• Title/Summary/Keyword: 지식처리

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The Study of Efficient Development of Research Knowledge Management System Using Internet Technology (인터넷 기술을 활용한 효과적인 연구지식관리시스템 개발에 관한 연구)

  • Yang, Dong-Suk
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.395-398
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    • 2000
  • 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.

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Design of PKMS(Process based on KMS) System Architecture for Public Organization Utilizing Integration of Business Process Management & Knowledge Management (업무프로세스관리-지식관리의 통합을 이용한 공공업무에 효과적인 지식기반 업무처리시스템 구축)

  • Jee, Sung-Hyun
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.15D no.5
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    • pp.705-712
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    • 2008
  • Recently, interests in the notion of PKMS(Process based on Knowledge Management System) utilizing BPMS(Business Process Management System) and KMS(Knowledge Management System) have been significantly increased. Specially, most public organizations require their own effective knowledge management strategies since public business service needs various knowledge types. Based on a comprehensive framework that reflects lifecycle requirements of KMS and BPMS, we propose an PKMS system architecture, which performs step-by-step knowledge-providing strategy in public organization. To propose a PKMS architecture, this paper first investigates inter-relationships between public business and various knowledge types, and classifies knowledge types into three groups and then we suggest knowledge management strategies considering priority order among knowledge groups. Based on the proposed knowledge management, a PKMS system architecture can combine the advantages of the KM and BPM paradigms. This paper presents the PKMS system applied to employment insurance business part in real environment and demonstrated the advantages via inter-relationships between KM and BPM requirements.

Bottom-Up Practice of Knowledge Management (상향식 지식경영의 실천)

  • Kim, Du-Sup;J.Bae, Jae-Hak
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11c
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    • pp.2443-2446
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    • 2002
  • 본 논문에서는 지식경영의 상향식 실천방안과 그 사례연구를 제시한다. 기존의 H사 지식경영의 방식을 전사적 차원의 접근방식이라면, 본 논문에서는 실무자중심에서 상향식으로 지식경영을 실천해 가는 방법론을 제공한다. 구체적으로는, H사 정보통신운영부의 통합배선과 업무에 지식경영을 적용하여 현실적인 부서 지식경영 방침을 수려하였다. 이로써 발전된 전사적 지식경영시스템에 대한 향후 과제도출과 이해를 도모하였다.

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Encyclopedia-Based Knowledge Base and Ontology for Question Answering System (질의응답 시스템을 위한 백과사전 기반 지식베이스와 온톨로지)

  • Choe, Ho-Seop;Ock, Cheol-Young;Kim, Chang-Hwan;Wang, Ji-Hyun;Jang, Myoung-Gil
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2003.10d
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    • pp.177-183
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    • 2003
  • 기존의 정보검색시스템이 사용자의 질의에 의해 키워드가 포함된 의미 있는 문서를 제공하는 시스템이라면, 질의응답시스템은 사용자 질의에 맞는 정답을 적절한 언어처리 기법을 통해 텍스트로부터 추출하여 제공하는 시스템이다. 이러한 언어처리 기법을 이용한 질의응답 시스템에서 시스템의 성능 향상에 도움을 줄 수 있는 것이, 실세계의 지식을 저장하고 있는 지식베이스라 할 수 있다. 지식베이스가 가지고 있는 실세계의 지식을 어떻게 효율적으로 활용하느냐에 따라 질의 처리 분석과 정답 확률을 향상시킬 수 있는 것이다. 본 논문에서는 실세계의 지식을 어느 정도 체계적 의미적으로 반영하고 있는 것을 백과사전으로 판단하여, 백과사전의 '인물' 범주(category)를 중심으로 백과사전 지식베이스의 틀을 마련하고자 하였다. 또한 어휘의 계층적 구조를 중심으로 한 온톨로지를 백과사전 지식베이스와 유기적으로 연결시킴으로써 보다 의미 있는 지식베이스를 형성하는 방안을 모색하고자 하였다.

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Technology Trends of AI for Big Data Knowledge Processing (빅데이터 지식처리 인공지능 기술동향)

  • Lee, H.J.;Ryu, P.M.;Lim, S.J.;Jang, M.K.;Kim, H.K.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.29 no.4
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    • pp.30-38
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    • 2014
  • 최근의 플랫폼 기술동향은 웹 기반 혹은 단순 의사소통이 가능한 모바일 플랫폼에서 빅데이터와 인공지능기술이 접목되면서 심층 질의응답이 가능한 차세대 지능형 지식처리 플랫폼으로의 진화가 진행 중이다. 선진국에서는 국가 차원 혹은 글로벌 기업의 주도하에 대형 장기 프로젝트가 진행 중이다. 국가 주도의 프로젝트로는 미국의 PAL, 유럽의 Human Brain, 일본의 Todai 프로젝트가 대표적인 예이며, 글로벌 기업의 경우는 IBM의 Watson, Google의 Knowledge Graph, Apple의 Sir가 대표적인 예이다. 본고에서는 차세대 지능형 플랫폼의 핵심기술인 인간과 기계의 지식소통을 위한 빅데이터 기반의 지식처리 인공지능 소프트웨어 기술의 개념과 국내외 기술 및 산업, 지식재산권 동향 등을 살펴보고 산업계 활용방안 및 발전방향에 대해 논하고자 한다.

