학문 분야의 융 복합화가 진행되고 웹 2.0 등장에 따른 온라인 협업 환경이 조성되면서 연구자들의 온라인 지식 교류 활동이 증가하고 있다. 국내에도 다양한 과학기술자 커뮤니티가 존재하나 단순 자료 교환 수준의 교류는 활발하나 고급 지식의 교류는 미약한 편이다. 글로벌 무한 경쟁 시대에 지식을 습득하고 자산화 하는데 소요되는 시간은 연구생산성에 큰 영향을 미치므로 과학기술자들의 온라인 지식 교류 활성화가 매우 중요한 상황이다. 본 연구에서는 과학기술자 지식 교류 서비스의 발전 방안을 제시하고자 참여 활성화, 지식 품질 제고, 교류 신속성을 주안점으로 하여 국내외의 다양한 지식 교류 서비스를 비교 분석하였으며 특히 국내의 대표적 사례인 KOSEN What is? 서비스 운영 사례를 집중 분석하였다. 연구 결과 교류되는 지식의 품질은 필수 조건이며 보다 활성화된 지식 교류를 위해서는 전문가 참여 유도, 전문가 매칭 시스템 개발, 지식 교류의 신속성 강화, 사용성 편의성 증진, 재미 요소 도입 등 다양한 운영 활동이 필요한 것으로 확인되었다.
기계번역에서 좋은 품질의 번역 결과를 얻기 위해서는 대상으로 하고 잇는 전문 영역에 맞게 시스템의 번역 지식을 조정해야 한다. 본 연구에서는 대상 영역 코퍼스를 이용하여 기계번역 시스템의 특정 영역화를 지원하는 워크벤치를 설계하고 구현한다. 워크벤치는 대상 영역의 코퍼스에서 대상 영역의 지식을 추출하는 영역 지식 추출기와, 추출된 지식을 사용자에게 제시하여 사용자가 사전을 편집할 수 있는 환경을 제공하는 영역 지식 검색기와 사전 편집기로 구성된다. 구혀된 워크벤치를 이용하여 일반 영역 사전을 군사 정보 영역으로 특정 영역화를 해 본 결과, 효율성과 정확성에서의 향상이 있었다.
본 연구는 관계중심적 지식관의 관점에서 지식공유의 영향 요인을 파악하고, 이 요인들이 실제로 지식공유에 긍정적인 영향을 미쳐서 지식성과활동을 향상 시키는지 알아보고자 한다. 독립변수인 관계적 요인은 신뢰, 개방적 의사소통, 협동으로 설정하였고, 지식공유의 영향을 받는 종속 변수인 지식활동성과는 지식품질과 지식경영사용자만족도로 설정하였다. 본 연구를 통해 조직경쟁력 향상을 위해서는 지식뿐만 아니라 그것을 사용하는 사람 및 주변 환경까지 관리할 필요가 있음을 제안한다.
제품 개발을 담당하는 부서에서, 다양한 이유로 핵심인력이 빠져나간다. 이때마다 제품개발 현장에서는 심각한 지식 누수현상이 나타나게 된다. 따라서, 지식 누수 현상을 방지하기 위한 방법은 기업 내부에 존재하는 핵심인력의 노하우를 형식지로 저장해 관리하는 것이다. 제품을 개발을 담당하는 부서에는 수많은 문서들이 존재한다. 특히 품질 관리 문서는 제품개발과 관련된 핵심인력의 노하우가 농축되어있는 지식이다. 그래서 많은 기업에서는 기업내부에서 발생하는 그 지식을 관리하고 재활용하고자, 문서관리를 위한 시스템을 도입, 사용하고 있다. 그러나 설계 지식의 공유를 지원하는 시스템을 갖추었어도, 단순히 설계지식을 저장해놓은 경우가 많아, 개발자는 필요한 자료를 다시 선정해야 하는 문제가 발생한다. 이는 개발자에게 있어서 부담이 되며, 풍부한 지식활용률을 떨어뜨리게 만드는 한 요인이 된다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해, 온톨로지를 기반으로 문서를 분류하고, 이 온톨로지에 정의된 키워드를 바탕으로 새로운 지식을 자동적으로 추론하여, 제품에 대한 기술적 지식을 가지고 검색하게 함으로서 필요 없는 검색 결과를 최소화 하고, 설계자의 지식 활용률을 높이고자 하였다.
