본 연구는 해외시장 진출 스타트업의 지식학습 특성에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 제도기반 관점과 지식기반관점의 융합적 분석을 목적으로 했다. 기존문헌 고찰을 통해 제도기반 관점 특성의 조절효과를 포함한 6개의 가설을 설정했다. 이후 설문조사를 진행하여 101개 기업을 분석 표본으로 선정했다. 구조방정식 모형인 PLS(Partial Least Square)를 사용하여 가설검정을 진행했다. 분석 결과 외부지식 특성은 모두 지식부호화역량에 긍정적 영향을 지식부호화역량 역시 스타트업 성과에 긍정적 영향을 주었다. 제도기반 특성은 외부지식 혁신성과 지식부호와 역량에 조절효과를 나타냈다. 본 연구는 제도기반 특성의 조절효과를 지식기반관점 요인과 융합적으로 통합하여 분석한데 기여도가 있다. 향후 연구에서는 제도기반 특성을 공식적, 비공식으로 나누어 분석할 필요가 있다.
90년대부터 인공지능(Artificial Intelligence)의 지식공학(knowledge engineering) 분야에서 온톨로지(Ontology)가 지식의 공유(sharing)와 재사용(reuse)관점에서 활발하게 사용되기 시작했다. 현재 온톨로지는 이런 지식공학 외에 에이전트에 기반한 소프트웨어 공학이나 전자상거래 등 여러 분야에 널리 퍼져 사용되고 있다. 그러나 그 적용범위의 다양함과 실체의 불분명함으로 인해 그 사용이 혼란스러운 것도 사실이다.(중략)
이 글은 지식기반 사회의 역동적 엔진으로서 다양한 유형의 지식을 제공할 수 있는 통합형 지식체계의 구현을 도서관의 기본 역할로 보고, 이를 위한 지식관리 모형을 지식생태학 관점을 통해 제시한 것이다. 지식생태학 관점에서 접근한 지식관리는 지식생태계를 구성하는 사회적 요소간의 상호작용을 통해 성장하는 유기체로서 활동하는 도서관의 논리적 물리적 역할을 의미한다. 도서관은 지식생태계의 구심점으로서 지식조정자 역할을 담당하는 정보전문가를 통해 지식생산자가 지식을 제대로 생산 배포할 수 있도록 지원하고. 적절한 지식이 지식소비자에게 적시에 전달되고 재생산되는 선순환 체계를 주도해 감으로써 지식생태계를 활성화하는 지식관리 체계를 구현하여야 한다.
본 논문에서는 질의어 응답시스템에 있어 핵심이 되는 사실 자료 (Fact Database) 구축의 관점에서 지식기반 방법의 중요성과 그 과정에 대해서 논의한다. 지식기반 질의어 시스템은 기존의 이용가능한 자연언어처리의 자원-형태소, 구문, 의미분석 등-과 온톨로지라는 개념구조망을 이용하는 시스템으로 이 개념을 현실세계의 사실 자료와 연결시켜 개념구조가 지닌 속성과 값의 확장을 통해 그 가능한 응답을 유도해 내는 시스템이다. 이 시스템 구축에 있어 실제 세계의 자료를 수집하고 가공하고 개념화하는 과정은 이 시스템의 성패를 좌우하는 핵심작업으로 아직은 완전히 자동화되기 어렵다. 그러나 지식기반에 기초한 방법은 응용시스템의 질적 향상이라는 측면에서 진지하게 논의될 필요가 있다. 이 글에서는 사실 자료 구축의 관점에서 이런 작업들이 어떻게 행해져야 하는지 그리고 그 방법론이 지닌 특징 및 문제점에 대해 논의한다.
본 연구는 단일 문서로부터 문서가 내포하고 있는 지식정보를 지식구조 혹은 인지스키마로 불리는 형태로 자동 생성하는 기법을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 자동 생성된 지식구조는 실제 문서 학습자의 학습 전, 후의 지식구조, 문서의 해당 지식을 명확히 알고 있는 도메인 전문가의 지식구조와의 유사도 측정을 통해 검증하였다. 자동 생성된 지식구조는 학습자의 학습 후 지식구조, 전문가 지식구조와 상당한 유사성을 보이며, 문서의 지식 정보를 인지적인 관점에서 정교하게 표현 하고 있음을 확인하였다. 이는 기존의 단어 기반의 정보 기술들에서 더욱 고차원적인 지식 정보를 활용한 지식구조 기반 정보 기술의 연구 가능성을 제시한다.