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Korean Lexical Knowledge Base Construction System (한국어 어휘 지식 베이스 구축 시스템)

  • Lee, Hae-Joong;Cho, Jeong-Mi;Mun, Jun-Hyeok;Seo, Jung-Yun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1999.10e
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    • pp.397-403
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    • 1999
  • 어휘 지식은 자연어 처리에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로하는 일이다. 본 논문에서는 온라인 국어 사전을 이용하여 범용의 대규모 한국어 어휘 지식 베이스를 자동으로 구축하는 방법을 제안하고 실제로 시스템을 구현한다. 제안하는 방법론은 비교적 적은 비용으로 단시일내에 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것을 가능하게 한다. 또한 지식 구축 과정이 자동화되어 만들어진 지식 베이스의 유지, 보수 및 확장이 용이하다. 구현된 시스템으로 구축한 어휘 지식 베이스는 기계번역에서의 대역어 선정이나 한국어 조사의 의미 분별 등 자연어 처리 과정에서 발생하는 각종 어휘 의미 모호성 해소에 응용될 수 있다.

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Large-scale Spatial Reasoning using MapReduce Framework (맵리듀스 프레임워크를 이용한 대용량 공간 추론 방식)

  • Nam, Sang-Ha;Kim, In-Cheol
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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    • pp.769-772
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    • 2014
  • Jeopardy 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는 인물, 지리, 사건, 역사 등을 포함하는 광범위한 지식베이스와 이를 토대로 한 빠른 시공간 추론 능력이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 하둡/맵리듀스 프레임워크를 이용하여 방향 및 위상 관계를 추론하는 효율적인 대용량의 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크의 특성을 고려하여 병렬 분산처리의 효과를 높이기 위해, 지식 분할 문제를 맵 단계에서 해결하고, 이것을 토대로 리듀스 단계에서 효과적으로 새로운 공간 지식을 유도하도록 설계하였다. 또한, 본 알고리즘은 초기 공간 지식베이스로부터 새로운 지식을 유도할 수 있는 기능뿐만 아니라 초기 공간 지식베이스의 불일치성도 미연에 감지함으로써 불필요한 지식 유도 작업을 계속하지 않도록 설계하였다. 본 연구에서는 하둡/맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제시한 공간 추론 알고리즘과 공간 추론기의 높은 성능을 확인 할 수 있었다.

Linked Data Indexing System for Big Data Processing on the Cloud System (빅데이터 활용을 위한 클라우드 기반의 링크드 데이터 인덱싱 시스템)

  • Lee, Mina;Jung, Jinuk;Kim, Eung-hee;Kim, Hong-gee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.1596-1598
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    • 2013
  • 2000년대 초반 등장한 시맨틱 웹 기술은 최근 재조명을 받고 있다. 이는 초기에 구축된 시맨틱 데이터와 최근에 구축하는 시맨틱 데이터의 양적 비교를 통해서도 알 수 있다. 그러나 기존의 시맨틱웹 기술은 대용량 데이터를 처리하는데 어려움이 많아, 이를 처리하기 위한 기술이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 앞에서 말한 바와 같이, 기존 RDF Repository의 대안으로, 다양한 데이터 베이스를 복합적으로 사용하였다. RDF 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, NoSQL DB와 메모리 기반 관계형 DB를 활용하여 시스템을 구성하였다. 또한, 사용자가 이에 대한 별도의 지식 없이 기존의 SPARQL 질의를 그대로 사용하여, 원하는 결과를 얻을 수 있는 시스템을 제안한다.

지식기반(Knowledge Base)으로서의 온톨로지 (Ontology)와 시멘틱 웹(Semantic Web)

  • 신효필
    • Korea Information Processing Society Review
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    • v.11 no.2
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    • pp.64-75
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    • 2004
  • 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)

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Knowledge of Information Management System & Realization for a Specialist Distributed System (지식경영시스템의 지식 및 전문가 분류시스템 구현)

  • Seung Chang-Kyun;Kim Jeong-Woong;Yang Hae-Sool
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.427-430
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    • 2006
  • 지식과 정보의 양이 급격히 증가함에 따라 일정한 기준으로 지식을 분류하기 어려울 뿐만 아니라 분류정보에 대한 지속적인 관리노력이 요구되었다. 본 논문에서는 다양한 지식 원천에서 여러 경로를 통해 지식들이 수집되는 경우에 수집된 지식들을 지식경영시스템의 지식 맵에 맞추어 분류한다. 또한 지식경영사용자 중 특정분야에 관심이 있다고 표시한 사용자나 그 분야의 전문가에게 새로 수집된 지식을 추천하게 하여 신속하게 관련지식을 제공하여 줄 수 있게 한다. 이는 사용자의 사용이력을 가지고 사용자의 전문분야를 선정하는 시스템을 구현하는 것이다. 이는 국방 분야를 비롯한 여러 분야에 활용이 가능하여 지식 분류를 위한 노력을 감소시키고 사용자의 전문분야 파악을 통해 전문분야 정보관리 가 용이해 진다.

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