ࡱ> y{x5@pbjbj22%XX:~ ~ ~ ~ \ $h LVVVVVVV$RT=VVVVV=VVV&VVVV p|~ |0,*F**VVV== ~  ~ Z. i V. Papea, D. Bengez, N. `tambuk, P. Konjevoda, Z. Reaetar, B. Guberina Strojno reprezentiranje znanja i potreba njegova uvoenja kao sastavnog dijela razvoja hrvatskog znanstvenoobrazovnog sustava Sa~etak `to je strojno reprezentiranje znanja, jesu li nam odredivi njegovi dosezi, koja je njegova uloga u informatiziranom obrazovnom sustavu, koji su njegovi svjetski trendovi i projekti, kakvi se postupci, alati, standardi i jezici koriste za njegovu pripremu, u kakvom je odnosu prema obrazovnom planiranju i izradi kataloga znanja i hoemo li u sklopu promicanja informacijskog obrazovanja dio snaga i resursa naaeg znanstvenoobrazovnog sustava organiziranije usmjeriti i u tom pravcu? Mob. 091 568-3083, Tel. 3787-246 Kontakt e-mail  HYPERLINK "mailto:zlatko@kbsm.hr" zlatko@kbsm.hr Uvodno uvjeravanje Svaki je pomak tehnologije oblikovao druatvo mijenjajui odnose i oblike manualnog i neautomatskog u radu. I u ozra ju tehnologija treeg tisuljea svaki nacionalni obrazovni program suvremenog druatva implicite ili eksplicite ra una na dvojnost rada: "strojnu" i "ljudsku" oslanjajui se i na dvojnost upravljanja njime znanjem: "strojnim" i "ljudskim". Po upozorenjima sociologa Z. Reaetara, osnovni rad u druatvu znanja postaje stjecanje znanja a druatva koja ne ovladaju njime na nivou visokih tehnologija u materijalnoj proizvodnji dobara sve te~e ~ive. Shvaajui to upozorenje u punom zna aju ~eljeli bismo nadodati kako osim u tzv. materijalnoj i u tzv. proizvodnji znanja presti~nu akceleraciju pru~a sve viae upravo podraka tih visokih tehnologija upravljanju znanjima postajui neophodnom komponentom druatva spremnog ne samo na opstanak nego i razvoj kroz brz prihvat promjena. (Ve desetak godina star Web e-learning upravo od podru ja strojnog upravljanja znanjem o ekuje nov uzmah i interaktivnost.) Dakako, da bi se moglo razlu iti koji dio ljudskog rada je mogue, po~eljno ili neophodno ve danas ili e biti u dogledno sutra povjeren stroju te tomu i eksplicite prilagoditi obrazovanje, dobro je sagledati danaanje strojne mogunosti u upravljanju znanjem kao i postupke potrebne da se u tom dijelu upravljanje pospjeai. Taj dio ulazio bi u sferu obrazovanja kojoj je potreban anga~man cjelokupne obrazovne i informacijske zajednice te podraka dr~ave. (Posebno je to osjetljivo podru je kada se prisjetimo da ono danas mo~e isklju iti sadr~aje koji su joa ju er ulazili u programe stjecanja znanja, odnosno da je dio i na in stjecanja znanja nekad izlo~en pritisku i ne~eljenih pravaca tr~iata.) Meutim, obilje neto nih pojmova u ud~benicima ukazuje da oslanjanje samo na papirnate ud~benike i priru nike kao jedini kontrolirani oblik izvora znanja