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.
전 세계적으로 지식경영의 중요성이 확산되는 가운데, 지식관리는 단순히 저장 및 취합하는 방식에서 벗어나 업무프로세스관리(BPM: Business Process Management)와 지식관리(KM: Knowledge Management)를 상호 연계한 지식기반 업무처리(PKMS: Process based KMS) 연구로 확대되고 있다. 특히, 업무 수행 시 다양한 지식을 사용하는 공공기관은 업무에 효과적인 지식관리 필요성이 커지고 있다. 본 논문은 공공기관 업무에 효과적인 지식관리체계를 수립하여 업무프로세스관리시스템(BPMS)와 지식관리시스템(KMS)을 통합한 지식기반 업무처리(PKMS) 시스템을 설계하였다. 이러한 설계를 위하여, 본 연구는 공공업무와 다양한 지식 유형간 상관관계를 조사하고 지식유형을 세 가지 지식그룹으로 분류하여 업무프로세스를 기반으로 한 지식그룹 간 우선순위를 고려한 지식관리체계를 시스템화하였다. 이와 같은 지식관리체계를 기반한 PKMS시스템은 BPM 생명주기와 KM 생명주기의 통합을 통하여 두 가지 패러다임의 장점을 승계하였다. 본 논문에서는 제안한 PKMS 개념을 고용보험 업무에 적용한 사례를 소개한다. 고용보험 PKMS시스템은 단위업무별로 찾아가는 지식관리 환경을 제공함으로써 업무생산성을 극대화한다. 현재 많은 공공기관에서 지식관리시스템을 도입하거나 업무시스템과 연계하는 현 시점에서, 본 연구사례는 BPMS와 KMS의 통합에 관심 있는 기관에게 사례를 바탕으로 한 시사점을 제공하였다.
최근 데이터와 데이터베이스의 폭발적 증가에 따라 무한한 데이터 속에서 정보나 지식을 찾고자하는 지식채굴과정 (knowledge discovery process)에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 기업 내외부 데이터베이스 뿐만 아니라 데이터웨어하우스 (data warehouse)를 기반으로 하는 OLAP환경에서의 데이터와 인터넷을 통한 웹 (web)에서의 정보 등 정보원의 다양화와 첨단화에 따라 다양한 환경 하에서의 지식채굴과정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 지식을 효과적으로 채굴하기 위한 지식채굴과정을 제안한다. 제안된 지식채굴과정은 명시지 (explicit knowledge)외에 암묵지 (tacit knowledge)를 지식채굴과정에 반영하기 위해 선행지식베이스 (prior knowledge base)와 선행지식관리시스템 (prior knowledge management system)을 이용한다. 선행지식관리시스템은 퍼지인식도(fuzzy cognitive map)를 이용하여 선행지식베이스를 구축하여 이를 통해 웹에서 찾고자 하는 유용한 정보를 정의하고 추출된 정보를 지식변환시스템 (knowledge transformation system)을 통해 통합적인 추론과정에 사용할 수 있는 형태로 변환한다. 제안된 연구모형의 유용성을 검증하기 위하여 재무자료에 선행지식을 제외한 자료와 선행지식을 포함한 자료를 사례기반추론 (case-based reasoning)을 이용하여 실험한 결과, 제안된 지식채굴과정이 유용한 것으로 나타났다.
최근 데이터와 데이터베이스의 폭발적 증가에 따라 무한한 데이터 속에서 정보나 지식을 찾고자하는 지식채굴과정(Knowledge discovery process)에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 기업 내외부 데이터베이스 뿐만 아니라 데이터웨어하우스(data warehouse)를 기반으로 하는 OLAP 환경에서의 데이터와 인터넷을 통한 웹(web)에서의 정보 등 정보원의 다양화와 첨단화에 따라 다양한 환경 하에서의 지식 채굴과정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 지식을 효과적으로 채굴하기 위한 지식채굴과정을 제안한다. 제안된 지식채굴과정은 명시지(explicit knowledge)외에 암묵지(tacit knowledge)를 지식채굴과정에 반영하기 위해 선행지식베이스(prior knowledge base)와 선행지식관리시스템(prior knowledge management system)을 이용한다. 선행지식관리시스템은 퍼지인식도(fuzzy cognitive map)를 이용하여 선행지식베이스를 구축하여 이를 통해 웹에서 찾고자 하는 유용한 정보를 정의하고 추출된 정보를 지식변환시스템(knowledge transformation system)을 통해 통합적인 추론과정에 사용할 수 있는 형태로 변환한다. 제안된 연구모형의 유용성을 검증하기 위하여 재무자료에 선행지식을 제외한 자료와 선행지식을 포함한 자료를 사례기반추론 (case-based reasoning)을 이용하여 실험한 결과, 제안된 지식채굴과정이 유용한 것으로 나타났다.
