• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권1호
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• pp.1-7
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• 1997

전문가 시스템에서의 추론은 주로 IF-THEN 형태의 규칙을 기반으로 하는 지식베이스에 기초한다. 그러나, 한의 전문가 시스템의 지식은 불확실한 지식 특히 애매한 개념의 지식을 많이 포함하고 있으므로 이에 대한 처리가 요구된다. 본 논문에서는 한의 진단 과정을 추론에 기준하여 분석하고 한의 진단 과정에서 발생하는 불확실한 진단 지식을 제약 조건 논리 프로그래밍언어의 일종인 CLP( R ) 언어를 이용하여 표현하고 처리하는 방법을 제안하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제1권4호
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• pp.47-75
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• 1999

지식사회, 지식경제의 등장과 더불어 기업의 자원으로서 지식(knowledge)의 중요성이 부각됨에 따라 마케팅 전략의 한 분야로서의 신제품 전략에서도 신제품 개발과정에 있어 기업(혹은 신제품 개발 팀)의 지식과 지식의 활용 능력을 어떻게 확장할 것인가가 중요한 전략적 이슈(issue)가 된다. 신제품 개발 과정에서는 필연적으로 불확실성-시장 불확실성과 기술 불확실성-이 존재하며 불확실성을 해소하기 위하여 정보와 지식의 중요성이 부각되고 기업내의 다양한 조직-특히 R&D, 생산, 마케팅-과의 지식공유·통합과정이 중요시된다. 이에 따라 본 연구는 첫째, 기업이 가지고 있는 지식을 제품으로 구체화하는 과정이 신제품 개발(New Product Development; NPD)과정이며 구체화 과정에서 개발의 효율성과 효과성을 어떻게 달성할 것인가에 관한 문제를 다루고자 한다. 둘째, 기존의 신제품 성과 요인으로 제시되고 있는 많은 요인들을 '지식역량(knowledge competence)'의 개념으로 정리하고 이러한 지식 역량과 신제품 경쟁우위 간의 인과적 관계를 살펴봄으로써 신제품 경쟁우위에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 분석을 하고자 한다. 셋째 신제품 개발조직의 지식역량을 향상시키기 위한 전략적 방안을 제시하고자 한다. 이론적 배경으로 기업을 지식의 결집체로 인식하고 있는 지식거점관점(knowledge based perspective)과 이러한 지식자원의 활용에 초점을 맞춘 조직학습(organizational learning) 이론 그리고 심리학에서 다루고 있는 분산된 인지이론(distributed cognition theory)을 활용한다.

• 정보관리학회지
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• 제36권2호
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• pp.175-199
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• 2019

불확실성이란 정보의 합의나 현존하는 지식 부족으로 인해 명제의 지식이 불완전한 상태를 의미한다. 과학적 지식의 불확실성을 연구하는 학술문헌의 양은 시간이 흐름에 따라 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 새로운 지식이 발견되고 연구가 발전하고 있다. 이처럼 시간의 흐름은 지식의 불확실성의 패턴을 발견하는데 중요한 요인이 될 수 있음에도 불구하고 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역에서 불확실성의 특성을 파악해왔다. 따라서, 본 연구에서는 구축한 불확실성 단어를 생의학 영역의 불확실성 연구에 적용하여 시간의 흐름에 따른 불확실성의 변화와 패턴을 파악하고자 한다. 시간의 흐름에 따른 생의학 지식의 패턴을 분석하기 위해 대표 개체 페어, 동사 유형, 대표 개체의 패턴을 살펴보았으며 선형회귀 분석을 통해 유의성 검증을 수행했다. 개체 페어 분석에서는 17건 중 7건의 개체 페어가 유의하게 감소하는 패턴을 보였다. 10개의 대표적인 동사 유형은 모두 시간이 흐름에 따라 유의하게 감소했다. 대표 개체의 연도별 상대적 중요도 분석에서는 유의하게 상승과 하강 패턴을 보이는 개체들의 불확실성 증감을 분석했다.

• 정보관리학회지
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• 제36권1호
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• pp.191-213
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• 2019

과학적 지식을 얻는 과정은 연구자의 연구를 통해 이루어진다. 연구자들은 과학의 불확실성을 다루고 과학적 지식의 확실성을 구축해나간다. 즉, 과학적 지식을 얻기 위해서 불확실성은 반드시 거쳐가야 하는 필수적인 단계로 인식되고 있다. 현존하는 불확실성의 특성을 파악하는 연구는 언어학적 접근의 hedging 연구를 통해 소개되었으며 컴퓨터 언어학에서 수작업 기반으로 불확실성 단어 코퍼스를 구축해왔다. 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역의 불확실성의 특성을 파악해오는데 그쳤다. 따라서 본 연구에서는 문장 내 생의학적 주장이 중요한 역할을 하는 생의학 문헌을 대상으로 불확실성 단어 기반 과학적 지식의 패턴을 시간의 흐름에 따라 살펴보고자 한다. 이를 위해 생의학 온톨로지인 UMLS에서 제공하는 의미적 술어를 기반으로 생의학 명제를 분석하였으며, 학문 분야의 패턴을 파악하는데 용이한 DMR 토픽 모델링을 적용하여 생의학 개체의 불확실성 기반 토픽의 동향을 종합적으로 파악하였다. 시간이 흐름에 따라 과학적 지식의 표현은 불확실성이 감소하는 패턴으로 연구의 발전이 이루어지고 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제6권2호
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• pp.17-27
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• 1995