u eri sve dostupnije informacijske hipermedije postaje nedostatno. Novi, hipermedijski dostupni oblici u kojima se suradni ki i javno uto njavaju pojmovi nisu ni klasi ne enciklopedije niti samo rje nici niti tezaurusi. Oni nagovjeauju mogunosti nove pismenosti koja iz informacijskog druatva vodi u druatvo znanja. (Informacijsko druatvo proizvelo je joa vee hrpe podataka, znanje pomijeaano sa programskim kodom, razli ite zapise o istom, u - bez posebnog dogovaranja - nespojivim strukturama baza podataka, neopisanu multimedijsku zbiljnost, globalnu Mre~u koja nije bas uvijek prijateljska, pretra~ivanje s puno ne~eljenog smea jer je bila zasnovana na tzv. Sintakti kom Webu. Izreklo je neispunjena obeanja (i mnoga, sreom tek filmski isplativa, na njima zasnovana zastraaivanja). Istaklo potrebu sigurnosti, identifikacije, autentifikacije i provjeru istinitosti te kompetencije iskaza ostavljajui je na kona no rjeaavanje druatvu znanja.) Takvi dinami ki, stroju i ovjeku itljivi "rje nici", ostvaruju ili bi trebali ostvarivati vezu izmeu strojno upravljivog reprezentiranja znanja, globalno (dakle putem Weba) jednozna no imenovanog i standardizirano opisanog, i ovjeku itljivog odnosno ovjekovim osjetilima razumljivog prezentiranja zna enja na koje se to reprezentiranje odnosi. Uvijek ovisnu o podru ju na koje se odnosi, kolekciju takvih zapisa i njihovih meusobnih odnosa naziva se ontologijom. Razli ite tehnologije reprezentiranja kroz ontologiju povezanih iskaza u formi trojki (Subjekt, Predikat, Objekt) moglo bi se rei konvergiraju, u tri varijante stroju i ovjeku itljivog ozna nog jezika pod nazivom Ontology Web Language (OWL). Bilo bi nerazumno ne uzeti u obzir obrazovanja prednosti strojeva u brzini programiranog reagiranja i raspoznavanja relativno jednostavnih oblika i dogaaja, u o itavanju i baratanju strojno oblikovanim zapisima, u njihovim mogunostima mre~nog povezivanja svjetlosnom brzinom svega ato se mo~e pretvoriti u bitove ili njihovih mogunosti dohvaanja informacija iz nanosvijeta ili makrosvemira, njihove ustrajnosti, 24 satne budnosti i dostupnosti, neumornog rutinskog razvrstavanju i povezivanja ogromnih koli ina strojno itljivih sadr~aja... Iako zapis podataka u stroju koji ima zna enje za ovjeka samo uvjetno mo~emo zvati znanjem - jer to mo~e postati, odnosno tomu mo~e poslu~iti br~e od nekih drugih vrsta zapisa, sve viae govorimo o strojnom upravljanju znanjem, semanti kom ozna avanju podataka, ontologijskom in~enjeringu, alatima za kognitivnu podraku, "editorima" znanja. Realno druatvo znanja predla~e standardizirano kategorizirano opisivanje podataka ne samo radi njihova prikaza, njihova boljeg povezivanja i smislenijeg nala~enja, nego i radi omoguavanja strojnom zaklju ivanju da