Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.75-84
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1999
본 논문에서는 지식에 대한 개념을 정의하기 보다 지식의 life-cycle을 통한 지식의 생성과 소멸을 모델화함으로 시식을 설명하려 한다. 본 논문은 노나카의 지식 창조 모델을 기반으로 하고 기존의 KMS들을 분석하여 일반적인 지식 life-cycle 모델을 도출하였으며, 기존 모델의 문제점을 보완하여 새로운 지식 life-cycle 모델을 만들었다. 이 모델과 앞으로의 지식관리 시스템 발전 방향을 고려하여 지식 관리 시스템 아키텍쳐를 제시하였다. 본 논문에서는 이 아키텍쳐를 근거로 지식 관리 시스템을 구현하기 위한 6개의 컴포넌트를 도출하였다. 6개의 컴포넌트는 지식 생성, 지식 분배, 지식 측정, 지식 연결, 지식 검색, 지식 저장이다. 이 컴포넌트들로 지식 관리 시스템의 prototype을 구현해 본 결과 지식 life-cycle을 단계적, 부분적으로 지원하지만 부족한 부분이 있는 것을 발견하였다. 향후에는 지식 생성과 지식 연결 컴포넌트를 강화하여 전체적인 지식 life-cycle을 지원할 예정이다.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.75-84
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1999
본 논문에서는 지식에 대한 개념을 정의하기 보다 지식의 life-cycle을 통한 지식의 생성과 소멸을 모델화함으로 지식을 설명하려 한다. 본 논문은 노나카의 지식 창조 모델을 기반으로 하고 기존의 KMS들을 분석하여 일반적인 지식 life-cycle 모델을 도출하였으며, 기존 모델의 문제점을 보완하여 새로운 지식 life-cycle 모델을 만들었다. 이 모델과 앞으로의 지식관리 시스템 발전 방향을 고려하여 지식 관리 시스템 아키텍쳐를 제시하였다. 본 논문에서는 이 아키텍쳐를 근거로 지식 관리 시스템을 구현하기 위한 6개의 컴포넌트를 도출하였다 6개의 컴포넌트는 지식 생성, 지식 분배, 지식 측정, 지식연결, 지식 검색, 지식 저장이다. 이 컴포넌트들로 지식 관리 시스템의 prototype을 구현해 본 결과 지식life-cycle을 단계적, 부분적으로 지원하지만 부족한 부분이 있는 것을 발견하였다. 향후에는 지식 생성과 지식 연결 컴포넌트를 강화하여 전체적인 지식 life-cycle을 지원할 예정이다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.137-143
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1999
전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과 정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야하고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가 시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules 이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다. MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.116-118
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2000
생성 규칙은 지식 기반 시스템의 지식표현 기법 중 가장 많이 사용되고 많은 장점을 갖고 있음에도 불구하고 지식의 일관성 유지가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 그런데 지식의 일관성이 추론 결과의 신뢰도에 직결된다는 점에서 지식의 일관성을 유지할 수 있는 시스템이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 새로 첨가될 지식이 기준 지식과 일관성이 유지될 경우에만 지식을 첨가하는 일관성 유지시스템과 지식베이스는 물론 데이터 베이스 내의 선언적 지식과 절차적 지식 등 다양한 지식을 호출할 수 있는 기능을 갖춘 지식 기반 시스템을 구축하였다.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.137-143
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1999
전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야라고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스는 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다 MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 전문가로 하여금 직접적인 지식 입력이 가능하도록 하는 부분이다. MCRDR이론의 경우 여러가지 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR이론이 적용된 전문가시스템 들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.