제약 조건 만족의 관점에서 불확실한 지식을 표현하고 처리하는 방법을 제안하였다. 등식이나 부등식은 만족되어야 할 제약 조건들이며, 제약 조건들은 수리 논리식으로 표현될 수 있는데 이들은 주어진 수리 논리식들의 집합에 대한 만족성을 계산하는 제약 조건 해결 프로그램에 의해 답을 얻을 수 있다. 불확실성을 포함한 규칙 기반 시스템들은 확률론의 초보적인 내용을 응용하여 표현되는데, 이 경우 제약 조건 해결 프로그램으로 효율적인 결과를 얻을 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.141-154
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• 2022

본 연구의 목적은 비즈니스 네트워크의 유대강도가 지식 공유에 미치는 영향과 환경 불확실성이 유대 강도와 지식 공유에 미치는 영향관계를 조사하는 것이다. 국내 첨단산업 종사자 310명의 설문조사 결과를 바탕으로 통계적 분석 및 제안된 가설들을 검증했다. 분석결과, 강한 유대는 암묵적 지식 공유에 영향을 미치고 약한 유대는 명시적 지식공유에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 환경 불확실성이 높을 때 강한 유대는 암묵적 지식 공유를 강화하는 경향이 있는 반면 약한 유대는 환경 불확실성의 영향을 받지 않는 것으로 확인할 수 있었다. 본 연구는 사회적 자본이론을 첨단산업에 적용하여 유대강도 및 지식공유를 연구함으로써, 기존의 기업간 유대 및 지식공유 연구를 뒷받침한다. 이 연구 결과는 기업의 역량, 새로운 지식 창출, 경쟁 우위확보를 위한 중요 요인인 지식 공유를 촉진하기 위해 유대강도를 전략적으로 활용해야 함을 시사한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.43-54
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• 1991

임시지식을 표현하고 추론하는 것은 인공지능 분야에서 중요한 문제로 되어왔다. 그런데 우리는 또한 일상생활에서 불확실성을 지니고 있는 임시지식을 자주 대하게 된다. 최근에 Dubois와 Prade는 시간의 기본단위로 시간점을, Dutta는 구간을 사용하여 이를 표현하였다. 본 논문에서 우리는 구간을 시간의 기본단위로 하면서 그 구간들이 점들과 같은 순서구조를 갖는 특성을 가진 새로운 표현모델을 제안한다. 그리고 간단한 추론규칙들을 제시하며 발생시기가 불확실한 사건들사이의 임시관계를 표현하되 convex한 사건과 non-convex한 사건을 나누어 설명한다.

• 지능정보연구
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• 제2권2호
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• pp.1-15
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• 1996

전문가의 지식을 지식베이스화하여 의사결정지원시스템으로 사용하려는 노력이 증대하고 있다. 특히 투자의사결정과 같은 원인결과의 관계를 명확히 규정할 수 없는 복작한 영역에서 전문가의 지식베이스는 비전문가의 의사결정에 중요한 조언을 제공할 수 있다. 불확실한 지식을 지식베이스화하는 한 방법으로 퍼지프러덕션시스템이 널리 사용되고 있다. 주식시장과 같은 동태적인 시스템에서 어떤 정보의 중요성은 상황에 따라 변화하는데 이를 정태적인 프로덕션시스템의 규칙으로 지식베이스화하는 것은 불가능하다. 그러나 추론을 수행하는 과정에서 수행당시 각 정보의 중요도에 부응하는 가중치를 부여하여 평가함으로써 정태적인 지식베이스에 동태적인 실제시스템의 특성을 반영할 수 있다. 이는 가중치가 높은 정보에 해당하는 조건명제의 충족정도가 해당규칙의 전체평가결과에 더욱 중요하게 반영되게 하여 좀더 현실성 있는 추론 결과를 얻게 한다. AHP(Analytic Hierachy Process) 방법에 의하여 얻어진 정보의 상대적 중요도에 따른 가중치 (w)를 해당 정보와 조건명제의 합치정도(Degree of Match : DM)에 (DM)w 의 형식으로 적용함으로써 퍼지프러덕션시스템에서 정보의 중요도를 반영하여 프러덕션규칙을 평가하는 방법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.340-343
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• 1996

실세계에서 존재하는 대부분의 지식은 다양한 패턴들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 사례베이스 추론(Case-Based Reasoning : CBR)에서 다중의 의미를 갖는 불확실한 지식을 쉽게 표현할 수 있는 러프 집합을 이용하여 지식의 함축의 의미를 갖는 지식을 간략화하는 방법을 제안한다. 전문가의 지식 구조를 명확화 하는데는 많은 노력이 필요하고 지식획득의 병목현상이 일어난다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 많은 사례의 수를 러프 집합의 성질을 이용하여 사례를 동치 클래스로 분류하여 사례의 수를 감소하므로써 CBR의 기능을 향상시킨다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.11-15
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• 1998

일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.