본 연구는 지식경영역량의 신제품 개발 과정에서의 역할을 설명하고, 지식습득역량에서 지식적용역량으로 연결되는 과정을 통해 선두이점과 신제품품질의 우월성, 그리고 신제품 성과 간에 관계를 규명하기 위한 연구이다. 지금까지 지식기반 연구는 지식의 정의, 지식의 유형 구분, 지식과 정보 간의 차이 등에 대한 연구로 국한되어왔다. 본 연구는 기업의 신제품 지식경영활동 중 발생하는 지식습득과 지식적용역량을 전략적 변수로서 간주하여, 지식경영역량의 선행변수와 결과변수를 조사하였다. 지식기반이론과 source-position-performance(SPP)구조를 바탕으로, 가치창출에 원천으로서 지식의 유형은 지식경영역량의 개발에 중요한 역할을 하며, 이러한 지식경영역량은 포지션상의 우위를 가져와 신제품 성과에 영향을 미칠 수 있음을 제시하였다. 이를 검증하기 위해 국내 하이테크 산업에 속하는 기업들 중 신제품 프로젝트에 참여한 제품 개발팀의 과장급 이상 종사원을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 구조방정식모형을 사용하여 가설을 검증한 결과 7개의 가설 중 신제품 지식의 복잡성과 지식적용역량의 관계(H1b)를 제외한 모든 가설이 통계적으로 유의한 결과를 보였다. 본 연구의 공헌은 SPP 구조를 기반으로 하여 지식의 유형과 포지션상 우위를 연결하는 매개변수로서 지식경영역량을 소개하였고, 실증 분석을 통해 신제품 혁신 이론에 지식경영역량이 중요한 역할을 한다는 것을 보였다는 것이다. 또한 신제품 개발 성과를 향상하기 위해서는 신제품 개발 팀장들의 역할 즉, 팀 구성원들의 개별 지식 접근능력을 기르고, 그것을 적용하기 위한 능력을 개발하는 것이 중요하다는 것을 제시하였다는 점은 실무적으로 의의가 있다.
본 연구는 기존의 지식경영시스템의 한계요인을 분석하여, 시맨틱 웹 기술혁신이 이들 한계요인을 어떻게 극복할 수 있는가에 대한 방안을 제시하고자 하였다. 기존의 지식경영시스템의 한계요인을 분석하기 위해서는 설문조사 방법을 이용하였는데, 시스템 사용의 시간 및 공간적 한계, 시스템 사용의 불편성, 검색 한계, 통합한계라는 시스템 품질의 한계와 지식의 부적합성/불완전성과 비신뢰성이라는 지식품질의 한계가 비즈니스의 가치흐름에 장애요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 특히 시스템 한계를 극복하는데 시맨틱 웹이 적용될 수 있다는 것을 지식경영과정이라는 관점에서 분석하고 시맨틱 기반의 지식경영시스템의 개념적 모델을 제안하였다.
