• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권6호
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• pp.501-508
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• 2011

최근 여러 분야에서 활용되고 있는 지식지도는 대량의 정보 속에 숨겨진 특징을 찾아서 그 의미를 파악할 수 있도록 가시적인 형태의 결과를 보여주는 것을 말한다. 본 논문에서는 2000년부터 2010년까지 컴퓨터 공학 분야의 국내 학술지에 게재된 논문들의 데이터베이스를 활용하여 연구동향 분석을 위한 키워드 연관 네트워크 기반의 지식지도를 제안하였다. 그 지식지도를 통해 키워드 연관 네트워크에서 개별 키워드가 속한 연결 요소의 크기 변화를 살펴봄으로써 관련 연구 주제의 영향력 변화를 추론할 수 있었다. 또한, 랜덤 네트워크와의 비교를 통해 키워드 연관 네트워크에서 최대 연결 요소의 크기가 상대적으로 매우 작으며, 상호 관련성이 높은 키워드 쌍들의 그룹이 밀집되어 있음을 보였다. 이는 최대 연결 요소에 대응하는 연구 분야가 크지 않으며 여러 소규모의 연구 주제들이 느슨한 형태로 연결되어 있음을 암시한다. 이러한 분석 결과들은 단순히 개별 키워드의 사용 빈도수 등을 분석하는 전통적인 방식으로는 얻기 어렵다는 점에서 본 논문에서 제안한 지식지도가 연구동향 분석의 방법이 될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권3호
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• pp.282-291
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• 2004

데이타를 효과적으로 다루기 위한 방법으로 데이타에 부가정보를 추가하는 TopicMap이나 RDF같은 지식맵에 대한 연구가 늘고 있다. 하지만 기존의 연구는 정보표현과 기술, 응용방안에 대한 연구가 주를 이루고 있으며 구현과 서비스에 대한 연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서는 TopicMap 시스템에서의 캐쉬 관리 기능의 구현을 통해 실질적인 지식맵 서비스를 지원하기 위해 고려해야 할 부분 중에서 지식맵의 효과적인 접근을 지원하기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 기존 탐색방법의 장점을 최대한 수용하는 탐색 기법을 제안하고 이러한 환경하에서 지식맵 전송 효율을 향상시키고자 지식맵이 가지는 정보를 이용하는 캐쉬기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 캐쉬기법은 어플리케이션의 접근 형태에 따른 물리, 논리적 단위로 정보를 캐쉬하는 기존의 방식과 달리 사용자가 지식을 접근하는 관점에서 효율을 높이고자 하였다. 즉 지식맵이 이미 자신에 대한 부가 정보뿐만 아니라 다른 지식간의 연관관계와 같은 정보를 가지고 있으므로 이러한 정보를 클러스터링 요소로 이용, 실제 사용 자가 지식맵을 탐색하는데 있어 접근확률이 높도록 캐쉬집합을 생성하도록 하였다. 또한 캐쉬집합을 교체 하는 방법에 있어서도 지식맵의 그래프 관계와 같은 정보의 연관성을 이용, 필요한 부분만을 전송함으로써 효율을 높이는 방법을 제안하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.232-235
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• 1998

현재 국내 경제는 그 어느 때 보다 심각한 전환기에 처해 있다. 과거 한국이 갖고 있던 장점은 우수한 노동력이었으나 이제는 더 이상 경쟁력의 원천이 될 수 없다 남은 유일한 방법은 인적자원의 창조적 활용이다. 여기서 인적 자원은 산업사회의 단순한 노동력이 아닌 인력의 질, 즉 지식이다. 기업지식체계는 기업의 무형 지적자산을 체계적으로 창출, 축적, 활용하는 기반이며 지식경영의 핵심 기술이다. 본 논문은 지식 생산이 기업경쟁력 제고의 핵심으로 점차 그 중요성이 증대되고 있음을 주목하여 지식 창조적 기업 지식 체계를 위한 개념적 연구 모형을 제안한다 연구모형으로 우선 기업지식 창출과정이 소개되며 기업지식 형태와 연관관계가 파악된다. 이 지식창조과정에 근거하여 지식 사용자환경, 지식마이닝. 지식활용, 지식관리 서브시스템. 지식 리파지토리로 구성된 기업지식체계가 제시된다. 본 연구 모형은 향후 여타 지식경영 연구의 출발점으로 사용될 수 있도록 유연하게 구성되는데 중점이 주어졌다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권2호
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• pp.139-159
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• 2009

본 연구의 목적은 이용자 지향적인 정보검색을 수행하기 위한 질의확장용 지식베이스를 구축하는 것이다. 이를 위해 개념기반 정보검색방법과 통계적 기반 정보검색방법을 이용한 지식베이스 구축에 관련된 다양한 이론 연구를 수행하였다. 이들 지식베이스 구축방법에 있어서 공통된 가설은 연관용어의 출현은 문헌집합내의 동시출현 빈도임을 재확인하였고, 이 가설을 근거로 색인파일 알고리즘과 부울 논리의 And 연산자를 이용하여 질의확장용 지식베이스를 구축하였다. 본 지식베이스의 실험 주제는 교육학이며, 교육학개론이란 단행본을 이용하여 색인어들의 연관용어를 자동으로 제시해줄수 있는 실험용 지식베이스를 구축하였다. 실험용 지식베이스는 자연어색인방법과 통제어색인방법을 이용하여 두 개의 지식베이스를 구축해 각 지식베이스 시스템의 질의확장 성능에 대한 평가 작업을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.144-154
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• 2001