pronalazi nove i povezuje na izgled nepovezane kvalitativne dijelove. Procesi koji uvode upravljanje znanjem na osnovu klasiranih podataka u svijetu su u sna~nom zamahu. Meunarodni kongresi i skupovi koji o tim tehnologijama skupljenim veinom pod W3C-ovim nazivom Semanti ki Web raspravljaju iz razli itih aspekata odr~avaju se i nekoliko puta godianje. Ujedinjena Europa projekte koji bi pospjeaili uvoenje tehnologija oblikovanja znanja tehnologijama Semanti kog Weba predla~e kao projekte od strategijskog zna aja, ugrauje tu tematiku u curriculume, planira istra~iva ke, edukacijske, virtualne i fizi ke centre, povezuje istaknute suradne institucije. A u nacionalnim naporima ka efikasnijem upravljanju i koriatenju znanja smatramo neophodnim usmjeriti pa~nju i sustavno pratiti tehnologije Semanti kog Weba, raspravljati o njima, prou avati ih, odlu ivati koji dio nee nitko za nas napraviti te poticati njegovu izradu, upoznavati opeprihvaene ontologije te uope tretirati postupke strojnog reprezentiranja znanja kao neophodne sastavnice nacionalne strategije obrazovanja. Uvodno za uvjerene Nakon odreene rezignacije oca umjetne inteligencije Minskog povodom njezina daljeg razvoja, standardizacija pravaca strojnog upravljanja znanjem dosegla je svoju trenutnu kulminaciju u w3c-ovoj preporuci jezika za reprezentiranje ontologija - OWL-a (Ontology Web Language), jedini nog koncepta semanti ki oblikovanog podatka u obliku tripleta subjekt, predikat, objekt ujedno vrlo upotrebljivog zajedni kog nazivnika meu razli ito organiziranim bazama podataka konceptom imeni kih prostora koji osiguravaju globalnu jednozna nost u nazivlju (namespaces)i drugim sredstvima koja omoguuju zapis svega onoga o emu se mo~e misliti takav da omogui logi ko povezivanje, izdvajanje i druge oblike strojnog zaklju ivanja bogatije od dosadaanjih upitnih jezika baza podataka. Ako bi netko rekao da je strojno reprezentiranje znanja u intelektualnom radu jednako robotizaciji u materijalnoj proizvodnji ne bi pogrijeaio i svaki napor oblikovanja obrazovanja morao bi sve viae ra unati s takvim, semantiziranim oblikom reprezentiaranja podataka. Problem ili zaato je strojno reprezentiranje znanja joa dijelom v  L ` ʶobTM?6hy_h(0Jh(CJOJQJ^JaJ hDh(hRQCJOJQJ^JaJhRQ5OJQJ\^J hGd5CJOJQJ\^JaJ hU5CJOJQJ\^JaJ h(5CJOJQJ\^JaJ&hDhGd5CJ OJQJ\^JaJ &hDh(5CJ OJQJ\^JaJ &hDhRQ5CJ OJQJ\^JaJ hRQ5CJOJQJ\^JaJ hLd5CJOJQJ\^JaJ 4 6 8 ` |   24(*XZgdcgdd $1$7$8$H$a$gdJgdy_1$7$8$H$ 1$7$8$H$gdLdp $    4 J z |  040׻ש~׻zvzhhcCJOJQJ^JaJhRAhc$hBhUk0JCJOJQJ^JaJ/jhBhYGMCJOJQJU^JaJ#jhUkCJOJQJU^JaJhUkCJOJQJ^JaJh{CJOJQJ^JaJhCJOJQJ^JaJhy_h(0Jhy_h0Jhy_hRQ0J 0FJv>ZR$$%H%J%L%x%&>&@&&&&& ''((L()) ;,;޹ިޔ޹ޔހiU޹޹޹QhRQ&hc56CJOJQJ\]^JaJ,h4ahc56CJOJQJ\]^JaJ&hmchc5CJOJQJ\^JaJ&h4ahc5CJOJQJ\^JaJ hchcCJOJQJ^JaJ hc5CJOJQJ\^JaJ&hBphc5CJOJQJ\^JaJhcCJOJQJ^JaJ&hBphc6CJOJQJ]^JaJZR$T$)):.