최근 들어 중대형 컴퓨터 시스템에서 결함 진단 구조를 필수적으로 구비하는 추세에 있다. 본 논문은 이러한 추세에 따라 시스템에서 발생되는 결함을 탐지, 분석 후 해결 방안을 자동으로 제시해주는 결함분석기를 개발하였다. 결함 해결 방안은 결함분석보고서 형태로 제시되는데, 시스템 관리자는 결함분석보고서를 통해 결함 원인을 파악하고, 결함을 해결한다, 한편, 결함분석기가 효과적으로 결함분석을 하기 위해서는 지식기반 데이터베이스의 지속적인 유지, 관리가 중요하다. 본 논문에서는 이러한 지식기반 데이터베이스의 관리방법도 개선하였다.
대용량 데이터베이스의 데이터로부터 지식을 발견하는 방법으로 사용되고 있는 연관 규칙 발견은 기존에는 알려지지 않았던 지식을 찾아 이를 이용할 수 있는 형태로 제공된다. 하지만, 제공되는 형태는 단순한 데이터베이스에 포함되어 있는 정보만을 이용하여 보여주므로, 특정한 부분에만 제한적으로 활용된다. 따라서, 본 연구에서는 데이터로부터 연관 규칙을 발견하여 이를 개념 계층구조를 이용하여 일반적인 규칙으로 확장하는 방법을 제안한다. 또한 발견된 규칙을 기반으로 전자 상거래 에이전트를 위해 어떻게 활용될 수 있는지를 제안한다.
포탈분야: 싸이월드(cywold.com)
상위 사이트들의 경쟁이 치열했던 포탈 분야에서는 네이버가 1월 순방문자 수에서 야후를 제치고 포탈 분야 2위에 올랐으며, 이후에도 꾸준히 야후와의 격차를 넓혀가는 한편으로 다음과의 격차를 줄여나가고 있다. 한편 검색서비스 분야에서는 꾸준한 성장세를 보여주고 있는 다음과 서비스 시작 8개월만에 100만 지식을 돌파한 지식 검색 서비스를 통해 검색서비스 1위를 지키려는 네이버, 그리고 정통의 검색사이트인 야후의 자존심 경쟁이 치열한 시기였다.
국제물류 EPCglobal Network 프레임워크에서 대용량 운송 데이터베이스의 누적과 경영 전략의 의사결정에 필요한 지식 탐사를 위해 데이터 웨어하우스 시스템 도입이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 국제물류 통합 플랫폼을 지원하는 데이터 웨어하우스를 설계하기 위해 현재 데이터베이스 시스템을 분석하고 다차원 데이터 모델인 사실 별자리 스키마 구조를 이용한다. 또한 설계된 데이터웨어하우스를 통해 의사결정을 지원할 수 있는 지식탐사를 위한 질의들의 예를 보여준다.
데이터베이스의 크기가 증대함에 따라, 데이터의 분석 및 데이터베이스로부터의 지식 습득필요성이 대두되고 있다. 데이터 마이닝 기법은 그 대표적인 예이다. 대부분의 마이닝 대상 데이터 집합은 규모가 매우 크고, 데이터베이스 내에 저장되어 있다. 효과적인 마이닝 기능을 구현하기 위해서는 기존의 데이터베이스로부터 분석 대상 데이터 집합을 추출하고, 일반화시켜 함께 유지 관리함이 요구된다. 본 논문에서는 새로운 미이닝 연산자를 정의함으로써 기존 SQL 언어를 확장하여 릴레이션으로부터 분석 대상 데이터를 도메인 중심 방법으로 추출 후 일반화시킨다. 분석 대상 애트리뷰트 값과 일반화된 정보를 포함하는 배경지식은 관계형 데이터베이스의 릴레이션과 동일한 구조로 저장 및 관리된다. 또한 본 논문에서 제안된 배경지식 추출을 수행하는 SQL 유사 연산자와 집단 함수를 예제를 통하여 그 사용 예를 보임으로써, 마이닝 표현력을 나타낸다.
대학도서관이 수행해야 할 보다 적극적이고 활동적인 서비스 형태로 이용자 학술지원을 위한 지식관리시스템의 모형, 즉 T 대학의 특수교육분야 중에서 장애인의 전환교육에 관련한 지식관리시스템 모형을 설계하였다. 이러한 지식관리시스템은 기존의 도서관 서비스의 확장된 영역으로 T 대학의 특성화를 달성할 수 있는 전문화된 서비스를 제공할 수 있고 전환교육에 대한 형식적 지식과 함께 조직구성원의 암묵적 지식을 축적함으로써 최신성 있는 데이터베이스를 유지할 수 있다.
