid a d   Na c io n a d e   Co lo m b ia,  2 0 1 1 .   [6 1 ]   L e y b o u rn e ,   S . A .   a n d   S a in ter,  P .   A d v a n c in g   P ro jec M a n a g e m e n t:   A u th e n ti c a ti n g   th e   S h if F r o m   P ro c e ss   to   Nu a n c e d   P ro jec Ba se d   M a n a g e m e n in   th e   Am b id e x tro u Org a n iza ti o n .   Pro jec M a n a g e me n J o u rn a l ,   4 3 ( 6 ):  5 - 1 5 ,   2 0 1 2 .   [6 2 ]   Ku o ,   Y.K.,   K u o ,   T . H.  a n d   Ho ,   L . A .   En a b li n g   In n o v a ti v e   A b il it y Kn o w led g e   S h a rin g   a s   a   M e d iato r.   I n d u stria l   M a n a g e me n a n d   D a ta   S y ste ms ,   1 1 4 ( 5 ):  6 9 6 - 7 1 0 ,   2 0 1 4 .   [6 3 ]   Ch a e ,   H.C. ,   Ko h ,   C. E.   a n d   P ry b u to k ,   V . R. ,   In f o rm a ti o n   T e c h n o l o g y   Ca p a b il it y   A n d   F irm  P e rf o rm a n c e :   Co n trad icto ry   F in d i n g s an d   T h e ir   P o ss ib le Ca u se s” ,   M IS   Qu a rte rly ,   3 8 (1 ),   2 0 1 4 .   [6 4 ]   Niss e n ,   H.A . ,   Ev a ld ,   M . R. ,   Clark e ,   A . H. ,   Kn o w led g e   S h a rin g   in   He tero g e n e o u T e a m th ro u g h   C o ll a b o ra ti o n   a n d   Co o p e ra ti o n :   Ex e m p li f i e d   th ro u g h   P u b li c P r iv a te - In n o v a ti o n   P a rtn e rsh ip s ,   I n d u strial  M a rk e ti n g   M a n a g e m e n t 2 0 1 4 .   [6 5 ]   Du rm u so g lu ,   S . ,   Ja c o b s,  M . ,   Na y ir,   D.  Z. ,   Kh il ji ,   S . ,   W a n g ,   X . ,   T h e   Qu a si - m o d e ra ti n g   Ro le  o Org a n iza ti o n a Cu lt u re   in   t h e   Re latio n s h ip   b e t w e e n   Re w a rd a n d   Kn o w led g e   S h a re d   a n d   G a in e d ,   J o u rn a o Kn o w led g e   M a n a g e me n t ,   1 8 (1 ) 2 - 2 ,   2 0 1 4 .   [6 6 ]   P a rk ,   J.G . ,   L e e ,   J. ,   Kn o w led g e   S h a rin g   in   In f o rm a ti o n   S y ste m De v e lo p m e n P r o jec ts:  Ex p li c a ti n g   t h e   Ro le  o f   De p e n d e n c e   a n d   T ru st” ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   Pro jec M a n a g e me n t ,   3 2 (1 ) 1 5 3 - 1 6 5 ,   2 0 1 4 .   [6 7 ]   Big g a m ,   J. ,   Exp lo it i n g   S o ft   S y ste ms   M e th o d o l o g y   ( S S M a n d   K n o wled g e   T y p e to   F a c il it a te  Kn o wled g e   Ca p t u re   Iss u e in   a   W e b   S it e   En v i ro n me n t.   S y ste S c ien c e s,  HICS S ”,   P r o c e e d in g o f   th e   3 5 th   A n n u a Ha wa ii   In tern a ti o n a l   Co n f e re n c e   o n .   IEE E ,   2 0 0 2 .   [6 8 ]   He r m a n ,   H.,   Ra h m a n ,   A . A . ,   S y a h b a n a ,   Y.A . ,   C a se   o f   S o ft   S y ste M e th o d o lo g y   ( S S M ):  In t e ra c ti n g   Asp e c t   M o d e ll in g   o C u sto me S a t isfa c ti o n   i n   Vi d e o   S tre a S e rv ice   o v e W ir e les a n d   M o b il e   Ne two rk ”,   Co m p u ter  M o d e li n g   a n d   S im u latio n   (EM S ) ,   F if th   UK S im   Eu ro p e a n   S y m p o siu m   o n   IEE E ,   2 0 1 1 .   [6 9 ]   Ch e c k lan d ,   P . B. ,   S y ste m T h in k in g S y ste m s P ra c ti c e ”,   W il e y ,   Ch ich e ste r,   1 9 8 1 .   [7 0 ]   S o ti r o p o u l o s,  M . T . ,   T h e   M a th e m a ti c o th e   Co g n it io n   a n d   o f   th e   Bra in ”,   In tern a ti o n a M a th e m a ti c a F o ru m ,   9 (8 ),   2 0 1 4 .   [7 1 ]   Ch e c k lan d ,   P . B. ,   S c h o les ,   J . ,   S o f S y ste m s M e th o d o lo g y   in   A c ti o n ,   W il e y ,   Ch ich e ste r,   1 9 9 1 .   [7 2 ]   A sh w o rth ,   C. ,   G o o d lan d ,   M . ,   S S ADM   Pra c ti c a Ap p ro a c h ,   M c G r a w - Hill   In tern a ti o n a S e ri e in   S o f t w a re   En g in e e rin g ,   L o n d o n ,   1 9 9 0 .   [7 3 ]   Zaie d ,   A . NH . ,   A a l,   S . I. A . ,   Ha ss a n ,   M . M . ,   Ru le - b a se d   Ex p e rt  S y ste m s   f o S e lec ti n g   In f o r m a ti o n   S y ste m s   De v e lo p m e n M e th o d o lo g ies ”,   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   In tell ig e n t   S y ste ms   a n d   Ap p li c a t io n s ,   5 ( 9 ),   2 0 1 3 .   [7 4 ]   Big g a m ,   J.,   Ho g a rth ,   A . ,   S o f t   S y ste m s   M e th o d o lo g y   (S S M ):  F u n d a m e n tal  Is su e s ”,   W o o d - Ha rp e e a l. 2 4 9 - 2 5 5 ,   1 9 9 4 .   [7 5 ]   A d a m s,   A . ,   S a ss e ,   M . A . ,   Us e rs   a re   n o t h e   En e m y W h y   Us e rs   Co m p ro m ise   S e c u rit y   m e c h a n ism a n d   Ho w   to   T a k e   Re m e d ial  M e a su re s” Co m m u n ica ti o n s o f   th e   A CM ,   4 2 (1 2 ),   p p . 4 0 - 4 6 ,   1 9 9 9 .   [7 6 ]   Ra n n e n b e rg ,   K. ,   M u lt il a ter a S e c u rity    Co n c e p a n d   Exa mp le fo Ba la n c e d   S e c u rit y P ro c e e d in g o f   th e   9 t h   A CM   Ne w   S e c u rit y   P a ra d ig m W o rk sh o p   2 0 0 0 ,   S e p tem b e r,   Co rk ,   Ire lan d ,   A CM   P re ss ,   2 0 0 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T    Vo l.  5 ,   No .   1 A p r il   20 1 6   :   1     10   10   [7 7 ]   S tew a rt,   G . ,   L a c e y ,   D. ,   De a th   b y   a   T h o u sa n d   F a c ts:  Cr it icisin g   t h e   T e c h n o c ra ti c   A p p ro a c h   t o   I n f o rm a ti o n   S e c u ri ty   Aw a re n e ss ,   In fo rm a ti o n   M a n a g e me n a n d   C o mp u ter   S e c u rity,   2 0 ( 1 ):  2 9 - 3 8 ,   2 0 1 2 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        F ra n k ly n   Ch u k w u n o n so   is  a   se a s o n e d   re se a rc h e w it h   se v e r a y e a r o f   w o rk in g   e x p e rien c e   in   th e   ICT   in d u stry   a n d   Un iv e rsity   l e c tu rin g .   He   h a a   B. T e c h   a n d   M . T e c h   d e g re e in   In f o rm a t io n   M a n a g e m e n T e c h n o lo g y   a n d   Op e ra ti o n s   Re se a rc h ,   re sp e c ti v e l y   a n d   p re se n tl y   p u rsu i n g   a   P h D   d e g re e   in   In f o rm a ti o n   S y ste m a th e   Un iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay si a .   His  re se a rc h   in tere sts  ra n g e   f ro m   e - lea rn in g ,   in f o rm a ti o n   sy s tem s,  k n o w led g e - b a s e d   s y ste m s,   k n o w led g e   e n g in e e rin g ,   so f t   s y ste m m e th o d o l o g y ,   ICT   in   e d u c a ti o n ,   o rg a n a iza ti o n a a n d   re so u rc e   m a n a g e m e n t,   h u m a n   re so u rc e   m a n a g e m e n t,   e tc.  His  late st  w o rk   is  o n   d e v e lo p i n g   a   n o v e k n o w led g e - b a se d   p e rso n a li z e d   e - lea rn i n g   sy ste m .   