본 논문에서는 지식에 대한 개념을 정의하기 보다 지식의 life-cycle을 통한 지식의 생성과 소멸을 모델화함으로 시식을 설명하려 한다. 본 논문은 노나카의 지식 창조 모델을 기반으로 하고 기존의 KMS들을 분석하여 일반적인 지식 life-cycle 모델을 도출하였으며, 기존 모델의 문제점을 보완하여 새로운 지식 life-cycle 모델을 만들었다. 이 모델과 앞으로의 지식관리 시스템 발전 방향을 고려하여 지식 관리 시스템 아키텍쳐를 제시하였다. 본 논문에서는 이 아키텍쳐를 근거로 지식 관리 시스템을 구현하기 위한 6개의 컴포넌트를 도출하였다. 6개의 컴포넌트는 지식 생성, 지식 분배, 지식 측정, 지식 연결, 지식 검색, 지식 저장이다. 이 컴포넌트들로 지식 관리 시스템의 prototype을 구현해 본 결과 지식 life-cycle을 단계적, 부분적으로 지원하지만 부족한 부분이 있는 것을 발견하였다. 향후에는 지식 생성과 지식 연결 컴포넌트를 강화하여 전체적인 지식 life-cycle을 지원할 예정이다.
본 연구는 인공지능에 대한 지식과 감정적 요인 그리고 수용의도 간의 관계에서 위험인식이 어떤 영향을 미치는지 그 과정을 살펴보고자 매개 및 조절효과를 실증 분석하였고, 인공지능의 수용성을 높일 수 있는 시사점을 제시하였다. 이를 위해 10대부터 40대까지 설문조사를 실시하여 1,969명의 유효 표본을 확보하였고, 분석방법으로는 매개회귀분석과 조절회귀분석을 활용하였다. 분석결과에 따르면, 첫째, 인공지능에 대한 지식과 감정은 인공지능 수용의도에 유의한 영향을 보였다. 둘째, 인공지능에 대한 감정과 수용의도의 관계에서 위험 인식은 부분매개효과 및 조절효과를 확인하였다. 셋째, 인공지능에 대한 지식과 수용의도의 관계에서 위험인식은 조절효과만 유의하게 나타났다. 종합적으로, 인공지능에 대한 감정이 부정적으로 형성될수록 개인이 느끼는 위험인식이 높아지게 되고, 높아진 위험인식은 인공지능의 수용의도를 낮출 수 있는 과정을 반영하고 있었다. 또한 인공지능에 대한 감정변수의 영향력이 지식변수보다 더욱 강한 영향을 미치고 있음을 확인하였고, 인공지능에 대한 위험인식이 낮은 집단일수록 인공지능에 대한 지식과 감정에 대한 영향력이 더욱 뚜렷하게 나타났다. 분석결과를 바탕으로 연구의 시사점과 향후 연구를 위한 제언을 논의하였고, 인공지능의 성공적인 사회적 안착을 위해 보다 다양하고 확장적인 연구들을 기대한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서비스를 제공함에 있어 지능적인 수행 능력은 사용자의 만족도를 높여주는 핵심 요소이다. 시스템의 지능을 부여하기 위해서는 지식을 관리, 처리, 활용하는 기능이 필요한데, 이들 기능은 그 지식이 어떻게 표현되어 있는지에 큰 영향을 받는다. 일차 술어 논리 기반 지식 표현 방법은 폭넓은 표현 범위와 유연한 지식 정의, 추론 방법으로 선호되고 있지만, 복잡한 계산 비용을 갖고 있기 때문에, 전문적인 지식 처리 시스템이 아닌 경우, 불필요한 계산 비용이 소요된다. Description Logic은 Frame기반 지식 표현 방식으로 일차 술어 논리를 사용하는 것보다 지식을 표현할 수 있는 범위는 제한적이지만, 빠른 추론 결과를 보장해 준다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 분산된 다양한 오브젝트들이 협력과정을 통해 사용자에게 지능적인 서비스를 제공하게 되고, 이들 개별적인 오브젝트들은 저사양의 계산능력을 갖고 있다고 가정된다. 그러므로, 저사양의 컴퓨팅 오브젝트들을 조합하여 지능적인 서비스를 성공적으로 제공하기 위해서, 각각의 오브젝트들은 제한된 지식을 효과적으로 관리할 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Frame 기반의 Description Logic을 기반으로 SUNHI의 표현 범위를 가진 인식론적 온톨로지 표현 언어를 제안하고, SUNHI의 표현 범위의 효율성을 증명하고자 한다.
