최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.
개체 연결은 자연어 문장 안에서 나타난 개체를 지식베이스의 URI에 연결하는 작업이다. 그러나 지금까지는 새로운 개체를 지식베이스에 등록하여 지식베이스를 확장하려는 시도가 아직 없었다. 본 논문에서는 지식베이스에 새로운 개체를 등록하는 방법인 "개체 발견" 과정과, 이를 평가하는 방법인 "반복적 개체 연결"에 대한 순서와 실험 방법을 정의하였다. 실험 결과를 통해 개체명을 많이 등록할수록 새로운 URI를 잘 찾아내는 장점이 있지만, 기존의 개체 연결 성능에 악영향을 미쳐 적절한 개체 검증 과정이 필요함을 보였다.
본 연구는 1982년부터 2002년까지 우리나라 15개 산업부분의 패널자료를 이용하여 지식생산함수추정을 시도하였다. 해당 산업부문의 지식생산활동에서 서로 다른 산업부문간에 산호작용영향이 중요하다는 관점을 고려하여 Mark et al. (2005)이 제시한 DSUR(Dynamic Seemingly Unrelated Regression)추정량을 이용하여 관련된 지식생산함수의 모수를 추정하였다. 본 연구의 추정결과를 살펴보면, 우리나라 지식생산함수에서 연구원 규모가 지식생산에 기여하는 탄력성정도는 0.25이며, 기존 지식축적량이 기여하는 탄력성정도는 0.353으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 우리나라의 경우에 기존 지식축적량이 새로운 지식생산에 기여하는 탄력성정도가 1보다 작음을 보여준다. 지식생산함수의 관하여 추정된 계수의 크기가 시사하는 바는 우리나라의 장기적 경제성장률은 제품 및 서비스생산함수에 관련된 탄력성과 인구성장증가율에 따라서 결정되기 때문에 정부의 직접적인 R&D정책개입보다는 지식관리 및 보급 그리고 공유체계정비라는 간접적 R&D정잭개입을 통하여 지속적인 경제성장전략을 추진해야한다는 주장을 뒷받침한다고 볼 수 있다.
본 연구는 스트레스가 지식창출에 미치는 영향을 보고자 한다. 즉, 개인의 목표에 대한 그리고 직무와 관련된 스트레스는 지식창출에 부정적 영향을 미친다는 연구들이 제시되고 있는데, 이때 팀의 어떠한 요소들이 이러한 부정적 영향을 감소시키고 지식창출에 기여할 수 있을지를 파악하고자 한다. 구체적으로 지식창출을 위해 자원에 비해 과도하게 설정된 목표로 인한 목표 스트레스(goal stress of resource inadequacy)와 지식창출을 위한 업무과정에서 발생하는 직무 스트레스(job stress)는 지식창출에 부정적 영향을 미칠 것이다. 그러나 지식창출을 위해 구성된 팀구성원들이 열심히 배우려고 하고 실패도 두려워하지 않는 분위기(팀 학습분위기) 속에서 강하게 결속되어 있다면(팀 응집력) 스트레스로 인한 지식창출에 대한 부정적 영향은 약화될 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 집단수준의 변수와 개인수준의 변수를 동시에 고려해야 하는 본 연구의 성격상 최근에 많이 사용되고 있는 다수준접근방법을 적용하여, HLM 6.08을 사용한 위계적 선형 모형분석을 수행하였다. 연구결과, 직무 스트레스는 지식창출에 부정적 영향을 미쳤으나 목표 스트레스는 유의한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 또한 팀의 학습분위기는 지식창출에 긍정적 영향을 미쳤으며, 목표 스트레스와 지식창출간의 관계에 조절효과를 하는 것으로 나타났다. 팀의 응집력 역시 지식창출에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구는 지식경영시스템을 활용하는 조직의 이용자를 대상으로 정보기술 집단효능감, 조직시민행동, 흡수역량과 과업-기술적합, 그리고 지식경영시스템 성과간의 인과관계를 규명하는 모형을 제시하고, 이들 간의 관계를 살펴보고자 하였다. 구체적인 연구목표로는 첫째, 정보기술 집단효능감, 조직시민행동, 흡수역량과 과업-기술적합에 관한 개념을 선행연구를 중심으로 개념적 조작적으로 정의하였다. 둘째, 선행연구를 통하여 도출된 정보기술 집단효능감, 조직시민행동, 흡수역량과 과업-기술적합, 그리고 지식경영시스템 성과가 상호 어떠한 영향관계를 가지게 되는지를 확인하기 위하여 연구모형을 제시하고 실증분석을 통하여 검증하였다. 연구결과, 과업기술적합은 지식경영시스템 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정보기술 집단효능감과 흡수역량 또한 과업기술적합에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 정보기술 집단효능감은 조직시민행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, KMS를 통해 경쟁력을 확보하고자 하는 조직에 실무적 시사점과 전략적 방안을 제시하였다.