협력적 여과 시스템은 사용자가 검색하고 읽었던 웹문서를 기반으로 사용자 군집을 생성하여 웹문서의 정확한 추천을 가능하게 한다. 이러한 목적으로 설계된 다양한 알고리즘이 있으나 속도가 느리거나 정확도가 낮다는 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 협력적 여과 시스템을 위한 효과적인 사용자 군집 알고리즘인 CUG알고리즘은 사용자 군집을 생성하기 위해 Apriori 알고리즘, Native Bayes 알고리즘을 이용한다. Apriori 알고리즘은 연관 단어 지식 베이스를 구축하고, Native Bayes 알고리즘은 구축된 연관 단어 지식 베이스에 가중치를 추가하며, 사용자가 검색하여 읽은 웹문서를 클래스별로 분류한다. CUG 알고리즘은 분류된 웹문서를 기반으로 하여 사용자 군집을 만든다. 이러한 방법으로 설계된 CUG 알고리즘은 사용자들이 사용할 문서를 미리 검색하여 저장함에 의해 정보검색의 효율성을 향상시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 설계한 CUG 알고리즘의 선능을 평가하기 위하여 기존의 K-means 방법과 Gibbs샘플링 방법에 의한 군집과 비교한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.375-378
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• 2008

오늘날 지식을 기반으로 하는 고도의 정보사회로 나아가는 시점에서 우리는 대량의 데이터 속에서 필요한 지식을 찾아내는 것에 초점을 모으게 되었다. 따라서 대량의 데이터 속에서 필요한 지식을 자동으로 찾아내는 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 데이터 마이닝은 대용량의 데이터를 대상으로 하기 때문에 정확도뿐만이 아니라 소요시간도 중요하기 때문에 성능 향상을 위한 알고리즘들이 많이 개발되었다. 데이터 마이닝의 성능을 향상시키기 위해서 가장 좋은 방법이 데이터베이스의 스캔의 횟수를 줄이는 것이다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사에서 빈발 항목 집합을 찾아내는 부분을 이진 표현을 이용하여 좀 더 성능을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 국제지역연구
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• 제22권4호
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• pp.37-54
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• 2018

무형적인 자산인 지식자본(Intellectual capital)은 서비스업 분야의 기업조직에서 성과를 높이는 역할을 한다고 알려져 있다. 이에 본 연구는 한국의 은행을 대상으로 지식자본과 은행의 성과와의 연관성을 분석하였다. 지식자본으로 인한 재무성과를 측정하기 위하여 지식자본의 가치측정 수단이고 부가가치의 일종인 VAIC(Value Added Intellectual Capital Coefficient)을 이용하였다. 지식자본도 세부항목으로 구분하면 인적자본, 조직자본, 물리적 자본으로 구분되고 그 각각의 영향도 분석하였다. 방법상으로는 은행의 지식자본의 부가가치(VAIC), 구조적자본 효율성(SCE), 인적자본 효율성(HCE), 자본 효율성(CEE), 은행의 규모, 총대출 대비 대손충당금 비율, 총자산 대비 대출액 비율 등의 변수와 은행의 성과(performance)와의 관련성을 회귀분석하여 연관성을 분석하였다. 그 결과를 보면, VAIC는 은행의 재무적인 성과에 1% 수준에서 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었고 은행의 규모도 1%의 수준에서 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 선행의 연구에서도 공통적으로 나타난 결과로 은행의 지식자본과 은행규모가 은행의 성과에 중요한 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.2741-2749
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• 2009

스마트 홈에서 발생하는 다양한 형태의 오류는 스마트 홈의 신뢰성을 저하시키기 때문에 스마트 홈에서 오류의 검출 및 복구를 위한 연구가 그 동안 진행되어 왔으나, 이들 대부분은 장치의 기능적 고장이나 소프트웨어의 오동작 등에 한정되어 있고, 장치간의 연관 관계에서 발생하는 오류에 대한 것은 없었다. 본 논문에서는 장치간의 연관 관계를 규칙으로 정의하고, 규칙의 만족 여부에 따라 컨텍스트를 두 집합으로 구분한 다음, 장치간의 연관 관계에서 발생하는 오류의 증상과 원인을 정의하는 오류 진단 지식 생성 방법을 제시한다. 향후, 스마트 홈에 적용하여 이 방법을 장치들의 연관성에 의해 발생하는 오류의 탐지와 그 원인의 식별이 실시간으로 가능하다.

• 디지털콘텐츠
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• 12호통권79호
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• pp.28-29
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• 1999

데이터 마이닝을 통해 기업은 웹사이트상의 패턴을 의미 있는 정보로 종합해내고 인터넷 상의 고객들과 예상치를 이해하고 연관시킬수 있게 된다. 데이터와 웹이 제공하는 방대한 사업지식의 흐름에 근거한 웹 마이닝은 온라인 고객과의 관계를 생성하고 유지시키며 생산성 있는 온라인 상점의 최전선을 구축하는데 있어 결정적 열쇠가 되는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.7-9
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• 2001

정보화 시대에 정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터 마이닝(Data Mining) 또는 데이터베이스에서의 지식 발견이라 불리는 분야가 새로운 정보기술의 활용방법으로 대두되었다. 데이터 마이닝의 한 기법인 연관 규칙 탐사를 위한 자료 구조로 그 동안 해쉬 트리, prefix 트리, 이진 트리 구조 등이 제안되었다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사를 위한 효율적인 자료 구조를 제안하고 실험을 통해 해쉬 트리보다 그 성능이 우수함을 보였다.