He   h a p re se n ted   in   s o   m a n y   in t e rn a ti o n a l   c o n f e re n c e w it h   so   m a n y   p u b li c a ti o n s t o   h is  n a m e .   He   lo v e s p lay in g   c h e ss ,   s w i m m in g ,   trav e ll in g   &   re se a rc h           Ro li a n a   Bi n ti   I b ra h im   is  a   S e n io L e c tu re w it h   F a c u lt y   o f   Co m p u ti n g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i   M a la y sia .   S h e   re c e i v e d   h e Hig h e Na ti o n a Dip l o m a   in   Co m p u ti n g   (1 9 9 4 a n d   Ba c h e lo o f   S c ien c e   (Ho n s)  in   Co m p u ter  S tu d ies   (1 9 9 8 b o th   f ro m   L iv e rp o o Jo h n   M o o re Un iv e rsity ,   U K.   M a ste o f   S c ien c e   (M . S c . i n   C o m p u ter  S c ien c e   (2 0 0 1 )   f ro m   U n iv e rsiti   T e k n o lo g M a lay sia .   Do c to o f   P h il o so p h y   (P h . D)  i n   S y st e m S c ien c e   (2 0 0 8 )   f ro m   Lo u g h b o r o u g h   U n iv e rsity ,   UK .   S h e   h a re c e iv e d   se v e ra d isti n g u ish e d   p a p e a wa rd in   c o n f e re n c e a n d   e x h ib it io n s.  Re se a rc h   in tere st s   a re   in f o rm a ti o n   a n d   k n o w led g e   m a n a g e m e n t,   d a tab a se a n d   d a ta  m in in g ,   sy ste m   th in k in g   t h e o ries   a n d   m e th o d o l o g ies   f o c o m p lex   s y st e m e n g in e e r in g ,   v iab le  sy st e m   m o d e a n d   in f o rm a ti o n   re tri e v a l.   S h e   lo v e s stu d y in g   d u ri n g   h e sp a re   ti m e .           A li   S e la m a re c e iv e d   B. S c .   (H o n s.)  in   IT   f ro m   T e e ss id e   Un iv e rsit y ,   U.K.  a n d   M . S c .   in   Distrib u te d   M u lt im e d ia  I n tera c ti v e   S y ste m f ro m   L a n c a ste Un iv e r sity ,   U.K.  in   1 9 9 7   a n d   1 9 9 8 ,   re sp e c ti v e l y .   Dr.  En g .   d e g r e e   f ro m   Os a k a   P re f e c tu re   Un iv e rsit y ,   J a p a n   in   2 0 0 3 .   Cu rre n tl y ,   h e   is   th e   De a n   o f   Re se a rc h   A ll ian c e   i n   Kn o w l e d g e   Eco n o m y   (K - Eco n o m y   R A )   U T M .   He   is  a l so   a   p ro f e ss o a th e   S o f t w a r e   En g i n e e rin g   De p a rt m e n t,   F a c u l ty   o Co m p u ti n g   UT M .   H e a d   o f   S o f tw a r e   En g in e e rin g   Re se a rc h   G ro u p   (S ERG ),   K - Eco n o m y   Re s e a rc h   A ll ian c e ,   U T M .   He   is  th e   e d it o rs  o f   In tern a ti o n a Jo u rn a o f   Dig it a Co n ten t   T e c h n o lo g y   a n d   it A p p l ica ti o n (JD CTA ) ,   In tern a ti o n a Jo u r n a o f   A d v a n c e m e n ts  in   Co m p u ti n g   T e c h n o l o g y   (IJ AC T a n d   In tern a ti o n a l   Jo u n a o f   In telli g h e n t,   In f o rm a ti o n   a n d   Da tab a se   S y ste m (IJIID S ).   His  re se a rc h   in tere sts  a r e   so f t w a re   e n g in e e rin g ,   so f t w a re   a g e n ts,   we b   e n g in e e rin g ,   in f o rm a ti o n   re tr iev a l s,  p a tt e rn   re c o g n it io n s,   g e n e ti c   a g o rit h m s,  n e u ra n e tw o rk s an d   so f t - c o m p u ti n g .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.