지난 30여년 간 우리나라는 추격적인(catch-up)기술개발을 통해 효과적으로 선진국과의 기술격차를 좁히는데 성공하였다. 그러나 기술부문의 제조생산에는 큰 발전을 이룩하였음에도 불구하고, 원천기술(original technologies)의 기초가 되는 연구는 매우 미흡한 수준에 머물고 있다. 따라서 성장엔진으로서 새로운 기술을 창출할 수 있는 지식이 활발히 생산될 수 있는 여건을 조성하는 차원에서 과학기술정보인프라정책에 관심을 강화할 필요가 있다.
본 연구는 특허청의 지식재산스타기업 육성 정책을 통하여 발굴 선정된 지역의 지식재산스타기업을 대상으로 지식재산활동이 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미치는가를 분석하는데 목적이 있다. 이 목적을 달성하기 위하여 2009~2011년 지식재산스타 기업으로 선정된 16개 지역의 383개 기업에 대하여 정책을 지원한 전년도와 당해 년도의 지식재산활동 및 경영성과를 분석하여 지식재산스타기업 육성 정책의 필요성을 기업에 확산시키고, 더불어 지식재산 지원정책의 활성화 방안을 제시하고자 한다. 특허청은 2006년부터 지역 중소기업의 견실한 성장을 위하여 지식재산권 중심의 기술경쟁력을 강화하여 독점적 지위 확보와 새로운 시장 개척(First-mover)의 기반을 확충할 수 있는 방안으로 성장 잠재력과 기술력을 가진 지역의 유망 중소기업을 발굴하여 3년간 지식재산컨설팅 및 특허 디자인 브랜드 등에 대한 맞춤형 종합지원을 제공하여 지역의 대표기업으로 성장시키는 "지식재산스타기업 육성 정책"을 시행하고 있다. 이와 같은 지식재산스타기업 육성 정책 지원을 통한 기업의 지식재산활동 중 지식재산 출원건수와 지식재산 전담인력수가 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미칠것이라는 가설을 실증분석한 결과, 기업의 지식재산 전담인력이 많은 기업들이 경영성과에 긍정적인 영향(매출액 증가)을 주는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구결과에서는 중소기업에서는 체계적인 지식재산경영을 위한 전담인력 확충 등 노력이 요구되며, 정부 및 관련기관에서는 지역의 대표적인 강소기업 육성을 위하여 기업의 지식재산 경쟁력을 강화할 수 있는 "중소기업의 지식재산 전담인력 양성 프로그램"을 확대하고 지식재산 전담인력 확충에 필요한 지원 정책의 필요성을 시사하고 있다. 본 연구 이후에는 지식재산스타기업의 연구개발(R&D) 투자와 수출역량 등 연구표본의 다양화를 통하여 중소기업의 지식재산경영 실태를 분석함으로써 지식재산 기반의 '글로벌 강소기업 육성 정책'을 수립하는데 실질적인 방안을 제시할 수 있는 연구과제가 실행될 수 있을 것이다.
21세기 '신경제' 시스템에서 흔히 지식은 '미래 경제의 석유'로 비유된다. 그만큼 경제를 추진하는 역량이 크다는 말이다. 대체로 데이터가 수치화된 자료, 즉 조각난 정보라면 그것이 모인것이 '정보', 이후 쓰임새를 갖춘 통합된 정보가 '지식'으로 분류된다. 그런데 이 지식을 창출하고 저장하는 방식은 컴퓨터ㆍ위성ㆍ휴대전화ㆍ인터넷, 기타 디지털 기술의 확산으로 급격하게 변하고 있다. 또 아울러 지식이 쇠퇴하는 속도도 빨라져서 엘빈 토플러의 용어대로 수많은 지식들이 금방 '무용지식(obsoledge)'으로 전락하고 만다.
오늘날 지능형 교수 시스템은 과거와는 달리 전문영역 지식, 학습자 지식과 융통적인 개별 학습과 개인교수를 지원하기 위한 교수 전략에 대한 지식이 사용되고 있다. 학습자들이 배웠던 내용이 무엇인지를 설명하고 가르칠 도메인 지식을 전문영역 지식으로 표현한다. 교수법 모듈은 학습을 제어하거나 가르치기 위한 모든 결정을 한다. 학생 모형은 학습자의 지식을 기술하고 학습자 개개인에 대한 특정한 정보를 저장한다. 본 논문에서는 지능형 교수 시스템의 구성 요소인 학습자 모형의 지식을 기존의 인공지능에서의 지식 표현 기법인 생성 시스템의 절차 지식을 온톨로지를 사용하여 설계하였다.
지식하부구조는 '능력'의 형태를 띠고 있다. 능력은 기본적으로 지식의 형태로 존재하게 된다. 그러나 이 지식은 기초연구 또는 교과서나 설계도와 같은 형식화된 지식만을 지칭하는 것이 아니라 공식언어로는 제대로 표현되지 않는 암묵적인 지식(tacit knowledge)까지 포괄하고 있다. 암묵적인 지식은 일반적으로 기업 특수적 성격을 지니고 있거나 산업 특수적인 성격을 지니고 있다. 암묵적인 지식은 공동의 경험을 지닌 사람들이나 조직들 사이에 공유되는 지식이기 때문이다. 이러한 측면에서 보았을 때, 능력으로서 존재하는 지식하부구조는 특정 산업이나 영역에서 국지성을 지니고 있다고 파악된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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