• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.95-100
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• 2007

지식경영시스템은 조직 경쟁력들 향상시키는 도구로서 민간기업 뿐만 아니라 정부기관에 까지 널리 도입되고 있으며 국내 정주기관의 경우 KMS 전문개발업체에 의해서 조직특성에 맞게 업그레이드 또는 새로이 구축하는 실정이다. 반면 매년 늘어나는 KMS 전문 개발업체의 개발 추이에도 불구하고 KMS 전문 개발업체 개발 시 가장 중요한 쟁점인 KMS 전문 개발업체 선정에 관한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 공공기관에 적합한 KMS 전문 개발업체를 선정하기 위해 계층적 분석기법들 적용하여 보다 객관적이고 공정한 KMS 평가모델을 제안한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제3권1호
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• pp.65-73
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• 2002

건설산업의 특성상 엔지니어링 등 소프트웨어 부문은 지식이 곧 기업의 경쟁력을 좌우하기 때문에 철저한 보안 강화로 지식의 소재조차 불분명한 상황이며, 건설현장의 지식은 프로젝트의 종료와 함께 사장되어 가는 현실에 직면해 있다. 이 연구의 목적은 지식경영을 추진하고 있는 기존 업체의 지식관리 학습모델을 고찰하여 이를 근간으로 새로운 모델을 개발하고 건설업체에 적용하는 시나리오를 설정하는 것이다 이를 토대로 사장되어 가는 건설현장 지식을 유통시켜, 건설산업의 전반적인 수준 향상을 도모하고자 한다. 이에 지식관리와 관련한 선행 연구를 분석하여, EIP, EDMS, 지식 및 실패사례관리, CoP, e-Learning으로 구성되는 건설분야의 지식관리 학습모델을 개발하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.31-58
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• 2009

디지털지식정보 환경에서 기록은 업무처리와 더욱 밀접한 관계를 가지면서 조직의 경영활동에 핵심적 요소로 부각되고 있다. 실제, 경영은 업무 성과물의 집합체로 표현되며, 조직의 컴플라이언스, 지식경영, 리스크 관리 측면에서 기록관리의 중요성은 날로 증대하고 있다. 하지만 이러한 경영 및 기록 환경의 변화에도 불구하고, 기록관리와 경영활동 간의 실제적 상관성을 밝히는 학술적 논의는 부재한 것이 현실이다. 이에 본 연구는 공공기관의 기록관리 발전을 위해, 양자간의 상관성에 대한 규명과 인지가 선행되어야 한다는 인식 아래, 현 공공기관 경영평가모델의 토대가 된 말콤 볼드리지 모델과 기록관리표준을 중심으로 기록관리와 경영품질 및 성과 간의 밀접한 상관성을 제시한다. 구체적으로는, 경영평가모델 평가지표 속의 기록관리 요소와 기록관리표준에서의 경영품질 요소를 추출 비교분석하며, 이를 통해 상호 공통된 요소와 사각지대로 남아있는 요소들을 기록관리 측면에서 고찰한다.

• 경영정보학연구
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• 제7권2호
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• pp.101-115
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• 2005

지식이 수익 창출의 근원이 되는 첨단 기업들은 소속 구성원의 경험들을 조직의 지식으로 변환하고, 보존하여 구성원 상호간에 축적된 지식을 공유 및 전이할 수 있도록 하기 위한 노력을 게을리 해서는 안 된다. 지식 경영의 중요성을 강조하는 많은 선행연구들은 이러한 활동이 조직 학습을 가속화시키며, 경쟁력을 강화시킴으로써 시장 변화에 대한 대응능력을 강화시킬 수 있음을 강조하고 있다. 그러나 구성원들의 가용 시간은 곧 생산을 위한 투입 요소이기 때문에 지식관리활동은 단기적으로 조직 구성원들이 수익 창출을 위한 업무 수행 시간을 할애해야 하기 때문에 비용으로 인식되기 쉽다. 이러한 이유로 경영자는 장기적 조직 발전과 단기적 수익의 딜레마 속에서 기업의 경영전략과 재원 배분정책을 수립해야 하지만 이를 종합적인 시각에서 이해하고자 하는 연구는 그리 많지 않았다. 이러한 접근에서 본 연구는 프로젝트 단위의 비즈니스를 수행하는 SI 업체를 사례 모델로 선정하여 비재무적 자산인 지식을 효과적으로 관리하고 이를 통하여 재무적 성과를 극대화하기 위한 전략 수립의 기초가 되는 시스템 다이내믹스 모델을 구축하였다. 이러한 시도는 경영자를 비롯한 의사결정자들이 지식의 동태성과 이에 영향을 미치는 여러 영향요인들에 대한 단선적인 이해를 벗어나 종합적인 견지에서 기업이 보유한 지식의 구조와 행태를 이해하는데 도움이 될 것이며 이를 통하여 기업의 지식관리 전략 수립의 기초를 제공해줄 것으로 기대된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.111-114
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• 2003

