• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권8호
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• pp.1025-1034
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• 2001

지식집약조직의 달성과 유지를 위한 정보기술의 활용에 대한 대안으로, 의사결정지원시스템(DSS： Decision Support System)의 활용 방안을 제시하였다. 의사결정과정의 구조화를 통해 집단의사결정을 지원하는 것이므로 집단 구성원들의 의사결정 과정에 대한 암묵적인 지식을 공유하고 이를 구조화, 종합화하여 명시적인 지식으로 변환할 수 있어야만 한다. 현재까지 조직에 구축된 KMS에 적용되지 못하고 있는 지식관리 기반기술을 DSS를 통해 활용할 수 있음도 파악할 수 있다. 즉, Share, Synthesize, Solve의 기능을 제공하는 정보기술을 활용한 KMS의 활용 사례를 찾기 어려우나, 이와 같은 기술들을 DSS에 적용함으로써 지식 집약적인 조직의 달성과 유지를 위해 DSS를 활용할 수 있을 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.43-55
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• 2008

본 연구는 학습(learning)을 통해 습득된 추상적 형태의 암묵적인 지식(implicit knowledge)을 전달하거나 명시적인 형태로 재구성(reconstruction)할 때 지식을 어떤 방법으로 표현하거나 재구성해야 하는지, 그리고 어떤 표현 방법이 자신의 생각과 지식을 효과적으로 전달하는데 중요한 요소로 작용하는지에 대한 연구를 다룬다. 현재 대학과 같은 상위수준의 교육기관에서의 교육에서는 교수자가 전달하는 내용을 수업을 통하여 듣게 되고 학습을 통해 그 내용을 자신의 지식구조에 맞도록 습득해 가는 과정을 거친다. 이 과정에서 학습자는 자신이 학습을 통해 습득한 지식을 자신의 인지구조 (cognitive model)에 맞게 재구성하게 된다. 이러한 지식을 다시 전달할 때 어떤 방법을 쓰면 효과적으로 전달할 수 있을지 고민하게 되고 그 결과, 적절한 방법을 찾아 표현하게 된다. 본 연구는 이러한 과정을 실제적으로 실험해보고 자신이 재구성한 지식을 전달하는데 어떤 방법이 효과적이었는지, 또한 상대방의 지식이 어떻게 표현될 때 받아들여 이해하기 쉬운지를 자료에 대한 상호평가 분석을 통해 그 요소를 분석하였다. 본 연구는 효과적인 지식 전달 방법과 지식습득 평가에 활용할 수 있는 기초연구가 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.299-300
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• 2013

인터렉션 가시화 기술은 네트워크상의 다양한 데이터를 기반으로 지속적으로 생성, 공유 및 재생성되는 다양한 정보와 지식의 다차원적인 연결 구조를 컴퓨터 그래픽 기술을 이용하여 지식을 직관적으로 가시화하는 가술이다. 몰입형 인터렉션 기술을 통해 지식이 혼합현실 환경에서 명시적으로 표시되고 물리적으로 사용자가 인터렉션 할 수 있도록 한다. 중요 인터렉션 가시화 기술로는 디지털 메뉴팩쳐링 방법, 3D 가시화 방법, 몰입형 디스플레이 기술 등이 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.331-337
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• 2005

현재 인터넷과 멀티미디어 데이터배이스 상에서 부딪치는 검색 문제의 해결 방안으로서 명시적 배경지식의 사용을 지향하는 시맨틱 웹과 새로운 표준 기술 등은 이미지 데이터에 대한 배경 지식을 규정하는 구문론 등을 지원한다. 따라서 본 연구에서는 이미지의 주제(양)에 대한 배경지식을 표현한 도메인 온톨로지를 이용하여 사용자에게 검색어의 정확한 선택이 이루어지도록 제공하고 이미지의 내용과 기술 특정에 대한 시맨틱 주석을 이용하여 검색 용어의 일반화와 다의어, 이미지 대상물의 행위와 같은 고수준의 메타데이터 스키마를 제공함으로써 이미지의 검색에 있어 내용에 기반한 시맨틱 주석과 도메인 온톨로지의 구현과 검색 방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.891-894
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• 2021

온톨로지(Ontology)는 사람과 컴퓨터, 또는 컴퓨터 간의 개념 및 개념 표현을 공유하기 위한 개념화의 명시적 규약을 의미한다. 기존의 온톨로지 생성은 전문가에 의한 수작업에 의존되어 비용과 시간이 많이 드는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝(Deep learning)기반의 기계번역 개념을 적용한 사례를 활용하여, 수작업의 의존성이 감소한 방법으로 텍스트로부터 온톨로지를 생성하는 방법을 구현하였다. 특히 기존 연구에서 제안한, 딥러닝을 이용해 텍스트로부터 지식 표현 시퀀스를 추출한 정보를 활용하여, 지식 표현 구조를 온톨로지로 변환하고 지식 베이스로 확장하는 과정을 통해 자동화 된 Text-to-Ontology 변환 방법론을 제안하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.97-106
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• 2014

