• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1363-1373
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• 2009

본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.383-390
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• 2012

본 논문에서는 지식 표상 방식을 이용한 정보 검색 시각화 도구를 제안한다. 제안하는 정보 검색 시각화 도구는 사용자 검색이력 데이터를 이용하여 검색의도를 자동 추출하고, 추출된 검색의도를 지식 표상 방식 구조로 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 검색의도 표상 방식을 위한 스키마는 인지 심리학적 지식 표상 방법론을 활용하였으며, 행동실험을 통해 그 효용성을 증명하였다. 실험결과 정보 검색 시각화 도구는 기존 검색방법에 비해 사용자 만족도 측면에서 약 39%의 향상이 있었으며, 정보 검색 과정에서의 재검색 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.27-35
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• 2002

지식기반 영상검색은 영상이 갖는 다양한 데이터에서 추출되어진 특징값을 지식으로 하여 질의 영상에 대한 검색 결과영상을 찾아주는 방법이다. 본 연구에서 사용한 영상자료는 자동차 전조등 영상으로 전조등 영상에 대한 입력 자료는 차량마다 다양한 패턴을 갖는 영상과 문자, 숫자 및 특수문자이다. 영상에서의 정보는 화소값들의 분포상태나 통계적 분석 및 패턴의 상태 등인데, 전조등 영상에서는 이러한 정보가 영상 검색을 위한 지식 데이터로 사용된다. 영상데이터에서 추출된 다양한 정보를 다중 지식 기반으로 하여 본 논문에서는 교통사고나 기타 차량사건의 발생 시 활용할 수 있는 영상검색 시스템을 구축하였으며, 전조등 영상의 검색에 효율적으로 적용한 다중 지식기반 검색방법을 제안하였다. 다중지식 구축을 위한 특징함수는 컬러 영상에서와 그레이레벨 영상에서 각각 필요한 성분들을 추출하여 구성하였으며, 한 개나 두 개 정도의 특징값을 사용한 기존의 방법과 달리 복합적인 특징값의 사용을 통한 다중 지식 기반의 검색방법이 컬러정보나 패턴에 대한 유사성을 높여서 용의차량의 전조등 영상 검색 효율성을 향상시켰다. 소프트웨어의 제작을 위해 비쥬얼 베이직과 크리스탈리포트 그리고 MS 액세스 데이터베이스를 사용하였다. 검색 효율성 및 특성 함수의 구성을 효과적으로 발전시키면 검색시스템은 용의 차량의 추적 및 교통사고에서 효율적인 과학수사에 일조할 것으로 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제29권2호
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• pp.135-154
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• 2012

야후 앤서(Yahoo! Answers)와 네이버 지식인과 같은 지식검색 커뮤니티는 인터넷에서 정보를 찾고 공유하는 중요한 수단으로 부상하였다. 그러나 지식검색 커뮤니티의 인기가 날로 높아지는 것과 비례하여 정보자원으로서의 유효성에 대한 우려 또한 커지고 있는 것이 주지의 사실이다. 이러한 맥락에서 본 논문은 지식검색 커뮤니티와 관련된 신뢰성 문제에 대한 선행 연구들을 정리하고 향후 연구 과제를 제시함으로써 지식검색 커뮤니티 신뢰성에 관한 연구를 활성화시키는데 도움이 되고자 한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.52-57
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• 2007

본 연구는 검색의 궁극적인 니즈충족에 영향을 미치는 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인에 관한 실증적 연구이다. 시맨틱 검색 시스템 품질 평가요인을 위한 연구모델은 DeLone & McLean(2003)의 정보시스템 성공 모델을 기반하였다. 연구 결과, 상호작용성이 지식 충족도에, 정보의 재현성과 정보의 최신성이 각각 지식 충족도와 사용자 만족도에, 그리고 신뢰성이 사용자 만족도에 유의적인 영향을 보여주었으며, 또한 지식 충족도가 사용자 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델은 시맨틱 검색 시스템 성공측정을 위한 유용한 평가 프레임워크로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2013년 추계학술대회
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• pp.387-391
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• 2013

디지털 기술의 발달로 세계가 정보 및 지식이 주도하는 사회로 급변하고, 지식 재산권의 발전이 급속하게 진행되면서, 각 기업 및 국가들은 그들의 경쟁력을 키우기 위해 지식재산권에 대한 중요성을 강조하고 있다. 이와 같이 지식재산권의 중요성이 강조되는 현실에서 지식재산권의 확보는 기업의 경쟁력을 좌우하는 요소라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 도구인 R을 이용하여 빠른 시간 안에 사용자가 목적으로 하고 있는 특허검색 결과를 효율적으로 도출할 수 있는 검색어 추출에 관한 연구를 진행하였다. 이를 위해 다섯 단계의 특허 검색 프로세스를 제안하였고 프로그램으로 구현하여 검색목적에 맞는 특허의 검색에 필요한 시간을 대폭 단축시키면서 목표로 하는 특허 검색을 효율적으로 할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제40권2호
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• pp.103-123
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• 2006

