지식지도는 관련된 지식의 현황을 네트워크 형식으로 보여주는 일종의 도식으로, 지식 간의 상호참조적 네비게이션 관계를 기초로 하는 지식 분류 및 저장 체계 역할을 한다. 이러한 이유로 인하여 지식 및 이들 지식이 또 다른 지식과 갖는 관계를 네트워크 형식으로 형식적이고 객관적으로 묘사하기 위한 온톨로지 기반 지식지도의 필요성이 대두되어왔다. 본 논문은 지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 지식지도를 구현하기 위한 방법론을 제시한다. 제시된 방법론에 의해 구현되는 온톨로지 기반 지식지도는 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 이러한 지식 간 네트워크 관계에 의해 추가적인 지식 간의 관계를 추론할 수 있다. 제시된 개념의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지의 실제 비즈니스 프로세스를 기반으로 지식지도를 구현하였고, 구현된 지식지도에 나타나는 지식 간 네트워크 구성의 유효성을 검토하였다.
This paper introduces efficient rule-based semantic search techniques to ontology-based knowledge commerce services. Primarily, the search techniques presented in this paper define rules of reasoning that are required for users to search using the concept of ontology, multiple characteristics, relations among concepts and data type. In addition, based on the defined rules, the rule-based reasoning techniques search ontology for knowledge commerce services. This paper explains the conversion rules of query which convert user's query language into semantic search words, and transitivity rules which enable users to search related tags, knowledge products and users. Rule-based sematic search techniques are also presented; these techniques comprise knowledge search modules that search ontology using validity examination of queries, query conversion modules for standardization and expansion of search words and rule-based reasoning. The techniques described in this paper can be applied to sematic knowledge search systems using tags, since transitivity reasoning, which uses tags, knowledge products, and relations among people, is possible. In addition, as related users can be searched using related tags, the techniques can also be employed to establish collaboration models or semantic communities.
본 논문에서는 지식기반시스템을 문헌정보학적 입장에서 조명하고, 지식기반시스템의 핵심요소가 되는 지식의 개념과 유형을 정의하였다. 또한 문헌정보학 영역에서의 인공지능적 지식표현기법의 적용성을 검토하고 새로운 지식표현기법을 개발하기 위한 기초작업으로서, 지능형 정보검색시스템과 문헌정보학 영역의 전문가시스템을 중심으로 하여 다양한 지식의 표현사례를 예시하였다.
Knowledge management has been increasingly recognized as important in business management context. Although knowledge management has been proposed as an enabler to reach competitive advantage, little research has considered applying knowledge to business decision-making activities, which may be the main task of enterprise management. The application of knowledge to decision-making has a more significant impact on organizational performance than mere knowledge management for operational level processing. For this purpose, the present study proposes a decision support loop based on the integration of knowledge by adopting a cognitive modeling approach. The proposed model is then discussed, in the real context of an application case.