<."3$377; ;F;H;zC|C~C TTV`ZbZ:\$a$gdJgdRAgdy_1$7$8$H$gdd 1$7$8$H$gdc $1$7$8$H$a$gdJ,;4;D;F;H;~;;;;<<<0=6=j=n===8>P>>>>,?P???j@@@@`AؼخخxddPd&hg hg 5CJOJQJ\^JaJ&hg h+E5CJOJQJ\^JaJ&hg hD5CJOJQJ\^JaJh+ECJOJQJ^JaJ&h+EhD5CJOJQJ\^JaJhDCJOJQJ^JaJhCJOJQJ^JaJhGdCJOJQJ^JaJhUkCJOJQJ^JaJhRQCJOJQJ^JaJhRQhRAhc`AbA@BxC|C~CCCCDT T TTUU4V\VVvWWYvZZ`[b[z[[yhWhFhFhFh hEhCJOJQJ^JaJ hEhg CJOJQJ^JaJ hEhCCJOJQJ^JaJ hEh 5CJOJQJ^JaJ hEhECJOJQJ^JaJ hEhRACJOJQJ^JaJhEhRACJaJUh:?WhRAhg hUkCJOJQJ^JaJhg CJOJQJ^JaJh+ECJOJQJ^JaJ h+Eh+ECJOJQJ^JaJizija Jednostavno, uz sve nezanemarive uspjehe automatiziranog izdvajanje znanja, data capturinga, data mininga i data extractinga znanje u strojnoj formi ne postoji dok ga se na potreban na in i to veinom ljudskim radom primjeeno ne oblikuje i u nj i ne unese. Za to je potrebno istra~ivati znanje, obrazovati se i raditi. O znanju se u prirodnom jeziku podrazumijevaju razli ite stvari. Podaci koji se strojno unose veinom nisu strojno semanti ki ozna eni. Pretra~ivanjem se dobiva obilje netra~enih sadr~aja. Postoji pretpostavka da bi se, uvijek za odreeno podru je (domenu) znanje moglo sve viae i viae, formalnim zapisom (deskriptivna logika) oblikovati tako da bude itljivo i stroju i razumljivo ovjeku. Takav zapis osigurao bi najveu razmjenjivost znanja u sitnijim granulama od nastavnih jedinica. Meutim, da bi se podaci strojno semanti ki ozna ili potrebno je upoznati i diskutirati upotrebljivost tako pohranjenih znanja, potreban je napor struka i pojedinaca u njegovu oblikovanju i druatveni konsenzus za podraku njihovu radu. Katalozi znanja i strojno reprezentiranje znanja Osvijetljena odnosom strojno-ljudskog upravljanja znanjem mo~da bi se i rasprava o katalozima znanja i njihovim sadr~ajima trebala voditi viae kao rasprava o izboru sadr~aja potrebnih ili pogodnih razvitku ljudskih kompetencija, stjecanju multidisciplinarne airine i poznavanju tuih i vlastitih kulturnih posebnosti te sposobnosti komplementarnih strojno upravljivima. Sadr~aji bi tu bili tek arbitrarna podraka pomou koje razli ite jezi ne, estetske, afektivne, generalizacijske, pa dakle i programirne, matemati ke, knjizevni ke i druge diskurzivne, kreativne i multidisciplinarne kompetencija mogu doi do izra~aja, koje je mogue podsticati i otkrivati u ovjeku cijenei u obrazovanju upravo ona svojstva koja su komplementarna strojnima. Znamo da je upravo putem njih ovjek u stanju slu~iti se razli itim informacijskim alatima i usavraavati ih koristei njihovo postojanje, procjenjujui njihovu dostupnost te poveavajui njihov u inak i upotrebu... Zahtjev za katalogom znanja pretvara se u zahtjev za katalogom sposobnosti koje se oslanjaju i na strojnu