본 연구의 목적은 한국경제의 성장과정에서 자본, 노동, 지식, 그리고 환경질의 동태적 상호관계를 도출함에 있다. 따라서 본 연구는 경제성장에 관한 전통적인 거시경제적 시스템 다이내믹스 모형에 최근 경제학에서 대두되는 새로운 아이디어, 환경 및 지식에 관한 변수들을 가미하여 본 연구의 모델을 제시하고, 아울러 경제성장의 질적 전환기에 있어서 유효한 정책수단을 제공함으로써 이론적이며 실제적인 의의를 지닌다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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• pp.554-561
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• 2015

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.428-435
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• 2003

Post-Genome 시대의 Biotechnology(BT) 산업에 세계적으로 관심과 투자가 증가하고 있다. BT 산업은 기술 및 지식 집약적 특성상 R&D 활동이 중요하기에 BT 연구실의 실험 생산성 증가에 대한 연구가 필요하다. 이와 관련하여 연구실 지식경영과 지식경영시스템활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 그 초점이 연구 지식들의 조직화, 체계화 및 검색기능 등의 원활한 지식 공급 시스템 구축에 있기에 효율적이고 효과적인 지식 생성 방안을 제시해 주지 못하고 있다. 이에 본 연구는 실험실 내 데이터 처리 및 통합 관리 역할을 해온 LIMS(Laboratory Information Management System)를 활용하여 실험 데이터들로부터 실험 디자인을 위한 효율적이고 효과적인 형식지(Explicit Knowledge)의 생성을 목적으로 하는 지식 생성 툴(Knowledge Creation Tool)을 설계하였다. 또한 상기 모델을 적용하여 실제 어떠한 형태로 지식이 생성되는지 A대학교 B유전자 연구실의 실험 데이터로 실증 분석해 보았다.

• 지식경영연구
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• 제25권2호
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• pp.1-18
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• 2024

거대언어모델(LLM)에 대한 수요와 활용 사례가 증가함에 따라 사용자의 민감정보가 LLM 사용 과정 중에 입력 및 유출되는 위험성 또한 증가하고 있다. 일반적으로 LLM 환각 문제의 해결을 위한 도구로 알려진 지식그래프는, LLM과는 별개로 구축되어 사용자의 민감정보를 별도로 보관 및 관리할 수 있으므로, 민감정보의 유출 가능성을 최소화하는 하나의 방법이 될 수 있다. 따라서 본 연구는 사용자로부터 입력된 자연어 기반의 질문을 LLM을 통해 지식그래프 유형에 맞는 쿼리문으로 변환하고 이를 이용하여 쿼리 실행과 결과 추출을 진행하는 지식그래프 기반 챗봇을 제시한다. 또한 본 연구에서 개발된 지식그래프 기반 챗봇의 기능적 유효성 판단을 위하여, 기존 지식그래프에 대한 이해도와 적응력, 새로운 개체 클라스 생성 능력, 그리고 지식그래프 콘텐츠에 대한 LLM의 접근 가능성 여부를 판단하는 성능 테스트를 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.557-559
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• 2022

최근 딥러닝의 기술발전으로 자연어 처리 분야에서 Q&A, 문장추천, 개체명 인식 등 다양한 연구가 진행 되고 있다. 딥러닝 기반 자연어 처리에서 좋은 성능을 보이는 트랜스포머 기반 BERT 모델의 성능향상에 대한 다양한 연구도 함께 진행되고 있다. 본 논문에서는 토픽모델인 잠재 디리클레 할당을 이용한 토픽별 지식그래프 분류와 입력문장의 토픽을 추론하는 방법으로 K-BERT 모델을 학습한다. 분류된 토픽 지식그래프와 추론된 토픽을 이용해 K-BERT 모델에서 대용량 지식그래프 사용의 효율적 방법을 제안한다.

• 지식경영연구
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• 제22권3호
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• pp.91-106
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• 2021

최근 딥러닝 기술이 빠르게 발전함에 따라 국가 R&D 분야의 방대한 텍스트 문서를 다양한 관점에서 분석하기 위한 수요가 급증하고 있다. 특히 대용량의 말뭉치에 대해 사전학습을 수행한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 언어모델의 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 국가 R&D와 같이 고도로 전문화된 분야에서 높은 빈도로 사용되는 전문어는 기본 BERT에서 충분히 학습이 이루어지지 않은 경우가 많으며, 이는 BERT를 통한 전문 분야 문서 이해의 한계로 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 활발하게 연구되고 있는 추가 사전학습을 활용하여, 기본 BERT에 국가 R&D 분야 지식을 전이한 R&D KoBERT 언어모델을 구축하는 방안을 제시한다. 또한 제안 모델의 성능 평가를 위해 보건의료, 정보통신 분야의 과제 약 116,000건을 대상으로 분류 분석을 수행한 결과, 제안 모델이 순수한 KoBERT 모델에 비해 정확도 측면에서 더 높은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.