In this research, we propose the mechanism to develop self-evolving expert systems (SEES) based on data mining (DM), fuzzy neural networks (FNN), and relational database (RDB)-driven forward/backward inference engine. Most researchers had tried to develop a text-oriented knowledge base (KB) and inference engine (IE). However, this approach had some limitations such as 1) automatic rule extraction, 2) manipulation of ambiguousness in knowledge, 3) expandability of knowledge base, and 4) speed of inference. To overcome these limitations, knowledge engineers had tried to develop an automatic knowledge extraction mechanism. As a result, the adaptability of the expert systems was improved. Nonetheless, they didn't suggest a hybrid and generalized solution to develop self-evolving expert systems. To this purpose, we propose an automatic knowledge acquisition and composite inference mechanism based on DM, FNN, and RDB-driven inference engine. Our proposed mechanism has five advantages. First, it can extract and reduce the specific domain knowledge from incomplete database by using data mining technology. Second, our proposed mechanism can manipulate the ambiguousness in knowledge by using fuzzy membership functions. Third, it can construct the relational knowledge base and expand the knowledge base unlimitedly with RDBMS (relational database management systems) module. Fourth, our proposed hybrid data mining mechanism can reflect both association rule-based logical inference and complicate fuzzy relationships. Fifth, RDB-driven forward and backward inference time is shorter than the traditional text-oriented inference time.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.111-120
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1999
Although the concept of viewing knowledge as a critical resource has been widely accepted in prior studies, it is not fully understood how to acquire available knowledge in order to improve organizational effectiveness. However, it si sure that organizational knowledge management should pursuit the achievement of the business goal by delivering relevant and useful information to the right person at the right time. Group Support System (GSS) can play an important role to transfer scatter information into meaningful business knowledge for supporting strategic corporate decision-making. This study proposes a fuzzy GSS framework for acquiring workgroup knowledge from individual memory and aggregating workgroup knowledge to organizational knowledge. This study also proposes an architecture to support the fuzzy GSS framework. The architecture consists of user agents, information management agents, and a fuzzy model manager. To illustrate how the fuzzy GSS framework can be used to support the whole process of organization knowledge acquisition, an Internet-based GSS was developed and applied in a marketing decision process. It showed that the framework was effective for acquiring organizational knowledge.
A knowledge portal is an integrated gateway for accessing relevant knowledge, collaborating and communicating with other users, and also linking internal applications which is becoming crucial in the age of information abundance. Research and development is a typical knowledge-intensive activity. However, knowledge management support in R&D has been minimal in most research organizations. In this paper, a knowledge portal is designed to support team-based researches in science and technology for searching and browsing knowledge, and also communicating with other team members, coordinating research project and collaborating with other researchers. Automating knowledge acquisition from various knowledge sources, knowledge categorization by applying text categorization method, and knowledge recommendation can help to relieve management effort and increase the efficiency of knowledge management processes. A prototype system based on the suggested model is also presented.
블록체인 기반의 플랫폼은 거래기록의 분산처리 및 암호화 기술 적용을 통해 데이터 무결성, 신뢰성, 보안성을 확보할 수 있다. 기존 지식공유 플랫폼에서는 정보 비대칭, 중앙화 등의 이유로 창출된 지식이 충분히 공유되거나 활용되지 못하는 문제점이 존재하지만 이에 관한 연구는 그동안 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 블록체인 기술, 토큰 이코노미, 지식공유, 동기이론, 사회적 교환 이론의 선행연구를 바탕으로 블록체인 기반의 지식공유 플랫폼에 대한 사례 연구와 발전 가능성에 대하여 살펴보고자 한다. 블록체인 기반의 플랫폼은 정보 비대칭성을 해소하고, 지식공유 흐름의 일원화 및 탈중앙화를 통한 권한 집중화 배제를 통해 불필요한 업무 절차를 간소화하고, 플랫폼이 생산하는 지식에 대한 접근과 활용을 강화하여 지식공유의 활성화에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
지식정보사회에서 지식정보 자원이 국가 경쟁력의 기반이 되고 있다. 이러한 국가 지식정보자원을 체계적으로 디지털화하고, 지속적인 자원의 관리 및 활용을 위해 지식정보자원의 유료화 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 과학기술분야 지식정보 자원의 유료화 방안을 제시하고, 유료화 데이터베이스에 대한 과금방식, 정보이용료, 결제방식을 도출하여 유료화 시스템을 구축하였다.
These days, companies have to process enormous information and knowledge to satisfy desire of customers. The mere storage of them is no longer a significant problem because of the immense progress information technology has made during the past years and decades. It is important to deliver the right piece of information to the right person at the right time. Consequently, Knowledge management which supports the exchange of relevant information within company organization structure is of special interest for current enterprises. To solve this problem, a concept of the Knowledge management system is introduced in this paper based on the ontology technology. An ontology can describe all relevant information about documents, products, organizational structures or the users, their interests and experiences and be understood by everybody.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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