doku ivost znanja u potrebnom vremenu. Kada e to nastupiti, koliki dio resursa je potrebno ka tomu usmjeriti, koji omjer u lokalno ekspliciranje znanja valja ulo~iti a koliko e biti rijeaeno jednostavnim preuzimanjima ili prevoenjima trebalo bi promicanje informacijske pismenosti sagledavati i, smatramo hitno, poticati. Ili je to zadatak udruga koje su svjesnije puta ka druatvu znanja? Zaato ne i ovi pristupi Diskurs je joa uvijek veinom u podru ju prirodnojezi nih kompetencija. Deskriptivnoj su logici potrebni odreenije ozna eni podaci. Stoga se u literaturi zaklju ak o pristupu programiranju jedino mo~e tra~iti ovako kako ga i tra~e lanovi, i ako dozvolite ne lanovi, diskurzivno raspravljajui. Npr. o nelinearnoj klasifikaciji pristupa strojnom programiranju kroz imperativne, apageti, listovne ili objektne programirne jezike, skriptne ili ne, funkcionalne, deskriptivne i razne druge, o kojima je malo bilo govora u na Webu objavljenoj diskusiji, a od kojih svaki ima svoju namjenu, svoju tehni ku vrijednost ali i odgojnu i obrazovnu prednost, kao i povijesno mjesto u spoznajno-tehni kom razvoju. O razli itim inteligencijama i pravu da razli ite sklonosti mogu korititi razli ite pristupe kao poticajne za razvoj svojih kompetencija u podru ju informacijskih tehnika. Uvianje i razumijevanje potrebe za odjeljivanjem nazivlja od uputa za procesiranje zapisa, do manje ili viae apstraktnog odreivanja zna enja takoer bi trebalo biti dijelom znanja informacijske pismenosti o kojemu u objavljenoj diskusiji nije bilo niti pravca niti govora te ju ovim mialjenjem ~elimo upotpuniti. Ona govori o tehnoloakom fenomenu koji postaje dijelom svakodnevice, Webu i k tomu Webu u razvoju te Web tehnikama koje svojim mogunostima Semanti kog Weba kao proairenja Weba pru~aju podraku razvoju druatva znanja. Primjer strojnog reprezentiranja znanja Termin(naziv), prostor definiranja termina, klasa, potklasa, hijerarhija klasa, prenoaenje svojstava, slotovi ili u OWL-u isklju ivo svojstva koja se ne granaju u klase, dvosmjerni opis odnosa, upper ontology pojmovi su jezika za opis znanja s kojima deskriptivna logika zna baratati. Slijedi opis (pojma) prirodnim jezikom, prikaz pojedina nog svojstva slikom, URL-om, zvukom ili drugim joa neistra~enim senzori kim prezentiranjem pojma na koji se misli. Editori i alati za kognitivnu podraku u reprezentiranju znanja smatraju se potrebnim uvjetom njegova razvoja. Neka prezentacija u ~ivo koraka u koriatenju Protg-a kao jednog od popularnih Open Source alata za izradu strojno reprezentiranog znanja, s bazom od preko etiri tisue korisnika, uvodno i prakti no prika~e pristup izradi strojno itljivog znanja kako su je zamislili na Standfordu, s jednim od niza na ina njegova grafi kog prikaza