금융기관의 지식경영 초기 단계 이후부터는 지속적인 지식 창출과 효율적인 지식 검색이 지식경영의 핵심 요인으로 보고, 지식 창출의 한 방안으로 e-러닝을 제시하고, 효율적인 지식 검색 체제를 구축하기 위해서 리포지토리에 저장된 학습객체, 지식객체, 자료실 정보객체를 유사성에 따라 분류하고 상호 연관관계를 맺음으로써 키워드 검색은 물론 분류 검색과 연관 검색을 가능하게 하는 토픽맵 개념에 기반을 둔 지식맵을 활용한 통합 리포지토리 모형을 제안해 보았다. 모형 구현을 위해서 사용된 연구 방법에는 지식 관리 현황을 파악하기 위해서 세 보험회사들을 대상으로 사례 연구를 실시하였고, 기존의 토픽맵 기반의 실험적인 정보시스템들도 분석, 참조하였다. 디렉토리 형식의 전통적인 지식맵은 관련된 지식을 연계시키기가 어려워 지식관리시스템의 효율적인 브라우징이나 검색에 걸림돌로 작용하고 있는데 본 연구에서 제안된 모형은 이러한 문제점들을 개선할 하나의 안으로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.346-348
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• 2001

전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특수한 정보를 수집 검색하기 위한 검색 엔진을 지칭한다. 특정 전문 분야를 위한 검색 엔진은 제작하기 위해서는 해당 분야만으로 구성된 웹 문서가 필요하다. 본 논문에서 제안한 전문가 검색 엔진은, 특정 분양의 웹 문서만 수집하기 위해서 개념 지식을 사용하여 웹 문서의 특정 분야 귀속 여부를 판단하였다. 개념 지식을 사용하여 웹 문서의 특정 분야 귀속 여부를 판단하기 위해서는, 개념 지식이 특정 분양에 대해 충분히 수집이 되어야 하며, 다른 분야와 충돌하지 않아야 한다. 이러한 개념 지식을 구축하는 것은 사람의 손으로 하는 것은 매우 어려운 일이므로, 본 논문에서는 학습을 토하여 개념 지식을 확장하고, 이를 전문가가 개입하여 학습 과정을 확인하였다. 본 논문은 개념 지식의 학습과 효용성에 대한 실험 및 결과에 대한 논문이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.417-420
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• 2004

최근 산업경쟁이 심화되면서 지식은 기업 가치에서 점점 더 많은 비중을 차지하고 있다. 이러한 지식을 기업의 자산으로서 체계적으로 관리하고 확산시키기 위하여 지식관리 시스템이 등장하였다. 본 논문은 문서 검색을 이용하는 지식관리 시스템의 설계를 대상으로 한다. 특히, 지식관리 시스템의 효과적인 문서 검색을 위하여 온톨로지 맵을 구성하고, 지식 검색에 이용하고자 한다. 온톨로지 맵의 구축과 수정 및 확장 방안을 제안하고, 질의에 대해 적합한 문서를 추출하기 위하여 질의어와 온톨로지 맵 간, 온톨로지 맵과 문서간의 유사성을 측정하고 이를 결합하는 방법을 설명한다. 이러한 온톨로지 맵을 이용한 지식관리에 관한 연구는 지식의 체계적인 유지 및 확장성뿐 아니라, 지식 검색의 정확성과 유연성을 배가할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.383-386
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• 2009

집단지성을 이용한 지식검색 서비스는 개방적 구조와, 축적된 자료를 공유할 수 있다는 커뮤니티적인 특성으로 큰 인기를 얻고 있다. 하지만 방대한 지식공유속에서 사용자가 진정으로 원하는 답변 획득은 점점 더 어려워지고 있다. 최근 알고리즘적으로 가장 정교하다고 평가 받는 구글을 통해 상위에 랭크된 검색결과들 중에는 집단지성을 통해 구축된 위키피디아, Yahoo Q/A 과 같은 Social 검색엔진의 검색결과들이 상당수 존재한다. 본 논문은 대부분의 질문은 인간으로부터 문제해결의 실마리를 얻을 수 있다는 점과 온라인상의 사용자에 대한 연구를 통해 지식검색 서비스 사용자중 Influence를 찾는것에 목적이 있다. 이에 국내 Social 검색 엔진의 대표인 네이버 지식iN을 중심으로 지식검색내의 사용자 활동성과 신뢰성을 분석하고, 이를 기반으로한 Influence 지수 산정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 Influence 지수는 지식검색 서비스에서 문제 해결의 실마리를 가진 사용자를 찾는 중요한 지표가 될 것이다.