기업은 조직내에서 공유되고 사용되는 지식을 경쟁우위와 직결된 지적자본으로 인식하고 있다. 이에 따라 많은 선행연구에서 지식근로자 사이에 공유되는 지식을 파악하고자 노력하였다. 선행 연구의 한 가지 접근법은 정보기술을 이용하여 자동화되고 효율적으로 명시적인 지식을 공유하는 기술적인 방법을 강조하는 접근법이며 다른 접근법은 지식근로자간 휴먼 네트워크를 이용하여 암묵적인 지식의 흐름을 파악하고자 하는 연구이다. 두 번째 접근법의 경우 지식공유를 위해 실행공동체의 역할이 강조되고 있으나 자발적인 참여가 아닌 경우 실행공동체를 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구에서는 휴먼 네트워크를 사회연결망 관점에서 파악하여 지식의 전파를 분석하고 실행공동체에 참여할 수 있는 지식근로자를 찾아내는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 두 가지 사회연결망 관련 지표를 이용하여 지식 근로자를 분류하는 프레임워크를 제시하고 실무적용 가능성을 확인한 결과를 제시하고자 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.19-28
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• 2012

최근 소셜미디어의 대중화와 함께 소셜러닝에 대한 관심이 높아지고 있다. 소셜러닝의 긍정적 학습효과에 대한 기대에도 불구하고 교실수업 환경에서 소셜러닝의 구체적인 적용 방법과 그에 따른 학습 향상의 명시적 효과에 대하여서는 아직도 알려진 사례가 많지 않은 실정이다. 본 연구에서는 교실수업 환경에서 웹 기반의 과제 상호 평가를 통하여 개별 학습자들 간의 특정 주제에 대한 생각 공유가 발생하도록 하고, 그러한 상호 생각 공유가 개별 학생의 지식 구성에 어떤 영향을 주었는지를 살펴보았다. 수행된 실험결과에 따르면 학습자들은 다른 학습자들과의 생각의 공유를 통하여 지식이 결합 혹은 재조합되어 자신의 지식 구성에 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이 실험 결과는 소셜러닝의 효과성에 대한 중요한 시사점을 줄 수 있을 것이다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제18권3호
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• pp.571-587
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• 2016

남진영(2008a)은 학생의 수학적 구조의 학습을 돕기 위한 교사의 역할을 암묵적 지식의 현시자라고 제안하였다. 그러나 아직 암묵적 지식의 현시의 의미를 구체화한 연구는 부족하다. 이에 본 연구에서는 Watson & Mason(2015)의 제안한 예 구성 활동이 그 목표, 내용, 방법 면에서 암묵적 지식을 현시하는 한 가지 방식임을 보임으로써, 암묵적 지식의 현시의 의미를 구체화하고자 하였다. 첫째, 예 구성 활동을 통한 암묵적 지식의 현시는 암묵적 영역에 있는 수학적 구조의 학습을 목표로 한다. 둘째, 예 구성 활동을 통한 암묵적 지식의 현시는 예를 통해 변이 속에서 불변적인 요소를 인식함으로써 암묵적 영역에 있는 수학적 구조를 교육하고자 한다. 셋째, 예 구성 활동을 통한 암묵적 지식의 현시는 명시적 지식을 창의적으로 구성해보는 활동, 활동에 대한 반성 과정, 사회적 상호작용을 통해 암묵적 영역에 있는 수학적 구조를 교육하고자 한다. 따라서 예 구성 활동은 그 목표, 내용, 방법 면에서 암묵적 지식을 현시하는 구체적인 한 수업 방식으로 볼 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.27-40
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• 2023

많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.

• 영재교육연구
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• 제26권4호
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• pp.677-697
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• 2016

본 연구에서는 창의적 산출물 평가의 대표적 도구인 O'Quin과 Besemer(1989)의 '창의적 산출물 분석행렬(CPAM)'과 '창의적 산출물 어의 척도(CPSS)'의 두 가지의 산출물 평정 척도를 적용하여 동일한 산출물을 평가하는 데 있어 평가 결과의 차이를 분석하였다. 연구 결과, 창의적 산출물 평가에서 평가자의 암묵적 지식은 존재하며, 암묵적 지식과 명시적 지식에 기반한 평가의 평정결과는 차이가 있는 것으로 나타났다. 평가자에게 명시적 지식이 쌓여 갈수록 산출물에 대한 전반적인 평가 점수는 낮게 나타나 더 엄격해지는 경향을 보였다. 상대적으로 세분화된 채점기준을 가진 CPSS로 평정하였을 때는 창의성의 하위 차원에서 점수가 모두 낮게 나타났으며, 평가자가 산출물에 대한 첫인상이나 개인적 평가 기준이 너무 확고한 경우에는 평정도구에 영향을 받지 않을 수도 있다는 것을 살펴볼 수 있었다. 영재교육 담당교사들은 창의적 산출물 평가에서 전문가들과 유사한 평가를 하고 있었으며 산출물 평가 도구를 사전에 충분히 숙지하고 산출물을 지도하거나 평가한다면 보다 새롭고, 유용하고 적절하며, 해결성이 높은 창의적인 산출물이 생성 될 수 있을 것이다.