za tzv. kognitivnu podraku kako su je ostvarili tvorci plugin-ina pod nazivom Jambalaya te eksporta u OWL kako ga je zamislila radna grupa W3C-a. Zaklju ne i literaturne napomene Ponovimo joa jednom prijedlog ovog rada: u nacionalnim naporima ka efikasnijem upravljanju i koriatenju znanja smatramo neophodnim usmjeriti pa~nju i sustavno pratiti tehnologije Semanti kog Weba, raspravljati o njima, prou avati ih, odlu ivati koji dio nee nitko za nas napraviti te poticati njegovu izradu, upoznavati opeprihvaene ontologije te uope tretirati postupke strojnog reprezentiranja znanja kao neophodne sastavnice nacionalne strategije obrazovanja. Autori bi ~eljeli potai na odgovornije razmatranje zbiljnosti ove problematike, potai i okru~je suradnika i sudionika HDPIO-a na eventualnu raspravu ove problematike i svjetla koje baca (ili bi mogla jednom baciti) prema problematici kataloga znanja posebno u informacijskom podru ju te mo~da povezati srodna, viae ili manje organizirana nastojanja u Hrvatskoj. Ovaj je rad nastao kao poticaj i svojevrsno obraanje Hrvatskom druatvu za promicanje informacijske pismenosti od strane Hrvatske udruge za promicanje obrazovanja i znanja (u osnivanju) (vidjeti i  HYPERLINK "http://hupnoz.blog.hr" http://hupnoz.blog.hr , potaknut radom koja je ova grupa autora imala u okviru konferencije Knowledge Management-a CROinfo-a 2004 ( HYPERLINK "http://www.nsk.hr/croinfo/" http://www.nsk.hr/croinfo/) u suorganizaciji Hrvatskog informacijskog i dokumentacijskog druatva, Nacionalne i sveu iliane knji~nice i Plive d.o.o. i dr. -Z. Papea, D. Bengez, P. Konjevoda, S. Ve erina Voli, Editing the knowledge? Some authoring dilemmas for collaborative era of knowledge management ( HYPERLINK "http://www.nsk.hr/croinfo/croinfo4/Prezent/EditingTheKnowledgePapes.pdf" http://www.nsk.hr/croinfo/croinfo4/Prezent/EditingTheKnowledgePapes.pdf ), u relaciji sa radom Z & V Papea, D. Bengez, P. Konjevoda, Z. Reaetar, N. Gotovac, S. Ve erina Voli, T. Ibrahimpaai An Experimental Web-based Collaboration and Semantic Knowledge Management Approach in Hospital Environment or Wiki-wiki Why, Why Blog, Why Semantic Web, Onthologies and Semblog and Why Croatian Education Learn Slow na predstojeeoj CARNet User Conference  CUC 2004 (http://www.carnet.hr/cuc/), te na poseban poticaj Druatva za organizacijsko u enje Hrvatske. [8\:\<\Z\\\\\\&d(dddebgngg h hh.hhh8iviiiiii}lha]YUYQYQYQh^h7Uh 'h h h hE hEh CJOJQJ^JaJ hEhUkCJOJQJ^JaJ hEhRACJOJQJ^JaJ hEhLCJOJQJ^JaJ hEh:?WCJOJQJ^JaJh:?WCJOJQJ^JaJ h:?Wh:?Wh:?Wh 5 hEh 5CJOJQJ^JaJ hEhCJOJQJ^JaJ:\<\\\\&d(d hh>h@hjmm6o8o`sbsssLw$h1$7$8$H$^ha$gdJ$ & F1$7$8$H$a$gdJ $1$7$8$H$a$gdJgdy_ 1$7$8$H$gd:?Wgd:?W 1$7$8$H$gdLiXjjjjjjjjjj8kk@kNkPkTkVkfkhkrktkkkkkkkkkk