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험(Simulation) 모형의 기반이 된다. 본 연구에서는 이러한 의미 기반 지식모델을 통합에 있어 텍스트 마이닝을 통해 도출된 토픽(Topic) 모델 간 통합 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다. 통합된 의미 기반 지식모델은 토픽 간의 구조적 규칙과 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등 관계적 의미분석이 가능하며 대규모 비정형 문서의 의미 분석과 활용에 실질적인 기반 연구가 될 수 있다.
프로세스 기반의 지식경영이란 '업무 프로세스에 기반한 지식 운영체계를 갖추어 조직 내에 축적된 지식을 구성원들이 업무를 수행할 때 시스템 등을 통해 적절한 형태로 제공'하는 것이며, 조직에 구현되었을 때 업무 프로세스 측면과 지식 측면 모두에서 상당한 효과가 기대된다. 한판 Maier & Remus는 기존 지식경영 추진전략 목적에 조직전략 관점을 더하면, BPR이나 BPM과 같은 프로세스 관리 측면의 주요 목적과 일치한다는 점에 착안 프로세스 기반 지식경영 추진전략 프레임워크를 도출해냈다. 이를 노동부의 지식경영 추진사례에 적용해 도달수준을 진단한 결과, 지속적으로 제기되어 온 개선점과 문제점들을 해결해 나가기 위해 프로세스 기반 지식경영의 도입이 필요함을 밝혀내었고 이와 관련하여 향후 나아갈 방향을 제시하였다.
대부분의 건설기업은 지식기반의 무한경쟁시대에 맞추어 무형자산의 중요성을 인식하고, 기업의 핵심역량으로 지식경영에 관심을 가지고 시스템을 구축하여 사용하여 왔다. 그러나 세계적 정상권과 부합되는 지식경영 흐름을 이어가지 못한 채 단순한 지식축적으로만 지식경영시스템을 운영하여 낮은 활용도를 보이고 있다. 이러한 문제를 탈피하여 업무 프로세스 기반의 지식경영시스템을 도입하고자, 본 연구에서는 기존 문헌을 바탕으로 업무 프로세스 관리와 지식경영시스템을 고찰하였고, 업무 프로세스 기반의 지식경영시스템 도입을 위한 개념과 구축에 구성되는 프로토타입을 제시하고 그에 따른 효과를 도출하였다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.255-264
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1993
요즈음 구축되는 지식기반시스템은 다목적, 다사용자에 의한 활용 필요성 때문에 지식베이스가 점점 커지고, 축적된 전문지식을 공유할 필요성이 점점 커진다. 따라서, 이렇게 형성된 여러개의 다양한 지식베이스를 지속적으로 관리할 수 있는 메카니즘이 필요하다. 이런 메카니즘의 구축에 객체 지향 데이타베이스 관리시스템의 기술과 지식 기반시스템의 기술이 통합 활용되어야 하기 때문에, 지식베이스의 확장과 응용 영역확대에 따른 데이타, 규칙, 그리고 지식의 공유 및 지속성을 유지하는 한편, 이에 필요한 추론방법의 변화를 분석하여 지식베이스가 분산되어 있더라도 이를 효율적으로 활용할 수 있는 추론엔진을 설계하고, 여러 사용자가 필요한 지식기반시스템을 사용할 수 있도록 지식베이스의 공유를 위한 지속적 관리시스템의 설계를 그 목적으로 한다.
문서 기반 대화 시스템은 주어진 배경 지식 문서와 이전 대화를 바탕으로 대화에 이어지는 적절한 응답을 생성하는 시스템이다. 문서 기반 대화 시스템은 지식 추출 작업과 응답 생성 작업으로 나뉘며, 두 하위 작업은 서로 긴밀한 관계를 가지고 있다. 즉, 주어진 배경 지식 문서와 관련된 올바른 응답을 생성하기 위해서는 정확한 지식 추출이 필수적이며, 응답 생성에 필요한 지식을 정확히 추출하지 못하는 경우 생성 응답에 배경 지식이 반영되기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 추출된 지식을 확장하는 방법을 통해 생성에 필요한 지식의 재현율을 높이고 이를 활용할 수 있는 임베딩 확장 방법을 제안함으로써 SacreBLEU 기준 3.51의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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