지식관리 및 지식 경영에 대한 관심이 확산되면서 많은 기업체와 기관들이 시스템 구축에 관심을 기울이고 있다. 하지만 구체적인 시스템 구성에 대해서는 규모나 내용 면에서 또 실질적인 기대효과 부분에 대해 아직 심도 있는 논의가 더 진행돼야 하는 실정이다. 지금까지는 총론적인 소개의 단계를 거쳐왔으나 이제 구체적인 활용방안에 대해 다시 살펴볼 필요가 있다.
이 장은 Competitive intelligence를 학습과정의 한 측면으로 파악하여 Competitive intelligence와 인간자원의 관계를 설명한다. 여기서, Intelligence의 형성에 할애된 노력과 금액을 비교하여 투자 회수에 관한 사례를 고려할 수 있다. 기업 외부에 있는 정보는 기업 내부의 지식으로 구축하여 자본을 최대한 활용 보충할 수 있도록 획득되어야 한다. 이러한 점에서 지식망의 구축과 지식의 전달. 관리에 관련하여 설명한다.
새로운 경영 패러다잉의 전환과 지식경제시대에 도래하고 있는 현재, 기업들은 기업의 생존을 위한 경영방식의 일환으로 지식경영을 도입하고 있다. 지식경영은 지식의 창조, 공유 및 활용을 포함한 개념으로서, 지식의 효율적인 공유 및 활용을 위해 지식경영을 응용한 지식관리시스템이 활발히 도입 중에 있다. 본 논문의 목적은 지식관리시스템의 도입현황(배경, 도입내용, 효과)의 사례률 비교, 분석하여 도입관련 시사점을 제시한다. 지식관리시스템의 배경은 지식공유를 통하여 핵심역량을 강화하고, 경영목표를 달성하기 위해 지식을 통합, 광리할 필요성으로 도입하였고, 도입 내용은 조직의 산재된 지식을 통합, 분류하여 지식데이터베이스를 구촉하였고 지식경영 중심의 기업문화률 이루고, 평가와 보상 체제를 구축하였다. 지식관리시스템의 도입 효과는 지식이 차별화 된 경쟁도구로 인식되면서, 개인의 지식이 조직의 지식으로 전환되면서 지식의 자본화가 이루어졌고, 조직구성원들의 업무효율성 또한 증대되었다. 사례분석결과 성공적인 지식경영을 위해, 지식경영을 위한 가치관 및 기업문화를 정착하고 기업특성에 맞는 방식을 고안해 지식경영을 실천하고, 파일럿 프로젝트를 실행한 후 단계적으로 확산해야한다는 것을 알 수 있었다. 또한, 전략적, 문화적, 조직적, 기술적 측면의 구체적인 시사점이 제시되었다.
서열 시퀀싱을 통해 등장하는 원시 데이터들을 대상으로 유사한 서열과 기능 예측에 사용되는 모티프 데이터베이스들은 원시 데이터 생성 속도가 빠르게 증가함에 따라 그 중요성 또한 나날이 증가하고 있다. 그러나, 이러한 모티프 데이터베이스들은 서로 독자적으로 개발되고 발전되어 왔기 때문에 각각 서로 다른 형식의 데이터를 사용하고 있어 이에 대한 검색결과도 데이터베이스마다 서로 이질적인 형태로 제공하고 있다. 그러므로 사용자는 각 데이터베이스에서 사용하는 데이터 구조들에 대한 전반적 지식을 습득해야 할 뿐만 아니라 중복된 반복 검색 작업을 하여야 한다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제 해결을 위해 독립적인 모티프 데이터베이스들의 자원을 분해하고, 합병하는 과정을 거쳐 하나의 통합된 모티프 데이터베이스를 구축하였다. 또한 데이터베이스의 각 엔트리당 단백질의 3차 구조 정보, 분류 정보, 샘플 정보의 지원을 가능케 하여 기존 검색 조건을 개선하였다. 이 데이터베이스 구축으로서 사용자는 모티프 데이터베이스 검색에 대한 streamline적인 검색이 가능할 뿐만 아니라 기존의 통합된 데이터베이스에서 지원되지 못한 구조 정보, 분류 정보 검색을 가능케 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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