l*l.l>lhlllllZmzmmmm0nZnpnrn4o8oNoPo"p$pqqq^rrs^s`sbssslvHwNwdwx,x.x0xhch hh7UhUhchJh 'hEh 5h^hRQJLwNw.x0x|||F|H|ȂʂnvJlnpgdJ$a$gdJ 1$7$8$H$gd:?Wgdy_ 1$7$8$H$gdL $1$7$8$H$a$gdJ0xyyzzL{{|||D|F|H||Ȃʂ <TVʄ̄΄҄@Z¾°¾Œˆ|qh|ˆ|d`hAOh&h5bhx!0JjhYGMUhx!jhx!UhXhx!h5\h1h:?W#h1h:?W6CJOJQJ^JaJh:?WCJOJQJ^JaJhy_hhc hc6CJOJQJ]^JaJ h16CJOJQJ]^JaJ&hzehc6CJOJQJ]^JaJ$…248:>\†ĆƆ *8HL^bz~^`bd| ´†††{uqfjwhYGMUhx! hAO0Jhx!hAOCJaJhx!hAO0J5CJ\aJhx!h&CJaJhx!CJaJhx!hXCJaJhx!hX5CJ\aJhx!hAO5CJ\aJhXh&h5bhAO0JjhYGMU hAOhAOhAOjhAOU(ȉԉ؉ &4>@v̋FJlͼͼͼͼͼ~~~~~zszz hxzjhxzjhxzj"hx!hx!6CJ]aJmH sH hx!hx!6CJ]aJ&hx!hx!0J6CJ]aJmH sH hx!0JmH sH  hx!hx!0JCJaJmH sH hx!hx!CJaJmH sH hx!hx!CJaJhXh&hx!hAOjhAOU)jlnp h hchx!haZh5\haZhX5\#0P/ =!"#$%DyK zlatko@kbsm.hryK ,mailto:zlatko@kbsm.hrdDyK http://hupnoz.blog.hryK .http://hupnoz.blog.hr/`DyK http://www.nsk.hr/croinfo/yK 6http://www.nsk.hr/croinfo/DyK Hhttp://www.nsk.hr/croinfo/croinfo4/Prezent/EditingTheKnowledgePapes.pdfyK http://www.nsk.hr/croinfo/croinfo4/Prezent/EditingTheKnowledgePapes.pdf @@@ NormalCJ_HaJmHsHtHZ@Z y_Naslov 2$<@& 56CJOJQJ\]^JaJT@T y_Naslov 3$<@&5CJOJQJ\^JaJ>A@> Zadani font odlomkaViV Obi na tablica4 l4a .k@. Bez popisa 6U@6 Uk Hiperveza >*B*ph0W@0 AO Naglaaeno5\0X@0 AO Istaknuto6]$O!$ x!spelle:MNn&'()<=no78 LM@A)*kS!T!@"A"r"s"t"6&7&)(*(B(C(l)++++----//:0;0#2$2%2F2G24455o999H::::00p000(0000 0000 00 0(0(000000000000000p0000(00m0m0m0m(00! 0! 0!0! 0! 0!(00% 0% 0% 0% 0%p0%p(00+(0+ 00 0(0( 00((00000000000000000(000000p0000008080008 0,;`A[i0xp"%&()GIKLMNZ:\Lwp#'HJp$$M6r666!7<7T888:XXXX $)28?DL #  ! : >  #.CGvz{   !!b$m$|$$$$l(|(((D)M))))*\*`*S+[+?-C-M-Q-----0.8.c.j.....j0q00000Q1[111113 366666677777777788 8888#8$8'8(858:8<8=8F8G8Q8999#9(91969=9B9I9N9V9W9\9a9m9r9~999999999999999999999 ::: :K:X:Y:_:`:d:e:o::LNmn$%);=mo68 KM?A(*jkR!T!?"A"q"t"5&7&((*(A(C(k)l)++++----//90;0"2%2E2G24455999H:|::::)=*(C(--%2E2::ZlatkoraDV^`OJPJQJ^Jo(-^`OJQJ^Jo(hHopp^p`OJQJo(hH@ @ ^@ `OJQJo(hH^`OJQJ^Jo(hHo^`OJQJo(hH^`OJQJo(hH^`OJQJ^Jo(hHoPP^P`OJQJo(hHraDpH8g PJ_I$H'M<+ 5P; H?+EJ\gJYGMRQT7U:?WaZGdLdxzj]%rAv L5bcCKm (RQy_1d&x!;RAAO^Jc 'X+Nk0DLUkBU{E@:: *::##########:@@@@ @@@@@&@<@>@B@TUnknownGz Times New Roman5Symbol3& z Arial5& zaTahoma?5 z Courier New;Wingdings"Aϸ&&h2j2j!xxr:: 3Q ?( PoatovaniZlatkoZlatko Oh+'0  4 @ L Xdlt| Potovani otZlatkonlatlat Normal.dotZlatkod6atMicrosoft Word 10.0@_@LjȀ@:@2՜.+,D՜.+,< hp  HOMEzj:A  Potovani Naslov@ 8@ _PID_HLINKSAn; Hhttp://www.nsk.hr/croinfo/croinfo4/Prezent/EditingTheKnowledgePapes.pdfr;http://www.nsk.hr/croinfo/9>http://hupnoz.blog.hr/ 5mailto:zlatko@kbsm.hr  !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOQRSTUVWYZ[\]^_`abcdefgijklmnoqrstuvwzRoot Entry F`D|Data P1TableX:WordDocument%SummaryInformation(hDocumentSummaryInformation8pCompObjk  FDokument Microsoft Worda MSWordDocWord.Document.89q