본 논문은 지식의 규칙 표현을 위한 저작도구인 규칙편집기에 대하여 기술한다. 지식표현방법은 인간의 일상언어와 컴퓨터와의 표현구조를 고려하여 결정된다[2]. 이러한 지식표현방법에는 규칙, 프레임, 의미망, 그래프 등이 있다[2]. 본 논문에서는 지식을 규칙의 형태로 표현하고자 한다. 또한, 표현하고자 하는 지식의 영역은 비즈니스 도메인으로 한정한다. 비즈니스 지식이란 기업의 업무처리에 필요한 제반 지식인 업무처리 절차, 규정 등을 의미하며, 현재 대부분의 기업이 운영하는 기존 응용 시스템은 프로그램 소스의 일부분으로 비즈니스 규칙을 포함하고 있다. 기존 응용 시스템은 경영 상황 및 업무의 변경 등에 따른 비즈니스 지식의 잦은 수정 요구로 시스템의 유지 관리에 많은 비용과 수고가 필요하다. 이러한 문제점의 해결을 위하여 응용 프로그램에서 비즈니스 지식을 분리하여 관리하는 비즈니스 지식처리기술이 기업 응용 프로그램 개발에 도입되고 있다. 코드 속에서 분리된 비즈니스 지식은 규칙의 형태로 표현되고, 이들 규칙은 독립된 지식베이스에서 관리된다. 본 논문에서는 코드에서 분리된 비즈니스 지식을 규칙의 형태로 표현하기 위한 규칙편집기 개발과 개발된 편집기의 기능 및 특징에 대하여 기술한다.
본 연구는 다가오는 2000년대의 도서관은 지능형 도서관, 사서는 지식공학자형 사서라고 예측하고, 지능형 도서관에 근무하는 지식공학자형 사서의 역할과 기능을 분석하였다. 지능형 도서관을 만들고, 지식공학자형 사서를 배출하기 위해서 현재의 문헌정보학이 지식공학과 지식공학자의 역할과 기능을 수용하기 위한 가능성을 연구하고 그 방안을 제세하였다.
실세계에서 존재하는 대부분의 지식은 다양한 패턴들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 사례베이스 추론(Case-Based Reasoning : CBR)에서 다중의 의미를 갖는 불확실한 지식을 쉽게 표현할 수 있는 러프 집합을 이용하여 지식의 함축의 의미를 갖는 지식을 간략화하는 방법을 제안한다. 전문가의 지식 구조를 명확화 하는데는 많은 노력이 필요하고 지식획득의 병목현상이 일어난다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 많은 사례의 수를 러프 집합의 성질을 이용하여 사례를 동치 클래스로 분류하여 사례의 수를 감소하므로써 CBR의 기능을 향상시킨다.
Wiki시스템은 공유와 참여의 장점을 갖고 있지만 이로 인해 정확성과 유효성을 보장하지 못하고 잘못된 자료들이 많아 질수 있는 점과 재사용이 어렵다는 취약점이 있다. 그러므로 효율적으로 지식의 획득, 유지, 및 공유할 수 있는 지식관리가 필요하다. 본 논문에서 제안하는 지능형 문서검색 시스템은 메타데이터를 활용하여 지식그룹을 생성하고 랭킹기법을 활용한 지능형 문서검색 시스템을 제안한다. Dokuwiki를 활용한 지능형 문서검색 시스템은 이동성과 효율성 정확성이란 특징을 갖는다. Dokuwiki는 미니 웹 서버에서 실행되기 때문에 Mobile또는 PDA등 이들 첨단 정보통신 기기를 사용한다면 지식관리가 자유롭기 때문에 더욱 편리하고 효율적인 지식관리 시스템이 가능할 것이다.
XML을 대상으로 하는 연구가 최근 5~6년 사이에 꾸준한 증가를 보이며 이루어지고 있지만 대다수의 연구들은 XML을 구성하고 있는 엘리먼트 자체에 대한 통계적인 모델을 기반으로 이루어졌다. 이는 XML의 고유 속성인 트리 구조에서의 텍스트, 문장, 문장 구성 성분이 가지고 있는 의미(semantics)가 명시적으로 분석, 표현되어 사용되기 보다는 통계적인 방법으로만 데이터의 발생을 계산하여 사용자가 요구한 질의에 대한 결과, 즉 해당하는 정보 및 지식을 제공하는 형식이다. 지능형 지식서비스 제공을 위한 환경에 부합하기 위한 정보 추출은, 텍스트 및 문장의 구성 요소를 분석하여 문서의 내용을 단순한 단어 집합보다는 풍부한 의미를 내포하는 형식으로 표현함으로써 보다 정교한 지식과 정보의 추출이 수행될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구는 범람하는 XML 데이터로부터 사용자 요구의 의미까지 파악하여 정확하고 다양한 지식을 추출할 수 있는 방법을 연구하고자 한다. 레코드 구조가 아닌 트리 구조 데이터로부터 의미 추출이 가능한 효율적인 마이닝 기법을 진일보시킴으로써 다양한 사용자 중심의 서비스 제공을 최종 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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