본 연구는 현 품질명장들의 설문조사 분석과 독일의 마이스터제도, 일본 명공제도, 기능명장, 품질명장제도 고찰을 통하여 제도상 문제점을 도출하여, 품질명장제도 개선모형을 설정하였다. 첫째는 품질명장 선발분류 가이드 모형 설정하였으며, 둘째는 경험과 전문 기술이 이론과 접목을 위한 모형을 설정하였고, 셋째는 중소기업 경쟁력강화를 위한 품질명장 활용모형을 설정하였으며, 넷째는 향후 품질명장 되기 위한 기본적 모델을 제시하였다. 이러한 모델이 기대되는 효과로는 지식기반의 경제에서, 우수한 인재를 발굴과 육성 활용측면에서 품질명장은 각 분야에서 학문적 이론과 경험을 접목하여, 핵심적 전문기술과 지식, 최고의 기능 우수한 관리능력 및 참다운 인성보유자로 변혁적인 리더이자 전문가로써, 성과 창출로 기업경쟁력 향상과 후배 지도육성, 그리고 협력업체 지도로 혁신활동의 선봉장이 될 것이며, 중소기업 경쟁력강화를 위해서는 품질명장 정년퇴직 이후에도 제도적 보완으로 인재가 활용되어 중소기업의 기술축척과 배양이 가능 하리라 본다.
차세대 생산 시스템(Next Generation Manufacturing System: NGMS)의 핵심 개념은 분산 생산 시스템과 다품종 소량의 유연 생산 시스템의 지원이다. 이러한 시스템의 구성을 위하여 실시간 데이터에 기반한 예측 모델이 필수적인데, 이러한 예측 기능을 통하여 생산공정의 관리와 운영, 특히 전체 공정관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 공정으로부터 전송된 데이터는 특정한 형태의 지식으로 표현된다. 이러한 지식들은 시스템에 대한 다양한 정보를 가지고 있으므로 정보를 이용하여 시스템 상태를 빠르고 쉽게 진단할 수 있다. 공정 진단은 현재 공정 상태에서 생산되는 제품의 품질을 추정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 이러한 개념이 바탕이 되어 공정관리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템의 적용 대상은 반도체 제조 공정의 단위 공정인 에칭 공정이다. 에칭 공정은 공정 중에 연속적인 검사가 수행되지 않고 최종 제품에 대한 검사가 수행되므로 불량 원인을 찾는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 공정관리를 위한 의사지원시스템을 통해 공정의 연속적인 간접진단을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 의사지원시스템은 각 공정에서 얻어지는 데이터와 경험적 지식을 토대로 공정시스템의 해석과 진단이 가능한 시스템이다.
국내에서 영한 자동번역 시스템을 1985 년부터 개발한 지 벌써 15년이 흐르고 있다. 15년의 영한 자동번역 기술개발에도 불구하고 아직도 영한 자동번역 시스템의 번역품질은 40%를 넘지 못하고 있다. 이렇게 번역품질이 낮은 이유는 다음과 같이 요약할 수 있을 것이다. $\textbullet$ 입력문에 대해 파싱할 때 오른쪽 경계를 잘못 인식함으로써 구조적 모호성의 발생문제: 예를 들어 등위 접속절에서 오른쪽 등위절이 등위 접속절에 포함되는 지의 모호성. $\textbullet$ 번역 단위로써 전체 문장을 대상으로 한 번역패턴이 아닌 구나 절과 같은 부분적인 번역패턴으로 인한 문장 전체의 번역 결과 발생. $\textbullet$ 점차 증가하는 대용량 번역지식의 구축과 관련해 새로 구축되는 번역 지식과 기구축된 대용량 번역지식들 간의 상호 충돌로 인한 번역 품질의 저하. 이러한 심각한 원인들을 극복하기 위해 본 논문에서는 문틀에 기반한 새로운 영한 자동번역 방법론을 소개하고자 한다. 이 문틀에 기반한 영한 자동번역 방법론은 현재 CNN 뉴스 방송 자막을 대상으로 한 영한 자동번역 시스템에서 실제 활용되고 있다. 이 방법론은 기본적으로 data-driven 방법론에 속한다. 문틀기반 자동번역 방법론은 규칙기반 자동번역 방법론보다는 낮은 단계에서 예제 기반 자동번역 방법론 보다는 높은 단계에서 번역을 하는 번역방법론이다. 이 방법론은 영한 자동번역에 뿐만 아니라 다른 언어쌍의 번역에서도 적용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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