지식 발견 (knowledge discovery)의 관점에서, 단기간 동안 취득된 데이터 패턴을 학습하고자 하는 경우 데이터에 비일관적인(inconsistent) 패턴이 포함되어 있다면 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule) 기반의 지식 표현 방법 및 적절한 학습 알고리즘을 이용하여 효과적으로 다룰 수 있다. 하지만 장기간 동안 지속적으로 얻어진 데이터 패턴을 다루고자 하는 경우, 데이터가 시변(time-varying) 특성을 가지고 있으면 기존에 추출된 지식을 변화된 데이터에 활용하기 어렵게 된다. 때문에 이러한 데이터를 다루는 학습 시스템에는 패턴의 변화에 맞추어 갈 수 있는 지속적인 적응력(adaptivity)이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 적응성의 측면을 고려하여 평생 학습(life-long learning)의 관점 에 서 확률적 퍼지 룰 기반의 학습 시스템에 적용될 수 있는 두 가지 형태의 적응 방법에 대해서 설명하도록 한다.
신경회로망 구조의 정제(精製)는 회로망의 일반화능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 feed-forward neural networks로부터 은닉지식을 추출하는 방법을 사용하여 네트워크 재구성을 통한 정제방법을 제안한다. 먼저, 효율적인 if-then rule 추출방법을 제시하고 그 추출된 룰들을 사용하여 룰기반 네트워크로 변환하는 과정을 보여준다. 생성된 룰기반 네트워크 fully connected network에 비하여 상당히 축소된 연결 복잡도를 가지게 되며 일반적으로 더 우수한 일반화능력을 가지게 된다. 본 연구는 도메인 지식이 없이 데이타만 사용하여 어떻게 정제된 룰기반 신경망회로를 생성하고 있는가를 보여준다. 도메인 데이타들에 대한 실험결과도 제시하였다.
불완전한 지식의 문제는 오랫동안 인간이 해결하려는 것이었다. 인공지능에서 불완전한 지식의 문제를 다루기 위해 파블락은 러프집합론을 1982년에 제안하였다. 러프집합론은 다음과 같은 두 가지 흥미있는 성질을 가지고 있다. 먼저 하나의 러프집합은 지식기반에 따라 같은 집합이 아닌 다른 집합으로 간주된다는 것이다. 그리고 서로 다른 러프집합도 어떤 지식 기반에서 보면 서로 같은 집합으로 여겨진다는 것이다. 이러한 성질은 의미있는 철학적 해석을 낳는다. 즉 하나의 개념이나 사건은 다른 철학적 관점에서 다른 것으로 이해되기도 하고, 서로 다른 개념이나 사건도 어떤 관점에 따라서는 같은 것으로 간주될 수 있다는 것이다. 본고에서는 이러한 러프집합의 성질은 비판적 실재론이나 과학철학에서 관찰의 이론적재성을 지지하는 수학적 모델로 취급될 수 있다고 주장한다.
e-Learning이 발전하기 위해서는 e-Learning을 통한 학습 효과와 효율이 지금보다 더 높아져야만 한다. 이는 콘텐츠 기획, 교수설계 등을 반영한 콘텐츠의 품질을 고려하는 미시적 관점과 실제 현장에서 의도한 학습이 촉진될 수 있도록 하는 거시적 관점 모두가 반영될 때 비로서 가능해질 것이다. 미시적 관점에서의 학습효과는 e-Learning 콘텐츠의 품질에 달려있고 콘텐츠의 품질은 그 개발 방법에 따라 달라질 수 있다. 따라서 본 연구는 기존의 콘텐츠 개발모델을 정리하고 이를 토대로 콘텐츠의 품질을 더 높일 수 있는 방법으로서 콘텐츠 개발 및 운영시 관련되는 지식을 활용하는 지식기반 e-learning 모델과 관련 지식에 관해 논의한다.
지식경영(Knowledge Management), 지적 자산, 디지털 지식자산관리 등 지시에 관한 개념은 오늘날 많은 조직에서 중요한 화두가 되고 있다. 특히 우리나라의 경우만 보더라도 '지식정보화 강국'을 표방하면서 지식경영과 기록관리를 주요시책으로 채택하고 있어 문헌정보학의 관점에서 이에 대한 이론적 기반과 Best Practice에 관한 연구가 시급하다. 그러나 지식경영을 비롯 지식에 관한 종래의 많은 연구는 경영학 분야에서 주되게 연구되었거나 문헌정보학 내에서도 지식에 관한 통합적 연구 기반은 매우 부족한 형편이어서 정보통신발달(ICTs)에 따른 지식 및 관련 시스템 간의 관련성. 협업 가능성에 관한 논의도 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 특히 지식경영과 기록관리를 중심으로 지식의 범주, 관리방법 등을 비교 연구함으로써 지식에 관한 통합관리의 발전적 대안을 제시하고자 한다. 본 연구는 특히 향후 지식경영 렌 기록관리체제를 도입하고자 하는 공공기관에 이론적 논거가 될 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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