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.
본 연구에서는 prolog을 저자 언어로 사용한 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 습득 모듈, 튜터링 콘크롤러, 전문가 지식의 3부분으로 구성하여 UNSW prolog로 실행시켰다. 습득 모듈은 기존의 지식에 새로운 정보를 첨가하여 사용하는 모듈이고 튜터링 콘트롤러는 시스템 사이의 정보를 상호 조정하는데 사용한다. 전문가 지식은 전문가의 지식을 저장한 내부 지식 베이스로서 가르칠 내용에 대한 정보와 해를 구하는 해결 모듈을 포함하고 있다. 특히 애매한 지식 처리를 위하여 퍼지 이론을 적용하였다. 하지만 지능형 튜터링 시스템의 구현을 위하여 먼저 고려해야 할 것이 전문가 지식에서 지식의 변환 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 frame과 시멘틱 네트의 성질을 결합하여 계측적 frame 상태로 지식을 포현하였다. 계층적 frame에서 설정된 frame을 goal을 나타내게 하여 G frame이라 하였다. G-frame을 AND-OR 그래프 특성에 따라서 prolog언어를 저자 언어로 사용하여 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 설계 하였다.
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.
본 논문은 영/한, 한/영 자동 번역용 대용량 번역 지식의 효과적인 관리를 위한 시스템 개발이다. 현재 개발 중의 ETRI의 영/한, 한/영 자동 번역 시스템의 개발 환경을 분석하고, gdbm 기반의 번역지식관리의 문제점을 정리하였다. 본 논문에서 제시한 번역 지식 관리 시스템은 클라이언트/서버 구조를 가지는 MS SQL 서버 기반의 시스템이다. 번역 지식은 관계형 DB로 모델링하여 스키마를 설계하고 구현하였다. 관리 시스템에는 기존에 gdbm 파일로 구축해 놓은 지식을 번역지식 DB로 변환하기 위한 이전 도구, 번역지식 DB에 저장된 번역 지식을 검색하기 위한 검색 도구, 번역지식의 삽입, 삭제, 변경을 지원하는 구축도구로 구성된다.
오늘날 많은 기업들은 경쟁우위를 확보하기 위한 수단으로 지식경영을 도입하고 있으며, 이에 필요한 지식관리시스템 구축에 많은 투자를 하고 있다. 조직 내에서 지식관리시스템의 효과적인 사용은 조직 구성원들의 지식수준 향상과 업무의 비효율성을 제거시킴으로써 조직의 경쟁력을 증가시킬 수 있다. 본 연구는 조직의 지식관리시스템을 성공적으로 구축하기 위해 파워 프로세스의 관점에서 지식을 제공하는 지식근로자, 특히 기업 경영자의 리더십에 따른 성과분석을 통해 지식관리시스템 구축에 필요한 정보를 제공하고자한다.
정보 인프라를 기반으로 지식경영의 패러다임이 전개되고 있는 시점에서 지식의 생성 및 활용에 많은 연구가 진행되어지고 있다. 그러나 지식 창출 및 활용에 대한 뚜렷한 방법론 및 효율적인 지식관리모델의 부재로 개발된 지식관리시스템이 해당 지식의 적극적인 생성 및 활용을 유도할 수 없었다. 이에 따라 본 연구에서는 인터넷 기술을 활용하여 연구분야의 연구지식관리시스템 개발의 효과적인 방법론을 제시하고 제시된 방법에 따른 시스템 개발과 2년 간의 시범운영을 통해 문제점을 발견하고 그 해결 방안을 제시하였다.
오늘날 지식관리시스템은 효과적으로 지식 프로세스를 지원하고. 다양한 비정형의 지식들을 처리하기 위한 다양한 시도들을 하고 있다. 그러나 지식 검색, 정보 추출, 관리 등에서 근본적인 약점을 갖고 있으며, 다양한 지식 자원들을 통합하고 연동하는데 어려움을 갖고 있다. 이런 한계들을 극복하고 지식관리 방식을 개선하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 논문에서는 최근 주목받고 있는 시맨틱 웹 기술을 적용함으로써 지식관리시스템들이 직면한 한계들을 극복할 수 있는지, 그리고 어떤 장점과 기회들을 얻을 수 있는지 고찰하였다. 그리고 기존 지식관리시스템 아키텍처와 비교하여 변경되는 부분들을 살폈으며. 새로운 시맨틱 지식관리시스템 아키텍처와 향후 전망, 그리고 나아갈 바를 제시하고자 하였다.
본 기사에서는 전문가 시스템의 구축에 관한 제반사항, 즉 전문가 시스템에 대한 개략적인 소개, 문제영역의 선택, 전문가 시스템의 올바른 모델, 지식의 관리요령 및 시스템 개발상의 문제들에 대하여 기술하였다. 이러한 전문가 시스템은 특정분야 전문가의 지식을 컴퓨터에 내장함으로써 전문가가 희귀한 분야에서 그 지식을 쉽게 획득하거나, 그 분야의 초보자를 교육시키거나, 전문가의 부재시 일의 능률을 유지시키기 위한 목적 등의 실효성이 점차 인정되어 가면서 그 개발노력도 증대되고 있다. 그리고 전문가 시스템의 개발은 기존 프로그램 방식과는 달리 개념의 구체화 작업의 연속으로, 반복적인 과정을 통하여 이루어지므로 다소 시행착오적인 일이라 할 수 있다. 따라서 시스템의 구축에는 많은 시간과 노력이 필요하다. 구축된 전문가 시스템은 그 전문성을 높이기 위하여 지식베이스내에 새로운 지식의 Update가 부단히 계속되어야 한다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.159-164
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2000
치열한 경영 환경을 돌파하기 위해 제품 생산 기지를 해외에 구축하는 글로벌화가 진행되고 있다. 생산 요소 중 기계나 장비는 쉽게 이전 가능하나, 고참 작업자가 소지하고 있는 경험적 지식은 이전하기 어렵다. 그러나 해외 생산 거점을 조기에 안정화 시키기 위해서는 경험자의 생산 지식이 필수적인 요소이다. 기존에는 이를 위해 국내 생산 전문가의 현지 공장 파견 및 현지의 국내 교육이 이루어졌다. 그러나 이는 한시적인 지원에 불과하며, 좀더 체계적이고 지속적인 지원, 즉 글로벌 지식 네트워크 구축이 요구 되어졌다.본 논문에서는 웹기반의 지식관리 시스템 구축 및 이를 활용한 해외 공장 지식 전이 활동에 대한 소개를 담고 있다. 즉 먼저 노하우 및 경험적 지식을 가지고 있는 국내 공장에 지식 고유 시스템을 구축하고 이를 활성화시켰다. 국내 경험적 지식은 사례 기반 추론을 활용하여 수집 및 활용되었다. 그리고 일정 수준의 지식이 시스템에 축적되었을 때 해외 생산 법인에 훈련 및 문제 해결 활용에 사용하도록 하였다.
지식기반시스템에서 지식의 일관성을 유지하는 것은 신뢰성 있는 추론 결과를 위해서 필수적인 요소이다. 추론은 지식을 기반으로 행해지기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 새로운 지식이 지식베이스에 첨가되기 전에 기존의 지식베이스의 지식들과 첨가될 지식과의 일관성 여부를 검사한 후 일관성이 유지될 때만 지식이 첨가되는 시스템을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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