새로운 경영 패러다잉의 전환과 지식경제시대에 도래하고 있는 현재, 기업들은 기업의 생존을 위한 경영방식의 일환으로 지식경영을 도입하고 있다. 지식경영은 지식의 창조, 공유 및 활용을 포함한 개념으로서, 지식의 효율적인 공유 및 활용을 위해 지식경영을 응용한 지식관리시스템이 활발히 도입 중에 있다. 본 논문의 목적은 지식관리시스템의 도입현황(배경, 도입내용, 효과)의 사례률 비교, 분석하여 도입관련 시사점을 제시한다. 지식관리시스템의 배경은 지식공유를 통하여 핵심역량을 강화하고, 경영목표를 달성하기 위해 지식을 통합, 광리할 필요성으로 도입하였고, 도입 내용은 조직의 산재된 지식을 통합, 분류하여 지식데이터베이스를 구촉하였고 지식경영 중심의 기업문화률 이루고, 평가와 보상 체제를 구축하였다. 지식관리시스템의 도입 효과는 지식이 차별화 된 경쟁도구로 인식되면서, 개인의 지식이 조직의 지식으로 전환되면서 지식의 자본화가 이루어졌고, 조직구성원들의 업무효율성 또한 증대되었다. 사례분석결과 성공적인 지식경영을 위해, 지식경영을 위한 가치관 및 기업문화를 정착하고 기업특성에 맞는 방식을 고안해 지식경영을 실천하고, 파일럿 프로젝트를 실행한 후 단계적으로 확산해야한다는 것을 알 수 있었다. 또한, 전략적, 문화적, 조직적, 기술적 측면의 구체적인 시사점이 제시되었다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.16
no.1
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pp.69-87
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1999
This paper analyzes the implementation of a Knowledge Management System, which helps an organization to share information. Beginning with an overview of the theoretical concepts and types of Knowledge Management System, this paper goes on to describe related information technologies in detail. This paper then proceeds to evaluate the Korea Institute for International Economic Policy's (KIEP) Research Management System as a model, analyzing the purpose, system framework and operation. This study then concludes that in general existing information technologies are sufficient for an organization to build an efficient Knowledge Management System. However, the majority of individuals are currently not fully aware of the importance of sharing individual knowledge and information throughout an organization. Until this reluctance and ignorance is overcome the process of expanding the Knowledge Management System will be a slow and arduous endeavor.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1998.10a
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pp.905-912
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1998
최근 급속하게 기업 또는 다른 조직 경영자의 관심을 끄는 지식경영은 그 개념에 대한 바른 이해가 부족한 상태에서 소프트웨어 공급자와 컨설턴트에 의해 지식경영시스템의 구현 붐으로 나타나고 있다. 기업은 이미 개발한 정보시스템을 가지고 단순한 형태의 지식경영을 시도할 수있으나 성공적인 지식경영을 위해서는 적합한 요소기술의 통합으로 효과적인 지식경영시스템을 구축하여야 한다. 이를 위해서는 지식경영 요소기술의 주된 기능이 무엇이며 어떠한 지식경영을 가능하게 하는가에 대한 이해가 필요하다. 본 논문에서는 지식경영시스템 개발을 위한 가이드라인을 제시하기 위해 지식경영의 인프라스트럭뒤가 되는 지식경영시스템의 주용한 요소기술을 비교·평가한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.79-88
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1999
전문가 시스템의 지식베이스 구축에 필요한 규칙추출에 관련되는 지식공학자의 인력 부족자 전문분야에 적합한 지식공학자 확보에 따른 비용 증가, 지식공학자 수행 프로세스의 비 정형화로 인하여 특정한 전문가 시스템의 개발 때마다 관련된 지식획득 과정의 어려움 발생, 전문가 시스템의 지식베이스 특성이 고려되지 않은 개발 과정 수행에 따른 비현실적인 지식베이스 구축 등의 현존 문제점은 효율적인 전문가 시스템 개발의 장애 요인이 되고 있다. 이 논문에서는 전문가 시스템 개발에 있어서 체계적인 규칙추출을 위하여 지식베이스 구축에 관한 분석단계까지를 5개 단계로 세분화하여 지식획득과정을 강화하였고, 각 단계별로 지식공학자가 수행해야 하는 프로세스와 각 프로세스별로 지식공학자가 실질적인 작업을 통해 결과를 산출하는 태스크를 정형화하였다. 규칙추출 프로세스/태스크를 체계적으로 정형화하는 것은 성공적인 전문가 시스템의 개발에 도움을 줄 것이며, 개발자가 지식공학자의 역할을 대행할 수 있으므로 지식공학자의 확보 문제를 해결할 수 있다. 또한, 전문가 시스템의 적용 분야에 대한 확대 효과가 기대된다.
This paper proposes and implements a tool for the development of efficient and reliable expert system. In the expert system the inference is executed, based on the knowledges stored in the knowledge base of specific domain. To acquire the reliable results of inference, the expert system requires the facilities which can access the various kinds of knowledge and maintain the consistency and accuracy of knowledge. In this context this paper implemented the knowledge management system which maintains the consistency and accuracy of knowledge, adding selectively the knowledges without error to the knowledge base by verifying their error before the knowledges are added to the knowledge base. At the same time this paper made the expert system call and use the procedural knowledge and the declarative knowledge in the data base so that it might use the various kinds of knowledge in the process of inference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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